Panduan Utama untuk Ekstraksi Data Web

Ekstraksi data web (juga dikenal sebagai web scraping, web harvesting, screen scraping, dll.) adalah teknik untuk mengekstrak sejumlah besar data dari situs web di internet. Data yang tersedia di situs web tidak tersedia untuk diunduh dengan mudah dan hanya dapat diakses dengan menggunakan browser web. Namun, web adalah gudang data terbuka terbesar dan data ini telah berkembang dengan kecepatan eksponensial sejak lahirnya internet.

Data web sangat berguna untuk portal e-niaga, perusahaan media, firma riset, ilmuwan data, pemerintah, dan bahkan dapat membantu industri perawatan kesehatan dengan penelitian yang sedang berlangsung dan membuat prediksi tentang penyebaran penyakit.

Pertimbangkan data yang tersedia di situs iklan baris, portal real estat, jejaring sosial, situs ritel, dan situs belanja online, dll. yang mudah tersedia dalam format terstruktur, siap untuk dianalisis. Sebagian besar situs ini tidak menyediakan fungsionalitas untuk menyimpan data mereka ke penyimpanan lokal atau cloud. Beberapa situs menyediakan API, tetapi biasanya memiliki batasan dan tidak cukup andal. Meskipun secara teknis dimungkinkan untuk menyalin dan menempelkan data dari situs web ke penyimpanan lokal Anda, ini tidak nyaman dan tidak mungkin jika menyangkut kasus penggunaan praktis untuk bisnis.

Pengikisan web membantu Anda melakukan ini secara otomatis dan melakukannya jauh lebih efisien dan akurat. Penyiapan scraping web berinteraksi dengan situs web dengan cara yang mirip dengan browser web, tetapi alih-alih menampilkannya di layar, ini menyimpan data ke sistem penyimpanan.

Aplikasi ekstraksi data web

1. Kecerdasan harga

Kecerdasan harga adalah aplikasi yang semakin populer setiap hari mengingat ketatnya persaingan di ruang online. Portal e-commerce selalu mengawasi pesaing mereka menggunakan perayapan web untuk mendapatkan data harga real-time dari mereka dan untuk menyempurnakan katalog mereka sendiri dengan harga yang kompetitif. Ini dilakukan dengan menggunakan perayap web yang diprogram untuk menarik detail produk seperti nama produk, harga, varian, dan sebagainya. Data ini dicolokkan ke sistem otomatis yang menetapkan harga ideal untuk setiap produk setelah menganalisis harga pesaing.

Kecerdasan harga juga digunakan dalam kasus di mana ada kebutuhan untuk konsistensi dalam penetapan harga di berbagai versi portal yang sama. Kemampuan teknik perayapan web untuk mengekstrak harga secara real-time membuat aplikasi seperti itu menjadi kenyataan.

2. Katalogisasi

Portal e-niaga biasanya memiliki sejumlah besar daftar produk. Tidak mudah untuk memperbarui dan memelihara katalog sebesar itu. Inilah sebabnya mengapa banyak perusahaan bergantung pada layanan ekstraksi data web untuk mengumpulkan data yang diperlukan untuk memperbarui katalog mereka. Ini membantu mereka menemukan kategori baru yang belum mereka ketahui atau memperbarui katalog yang ada dengan deskripsi produk, gambar, atau video baru.

3. Riset pasar

Riset pasar tidak lengkap kecuali jumlah data yang Anda inginkan sangat besar. Mengingat keterbatasan metode akuisisi data tradisional dan mempertimbangkan volume data relevan yang tersedia di web, ekstraksi data web sejauh ini merupakan cara termudah untuk mengumpulkan data yang diperlukan untuk riset pasar. Pergeseran bisnis dari toko batu bata dan mortir ke ruang online juga telah membuat data web menjadi sumber yang lebih baik untuk riset pasar.

4. Analisis sentimen

Analisis sentimen memerlukan data yang diambil dari situs web tempat orang membagikan ulasan, opini, atau keluhan mereka tentang layanan, produk, film, musik, atau penawaran lain yang berfokus pada konsumen. Mengekstrak konten yang dibuat pengguna ini akan menjadi langkah pertama dalam setiap proyek analisis sentimen dan web scraping melayani tujuan secara efisien.

5. Analisis pesaing

Kemungkinan pemantauan kompetisi tidak pernah dapat diakses ini sampai teknologi web scraping datang. Dengan menggunakan spider web, sekarang mudah untuk memantau aktivitas pesaing Anda dengan cermat seperti promosi yang mereka jalankan, aktivitas media sosial, strategi pemasaran, siaran pers, katalog, dll. untuk unggul dalam persaingan. Perayapan hampir real-time membawanya lebih jauh dan menyediakan bisnis dengan data pesaing real-time.

