Pour achever notre série d’actualités sur les sources d’informations à consulter dans le cadre d’une veille à l’international, nous nous intéressons cette fois-ci aux bases de données spécialisées sur certains types d’informations.
Commençons par les bases dédiées aux importations et exportations : comment trouver des informations sur les statistiques douanières ?
Si la recherche sur les entreprises est souvent associée à l’information financière et légale, on pense moins à aller explorer la question des statistiques douanières, c’est-à-dire les mouvements d’importations et exportations entre pays pour un produit donné.
Et pourtant, on peut en apprendre beaucoup sur ses concurrents, ses fournisseurs ou sur son marché en allant explorer ces données.
Mais ce n’est pas avec Google, pas plus qu’avec des outils de recherche et de veille classiques, que l’on va réussir à obtenir l’information souhaitée.
Dans cet article, nous avons voulu faire le point sur ce type de recherche d’information et de veille très particulières en nous intéressant :
à l’intérêt des statistiques douanières pour la veille ;
à la démarche qu’il faut mettre en œuvre lorsque l’on souhaite obtenir ce type de données ;
aux outils et bases de données qu’il faut connaître et utiliser.
Knoema et Statista sont deux plateformes fournissant des quantités importantes de données statistiques issues de milliers de sources. Elles couvrent différents secteurs, marchés ou encore pays.
Les deux plateformes se positionnent à première vue sur un même marché similaire. Pourtant, il existe entre elles des différences non négligeables et elles ne répondent pas aux mêmes besoins.
Comment ces deux plateformes peuvent-elles répondre aux besoins des professionnels de l’information en matière de données statistiques ? Laquelle faut-il privilégier ?
Les professionnels de l’information sont souvent à la recherche de données chiffrées, qu’il s’agisse de données financières, de tarifs, de statistiques, de données douanières, de taille ou capacité de production d’usines, de données démographiques, de données géographiques, etc.
Ces données souvent cruciales ne sont pas simples à identifier et éparpillées à travers le Web sur une grande diversité de supports.
Dans ce numéro de NETSOURCES, nous avons choisi de nous intéresser exclusivement aux données chiffrées et de faire le point sur ce type de recherche un peu particulier :
Quelles sont les grandes sources proposant des statistiques et données chiffrées qu’il faut impérativement connaître ?
Comment rechercher des données directement sur les moteurs de recherche, les médias sociaux, etc. ?
Comment identifier les sources les plus à même de détenir les données que l’on souhaite obtenir ?
Quelles sont les spécificités de la recherche de données financières ? Quelles sont les principales sources à connaître ?
Comment tirer parti des outils d’extraction de données pour gagner du temps face à de gros volumes de chiffres pour la phase d’analyse et de capitalisation des informations ?
Qu’il s’agisse de trouver des données macro-économiques, des statistiques, des données démographiques, etc., il est souvent préférable de débuter avec des sources et outils spécialisés sur ce type de données , comme nous avons pu le voir dans le précédent article « Méthodologie et outils pour la recherche de statistiques».
Malheureusement, ces grandes sources ne permettent pas toujours de répondre à l’ensemble des besoins informationnels. Des moteurs de recherche classiques peuvent guider l’internaute vers les données dont il a besoin ou bien il faut se tourner vers des sources bien plus spécialisées.
Dans cet article, nous aborderons la question de la méthodologie à adopter pour chercher et trouver des données chiffrées sur le Web.
Lors de recherches ou de veilles sur le Web, il n’est pas rare de rencontrer des documents ou des pages Web comportant un gros volume de données chiffrées que l’on souhaite récupérer. Il peut s’agir par exemple de tableaux sur un site internet, d’informations au sein d’un fichier PDF protégé, etc.
Malheureusement, il est souvent impossible de copier-coller l’ensemble de ces données de façon simple et rapide.
S’ensuit alors une longue séance de Ctrl C-Ctrl V pour extraire manuellement les informations utiles... Mais ce temps peut être considérablement réduit grâce à un outil d’extraction de données.
Nous détaillerons dans cet article les différents types d’outils existant sur le marché et les méthodes communes pour les utiliser. Mais avant cela, il convient de définir ce que sont les données structurées et non structurées.
Il y a une dizaine d’années, deux consultants allemands du BCG (Boston Consulting Group), lassés de la difficulté qu’ils rencontraient à trouver facilement et rapidement des statistiques et données quantitatives sur des sujets divers et variés, ont décidé de lancer leur propre projet.
C’est ainsi que Statista a été lancé en Allemagne et plus précisément à Hambourg en 2007. En quelques années, la startup a pris de l’ampleur et compte aujourd’hui plus de 250 employés (des statisticiens, des éditeurs et des experts en bases de données) répartis entre Hambourg, Londres, Madrid et New-York.
L’entreprise a été récompensée à plusieurs reprises et a notamment été nommée « Meilleur portail de statistiques » en 2014 et 2015 par le Library Journal.