Qu’est-ce que le data scraping ? Définition et utilisation

Le data scraping (« extraction de données » en français) consiste à extraire les informations d’un site web vers une feuille de calcul. Pour les data scrapers, il s’agit d’un moyen efficace de capturer une grande quantité d’informations à des fins d’analyse, de traitement ou de présentation. 

Imaginez que vous travaillez pour un fabricant de chaussures et que votre responsable vous demande de trouver des personnes prêtes à promouvoir vos produits sur Instagram. Vous pourriez effectuer des milliers de recherches manuelles, ou configurer un outil de scraping pour remplir une feuille de calcul que vous étudierez ensuite. Devinez quelle méthode est la plus rapide...

Qu’est-ce que le data scraping ?

Les sites web regorgent d’informations de valeur. Bien souvent, vous n’avez ni le temps, ni l’énergie de cliquer sur chaque page et de prendre des notes détaillées. C’est là que le data scraping entre en scène. Avec un seul outil, vous pouvez obtenir toutes les informations que vous souhaitez, sans avoir à cliquer ad nauseam. 

Des entreprises ont créé leurs outils de data scraping pour faciliter la tâche des intervenants humains. Ces outils ne génèrent pas du code, des balises ou encore des règles de formatage. Les résultats sont faciles à lire et à manipuler. 

Il existe trois principaux types de data scraping :

1. Report mining – Les programmes extraient les données de sites web dans des rapports générés par les utilisateurs. C’est un peu comme imprimer une page, sauf que le rapport de l’utilisateur joue le rôle de l’imprimante. 
2. Screen scraping – Les outils extraient les informations de machines héritées dans des versions modernes. 
3. Web scraping – Les outils extraient les données de sites web dans des rapports que les utilisateurs peuvent personnaliser. 

Voici des cas d’usage du data scraping :

• Mises à niveau de sites web. Un screen scraper peut s’avérer un outil incontournable si vous travaillez avec un ancien ordinateur incompatible avec un nouveau système. Plutôt que d’essayer de recoder ou de mettre à jour l’ancienne machine, vous pouvez en extraire les données et recommencer de zéro avec les technologies actuelles. 
• Analyse de la concurrence. Une entreprise concurrente publie l’ensemble des coloris, tailles et prix d’un produit en ligne. Le data scraping vous aiderait à déterminer le prix auquel vous devez commercialiser votre produit et le nombre de personnes susceptibles de l’acheter. Les experts considèrent cette forme d’analyse comme l’un des meilleurs moyens d’utiliser le data scraping. 
• Agrégation de données. Avez-vous déjà visité un site web reprenant les gros titres de journaux du monde entier ? Avez-vous déjà consulté une page centralisant les prix et les produits de plusieurs entreprises différentes ? Rien de tout cela ne serait possible sans le data scraping.
• Journalisme d’investigation. En 2018, des journalistes de BuzzFeed ont créé plusieurs graphiques comparant tous les discours sur l’état de l’Union jamais prononcés aux États-Unis. Cette analyse reposait sur les données du Presidency Project de l’Université de Californie à Santa Barbara. Sans le data scraping, les journalistes auraient dû saisir manuellement tous les discours, ce qui aurait considérablement allongé la durée du projet. 

Certains individus ont recours à cette technique pour nuire à autrui. Par exemple, des personnes configurent des outils de scraping pour collecter des adresses e-mail ou des profils de réseaux sociaux. Elles regroupent ensuite ces données et les vendent à des spammeurs. 

Des cybercriminels peuvent également utiliser des outils de scraping pour voler des données. À titre d’exemple, Facebook a poursuivi en justice deux entreprises en 2020 pour avoir installé des extensions qui extrayaient les noms, les dates de naissance et d’autres données sensibles. Ces entreprises avaient vendu ces données d'utilisateurs à leur insu. 

Le data scraping et le web crawling sont deux techniques bien distinctes qui sont parfois confondues. Un web crawler examine de près le code de la page, et le terminal peut même ignorer plusieurs pages si le programmeur inclut la balise adéquate. Ces résultats aident des sites comme Google à déterminer quoi inclure dans les pages de résultats de recherche. Les outils de data scraping ignorent la majeure partie du code et passent outre les requêtes des programmeurs.