6. Agregasi konten

Situs web media memerlukan akses cepat ke berita terkini dan informasi trending lainnya di web secara terus menerus. Menjadi cepat dalam melaporkan berita adalah pemecah kesepakatan bagi perusahaan-perusahaan ini. Perayapan web memungkinkan untuk memantau atau mengekstrak data dari portal berita populer, forum, atau situs serupa untuk topik atau kata kunci yang sedang tren yang ingin Anda pantau. Perayapan web dengan latensi rendah digunakan untuk kasus penggunaan ini karena kecepatan pembaruan harus sangat tinggi.

7. Pemantauan Merek

Setiap merek sekarang memahami pentingnya fokus pelanggan pada pertumbuhan bisnis. Akan menjadi kepentingan terbaik mereka untuk memiliki reputasi yang bersih untuk merek mereka jika mereka ingin bertahan di pasar yang kompetitif ini. Sebagian besar perusahaan sekarang menggunakan solusi perayapan web untuk memantau forum populer, ulasan di situs eCommerce, dan platform media sosial untuk menyebutkan merek dan nama produk mereka. Hal ini pada gilirannya dapat membantu mereka tetap mengikuti perkembangan suara pelanggan dan memperbaiki masalah yang dapat merusak reputasi merek sedini mungkin. Tidak ada keraguan tentang bisnis yang berfokus pada pelanggan naik dalam grafik pertumbuhan.

Pendekatan berbeda untuk ekstraksi data web

Beberapa bisnis berfungsi hanya berdasarkan data, yang lain menggunakannya untuk intelijen bisnis, analisis pesaing, dan riset pasar, di antara banyak kasus penggunaan lainnya. Namun, mengekstraksi data dalam jumlah besar dari web masih menjadi hambatan utama bagi banyak perusahaan, terlebih lagi karena mereka tidak melalui rute yang optimal. Berikut adalah ikhtisar terperinci tentang berbagai cara untuk mengekstrak data dari web.

1. DaaS

Mengalihdayakan proyek ekstraksi data web Anda ke penyedia DaaS sejauh ini merupakan cara terbaik untuk mengekstrak data dari web. Ketika bergantung pada penyedia data, sepenuhnya dibebaskan dari tanggung jawab penyiapan perayap, pemeliharaan, dan pemeriksaan kualitas data yang diekstraksi. Karena perusahaan DaaS akan memiliki keahlian dan infrastruktur yang diperlukan untuk ekstraksi data yang lancar dan mulus, Anda dapat memanfaatkan layanan mereka dengan biaya yang jauh lebih rendah daripada yang Anda keluarkan dengan melakukannya sendiri.

Menyediakan penyedia DaaS dengan persyaratan yang tepat adalah semua yang perlu Anda lakukan dan yakinlah. Anda harus mengirimkan seluruh detail seperti titik data, situs web sumber, frekuensi perayapan, format data, dan metode pengiriman. Dengan DaaS, Anda mendapatkan data persis seperti yang Anda inginkan, dan Anda dapat lebih fokus pada pemanfaatan data untuk meningkatkan keuntungan bisnis Anda, yang idealnya harus menjadi prioritas Anda. Karena mereka berpengalaman dalam menggores dan memiliki pengetahuan domain untuk mendapatkan data secara efisien dan dalam skala besar, menggunakan penyedia DaaS adalah pilihan yang tepat jika kebutuhan Anda besar dan berulang.

Salah satu manfaat terbesar dari outsourcing adalah jaminan kualitas data. Karena web bersifat sangat dinamis, ekstraksi data memerlukan pemantauan dan pemeliharaan yang konstan agar berfungsi dengan lancar. Layanan ekstraksi data web mengatasi semua tantangan ini dan memberikan data berkualitas tinggi tanpa noise.

Manfaat lain menggunakan layanan ekstraksi data adalah penyesuaian dan fleksibilitas. Karena layanan ini ditujukan untuk perusahaan, penawaran ini sepenuhnya dapat disesuaikan sesuai dengan kebutuhan spesifik Anda.

Kelebihan:

• Sepenuhnya dapat disesuaikan untuk kebutuhan Anda
• Mengambil kepemilikan penuh dari proses
• Pemeriksaan kualitas untuk memastikan data berkualitas tinggi
• Dapat menangani situs web yang dinamis dan rumit
• Lebih banyak waktu untuk fokus pada bisnis inti Anda

Kontra:

• Mungkin harus masuk ke dalam kontrak jangka panjang
• Sedikit lebih mahal daripada alat DIY

2. Ekstraksi data internal

Anda dapat menggunakan ekstraksi data internal jika perusahaan Anda kaya secara teknis. Pengikisan web adalah proses ceruk teknis dan menuntut tim pemrogram terampil untuk mengkodekan perayap, menyebarkannya di server, men-debug, memantau, dan melakukan pasca-pemrosesan data yang diekstraksi. Selain tim, Anda juga memerlukan infrastruktur kelas atas untuk menjalankan pekerjaan perayapan.

