Cara Menganalisis Data Menggunakan Azure Web Scraping

Pengembangan perangkat lunak telah menjadi bidang minat yang populer bagi Milenial dan Gen Z saat ini. Saat ini, pengikisan web dan komputasi awan berkembang pesat di seluruh vertikal untuk mendorong bisnis baru. Platform sebagai layanan, perangkat lunak sebagai layanan, dan data sebagai layanan telah memodernisasi industri dan fungsinya. Di mana kami melihat sebagian besar perusahaan memiliki beberapa bagian infrastruktur mereka di cloud. Teknologi ini memainkan peran penting dalam perangkat lunak dan pengembangan web. Platform Microsoft Azure menggabungkan analitik dan menawarkan infrastruktur cloud untuk mengumpulkan data dalam jumlah besar. Ini juga membantu memproses data yang tidak terstruktur menjadi format yang dapat dibaca. Azure cloud menyediakan layanan yang dapat membantu Anda menganalisis data besar dari database mentah dan situs web yang kompleks.

Platform seperti Microsoft Azure dan Amazon Web Services saat ini mendominasi ruang komputasi awan. Alat-alat ini menyediakan akses ke pusat data besar untuk mengumpulkan data yang selanjutnya dapat digunakan dalam pembelajaran mesin, analisis data, perangkat lunak otomatisasi, dan banyak lagi. Untuk memulai scraping menggunakan Azure, yang Anda butuhkan hanyalah koneksi internet aktif dan masuk ke portal Microsoft Azure. Karena mendaftarkan diri Anda gratis, Anda membayar berdasarkan penggunaan Anda. Di mana kita dapat melihat sebagian besar perusahaan menggunakan AWS atau Azure untuk kebutuhan pengikisan web dan komputasi awan mereka. Di sini, di blog ini, kita akan belajar cara menganalisis data menggunakan Azure dan menjelajahi fungsinya di berbagai platform. Meskipun ada bahasa pemrograman seperti R, Python, dan Java untuk mengikis dan mengurai data. Kami membutuhkan infrastruktur cloud untuk membangun jaringan pipa untuk persyaratan pengikisan web yang besar.

Buat saluran data dengan Azure

Salah satu fungsionalitas Azure disebut Layanan Analisis untuk melakukan pengumpulan data tingkat perusahaan dari berbagai sumber menggunakan intelijen bisnis. Dibutuhkan model prastruktur dari database untuk membuat dasbor dan wawasan yang disesuaikan tanpa harus menulis kode dan menginstal server. HDinsight, fitur luar biasa lainnya di Azure, membantu berintegrasi dengan program pihak ke-3 seperti Kafka, Python, JS, .Net, dan lainnya untuk membuat jalur pipa analitik.

Dua fungsi penting lainnya disebut Pabrik Data dan Katalog. Katalog Data adalah penawaran terkelola untuk memahami data dengan menganalisis metadata dan tag. Sedangkan Data Factory bertanggung jawab untuk memelihara cloud storage. Ini memberikan visibilitas pada aliran data dan melacak kinerja aliran data melalui jalur pipa CI/CD. Anda dapat menggunakan fungsi ini untuk membuat pipa data di cloud Azure dan mengaksesnya untuk pengikisan dan penyortiran data.

Menganalisis data menggunakan pengikisan web Azure

Ada lebih dari 200 fitur yang tersedia untuk digunakan publik di pustaka Azure. Beberapa fitur ini dapat digunakan untuk mengorek web dan menganalisis data. Seperti Synapse Analytics Studio, ini memungkinkan beberapa halaman web dimuat secara bersamaan di cloud dan menyatukan data. Membantu lebih lanjut dengan visualisasi data pada data yang diproses menggunakan SQL.

Fitur lain yang disebut Spark adalah solusi yang layak untuk memproses data dan selanjutnya menggunakannya untuk analisis statistik, yang membutuhkan waktu sekitar satu jam untuk menyiapkannya. Setelah Anda memiliki akses ke Spark pool, Anda dapat mengirim kueri untuk memproses file dari pusat data. Anda dapat memilih file dari bagian pesanan dan melampirkannya ke daftar untuk menampilkan data secara otomatis. Namun, disarankan untuk menghapus sumber daya di pengikisan web Azure setelah penyelesaian proyek untuk menghindari biaya tambahan. Anda dapat menganalisis data dengan mengikuti metodologi tiga langkah; evaluasi, konfigurasi, dan produksi.

Evaluasi

Seperti namanya, evaluasi apa tujuan Anda, tipe data yang ingin Anda pindai, dan bagaimana Anda ingin menyusunnya. Ini adalah fase pertama di mana Anda memutuskan data apa yang akan diproses.

Konfigurasi

Fase kedua adalah untuk memutuskan bagaimana Anda ingin menganalisis data, mengonfigurasi arsitektur, dan menyiapkan lingkungan. Baik Anda dapat menghubungi penyedia analitik data untuk membantu Anda dengan penyiapan atau Anda dapat membiasakan diri dengan pembelajaran mesin dan bahasa skrip untuk transfer data yang lancar.

Produksi

Ini adalah fase terakhir di mana lingkungan disiapkan untuk proses pemantauan dan analitik log. Di luar angkasa, Anda menganalisis beberapa kumpulan data yang dapat diadaptasi ke banyak aplikasi pihak ke-3. Ini membantu memproses volume besar data langsung dan historis.

Kesimpulan

Web adalah sumber yang sangat besar untuk mengumpulkan data publik. Anda dapat melihat semua jenis informasi seperti detail produk, stok, berita, laporan, gambar, konten, dan banyak lagi. Jika hanya satu situs web yang informasinya ingin Anda salin, salin secara manual ke dalam dokumen. Namun, jika Anda menginginkan informasi dari semua halaman web suatu situs web atau halaman web dari berbagai situs web; cobalah cara otomatis memindai data. Lebih disukai, gunakan platform Microsoft Azure untuk membuat pengikisan web menjadi tugas yang menarik untuk diikuti.

Pengikisan web Azure tidak sesulit kelihatannya. Microsoft Azure menawarkan lebih dari 100 layanan dan merupakan platform komputasi awan dengan pertumbuhan tercepat. Menerapkan fungsionalitas Azure menciptakan peluang bagi perusahaan yang ingin menciptakan nilai dari data web. Anda dapat mengandalkan Azure karena platform ini andal, konsisten, dan mudah digunakan. Seperti yang Anda lihat, Azure jelas merupakan opsi hemat biaya, dikenal dengan kecepatan, kelincahan, dan keamanannya. Namun, pengikisan web menggunakan Azure bisa sangat rumit untuk mengekstrak data dalam jumlah besar dan terus memantaunya. Oleh karena itu, merupakan praktik yang baik untuk mengetahui bagaimana, di mana, dan kapan melakukan web scrape, karena hal itu dapat berdampak negatif terhadap kinerja situs. Lihat layanan pengikisan data besar yang dikelola sepenuhnya yang disediakan oleh PromptCloud dan hubungi [email protected] jika Anda ingin mempelajari lebih lanjut tentang berbagai produk dan solusi kami.