Analyse des données

Dans le domaine du développement logiciel, surtout si vous collaborez étroitement avec des équipes techniques, vous rencontrerez probablement le terme « analyse de données ». À la base, l’analyse des données est le processus de transformation d’un format de données en un autre, le rendant généralement sous une forme plus accessible et plus lisible. Cependant, cette description ne fait qu’effleurer la surface.

Dans cet article, nous allons approfondir le concept d'analyse syntaxique en programmation. Nous explorerons ce qu'implique l'analyse syntaxique des données et examinerons les avantages de développer un analyseur de données interne par rapport à une solution d'extraction de données préexistante qui gère l'analyse syntaxique pour vous.

Définition de l'analyse des données

L'analyse des données est une technique fondamentale pour organiser et structurer les données, et ses définitions peuvent varier en fonction du contexte. Pour simplifier notre compréhension, donnons une définition simple.

Qu'est-ce que l'analyse syntaxique ?

À la base, l'analyse est le processus par lequel les données, souvent sous la forme d'un format de données non structuré ou complexe comme HTML, sont méticuleusement examinées et extraites. Un analyseur bien conçu est équipé pour discerner les informations pertinentes dans les données, en adhérant à des règles et à une logique prédéfinies, puis les transforme dans un format plus gérable, tel que JSON, CSV ou un tableau structuré.

Il est essentiel de souligner qu'un analyseur syntaxique n'est pas intrinsèquement lié à un format de données spécifique. Il s'agit plutôt d'un outil polyvalent capable de convertir des données d'un format à un autre. Les spécificités de la conversion et du format résultant dépendent de la conception et de l'objectif de l'analyseur.

Les analyseurs trouvent des applications dans un large éventail de technologies et de domaines, notamment :

• Langages de programmation tels que Java et autres.
• Langages de balisage tels que HTML et XML.
• Langages centrés sur les données, comme SQL, utilisés dans les bases de données.
• Langages de modélisation.
• Langages de script.
• Protocoles Internet comme HTTP.
• Et bien d'autres encore.

Dans les sections suivantes, nous explorerons plus avant les nuances de l'analyse syntaxique des données et examinerons les considérations entre la création d'une analyse syntaxique en interne et l'adoption d'une solution d'extraction de données prête à l'emploi.

Construire ou acheter - Prendre la décision

Du point de vue de l'entreprise, une question cruciale se pose : "Notre équipe technique doit-elle se lancer dans la construction de son propre analyseur de données ou devons-nous opter pour l'externalisation ?" En règle générale, l'instinct peut vous amener à penser que la construction d'un analyseur interne est souvent plus rentable que l'achat d'un outil pré-fabriqué. Toutefois, cette décision est loin d'être simple, et de nombreux facteurs doivent être soigneusement pesés avant de déterminer s'il convient de construire ou d'acheter.

Examinons les résultats potentiels et les considérations associées à ces deux options.

Construction d'un analyseur de données

Supposons que vous décidiez d'entreprendre le développement de votre propre analyseur de données. Cette décision présente plusieurs avantages distincts :

1. Une solution sur mesure : La création de votre propre analyseur syntaxique vous donne la liberté de l'adapter précisément à vos besoins uniques en matière d'analyse syntaxique. Il peut être finement ajusté pour répondre à vos besoins spécifiques.
2. Contrôle des coûts : Dans de nombreux cas, la création d'un analyseur interne peut s'avérer plus rentable, en particulier à long terme, car vous avez un meilleur contrôle sur les dépenses.
3. L'autonomie : Vous gardez le contrôle total du processus de décision en ce qui concerne les mises à jour et la maintenance de l'analyseur. Ce niveau d'autonomie peut être avantageux.

Cependant, comme dans toute entreprise, la construction de son propre analyseur présente des inconvénients notables :

1. Investissement dans les ressources : La construction d'un analyseur syntaxique nécessite le recrutement et la formation d'une équipe interne dédiée au processus de développement.
2. Frais généraux de maintenance : La maintenance continue est essentielle, ce qui se traduit par des dépenses internes supplémentaires et l'allocation de ressources en temps.
3. Coûts d'infrastructure : Vous devrez acquérir et mettre en place des serveurs capables de traiter les données à la vitesse requise, ce qui entraînera des dépenses supplémentaires.
4. Prise de décision complexe : Bien que vous ayez le contrôle, il peut être difficile de prendre les bonnes décisions pour un développement efficace de l'analyseur syntaxique. Une collaboration étroite avec l'équipe technique est vitale et exige beaucoup de temps et d'efforts pour la planification et les tests.
5. Intensité des ressources : La construction d'un analyseur sophistiqué permettant d'analyser d'importants volumes de données nécessite un engagement important en termes de ressources et de temps. Un tel projet nécessite une équipe de développeurs hautement qualifiés et gourmands en ressources.

En résumé, la construction de votre propre analyseur syntaxique présente des avantages, mais elle a un coût important, à la fois en termes de ressources et de temps. Cet investissement est particulièrement important lorsqu'il s'agit de développer un analyseur sophistiqué capable de traiter de grands volumes de données. Il est essentiel d'examiner attentivement vos besoins spécifiques et les ressources disponibles pour prendre une décision éclairée.

