Le rôle vital de Rayobyte dans l'extraction de données pertinentes pour l'analyse de données et la prise de décision basée sur les données

Les données sont le nouvel or. Lorsque les entreprises peuvent extraire et analyser suffisamment de bonnes données, elles prennent de meilleures décisions, augmentent leur efficacité et améliorent leur productivité. Le web scraping permet aux entreprises de récolter de grandes quantités d'informations à partir de plateformes de médias sociaux et de sites Web et de les stocker dans un emplacement central.

Cependant, tout comme le minerai brut, ces données doivent être affinées pour être plus efficaces. Le processus de raffinement et de polissage qui apporte de la valeur se produit mieux lorsque des équipes interdisciplinaires se réunissent pendant le prétraitement des données, l'analyse des données et la modélisation prédictive. Neil Emeigh , fondateur et PDG de Rayobyte , explique le processus qui permet aux entreprises de comprendre les informations qu'elles obtiennent de la récupération de données et de les utiliser pour prendre des décisions critiques.

Le web scraping doit être suivi d'un prétraitement des données

Le prétraitement des données est une étape essentielle du processus d'analyse des données et implique le nettoyage, la transformation et le formatage des données afin qu'elles puissent être utilisées pour l'analyse. Le prétraitement des données garantit que les entreprises analysent des données précises et fiables.

Les entreprises nettoient les données en supprimant le bruit, les valeurs aberrantes et les valeurs manquantes de leurs ensembles de données. Ils transforment ensuite ces données en les agrégeant en groupes utilisables ou en fusionnant des ensembles de données avec des variables similaires, après quoi ils peuvent interpréter les données et sélectionner les informations les plus utiles dans leur processus de prise de décision.

« Il est plus facile de considérer le prétraitement des données comme une mine d'or », fait remarquer Emeigh. «Lorsque vous extrayez de l'or, vous extrayez de la roche, du minerai et beaucoup d'autres choses, mais ce matériau n'a aucune valeur tant qu'il n'est pas converti en or pur. Le prétraitement des données accomplit la même fonction lorsque vous extrayez des données : le grattage Web rassemble les données et le prétraitement garantit qu'elles sont utiles pour prendre des décisions commerciales. »

Le prétraitement conduit à l'analyse des données et à des informations

L'analyse des données est le processus d'inspection des données pour découvrir des informations utiles, suggérer des conclusions et soutenir la prise de décision. Les analystes de données utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour trouver des modèles dans de grands ensembles de données et faire des prédictions sur les événements ou tendances futurs, aidant ainsi la prise de décision basée sur les données en identifiant les bonnes questions à poser et en y répondant de manière significative.

"Lorsqu'un investisseur choisit une action ou une entreprise, il n'engage jamais son argent durement gagné sans consulter les performances ou les rapports historiques du trimestre précédent", demande Emeigh. "Ils vérifient les tendances, les références de l'industrie et d'autres données pour être sûrs de leur décision. De la même manière, il est également logique d'utiliser l'analyse des données et les informations lorsque vous investissez dans le marketing, les RH, la production et d'autres domaines de votre entreprise. Vous extrayez ces informations des données que vous collectez auprès de votre propre entreprise et des données publiques. En ce qui concerne les données publiques, vous ne pouvez pas extraire toutes les informations dont vous avez besoin sans les gratter. Le scraping de données vous fait économiser des milliers de dollars et vous aide à trouver rapidement les informations dont vous avez besoin.

Les bonnes données offrent une modélisation prédictive

La modélisation prédictive utilise des données historiques pour faire des prédictions sur les événements à venir. Dans le monde des affaires, cela permet aux entreprises d'utiliser les informations sur les clients d'aujourd'hui pour prendre des décisions précises en fonction de la façon dont les clients se comporteront à l'avenir.

Les modèles prédictifs aident les organisations à prendre chaque jour de meilleures décisions en fournissant un aperçu de leur clientèle actuelle. En examinant le comportement passé, ils peuvent savoir dans quelle mesure chaque client est susceptible de faire un achat. Cela leur permet de comprendre quels segments sont les plus précieux et ceux qui méritent le plus d'être ciblés.

Cependant, la modélisation prédictive nécessite des montagnes de données pour fournir des modèles précis. Le scraping Web permet aux entreprises d'obtenir des chiffres de vente historiques, des prix de produits et d'autres mesures qui offrent des informations sur les clients et prédisent leur comportement futur. Il permet aux entreprises d'extraire des données pertinentes pour leurs produits et services de partout sur le Web. Cet outil puissant donne même aux entreprises disposant de ressources limitées ou de contraintes de temps les données dont elles ont besoin pour prendre des décisions éclairées concernant les campagnes marketing ou le développement de produits.

"Dans le traitement du langage naturel, la génération de prévisions de ventes et même la préparation aux ouragans, la modélisation prédictive s'est améliorée et a eu un impact sur presque tous les aspects de chaque industrie", explique Emeigh. « La clé de la modélisation prédictive consiste à collecter des milliards de points de données pour créer un modèle précis. Il n'y a aucun moyen pour un humain de collecter la quantité de données nécessaires. Le scraping Web joue un rôle essentiel dans l'extraction des données que nous utilisons pour créer des modèles prédictifs dans tous les secteurs.

L'importance d'une approche interdisciplinaire de l'analyse des données

Une approche interdisciplinaire de l'analyse des données implique que plusieurs domaines travaillent ensemble sur un projet pour parvenir à une meilleure compréhension du problème en question. C'est le moyen le plus efficace de transformer les données brutes en décisions fondées sur les données.

« C'est comme mettre sur pied une équipe de super-héros pour sauver la situation », explique Emeigh, « et le web scraping est comme l'acolyte de l'équipe interdisciplinaire. Il rassemble des données provenant de diverses sources et permet à l'équipe d'économiser des heures de travail manuel fastidieux. »

Par exemple, une équipe de soins de santé collectant des données sur les patients pour un projet de modélisation prédictive pourrait ne pas envisager les médias sociaux, du moins pas au début. Mais les plateformes de médias sociaux offrent d'énormes quantités de données, et un spécialiste du marketing des médias sociaux sait exactement où chercher.

"Lorsque des experts de différents domaines travaillent ensemble, ils sont mieux à même de résoudre des problèmes complexes et de proposer des solutions plus créatives", observe Emeigh. "En travaillant ensemble, ils voient les données sous différents angles, développent des compréhensions plus complètes et génèrent des idées qu'ils n'auraient peut-être pas autrement."

Le scraping Web est l'outil intégral derrière ces processus. Il rassemble des données critiques avant que le prétraitement, l'analyse, la modélisation prédictive et les équipes interdisciplinaires ne les transforment en décisions qui valent plus que de l'or pour leur organisation.