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Bonjour à tous, afin de suivre au mieux l’activité de notre plate-forme, nous souhaiterions exploiter les données mises à disposition dans le back office. Comment sont comptabilisés les téléchargements ? API ? Bots ? que contiennent-ils ?

Merci d’avance 😊

Auto-translation 🪄

Hello everyone, in order to better monitor the activity of our platform, we would like to use the data made available in the back office. How are downloads counted? API? Bots? What do they contain? Thanks in advance 😊

Bonjour,

S’agissant des pages de visualisation, il n’est pas évident, à partir du backoffice/statistiques/actions d’évaluer le nombre de vues d’une page. Ou tout du moins d’inférer le nombre de vues à partir du nombre d’appels d’API.

Si vous disposez d’un outil d’analyse type Matomo ou Google Analytics, il est intéressant de le câbler sur le portail ODS => backoffice/paramètres/suivis. Cela permet d’avoir une lecture type site web de la fréquentation des pages du portail.

Il y a toutefois (heureusement !) un lien entre les deux, d’après mon expérience. Si vous ouvrez le dataset ods-api-monitoring, qui est la source de données de la page backoffice/statistiques/actions et collecte les appels d’API (lien vers ce jeu de données en bas de la dite page) :

  • que vous sélectionnez une page de visualisation (filtre attributes)
  • que vous sélectionnez le jeu de données principal de cette page, autrement celui qui est systématiquement interrogé à chaque chargement de la page (filtre dataset_id)
  • que vous sélectionnez dans le filtre api les appels de type lookup_dataset
  • alors le nombre d’enregistrements obtenu autrement-dit le nombre d’appels d’API est proche du nombre de vues de la page dans Matomo
  • ça se complique quand une page de visualisation manipule plusieurs jeu de données en parallèle puisque tous vont générer des appels pour une même chargement de page …

Si vous avez d’autres retours d’expérience, je suis aussi preneur.

Jérémy

Auto-translation 🪄

Hello,Regarding the visualization pages, it is not easy, from the backoffice/statistics/actions to evaluate the number of views of a page. Or at least to infer the number of views from the number of API calls. If you have an analysis tool like Matomo or Google Analytics, it is interesting to wire it on the ODS portal => backoffice/settings/tracking. This allows to have a website-type reading of the traffic of the portal pages. However, there is (fortunately!) a link between the two, in my experience. If you open the ods-api-monitoring dataset, which is the data source of the backoffice/statistics/actions page and collects API calls (link to this dataset at the bottom of the said page): that you select a visualization page (attributes filter) that you select the main dataset of this page, otherwise the one that is systematically queried each time the page is loaded (dataset_id filter) that

Bonjour,

Le jeu de données ods-api-monitoring est la source de vérité de certains statistiques dans le Backoffice. Dans votre question, je suppose que vous parlez du graphique 'Évolution des actions' avec une vue des téléchargements par appels API, dans Statistiques > Actions.

 

Notez que vous pouvez filtrer les dates selon vos besoins. Ce graphique montre le nombre d'appels API sur le portail par tous les utilisateurs (anonymes et connectés).
 

Prenons l'exemple d'un portail pour mai 2024 : nous retrouvons un total de 8059 appels API, dont 123 téléchargements, et 0 provenant de bots.

  • Appels API : le nombre total d'appels API effectués sur la plateforme.
  • Téléchargements : le nombre total de fois que les jeux de données ont été téléchargés, nous avons utilisé la requête suivante :
#null(attributes) and (api == export_dataset or api == download_dataset or api == download_dataset_records or api == alternative_exports_lookup or api == download_dataset_alternative_export)
  • Bot : bots correspond au nombre de fois que votre plateforme a été visitée par un robot (web crawler). Si ce nombre est égal à 0, cela signifie qu'il n'y a pas eu d'activité liée aux bots.

Voici quelques ressources utiles pour comprendre les analyses et le jeu de données :

 

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