Mempertahankan penyiapan perayapan internal bisa menjadi tantangan yang lebih besar daripada membangunnya. Perayap web cenderung sangat rapuh. Mereka mencapai titik impas dengan perubahan kecil atau pembaruan pada situs web target. Anda harus menyiapkan sistem pemantauan untuk mengetahui bila ada yang salah dengan tugas perayapan sehingga dapat diperbaiki untuk menghindari kehilangan data. Anda harus mendedikasikan waktu dan tenaga untuk pemeliharaan penyiapan perayapan internal.

Selain itu, kerumitan yang terkait dengan membangun penyiapan perayapan internal akan meningkat secara signifikan jika jumlah situs web yang perlu Anda jelajahi tinggi atau situs target menggunakan praktik pengkodean dinamis. Penyiapan perayapan internal juga akan mengurangi fokus dan melemahkan hasil Anda karena pengikisan web itu sendiri adalah sesuatu yang memerlukan spesialisasi. Jika Anda tidak berhati-hati, itu bisa dengan mudah memonopoli sumber daya Anda dan menyebabkan gesekan dalam alur kerja operasional Anda.

Kelebihan:

• Kepemilikan total dan kendali atas proses
• Ideal untuk kebutuhan yang lebih sederhana

Kontra:

• Pemeliharaan perayap adalah sakit kepala
• Peningkatan biaya
• Mempekerjakan, melatih, dan mengelola tim mungkin sibuk
• Mungkin memakan sumber daya perusahaan
• Dapat memengaruhi fokus inti organisasi
• Infrastruktur itu mahal

3. Solusi spesifik vertikal

Beberapa penyedia data hanya melayani vertikal industri tertentu. Solusi ekstraksi data spesifik vertikal sangat bagus jika Anda dapat menemukan solusi yang sesuai dengan domain yang Anda targetkan dan mencakup semua titik data yang diperlukan. Manfaat menggunakan solusi khusus vertikal adalah kelengkapan data yang akan Anda dapatkan. Karena solusi ini hanya melayani satu domain tertentu, keahlian mereka dalam domain itu akan sangat tinggi.

Skema kumpulan data yang akan Anda dapatkan dari solusi ekstraksi data spesifik vertikal biasanya diperbaiki dan tidak dapat disesuaikan. Proyek data Anda akan terbatas pada titik data yang disediakan oleh solusi tersebut, tetapi ini mungkin atau mungkin bukan pemecah kesepakatan, tergantung pada kebutuhan Anda. Solusi ini biasanya memberi Anda kumpulan data yang sudah diekstraksi dan siap digunakan. Contoh yang baik dari solusi ekstraksi data spesifik vertikal adalah JobsPikr, yang merupakan solusi data daftar pekerjaan yang mengekstrak data langsung dari halaman karir situs web perusahaan dari seluruh dunia.

Kelebihan:

• Data komprehensif dari industri
• Akses data lebih cepat
• Tidak perlu menangani aspek ekstraksi yang rumit

Kontra:

• Kurangnya opsi penyesuaian
• Data tidak eksklusif

4. Alat ekstraksi data DIY

Jika Anda tidak memiliki anggaran untuk membangun penyiapan perayapan internal atau mengalihkan proses ekstraksi data Anda ke vendor, Anda memiliki alat DIY. Alat-alat ini mudah dipelajari dan sering kali menyediakan antarmuka titik dan klik untuk membuat ekstraksi data lebih sederhana daripada yang pernah Anda bayangkan. Alat-alat ini adalah pilihan ideal jika Anda baru memulai tanpa anggaran untuk akuisisi data. Alat pengikis web DIY biasanya dihargai sangat rendah dan beberapa bahkan gratis untuk digunakan.

Namun, ada kerugian serius menggunakan alat DIY untuk mengekstrak data dari web. Karena alat ini tidak akan mampu menangani situs web yang kompleks, alat ini sangat terbatas dalam hal fungsionalitas, skala, dan efisiensi ekstraksi data. Pemeliharaan juga akan menjadi tantangan dengan alat DIY karena dibuat kaku dan kurang fleksibel. Anda harus memastikan bahwa alat tersebut berfungsi dan bahkan membuat perubahan dari waktu ke waktu.

