Web データ抽出の究極のガイド

Web データ抽出 (Web スクレイピング、Web ハーベスティング、スクリーン スクレイピングなどとも呼ばれます) は、インターネット上の Web サイトから膨大な量のデータを抽出する手法です。 Web サイトで利用可能なデータは、簡単にダウンロードすることはできず、Web ブラウザーを使用してのみアクセスできます。 ただし、Web はオープン データの最大のリポジトリであり、このデータはインターネットの開始以来指数関数的に増加しています。

Web データは、e コマース ポータル、メディア企業、調査会社、データ サイエンティスト、政府にとって非常に有用であり、医療業界が進行中の研究と病気の蔓延に関する予測を行うのにも役立ちます。

広告サイト、不動産ポータル、ソーシャル ネットワーク、小売サイト、オンライン ショッピング Web サイトなどで利用できるデータは、構造化された形式で簡単に利用でき、すぐに分析できると考えてください。 これらのサイトのほとんどは、データをローカルまたはクラウド ストレージに保存する機能を提供していません。 一部のサイトは API を提供していますが、通常は制限があり、信頼性が十分ではありません。 Web サイトからローカル ストレージにデータをコピー アンド ペーストすることは技術的には可能ですが、これは不便であり、ビジネスでの実際の使用例に関しては問題外です。

Web スクレイピングは、これを自動化された方法で行うのに役立ち、はるかに効率的かつ正確に行います。 Web スクレイピングのセットアップは、Web ブラウザーと同様の方法で Web サイトとやり取りしますが、データを画面に表示する代わりに、ストレージ システムにデータを保存します。

Web データ抽出のアプリケーション

1. 価格情報

プライシング インテリジェンスは、オンライン スペースでの競争の激化に伴い、日を追うごとに人気が高まっているアプリケーションです。 e コマース ポータルは、Web クロールを使用してリアルタイムの価格データを取得し、独自のカタログを競争力のある価格で微調整するために、常に競合他社に注意を払っています。 これは、製品名、価格、バリエーションなどの製品の詳細を取得するようにプログラムされた Web クローラーを展開することによって行われます。 このデータは、競合他社の価格を分析した後、すべての製品に理想的な価格を割り当てる自動システムに組み込まれます。

価格インテリジェンスは、同じポータルの異なるバージョン間で価格の一貫性が必要な場合にも使用されます。 リアルタイムで価格を抽出する Web クローリング技術の機能により、このようなアプリケーションが実現します。

2.目録作成

通常、e コマース ポータルには膨大な数の製品リストがあります。 このような大規模なカタログを更新して維持することは容易ではありません。 これが、多くの企業が、カタログの更新に必要なデータを収集するために Web データ抽出サービスに依存している理由です。 これにより、これまで知らなかった新しいカテゴリを発見したり、既存のカタログを新しい製品の説明、画像、またはビデオで更新したりできます。

3. 市場調査

自由に使えるデータ量が膨大でない限り、市場調査は不完全です。 従来のデータ取得方法には限界があり、Web で利用可能な関連データの量を考慮すると、Web データ抽出は、市場調査に必要なデータを収集する最も簡単な方法です。 ビジネスが実店舗からオンライン スペースに移行したことで、Web データは市場調査のための優れたリソースにもなりました。

4.感情分析

感情分析には、人々がサービス、製品、映画、音楽、またはその他の消費者に焦点を当てた製品についてのレビュー、意見、または苦情を共有する Web サイトから抽出されたデータが必要です。 このユーザー生成コンテンツを抽出することは、感情分析プロジェクトの最初のステップであり、Web スクレイピングは目的を効率的に果たします。

5.競合他社の分析

Webスクレイピング技術が登場するまで、競争を監視する可能性はこれほどアクセス可能ではありませんでした. Web スパイダーを導入することで、競合他社が実施しているプロモーション、ソーシャル メディア活動、マーケティング戦略、プレス リリース、カタログなどの活動を詳細に監視して、競争で優位に立つことが容易になりました。 準リアルタイムのクロールはそれをさらにレベルアップし、企業にリアルタイムの競合データを提供します。

