Guide de récupération des données IoT

Le web scraping consiste à parcourir Internet et à collecter les données présentes sur les pages Web. Cela s'appelle également le grattage d'écran ou l'extraction de données Web. Les données présentées dans presque tous les sites Web ne peuvent être consultées que via un navigateur Web. Une copie de ces données ne peut être enregistrée pour un usage personnel. L'autre alternative consiste à copier et coller les données manuellement, ce qui est fastidieux et prend du temps. Un service de grattage Web automatise ce processus. En grattant l'IoT (Internet des objets), les données sont copiées à partir des sites Web et enregistrées en un clin d'œil.

Les robots d'exploration et les grattoirs Web travaillent en permanence pour présenter les données sous une forme organisée. La plupart des entreprises dépendent aujourd'hui des services de grattage Web pour extraire des données de diverses sources, ce qui consommera autrement trop de temps, d'argent et d'autres ressources.

Le scraping de l'IoT peut être réalisé de deux manières différentes :

• Par le biais de services fonctionnant via une API ou disposant d'une interface Web.
• Grâce à des projets open-source dans divers langages de programmation.

Composants du Web Scraping

Les grattoirs de sites Web se composent de modules et de composants comme suit :

1. Web Crawling -Ceci est le début du processus et explore les sites à la recherche d'autres liens connexes. Ceci est similaire à la navigation.
2. Web Scraping – Le processus réel qui collecte les données est le scraping. Cela revient à sélectionner une information et à la copier dans le presse-papiers.
3. Extraction des données – Ce processus rend les données significatives et structurées.
4. Formatage des données – Les données extraites doivent être présentées dans un format compréhensible.
5. Exportation de données – Une fois tous les processus terminés, les données doivent être exportées ou livrées au consommateur. Cela peut être fait via une API.

Utilisations du Web Scraping

Internet contient toutes sortes de données, notamment du texte, des médias et des données dans n'importe quel format. Les utilisations du grattage dans les entreprises et pour un usage personnel sont nombreuses. Certains des scénarios les plus fréquemment utilisés sont :

1. Collecte de données sur les événements sportifs

Des recherches détaillées sont effectuées pour accumuler tous les détails du sport. Cela doit être fait à l'aide de calendriers d'événements.

Comment c'est fait : Les dernières informations relatives à tous les événements sportifs qui se déroulent dans une zone particulière sont prises. Ces informations sont disponibles en ligne.

Les données sont collectées à partir de nombreuses sources Web afin que les données collectées soient les plus récentes et également fiables. Les données sont transformées et enregistrées dans des fichiers Excel.

Le projet consiste également à nettoyer régulièrement les données du client, comme une fois par semaine. Ces données qui sont nettoyées sont ensuite téléchargées sur le site Web du client.

2. Collecte de données à partir de différentes sources pour l'analyse

Les données sont collectées et analysées à partir de plusieurs sources de catégories particulières. Les catégories peuvent être le marketing, l'immobilier, les affaires, les appareils électroniques, etc. Les multiples sources présentent les données dans autant de formats multiples. Même s'il s'agit d'un site Web unique, toutes les données ne peuvent pas être vues d'un seul coup, car elles peuvent couvrir des feuilles de calcul ou des pages entières.

Dans ce cas, un grattoir Web extrait les données vers une source unique (comme une base de données ou une feuille de calcul), ce qui les rend conviviales pour la visualisation et l'analyse.

3. À des fins de recherche

Tout type de recherche, académique ou scientifique devient plus facile avec un grattoir Web qui collecte des données à partir de centaines de sources et les organise d'une certaine manière.

4. En marketing

La génération de prospects à l'aide de services de grattoir Web n'a jamais été aussi simple. Toutes les informations peuvent être facilement triées en catégories telles que l'adresse e-mail, le téléphone, l'adresse Web, etc.

5. Gratter les portails d'emploi

Les portails d'emploi explorent fréquemment pour collecter des données en un seul endroit. Ils parcourent les sites Web des entreprises pour créer un site d'emploi central qui affiche une liste des organisations qui embauchent actuellement des employés.

Les autres domaines d'expertise où les services de grattage Web sont utilisés comprennent :

• Récupérer des images de sites Web
• Gratter les archives gouvernementales
• Gratter les sites Web de divertissement
• Tarification en temps réel par les opérateurs aériens
• Actualités, blogs, contenu Web
• Et beaucoup plus.

Scraping des données IoT

Saviez-vous qu'il existe une autre application moins populaire de grattage Web ? Oui, nous parlons de l'Internet des objets (IoT). Alors que le monde devient de plus en plus connecté, il y a une pléthore de données qui vont et viennent entre les appareils connectés, les serveurs, les actionneurs et les capteurs à faible consommation et à longue durée de vie.

Au cœur du succès du système IoT se trouve le transfert de données qui se produit entre différents points passant par l'infrastructure comme les câbles réseau, les serveurs, le stockage, les routeurs, les centres d'exploitation réseau, les interfaces des appareils et les intergiciels. L'écosystème IoT comprend du matériel (capteurs Bluetooth, appareils de connectivité domestique intelligents, routeurs et Wi-Fi), une infrastructure (comme mentionné ci-dessus) et des interfaces d'application (comme les appareils mobiles, les ordinateurs portables et les serveurs).

Avec le data scraping, l'infrastructure obtient le bon type de données au bon moment pour les analyser, puis les transmettre aux interfaces d'application. Il permet aux parties prenantes de répondre à des questions critiques telles que le type de données qui vaut la peine d'être stocké et évalué, les données à relayer immédiatement et les données qui doivent être transmises pendant une longue période pour effectuer des analyses et des déductions sensées.

Les avantages offerts par le data scraping traditionnel ne sont que la pointe de l'iceberg dans un écosystème IoT étendu. En explorant les données sur les périphériques matériels, leurs interfaces et les différents points de connectivité, cela peut offrir d'énormes opportunités d'analyse de données perspicaces dans l'IoT.

Que pensez-vous de la valeur du data scraping dans l'IoT ? Écrivez-nous et faites-le nous savoir.