Les données localisées font référence à des informations ou à du contenu obtenus et dont l’accès est limité à partir d’un emplacement spécifique. Les données de cette nature contiennent des informations agrégées qui pourraient fournir aux entreprises des informations sur le comportement des clients et les préférences de populations spécifiques.
D’autre part, la Business Intelligence (BI) fait référence aux méthodes et moyens par lesquels les entreprises facilitent la collecte, la compilation, l’analyse et la présentation des données. Cependant, aucune définition ou concept de BI n’est complet sans inclure les données et la qualité des données.
Pour une entreprise internationale, les données localisées sont particulièrement importantes pour la qualité des systèmes BI en raison de leur spécificité par rapport à la population d’intérêt. Cependant, les pays localisent de plus en plus les données, invoquant des raisons de sécurité.
Cet article expliquera l’impact des données localisées sur l’entreprise, à quoi elles servent et comment les récolter avec un proxy de localisation.
Quel est l’impact des données localisées sur la Business Intelligence
En entreprise, les données permettent d’identifier des modèles et des corrélations qui ne sont généralement pas évidentes. En fonction de l’étendue de la collecte de données, les données peuvent être locales ou internationales. Les données locales proviennent du pays d’origine de l’entreprise, tandis que les données internationales proviennent des marchés étrangers.
Les données localisées sont le type de données que les entreprises cherchent à obtenir dans le cadre d’une opération internationale de collecte de données. Avec une analyse et une interprétation appropriées, ce type de données peut donner aux entreprises un avantage dans un secteur d’activité qui peut sembler encombré. Cela dit, voici les manières spécifiques dont les données localisées peuvent affecter la business intelligence :
- Amélioration de la précision des informations. Les données informent sur les informations, et des données précises signifient des informations précises. Les données localisées constituent la forme de données la plus précise pouvant être obtenue sur une population. Par exemple, toute enquête auprès d’une population peut identifier la répartition des clients, mais des données localisées peuvent tracer avec précision la répartition dans une région.
- Pertinence culturelle et régionale spécifique. Les données localisées peuvent indiquer des croyances et préférences culturelles affectant le comportement des consommateurs. Par exemple, une entreprise internationale de restauration rapide souhaitant opérer en Inde pourrait être au courant de la position générale concernant la consommation de bœuf. Cependant, des données localisées pourraient aider à souligner que les hindous constituent la grande majorité de la population, excluant ainsi les repas contenant du bœuf comme repas potentiellement réussi à l’échelle nationale.
- Évaluation précise des perspectives d’expansion. Les entreprises qui envisagent de se développer sur de nouveaux marchés peuvent mieux évaluer la sécurité de leur position en utilisant des données localisées. Dans ce cas, ils peuvent utiliser des données localisées pour comprendre la concurrence locale, déterminer la demande et les préférences, évaluer les mesures réglementaires et optimiser l’efficacité de leurs opérations.
- Une analyse plus juste de la performance globale. Grâce à des données localisées, les entreprises peuvent évaluer les performances des produits et services avec davantage de connaissances contextuelles. Ils peuvent ainsi prendre des décisions plus judicieuses et élaborer des plans stratégiques.
Comment le Web Scraping et les serveurs proxy aident à la collecte de données localisées
Les données localisées peuvent souvent être soumises à des restrictions géographiques pour empêcher les résidents situés en dehors de la région d’y accéder. Un outil de web-scraping et un proxy de localisation peuvent aider les entreprises à contourner ces restrictions si elles existent.
Le serveur proxy de localisation reçoit le trafic Internet de l’ordinateur collectant les données. Une fois reçu, il transmet ensuite le trafic (dans ce cas, une demande de scraping) aux serveurs cibles du site Web. Cela signifie que le site Web cible reconnaîtra le trafic comme provenant de l’emplacement du serveur proxy.
D’un autre côté, une fois que le site Web cible a reçu la demande de scraping, le web scraper télécharge le contenu HTML du site et en extrait les données nécessaires. De cette manière, le proxy de localisation et le web scraper se complètent pour contourner les restrictions géographiques et IP sur les données et les récupérer automatiquement.
Comment la qualité des fournisseurs de proxy affecte la collecte de données localisées
Un large pool d’adresses IP et la variabilité des emplacements au sein du pool sont des fonctionnalités attrayantes pour les proxys professionnels. Un fournisseur de proxy de localisation avec de nombreuses adresses dans de nombreux pays est avantageux pour la collecte de données localisées des manières suivantes :
- Accès à plus d’emplacements. Une plus grande variation entre les pays signifie que l’entreprise peut accéder à des données localisées depuis plus d’emplacements si nécessaire. Certains fournisseurs de proxy ont accès à plus de 150 pays. Un tel proxy permettrait à ses utilisateurs d’accéder aux données à partir d’un vaste pool d’emplacements, augmentant ainsi la portée de leurs collections de données. Par exemple, un propriétaire d’entreprise au Royaume-Uni peut extraire des informations d’un site Web américain à l’aide d’un proxy américain et vice versa.
- Répartition efficace de la charge et évolutivité. Tout fournisseur de proxy possédant de nombreuses adresses permet aux utilisateurs de faire pivoter leurs proxys lors de la collecte de données. Toutefois, la taille du pool d’adresses au sein d’un emplacement peut rendre les rotations plus efficaces. Un pool plus grand signifie que les utilisateurs n’ont pas besoin de réutiliser une adresse (et risquent un blocage IP) très souvent.
Conclusion
Il n’y a pas de business intelligence sans données, et plus les données collectées sont précises, plus les renseignements obtenus seront précieux. Compte tenu de l’importance des données localisées pour la BI, les entreprises donnent la priorité à leur obtention, quels que soient les obstacles ou les restrictions entourant leur acquisition.
Le résultat dans le monde des affaires est que les entreprises embauchent les meilleures personnes, utilisent les meilleures technologies et tentent de collecter des données localisées. Les fournisseurs de web scraping et de proxy travaillent en tandem pour rendre cela possible. Toute entreprise cherchant à distinguer positivement ses performances de celles de ses concurrents devrait faire de même.
