Cómo analizar datos usando Azure Web Scraping

El desarrollo de software ha sido un área de interés popular para Millennials y Gen Z en este momento. Hoy en día, el web scraping y la computación en la nube están creciendo rápidamente en todos los sectores verticales para impulsar nuevos negocios. La plataforma como servicio, el software como servicio y los datos como servicio han modernizado las industrias y la forma en que funcionan. Donde vemos que la mayoría de las empresas tienen algún tramo de su infraestructura en la nube. Estas tecnologías juegan un papel importante en el desarrollo de software y web. La plataforma Microsoft Azure combina análisis y ofrece infraestructura en la nube para extraer grandes volúmenes de datos. También ayuda a procesar datos no estructurados en un formato legible. La nube de Azure proporciona servicios que pueden ayudarlo a analizar big data de bases de datos sin procesar y sitios web complejos.

Plataformas como Microsoft Azure y Amazon Web Services actualmente dominan el espacio de la computación en la nube. Estas herramientas brindan acceso a centros de datos masivos para recopilar datos que pueden usarse en aprendizaje automático, análisis de datos, software de automatización y más. Para comenzar a raspar usando Azure, todo lo que necesita es una conexión a Internet activa e iniciar sesión en el portal de Microsoft Azure. Dado que registrarse es gratuito, paga en función de su uso. Donde podemos ver que la mayoría de las empresas usan AWS o Azure para sus necesidades de web scraping y computación en la nube. Aquí, en este blog, aprenderemos cómo analizar datos usando Azure y explorar sus funcionalidades en diferentes plataformas. Aunque existen lenguajes de programación como R, Python y Java para raspar y analizar datos. Necesitamos infraestructura en la nube para construir canalizaciones para grandes requisitos de web scraping.

Cree una canalización de datos con Azure

Una de las funcionalidades de Azure se llama Analysis Services para realizar la recopilación de datos de nivel empresarial de múltiples fuentes utilizando inteligencia empresarial. Necesita un modelo preestructurado de la base de datos para crear paneles e información personalizados sin tener que escribir código e instalar servidores. HDinsight, otra característica sorprendente de Azure, ayuda a integrarse con programas de terceros como Kafka, Python, JS, .Net y más para crear canalizaciones analíticas.

Las otras dos funcionalidades importantes se llaman Data Factory y Catalog. Data Catalog es una oferta administrada para comprender los datos mediante el análisis de metadatos y etiquetas. Mientras que Data Factory es responsable de mantener el almacenamiento en la nube. Proporciona visibilidad sobre el flujo de datos y realiza un seguimiento del rendimiento del flujo de datos a través de canalizaciones de CI/CD. Puede usar estas funciones para crear una canalización de datos en la nube de Azure y acceder a ella para extraer y clasificar datos.

Analice los datos con el web scraping de Azure

Hay más de 200 características disponibles para que el público las use en la biblioteca de Azure. Algunas de estas funciones se pueden utilizar para raspado web y análisis de datos. Al igual que Synapse Analytics Studio, permite que varias páginas web se carguen simultáneamente en la nube y une los datos. Más ayuda con la visualización de datos en los datos procesados ​​usando SQL.

Otra característica llamada Spark es una solución factible para procesar datos y usarlos para análisis estadísticos, lo que demora aproximadamente una hora en configurarse. Una vez que tenga acceso a Spark pool, puede enviar consultas para procesar archivos desde el centro de datos. Puede seleccionar archivos de las secciones del pedido y adjuntarlos a la lista para mostrar automáticamente los datos. Sin embargo, se recomienda eliminar los recursos en Azure web scraping después de la finalización del proyecto para evitar costos adicionales. Puede analizar datos siguiendo una metodología de tres pasos; evaluación, configuración y producción.

Evaluación

Como sugiere el nombre, evalúe cuáles son sus objetivos, el tipo de datos que desea escanear y cómo desea estructurarlos. Esta es la primera fase en la que decide qué datos procesar.

Configuración

La segunda fase es para decidir cómo desea analizar los datos, configurar la arquitectura y configurar el entorno. Puede comunicarse con un proveedor de análisis de datos para que lo ayude con la configuración o puede familiarizarse con el aprendizaje automático y los lenguajes de secuencias de comandos para una transferencia de datos sin problemas.

Producción

Esta es la última fase en la que se configura el entorno para monitorear procesos y análisis de registros. En el espacio, analiza múltiples conjuntos de datos que se pueden adaptar a muchas aplicaciones de terceros. Ayuda a procesar grandes volúmenes de datos históricos y en vivo.

Conclusión

La web es una gran fuente para recopilar datos públicos. Puede ver todo tipo de información, como detalles de productos, existencias, noticias, informes, imágenes, contenido y mucho más. Si es solo un sitio web del que desea copiar información, cópielo manualmente en un documento. Sin embargo, si desea información de todas las páginas web de un sitio web o páginas web de diferentes sitios web; pruebe una forma automatizada de escanear datos. Preferiblemente, use la plataforma Microsoft Azure para hacer que el web scraping sea una tarea interesante en la que participar.

Azure web scraping no es tan difícil como parece. Microsoft Azure ofrece más de 100 servicios y es la plataforma de computación en la nube de más rápido crecimiento. La implementación de la funcionalidad de Azure crea oportunidades para las empresas que buscan crear valor a partir de los datos web. Puede confiar en Azure porque es una plataforma fiable, coherente y fácil de usar. Como puede ver, Azure es definitivamente una opción rentable, es conocida por su velocidad, agilidad y seguridad. Sin embargo, el web scraping con Azure puede ser inmensamente complicado para extraer grandes cantidades de datos y seguir monitoreándolos. Ergo, es una buena práctica saber cómo, dónde y cuándo raspar web, ya que puede afectar negativamente el rendimiento del sitio. Consulte los servicios de raspado de big data completamente administrados proporcionados por PromptCloud y comuníquese con [email protected] si desea obtener más información sobre nuestros diversos productos y soluciones.