Données publiques Google Patents : quand utiliser BigQuery au lieu du site web
Guide d’utilisation des données publiques Google Patents dans BigQuery pour la recherche de brevets à grande échelle, la récupération de métadonnées et des workflows structurés d’analyse de brevets.
Guide d’utilisation des données publiques Google Patents dans BigQuery pour la recherche de brevets à grande échelle, la récupération de métadonnées et des workflows structurés d’analyse de brevets.
Données publiques Google Patents : quand utiliser BigQuery au lieu du site web
TL;DR: Guide d’utilisation des données publiques Google Patents dans BigQuery pour la recherche de brevets à grande échelle, la récupération de métadonnées et des workflows structurés d’analyse de brevets.
Les personnes qui recherchent des données publiques sur les brevets passent généralement d’une recherche manuelle ad hoc à des analyses reproductibles, des outils internes ou des workflows adossés à une API. Cet article s’adresse aux équipes qui veulent une récupération de brevets évolutive, des analyses ou une recherche sur les brevets industrialisée au-delà de simples sessions manuelles sur le site web.
Aperçu de l’intention de recherche Mot-clé principal : google patents public data Volume de recherche mensuel estimé (États-Unis) : 50 Intention : navigationnelle Mots-clés de soutien : google patents, bigquery patents, patent metadata
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Frequently Asked Questions
- Pourquoi utiliser des données publiques sur les brevets au lieu de scraper le site ?
- Parce que les données structurées sont plus stables pour les workflows de production et plus faciles à contrôler en termes de coût, de mise en cache et de reproductibilité.
- Que doit contenir une table de brevets à faible coût ?
- Numéro de publication, titre, URL, pays, termes principaux, dates, classifications et autres métadonnées peu coûteuses que vous pouvez interroger fréquemment.
- Ai-je encore besoin du site web ?
- Oui, pour une inspection manuelle rapide et l’idéation de recherche. Mais les workflows produit à grande échelle doivent s’exécuter sur des données structurées.