6. コンテンツ集約

メディア Web サイトでは、Web 上のニュース速報やその他のトレンド情報に継続的に即座にアクセスする必要があります。 ニュースをすばやく報告することは、これらの企業にとって契約を破るものです。 Web クローリングを使用すると、人気のあるニュース ポータル、フォーラム、または同様のサイトから、監視したいトレンド トピックやキーワードに関するデータを監視または抽出できます。 更新速度が非常に高速である必要があるため、このユース ケースでは低遅延の Web クローリングが使用されます。

7. ブランドモニタリング

すべてのブランドは、ビジネスの成長に顧客を重視することの重要性を理解しています。 彼らがこの競争の激しい市場で生き残りたいのであれば、彼らのブランドに対してきれいな評判を得ることは彼らの最善の利益になるでしょう. 現在、ほとんどの企業は Web クローリング ソリューションを使用して、人気のあるフォーラム、e コマース サイトのレビュー、およびソーシャル メディア プラットフォームで自社のブランド名や製品名が言及されているかどうかを監視しています。 これにより、顧客の声を最新の状態に保ち、ブランドの評判を損なう可能性のある問題を早期に修正することができます。 顧客中心のビジネスが成長グラフで上昇していることは間違いありません。

Web データ抽出へのさまざまなアプローチ

データのみに基づいて機能するビジネスもあれば、ビジネス インテリジェンス、競合他社の分析、市場調査など、数え切れないほどのユース ケースにデータを使用するビジネスもあります。 しかし、Web から大量のデータを抽出することは、依然として多くの企業にとって大きな障害となっています。最適なルートをたどっていないためです。 Web からデータを抽出するさまざまな方法の詳細な概要を次に示します。

1. DaaS

Web データ抽出プロジェクトを DaaS プロバイダーにアウトソーシングすることは、Web からデータを抽出する最良の方法です。 データプロバイダーに依存する場合、クローラーのセットアップ、保守、および抽出されるデータの品質検査の責任から完全に解放されます。 DaaS 企業は、スムーズでシームレスなデータ抽出に必要な専門知識とインフラストラクチャを備えているため、自社で行うよりもはるかに低コストでサービスを利用できます。

DaaS プロバイダーに正確な要件を提供するだけで、安心してご利用いただけます。 データ ポイント、ソース Web サイト、クロールの頻度、データ形式、配信方法などの詳細を送信する必要があります。 DaaS を使用すると、必要な方法で正確にデータを取得でき、理想的には優先すべきビジネスの収益を改善するためにデータを利用することに集中できます。 彼らはスクレイピングの経験があり、データを効率的かつ大規模に取得するためのドメイン知識を持っているため、要件が大きくて繰り返し発生する場合は、DaaS プロバイダーを利用することが適切なオプションです。

アウトソーシングの最大の利点の 1 つは、データの品質保証です。 Web は本質的に非常に動的であるため、データ抽出がスムーズに機能するには、継続的な監視と保守が必要です。 Web データ抽出サービスは、これらすべての課題に取り組み、高品質でノイズのないデータを提供します。

データ抽出サービスを利用するもう 1 つの利点は、カスタマイズと柔軟性です。 これらのサービスは企業向けであるため、特定の要件に応じて完全にカスタマイズできます。

長所：

• 要件に合わせて完全にカスタマイズ可能
• プロセスの完全な所有権を取得
• 高品質のデータを確保するための品質チェック
• 動的で複雑な Web サイトを処理できます
• コア ビジネスに集中する時間を増やす

短所：

• 長期契約が必要な場合もある
• DIYツールよりも少し高価

2.社内データ抽出

会社が技術的に豊富な場合は、社内のデータ抽出を使用できます。 Web スクレイピングは技術的なニッチなプロセスであり、熟練したプログラマーのチームがクローラーのコーディング、サーバーへの展開、デバッグ、監視、および抽出されたデータの後処理を行う必要があります。 チームとは別に、クロール ジョブを実行するためのハイエンド インフラストラクチャも必要です。

社内のクロール設定を維持することは、構築するよりも大きな課題になる可能性があります。 Web クローラーは非常に壊れやすい傾向があります。 ターゲット Web サイトの小さな変更や更新でも問題ありません。 クロール タスクで何か問題が発生したときにそれを認識して、データの損失を回避するために問題を修正できるように、監視システムをセットアップする必要があります。 社内クロール設定のメンテナンスに時間と労力を費やす必要があります。

