Comment garantir la qualité des données dans le cadre du Web Scraping ?

Un aspect du web scraping que d'innombrables organisations et individus négligent souvent est la qualité des données qu'ils extraient. L'extraction de données de haute qualité reste un défi dans les projets de web scraping à grande échelle. Par ailleurs, de nombreuses organisations n'accordent pas l'attention nécessaire à la qualité des données jusqu'à ce qu'elles soient confrontées à des problèmes. Dans cet article, vous

Un aspect du web scraping que d'innombrables organisations et individus négligent souvent est la qualité des données qu'ils extraient. 

L'extraction de données de haute qualité reste un défi dans les projets de web scraping à grande échelle. D'autre part, de nombreuses organisations n'accordent pas l'attention nécessaire à la qualité des données jusqu'à ce qu'elles soient confrontées à des problèmes.

Dans cet article, vous apprendrez à extraire des données de haute qualité pour que votre projet de web scraping soit couronné de succès.

Mais commençons par les caractéristiques des données de qualité. 

Comment définir des données de qualité ?

Il n'existe sans doute pas de critère pour définir des données de qualité, car des données de bonne qualité peuvent être mauvaises pour d'autres. La mesure de la qualité des données dépendra plutôt de l'identification et de l'évaluation des caractéristiques des données pour les applications des organisations qui utiliseront ces données.

Vous pouvez utiliser les propriétés ci-dessous comme ligne directrice pour fonder la qualité des données :

Exactitude et précision :

Ce caractère indique dans quelle mesure les données représentent avec précision la situation réelle, sans informations trompeuses. Vous n'obtiendrez pas les résultats escomptés si vous planifiez votre prochaine action sur la base de données incorrectes. En outre, la rectification des mouvements dus à des données inexactes entraînerait des coûts supplémentaires.

Complétude et exhaustivité :

La principale caractéristique des données complètes est qu'elles ne doivent pas contenir de champs vides ou incomplets. Tout comme les données inexactes, les données incomplètes conduisent les organisations à prendre des décisions qui ont des conséquences négatives pour l'entreprise.

Validité/Intégrité des données :

En règle générale, les données d'un ensemble de données valide sont dans le bon format, avec des valeurs comprises dans l'intervalle, et sont du bon type. Il s'agit du processus de collecte des données plutôt que des données elles-mêmes. Les données qui ne satisfont pas aux critères de validation nécessiteront des efforts supplémentaires pour être intégrées au reste de la base de données.

Cohérence et fiabilité :

Cette caractéristique indique qu'une information provenant d'une source particulière ne contredit pas la même information provenant d'une autre source ou d'un autre système. Par exemple, si la date de naissance d'une personnalité est le 7 septembre 1986 dans une source, dans une autre, vous pouvez trouver que sa date de naissance est le 7 octobre 1986. Cette incohérence dans les données se traduirait en fin de compte par des coûts supplémentaires et une atteinte à la réputation de votre organisation.

Respect des délais :

Comme son nom l'indique, l'actualité fait référence au degré de mise à jour de l'information. Avec le temps, la précision des informations contenues dans les sources devient obsolète et peu fiable car elle représente le passé et non la situation actuelle. Il est donc essentiel d'extraire des informations opportunes pour obtenir un résultat optimal de vos efforts. Dans le cas contraire, si vous fondez vos décisions sur des informations obsolètes, vous risquez de manquer des opportunités pour votre organisation. 

Le scraping web pour assurer la qualité des données

L'un des moyens d'acquérir des données de qualité est le web scraping. Ceux qui ne sont pas familiers avec le web scraping peuvent se référer à cet article. Cependant, le web scraping n'est pas sans poser de problèmes.

Il est maintenant temps de se concentrer sur les défis du web scraping qui peuvent affecter la qualité des données dont nous avons parlé plus haut.

Les défis du web scraping qui affectent la qualité des données

1.Exigences

Pour obtenir des données de qualité de la part des racleurs de sites web, vous devez définir clairement vos besoins en termes de données. Il est difficile pour l'outil de scraper web de vérifier la qualité des données sans avoir une idée précise des données dont vous avez besoin, de leur aspect et du niveau de précision que vous exigez.