Comment fonctionne le data scraping ? 

Vous devez extraire les données d’une source sur laquelle vous avez fait des recherches et que vous avez validée. Par où commencer ? Le plus souvent, vous allez recourir à un outil spécialisé, déjà programmé à cette fin. 

Envisagez d’utiliser un web scraper. Ces outils suivent généralement un processus en trois étapes :

1. Requête. Le programme utilise une commande « GET » pour extraire les données de la page de votre choix. 
2. Analyse. Le scraper recherche le champ de données spécifique que vous avez identifié. 
3. Affichage. Les informations demandées sont extraites dans un rapport que vous avez spécifié ou créé. 

Ces outils peuvent sembler compliqués et peuvent être difficiles à programmer, mais ils sont remarquablement faciles à utiliser, en réalité. Ces trois outils de data scraping simplifient l’expérimentation :

• Data Scraper – Cette extension Chrome extrait les données de n’importe quelle page que vous visitez et les insère dans le formulaire de votre choix. Vous n’avez pas besoin de créer quoi que ce soit. Il vous suffit de sélectionner et d'attendre. 
• Data Miner – Cette extension Chrome et Microsoft Edge extrait des données dans des fichiers CSV. Vous pouvez ensuite importer ces données dans Excel et les manipuler comme vous le souhaitez. 
• Data Scraping Crawler – Cet outil peut extraire des numéros de téléphone, des adresses e-mail ou des profils de réseaux sociaux. Les données sont extraites dans Excel, et vous pouvez configurer le programme pour mettre automatiquement à jour les champs. 

Si vous préférez ne pas exécuter un programme vous-même, vous pouvez également embaucher un data scraper via Upwork.

4 façons de protéger vos données 

Le seul moyen de vous assurer que personne ne vole vos informations est de les tenir à l’écart de votre site web. Mais cette approche peut compliquer l’accès à vos produits et à vos prix pour vos clients. Pour rester compétitif, vous devez être présent en ligne, mais vous pouvez protéger ce qui vous appartient. 

Essayez ces quatre stratégies :

1. Limitez les requêtes. Appliquez des règles de limitation du débit et assurez-vous qu’une adresse IP ne peut pas envoyer un trop grand nombre de requêtes ping dans un délai spécifié. 
2. Implémentez un CAPTCHA. Si vous constatez que plusieurs requêtes proviennent du même serveur, demandez à l’utilisateur de prouver son identité en résolvant une énigme simple ou en appuyant sur un bouton. Les bots ne pouvant pas réaliser cette étape, vous éliminerez tous les outils de scraping. 
3. Utilisez des images. Les outils de web scraping sont conçus pour analyser des mots, pas des photos. Incorporez les données sensibles, y compris les coordonnées et les prix, dans des images plutôt que dans du texte qui peut attirer les voleurs. 
4. Remaniez votre texte. De simples modifications (p. ex., remplacer @ par [at] dans une adresse e-mail) peuvent dérouter les outils de data scraping et compliquer considérablement le vol et l’utilisation de ces informations.

Il est possible que vous ne puissiez pas protéger toutes vos données en permanence, mais ces quatre conseils peuvent vous aider à sécuriser vos pages sensibles.

Si vous cherchez d'autres moyens de protéger vos données, n’hésitez pas à prendre contact avec nous. Okta peut vous aider à sécuriser toutes les identités, dont celles de vos clients et de vos collaborateurs. En savoir plus.

Références

Five Best Ways to Use Data Scraping. Novembre 2019. Towards Data Science. 

Spiders, Crawlers, and Bots, Oh My! The Basics of Website Scraping. Octobre 2012. Intellectual Property Today. 

"I Have the Best Words." How Trump’s First SOTU Compares to All the Others. Janvier 2018. BuzzFeed. 

Facebook Sues Two Companies Engaged in Data Scraping Operations. Octobre 2020. Tech Crunch. 

Data Scraper. Chrome Web Store.

Data Miner. Data Miner.io

Data Scraping Crawler. Phantom Buster.

Hire the Best Web Scrapers. Upwork.