これとは別に、クロールする必要がある Web サイトの数が多い場合や、ターゲット サイトが動的なコーディング手法を使用している場合、社内クロール設定の構築に関連する複雑さが大幅に増加します。 Webスクレイピング自体は専門化が必要なものであるため、社内のクロール設定も焦点に負担をかけ、結果を薄めます. 注意しないと、リソースを簡単に占有し、運用ワークフローに摩擦が生じる可能性があります。

長所：

• プロセスに対する完全な所有権と管理
• より単純な要件に最適

短所：

• クローラーのメンテナンスが頭を悩ませる
• コストの増加
• チームの採用、トレーニング、管理は多忙を極める可能性があります
• 会社のリソースを浪費する可能性があります
• 組織の中心的な焦点に影響を与える可能性があります
• インフラストラクチャにコストがかかる

3. 業種別ソリューション

一部のデータ プロバイダーは、特定の業種のみに対応しています。 対象とするドメインに対応し、必要なすべてのデータ ポイントをカバーするものを見つけることができれば、特定の分野に特化したデータ抽出ソリューションが最適です。 業界固有のソリューションを使用する利点は、得られるデータの包括性です。 これらのソリューションは特定の 1 つのドメインのみに対応するため、そのドメインでの専門知識は非常に高くなります。

垂直固有のデータ抽出ソリューションから取得するデータ セットのスキーマは通常、固定されており、カスタマイズできません。 データ プロジェクトは、そのようなソリューションによって提供されるデータ ポイントに制限されますが、要件によっては、これが問題になる場合とそうでない場合があります。 これらのソリューションは通常、既に抽出されており、すぐに使用できるデータセットを提供します。 業界固有のデータ抽出ソリューションの良い例は JobsPikr です。これは、世界中の企業の Web サイトのキャリア ページから直接データを抽出する求人情報データソリューションです。

長所：

• 業界からの包括的なデータ
• データへの高速アクセス
• 抽出の複雑な側面を処理する必要はありません

短所：

• カスタマイズオプションの欠如
• データは排他的ではありません

4. DIY データ抽出ツール

社内でクロールのセットアップを構築したり、データ抽出プロセスをベンダーにアウトソーシングしたりする予算がない場合は、DIY ツールが残されます。 これらのツールは簡単に習得でき、多くの場合、ポイント アンド クリック インターフェイスを提供して、想像以上に簡単にデータを抽出できます。 これらのツールは、データ取得の予算がない状態で始めたばかりの場合に理想的な選択肢です。 DIY の Web スクレイピング ツールは通常非常に低価格で、無料で使用できるものもあります。

ただし、DIY ツールを使用して Web からデータを抽出することには重大な欠点があります。 これらのツールは複雑な Web サイトを処理できないため、機能、規模、およびデータ抽出の効率の面で非常に制限されています。 また、DIY ツールは硬く、柔軟性に欠けるため、メンテナンスも困難です。 ツールが機能していることを確認し、時々変更を加える必要があります。

唯一の良い点は、そのようなツールを構成して使用するのに技術的な専門知識があまり必要ないことです。これは、技術者でない場合に適している可能性があります。 ソリューションは既製であるため、スクレイピング用の独自のインフラストラクチャの構築に関連するコストも節約できます。 欠点は別として、DIY ツールは単純で小規模なデータ要件に対応できます。

長所：

• プロセスを完全に制御
• 事前構築済みのソリューション
• ツールのサポートを利用できます
• 構成と使用がより簡単に

短所：

• 彼らはしばしば時代遅れになる
• データのノイズが増える
• カスタマイズオプションが少ない
• 学習曲線は高くなる可能性があります
• 構造変更の場合のデータフローの中断

Web データ抽出の仕組み

クローラーを構築し、Web からデータを抽出するために、いくつかの異なる方法とテクノロジーを使用できます。

1. 種

シード URL がすべての始まりです。 クローラーは、シード URL からジャーニーを開始し、シードからフェッチされたデータ内の次の URL を探し始めます。 クローラーが Web サイト全体をトラバースするようにプログラムされている場合、シード URL はドメインのルートと同じになります。 シード URL は、セットアップ時にクローラーにプログラムされ、抽出プロセス全体で同じままです。