Pour obtenir des données de qualité, vous devez définir les exigences de manière claire et pratique et elles doivent être testables, principalement lorsqu'au moins l'une des conditions suivantes est remplie :

• Le site web cible que vous allez récupérer présente une grande variété de mises en page et de combinaisons de données.
• Les champs que vous demandez pour un article sont assez vastes.
• Le nombre d'articles visés est assez important.
• Vous pouvez extraire les données en fonction d'une forme de filtrage, par exemple en fonction de la localisation géographique.
• Un appareil mobile peut recueillir des données.

2. modifications de la structure du site web :

Les propriétaires de sites web et leurs développeurs mettent souvent à jour la partie frontale d'un site web. En conséquence, la structure HTML d'une page change, ce qui perturbe constamment les spiders ou les robots d'exploration de pages web. En effet, un développeur construit un robot d'exploration en fonction de la structure HTML du moment. 

En raison de cette défaillance du crawler, la précision et l'actualité des données se dégradent.

3. récupération de données erronées :

Imaginons une page web complexe comportant trop de balises HTML imbriquées. Ainsi, lorsque vous devez extraire des données d'un élément imbriqué le plus à l'intérieur, vous aurez du mal à le faire. En effet, le XPath généré automatiquement par les robots d'indexation n'est pas toujours exact.

Par conséquent, le robot d'indexation récupérera les données dont vous n'avez pas besoin.

4. l'impossibilité d'effectuer un suivi continu

Le maintien de la qualité des données lors du scraping peut constituer un défi de taille. Les enregistrements de données qui ne répondent pas à la qualité attendue auraient un impact sur l'intégrité globale des données. Le scraping en ligne s'effectuant en temps réel, il faut s'assurer que les données répondent aux critères de qualité. 

Un suivi constant est essentiel, et vous devez tester le système d'assurance qualité et le valider par rapport à de nouveaux cas. Il ne suffit pas d'avoir un système de contrôle de la qualité linéaire ; il faut aussi une couche d'intelligence robuste qui apprend à partir des données pour maintenir la qualité à l'échelle.

Si vous utilisez des données comme base pour des initiatives d'apprentissage automatique ou d'intelligence artificielle, des données erronées peuvent créer de graves difficultés.

5. obligation de se connecter

Avant d'extraire du contenu de certains sites web, vous devez d'abord vous connecter. Lorsque les crawlers exigent une connexion, votre crawler peut devenir standard et inactif. Par conséquent, le crawler n'extraira aucune donnée.

6. extraction de données incomplètes

Avez-vous vu certains sites web comme Twitter ou Facebook charger plus de contenu au fur et à mesure que vous défilez vers le bas ? Cela est dû au chargement dynamique du contenu via Ajax. Sur ces sites, si le robot ne fait pas défiler le contenu, il ne pourra pas acquérir l'intégralité du contenu. Par conséquent, les données que vous avez extraites ne seront pas complètes.

7. vérification de la sémantique des données

Vérifier la sémantique des données textuelles extraites des sites web par le biais d'un processus d'assurance qualité automatisé et unifié constitue un véritable défi. La plupart des entreprises développent des systèmes pour faciliter la vérification de la sémantique des données extraites des sites web. Cependant, aucune technologie ne permet de trouver la sémantique dans tous les cas de figure. 

C'est pourquoi les tests manuels sont à l'ordre du jour, ce qui représente un véritable défi.

8. contre-mesures anti-bot

Si vous scrapez des sites web à grande échelle, par exemple jusqu'à 500 pages ou plus, vous risquez de vous heurter à des contre-mesures anti-bots. Il s'agit notamment d'interdictions d'IP lorsque vous effectuez un nombre considérable de requêtes.

Si vous scrapez des sites de commerce électronique réputés, par exemple Amazon, vous serez même confronté à des contre-mesures anti-bots plus sophistiquées, telles que Distil Networks ou Imperva. Ces sites web peuvent penser à tort que vous lancez une attaque par déni de service distribué (DDoS).

Comment garantir la qualité des données grâce à un processus d'assurance qualité automatisé ?

Étant donné que vous récupérez des données à partir de centaines, voire de milliers de pages web, la seule façon de déterminer la qualité des données que vous avez récupérées est de recourir à une méthode automatisée.

Voici quelques éléments à vérifier :

Qualité et exactitude des données

Vous devez vous assurer que vous avez récupéré les bonnes informations. Par exemple, vous avez pris les champs que vous avez récupérés dans les bons éléments de la page. Il serait également utile de s'assurer que le processus automatisé a post-traité les données que le scrapeur a récupérées. 

