サンプルデータがスゴイ！ しかし、それは物語の半分にすぎません

ビジネスをレベルアップするために Web データ抽出を検討している場合や、スクレイピングのコツをつかむために DIY Web スクレイパー ツールをいじくり回している場合、Web の非常に動的な性質は目新しいものではありません。 ウェブサイトは非常に動的であり、常に更新され続けています。 ほとんどの場合、これらの変更は微妙なものですが、Web サイトの構造上の変更によりクローラーが役に立たなくなる可能性があるため、Web データ抽出に挑戦するすべての人にとって深刻な課題となります。

完全に管理された Web データ抽出ソリューションとして、クローラー、データ ストレージ、重複排除、およびすべての Web クロールの設定を常に処理します。

ただし、データ抽出プロジェクト全体を評価するためのサンプルデータのみに依存しているクライアントをよく見かけます。 提供されているサンプル データは、データが配信されたときにどのように表示されるかを簡単に把握できるものですが、最初の段階でシームレスなクロールを保証するものではなく、驚くかもしれません。 クローラーのセットアップは、最初に必ず現れる問題を排除することによってのみ、安定した状態に到達できます。 Web クローリング プロジェクトを評価して安定性を確保し、データをビジネスに適用するコツをつかむには、少なくとも 3 か月かかる必要がある理由は次のとおりです。

サンプルデータは全体像を示していません

サンプル データはシームレスな繰り返し抽出を保証するものではありませんが、配信されるデータが異なるという意味ではありません。 ここで覚えておくべき重要なことは、Web ページからデータを抽出してサンプル データ ファイルを作成することは、自動化された Web クローラー セットアップでそのサイトをクロールすることとはまったく異なるということです。 自動クロールを開始すると、サンプル データ抽出では見逃される Web サイト要素が多数あります。 これらの問題は実際に修正できますが、それは発生した場合に限られます。 これが、私たちが着手する Web スクレイピング プロジェクトの 3 か月のロックイン期間を強調する理由です。

自動クロールが開始された後にのみ検出および修正できる、Web クロールに関するいくつかの問題を次に示します。

1. データ中断の問題を克服する

クロールが 1 回限りの抽出ではなく自動化されている場合、Web サイトがどのように動作するかを予測するのは困難です。 サンプル データ抽出では表示されないデータ損失につながる問題が発生する可能性があります。 原因は、ターゲット サイトのサーバーの構成から、ポップアップ、リダイレクト、リンク切れによる干渉までさまざまです。 このような問題は、サンプル データの作成元である 1 回限りのクロールでは特定できません。 クロールが定期的に実行されるようになると、表面化したこれらの予期しない問題が回避され、クローラーが安定します。 したがって、自動クロールの初期段階でのデータ フローのわずかな中断は正常であり、心配する必要はありません。 これらのボトルネックを迅速に修正して、スムーズにクロールできるようにします。

2. 配送速度の最適化

Web サイトの速度は、DNS プロバイダー、サーバーの品質、その他の予期しない要因の中でもトラフィックなど、多くの要因に依存します。 この速度は、1 日の時間帯によって大きく異なる場合もあります。 サイトの速度はサイトのクロールにかかる時間に大きな影響を与えるため、各 Web サイトのクロール時間を最適化して配信スケジュールに合わせるには時間がかかります。 クローリングのこの側面も最初は予測できないため、初期段階で配信時間に小さな不規則性が生じるのは正常です.

Web クローリングは時間をかけてのみ完成させることができます

インターネット上の Web サイトの動的で予測不可能な性質を考えると、Web クロール プロジェクトが安定したペースに達するまでにはしばらく時間がかかります。 取引の一部である予期しない問題は、通常、しばらくしてから発生し、発生したときにのみ修正できます。 これが、問題が修正され、クロールがシームレスに実行される安定した状態に達する前に、クライアントに少なくとも 3 か月間継続することをお勧めする理由です。

お客様に提供される価値の評価

何事もそうですが、Web データ抽出プロジェクトから得られる結果を評価するには、ある程度の時間がかかります。 サンプルデータだけを評価して、データがどのように役立つかについて最終的な結論に達することはお勧めできません。 時間の経過とともにしか把握できないデータに関するいくつかの事柄を以下に示します。

1. スケールは管理可能ですか?

ビッグ データに慣れていない場合、大量のデータを処理するのは難しいかもしれません。 当社のソリューションはスケーラブルで大規模な要件に対応できますが、データが入り始めると、ビッグデータ インフラストラクチャのアップグレードが必要になる場合があります。

2. 手作業は必要ですか?

複数の形式で、REST API を含むさまざまな配信方法でデータを配信します。 これにより、理想的には、データに対して手動で行う作業がほとんどなくなります。 ただし、特定の要件 (データ消費を含む) によっては、手作業が必要になる場合があります。 このような場合は、技術労働者を雇うか、既存の従業員をトレーニングしてプロジェクトを処理することをお勧めします。

3. 要件の微調整

Web データ抽出の要件は、データ セットに慣れ、さらに活用する余地が見つかるにつれて、微調整が必​​要になることがよくあります。 ほとんどの人は、プロジェクトの開始時に、特定のフィールド、ソース Web サイト、およびクロール頻度を見落とします。 時間が経つにつれて、無視された一部のフィールドが有用であることが判明したり、より高い頻度でデータが必要になったりする場合があります。 このことからも、データ抽出プロジェクトがどのように役立つかを評価する前に、データ抽出プロジェクトに時間を割く必要があることが明確になります。

結論

すべての Web サイトが同じように作られているわけではなく、定期的なクロールの後の段階で発生する可能性のある問題を最初に予測することは困難です。 何よりも、データ抽出における最大かつ最も困難な課題は、クローラーのメンテナンスであり、常に監視し、適切な回避策を適宜講じる必要があります。 Web データ抽出の旅を始めるときは、Web クローリングの一部であるこれらの課題を認識し、作業に十分な時間を与えることが重要です。