2. 方向を設定する

クローラーがシード URL をフェッチすると、次に進むためのさまざまなオプションが表示されます。 これらのオプションは、シード URL を照会することによってロードされたばかりのページ上のハイパーリンクになります。 2 番目のステップは、クローラーがこの時点から別のルートを識別してたどるようにプログラムすることです。 この時点で、ボットはどこから始めてどこへ行くべきかを知っています。

3. 待ち行列

クローラーは、Web サイトの奥深くに入り込み、データを抽出するページに到達する方法を理解したので、次のステップは、これらすべての宛先ページをリポジトリーにコンパイルして、クロールする URL を選択できるようにすることです。 これが完了すると、クローラーはリポジトリーから URL を取得します。 これらのページは、ローカルまたはクラウドベースのストレージ スペースに HTML ファイルとして保存されます。 最終的なスクレイピングは、この HTML ファイルのリポジトリで行われます。

4. データ抽出

クローラーがスクレイピングが必要なすべてのページを保存したので、これらのページから必要なデータ ポイントのみを抽出します。 使用されるスキーマは、要件によって異なります。 ここで、これらの HTML ファイルから関連するデータ ポイントのみを選択し、残りを無視するようにクローラーに指示します。 クローラーは、データ ポイントに関連付けられた HTML タグまたはクラス名に基づいて、データ ポイントを識別するように学習できます。

5.重複排除とクレンジング

重複排除は、抽出されたデータ内の重複の可能性を排除するために、抽出されたレコードに対して実行されるプロセスです。 これには、重複レコードを探して削除し、データを簡潔にする別のシステムが必要になります。 データにはノイズも含まれている可能性があり、これもクリーニングする必要があります。 ここでのノイズとは、不要な HTML タグまたはテキストが関連データと共にスクレイピングされたことを指します。

6. 構造化

構造化とは、適切な機械可読な構文をデータに与えることで、データをデータベースや分析システムと互換性を持たせることです。 これがデータ抽出の最終プロセスであり、これを投稿すると、データは配信の準備が整います。 構造化が完了すると、データをデータベースにインポートするか、分析システムにプラグインして、データを使用する準備が整います。

Web データ抽出のベスト プラクティス

強力な洞察を導き出すための優れたツールとして、Web データ抽出は、この競争の激しい市場の企業にとって不可欠になっています。 最も強力なものの場合と同様に、Web スクレイピングは責任を持って使用する必要があります。 ここでは、Web サイトをスクレイピングする際に従う必要があるベスト プラクティスをまとめています。

1. robots.txt を尊重する

データを抽出する予定の Web サイトの Robots.txt ファイルを常に確認する必要があります。 Web サイトは、bot がサイトと対話する方法について、robots.txt ファイルでルールを設定します。 一部のサイトでは、ロボット ファイルでクローラー アクセスを完全にブロックしています。 クロールを許可しないサイトからデータを抽出すると、法的な影響が生じる可能性があるため、避ける必要があります。 完全なブロックとは別に、すべてのサイトは自分のサイトでの適切な動作に関するルールを robot.txt に設定していました。 ターゲット サイトからデータを抽出するときは、これらの規則に従う必要があります。

2.サーバーに頻繁にアクセスしない

負荷が非常に高い場合、Web サーバーはダウンタイムの影響を受けやすくなります。 人間のユーザーと同じように、ボットも Web サイトのサーバーに負荷をかける可能性があります。 負荷が特定の制限を超えると、サーバーの速度が低下したりクラッシュしたりして、Web サイトがユーザーに応答しなくなる可能性があります。 これは、そのサイトの目的全体に反する Web サイトの人間の訪問者に悪いユーザー エクスペリエンスを作成します。 人間の訪問者は、ボットよりも Web サイトにとって優先度が高いことに注意してください。 このような問題を回避するには、適切な間隔でターゲット サイトにアクセスし、並列リクエストの数を制限するようにクローラーを設定する必要があります。 これにより、ウェブサイトに実際に必要な呼吸スペースが与えられます.