Acquisition d'un analyseur de données

Qu'en est-il de l'option consistant à se procurer un analyseur de données prêt à l'emploi ? Commençons par en explorer les avantages :

1. Économies de ressources : En optant pour l'achat d'un analyseur syntaxique, il n'est pas nécessaire d'investir des sommes importantes dans les ressources humaines. Tout, y compris la maintenance de l'analyseur et la gestion du serveur, est pris en charge par le fournisseur.
2. Expertise et soutien rapide : Les problèmes qui se posent peuvent être résolus rapidement par le vendeur, qui possède une grande expertise et une bonne connaissance de sa technologie.
3. Fiabilité : Les analyseurs achetés sont généralement rigoureusement testés et ajustés pour répondre aux exigences du marché, ce qui réduit la probabilité de plantages ou de problèmes de performance.
4. Le temps et la prise de décision : Vous gagnez un temps précieux et rationalisez la prise de décision, car la responsabilité de l'optimisation et de la construction de l'analyseur syntaxique incombe au partenaire d'externalisation.

Toutefois, l'achat d'un analyseur syntaxique présente certains inconvénients :

1. Considérations relatives aux coûts : L'acquisition d'un analyseur syntaxique peut entraîner un coût initial plus élevé que la construction d'un analyseur en interne.
2. Contrôle limité : Il se peut que vous ayez un contrôle limité sur les subtilités de l'analyseur, étant donné qu'il s'agit d'une solution préconçue.

Si les avantages de l'achat d'un analyseur syntaxique peuvent sembler convaincants, un facteur crucial pour faciliter votre décision est d'évaluer la nature de l'analyseur syntaxique dont vous avez besoin. Un développeur expérimenté peut créer un analyseur de base relativement rapidement, en une semaine par exemple. Cependant, si vos besoins s'étendent à un analyseur complexe, le délai de développement peut s'étendre sur des mois, ce qui nécessite beaucoup de temps et de ressources.

En outre, votre choix peut être influencé par la taille de votre entreprise et les ressources dont elle dispose. Les grandes entreprises disposant de ressources et de temps suffisants peuvent envisager de construire et de maintenir un analyseur en interne. En revanche, les petites entreprises qui recherchent l'efficacité pour faciliter leur croissance peuvent trouver plus attrayante l'option d'acheter un analyseur syntaxique.

En conclusion, la décision de construire ou d'acheter un analyseur syntaxique doit être prise en fonction de vos besoins spécifiques en la matière et des ressources dont vous disposez. Une évaluation minutieuse des besoins de votre entreprise vous guidera vers le choix le plus avantageux pour votre situation unique.

Analyseur dédié

L'une de nos offres clés est Dedicated Parser, un outil puissant qui automatise l'extraction de champs de données prédéfinis à partir d'un large éventail de sites Web pris en charge. Il englobe les principaux géants du commerce électronique comme Amazon, eBay, Walmart, ainsi que les principaux moteurs de recherche tels que Google, Bing, Baidu et Yandex.

Notre analyseur dédié est une bête de somme, qui traite un volume considérable de données jour après jour. Pour mettre les choses en perspective, rien qu'en février 2019, il a traité un nombre stupéfiant de 12 milliards de requêtes. Et ces chiffres ont continué à grimper ; d'après nos statistiques du premier trimestre 2019, le nombre total de requêtes a connu une croissance de 7,02% par rapport au quatrième trimestre 2018. Ces chiffres témoignent de l'évolutivité et des performances inébranlables de l'analyseur syntaxique.

Grâce à des années de développement, notre analyseur est bien équipé pour traiter n'importe quel volume de données avec une efficacité inébranlable.

Analyseur personnalisé

Le Custom Parser, une fonctionnalité précieuse des API Scraper, complète nos offres. Cet outil donne aux utilisateurs un contrôle total sur le processus d'analyse, offrant la flexibilité nécessaire dans leurs efforts d'extraction de données. Essentiellement, il permet aux utilisateurs de créer leurs propres instructions d'analyse adaptées à n'importe quel site Web, en tirant parti des sélecteurs XPath ou CSS pour parcourir les documents HTML ou XML et identifier des éléments spécifiques.

Le Custom Parser est une solution polyvalente qui répond à des scénarios dans lesquels le Dedicated Parser n'est pas à la hauteur. Il permet aux utilisateurs d'extraire des données de sites web qui ne sont pas couverts par les plateformes prises en charge par le Dedicated Parser. Même dans les cas où un site web est pris en charge, mais que l'information recherchée reste insaisissable, le Custom Parser vient à la rescousse.

Comme on peut le constater, le processus de construction d'un analyseur syntaxique efficace est loin d'être une entreprise simple. Il exige des solutions complexes et des efforts de développement continus. Étant donné la nature en constante évolution des sites web, il est impératif de procéder à une maintenance et à une amélioration continues pour accéder de manière cohérente aux points de données souhaités et les extraire.

La question séculaire de savoir s’il faut construire ou acheter un analyseur refait surface. Construire un analyseur à partir de zéro est un voyage ardu, nécessitant des années d'expérience, des améliorations continues et une maintenance constante pour garantir des performances optimales. En réalité, le résultat final peut s’avérer très coûteux, tant en termes de temps que de ressources.

Liens utiles :

https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/