Il s'agit notamment de la suppression des balises HTML du contenu, de la mise en forme appropriée, de l'espacement blanc et de l'élimination des caractères spéciaux du texte. Les noms des champs sont également identiques à ceux que vous avez spécifiés. Ce processus garantit que les données sont exactement dans le format que vous avez demandé lors de la phase de définition des besoins.

Couverture

En ce qui concerne la couverture, vous devez vous assurer que le scraper a scrappé tous les éléments individuels. Ces éléments uniques comprennent les produits, les articles, les billets de blog, les listes de nouvelles, etc.

Après avoir identifié les éléments, vous devez vous assurer que le scrapper a supprimé tous les champs de l'élément en question.

Surveillance des araignées

Le processus de surveillance des spiders est un élément essentiel de tout processus de web scraping pour garantir l'assurance de la qualité des données que le scraper va capturer. Dans un tel système de surveillance, vous serez en mesure d'inspecter les spiders en temps réel avec les données qu'ils capturent.

En outre, un système de surveillance des spiders vous permet de détecter l'origine des problèmes de qualité potentiels immédiatement après que le spider a terminé son exécution.

En général, un système de surveillance de spider ou de scraper doit vérifier les données qu'il a récupérées par rapport à un schéma. Ce schéma doit définir la structure que vous attendez, les types de données et les restrictions de valeur des données récupérées.

D'autres caractéristiques importantes du système de surveillance des araignées sont la détection des erreurs, la surveillance des interdictions, la baisse de la couverture des articles et d'autres fonctions importantes de l'exécution des araignées.

Il serait utile d'utiliser également des approches fréquentes de validation des données en temps réel pour les robots d'indexation qui fonctionnent sur de longues périodes. Cette technique vous permettra d'arrêter un spider s'il découvre qu'il collecte des données inappropriées. Une évaluation des données après l'exécution serait également utile.

Comment proxys pourrait-il contribuer à l'exploration du Web ?

proxys sont le premier et le plus important composant essentiel de tout projet de web scraping. Lorsque vous devez extraire des tonnes de pages de sites web par l'intermédiaire d'un robot, vous devez envoyer plusieurs requêtes au site web cible. 

Comme je l'ai mentionné précédemment, la plupart des sites web cibles bloquant votre adresse IP, vous devez utiliser un serveur proxy pour masquer vos véritables adresses IP.

Cependant, un seul proxy ne suffirait pas, car si vous utilisez un seul proxy, le résultat sera une interdiction d'IP. Ce qu'il vous faut, c'est un pool de serveurs résidentiels tournants proxys.

Nous vous recommandons d'externaliser la gestion de vos procurations, à moins que vous ne disposiez d'une équipe dédiée à cette tâche. De nombreux fournisseurs de proxy offrent divers services ; cependant, trouver un fournisseur de proxy fiable est une tâche assez difficile.

A ProxyScrape, nous nous efforçons de fournir un service optimal avec différents types de proxy pour satisfaire vos besoins. Veuillez visiter notre page de services pour obtenir plus de détails.

Aller plus loin proxys

L'utilisation d'un fournisseur de proxy ne suffira pas à minimiser les contre-mesures anti-bots que de nombreux sites web emploient actuellement. 

La plupart de ces sites web utilisent le javascript pour déterminer si la demande provient d'un robot ou d'un humain. Dans ce cas, vous devriez limiter votre utilisation de navigateurs sans script tels que Splash ou Puppeteer. Ces navigateurs rendent tout javascript sur la page lors du scraping à l'échelle car ils sont gourmands en ressources et réduisent donc la vitesse à laquelle vous scrapez les données.

Ainsi, grâce à proxys, vous devez faire en sorte que votre scraper ou votre robot scrolle comme un humain. 

Conclusion

Vous avez maintenant une vue d'ensemble du défi que représente la qualité des données. Si vous utilisez proxys et que vous prenez d'autres mesures, comme éviter complètement les navigateurs sans tête pour récupérer les données, vous êtes sur la bonne voie. 

Vous devez également mettre au point des techniques de validation des données pendant et après la validation pour vous assurer que les données que vous récupérez sont de qualité.