3.オフピーク時のスクレイプ

人間やボットからの大量のトラフィックが原因でターゲット Web サイトの速度が低下しないようにするため。 Web クローリング タスクは、オフピーク時に実行するようにスケジュールすることをお勧めします。 サイトのオフピーク時間は、サイトの大部分のトラフィックの発信元の地理的位置によって決定できます。 オフピーク時にスクレイピングを行うことで、Web サイトのサーバーの過負荷を回避できます。 この間、サーバーの応答が速くなるため、データ抽出プロセスの速度にもプラスの効果があります。

4. スクレイピングされたデータを責任を持って使用する

Web からデータを抽出することは、重要なビジネス プロセスになっています。 ただし、これは、インターネット上の Web サイトから抽出したデータを所有していることを意味するものではありません。 ウェブサイトのスクレイピングの同意なしに他の場所でデータを公開することは、非倫理的であると見なされ、著作権法に違反する可能性があります。 責任を持って対象の Web サイトのポリシーに沿ってデータを使用することは、Web からデータを抽出する際に実践する必要があることです。

信頼できる情報源を見つける

1. リンク切れが多すぎるサイトを避ける

リンクは、インターネットの接続組織のようなものです。 壊れたリンクが多すぎる Web サイトは、Web データ抽出プロジェクトにとって最悪の選択です。 これは、サイトのメンテナンスが不十分であることを示しており、そのようなサイトをクロールすることは、あなたにとって素晴らしい経験ではありません. 1 つには、エッチング プロセス中に切断されたリンクが発生した場合、スクレイピングのセットアップが停止する可能性があります。 これは最終的にデータの品質を改ざんすることになり、データ プロジェクトに真剣に取り組んでいる人にとっては大きな問題になるはずです。 同様のデータと優れたハウスキーピングを備えた別のソース Web サイトを使用することをお勧めします。

2. 非常に動的なコーディング手法を使用するサイトを避ける

これは常にオプションであるとは限りません。 ただし、安定したクロール ジョブを実行するために、複雑で動的な手法を使用するサイトは避けることをお勧めします。 動的サイトのため、データの抽出や頻繁な変更が困難です。 メンテナンスが大きなボトルネックになる可能性があります。 Web クロールに関しては、より複雑なサイトを見つけることは常に良いことです。

3. データの品質と鮮度

データの品質と鮮度は、データ抽出のソースを選択する際の最も重要な基準の 1 つでなければなりません。 取得するデータは、最新のものであり、現在の期間に関連している必要があります。 データ抽出プロジェクトのソースを選択するときは、最新の関連データで頻繁に更新されるサイトを常に探してください。 サイトのソース コードの最終更新日をチェックして、データがどの程度新しいかを把握できます。

ウェブクロールの法的側面

Web データ抽出は、その概念にあまり詳しくない人からは曇った目で見られることがあります。 空気をきれいにするために、Webスクレイピング/クロールは非倫理的または違法な活動ではありません. クローラー ボットが Web サイトから情報を取得する方法は、人間の訪問者が Web ページのコンテンツを消費する方法と同じです。 たとえば、Google 検索では Web クロールが実行されますが、Google が少しでも違法なことをしていると非難する人は誰もいません。 ただし、Web サイトをスクレイピングする際に従うべき基本ルールがいくつかあります。 これらのルールに従って、インターネット上で適切なボットとして動作する場合、違法なことは何もしていません。 従うべきルールは次のとおりです。

1.   ターゲット サイトの robots.txt ファイルを尊重する
2.   TOSページに準拠していることを確認してください
3.   サイトからの事前の許可なしに、オンラインまたはオフラインでデータを複製しないでください

Web サイトのクロール中にこれらのルールに従えば、完全に安全地帯にいることになります。

結論

ここでは、Web データへのさまざまなルートやベスト プラクティスなど、Web データ抽出の重要な側面について説明しました。 さまざまなビジネス アプリケーション、およびプロセスの法的側面。 ビジネスの世界はデータ中心の運用モデルに急速に移行しています。 データ要件を評価し、Web から関連データを抽出して、ビジネス効率を改善し、収益を増やすことを開始するときが来ました。 このガイドは、旅の途中で立ち往生した場合に役立つはずです。