Satu-satunya sisi baiknya adalah tidak memerlukan banyak keahlian teknis untuk mengonfigurasi dan menggunakan alat tersebut, yang mungkin tepat untuk Anda jika Anda bukan orang teknis. Karena solusinya sudah jadi, Anda juga akan menghemat biaya yang terkait dengan membangun infrastruktur Anda sendiri untuk pengikisan. Dengan kekurangannya, alat DIY dapat memenuhi kebutuhan data skala kecil dan sederhana.

Kelebihan:

• Kontrol penuh atas proses
• Solusi bawaan
• Anda dapat memanfaatkan dukungan untuk alat
• Lebih mudah dikonfigurasi dan digunakan

Kontra:

• Mereka sering ketinggalan jaman
• Lebih banyak noise dalam data
• Lebih sedikit opsi penyesuaian
• Kurva belajarnya bisa tinggi
• Gangguan dalam aliran data jika terjadi perubahan struktural

Cara kerja ekstraksi data web

Beberapa beberapa metode dan teknologi yang berbeda dapat digunakan untuk membangun crawler dan mengekstrak data dari web.

1. Benih

URL benih adalah tempat semuanya dimulai. Perayap akan memulai perjalanannya dari URL benih dan mulai mencari URL berikutnya dalam data yang diambil dari benih. Jika perayap diprogram untuk melintasi seluruh situs web, URL benih akan sama dengan akar domain. URL benih diprogram ke dalam perayap pada saat penyiapan dan akan tetap sama selama proses ekstraksi.

2. Mengatur arah

Setelah perayap mengambil URL benih, itu akan memiliki opsi berbeda untuk melangkah lebih jauh. Opsi ini akan menjadi hyperlink pada halaman yang baru saja dimuat dengan menanyakan URL benih. Langkah kedua adalah memprogram perayap untuk mengidentifikasi dan mengambil rute yang berbeda dengan sendirinya dari titik ini. Pada titik ini, bot tahu dari mana harus memulai dan ke mana harus pergi dari sana.

3. Antrian

Sekarang perayap tahu cara masuk ke kedalaman situs web dan menjangkau halaman tempat data yang akan diekstraksi, langkah selanjutnya adalah mengompilasi semua halaman tujuan ini ke repositori yang dapat dipilih URL untuk dirayapi. Setelah ini selesai, crawler mengambil URL dari repositori. Ini menyimpan halaman-halaman ini sebagai file HTML di ruang penyimpanan lokal atau berbasis cloud. Pengikisan terakhir terjadi di repositori file HTML ini.

4. Ekstraksi data

Sekarang perayap telah menyimpan semua halaman yang perlu dikikis, saatnya mengekstrak hanya titik data yang diperlukan dari halaman ini. Skema yang digunakan akan sesuai dengan kebutuhan Anda. Sekarang saatnya untuk menginstruksikan crawler untuk memilih hanya titik data yang relevan dari file HTML ini dan mengabaikan sisanya. Perayap dapat diajarkan untuk mengidentifikasi titik data berdasarkan tag HTML atau nama kelas yang terkait dengan titik data.

5. Deduplikasi dan pembersihan

Deduplikasi adalah proses yang dilakukan pada catatan yang diekstraksi untuk menghilangkan kemungkinan duplikat dalam data yang diekstraksi. Ini akan membutuhkan sistem terpisah yang dapat mencari catatan duplikat dan menghapusnya untuk membuat data menjadi ringkas. Data juga bisa memiliki noise, yang perlu dibersihkan juga. Kebisingan di sini mengacu pada tag atau teks HTML yang tidak diinginkan yang tergores bersama dengan data yang relevan.

6. Penataan

Penataan adalah apa yang membuat data kompatibel dengan database dan sistem analitik dengan memberikan sintaks yang tepat dan dapat dibaca mesin. Ini adalah proses terakhir dalam ekstraksi data dan posting ini, data siap untuk pengiriman. Setelah penataan selesai, data siap untuk dikonsumsi baik dengan mengimpornya ke database atau menghubungkannya ke sistem analitik.

Praktik Terbaik dalam Ekstraksi Data Web

Sebagai alat yang hebat untuk mendapatkan wawasan yang kuat, ekstraksi data web telah menjadi keharusan bagi bisnis di pasar yang kompetitif ini. Seperti halnya dengan hal-hal yang paling kuat, pengikisan web harus digunakan secara bertanggung jawab. Berikut adalah kompilasi praktik terbaik yang harus Anda ikuti saat menggores situs web.

1. Hormati robots.txt

Anda harus selalu memeriksa file Robots.txt dari situs web yang datanya akan Anda ekstrak. Situs web menetapkan aturan tentang bagaimana bot harus berinteraksi dengan situs dalam file robots.txt mereka. Beberapa situs bahkan memblokir akses perayap sepenuhnya di file robots mereka. Mengekstrak data dari situs yang melarang perayapan dapat menyebabkan konsekuensi hukum dan harus dihindari. Terlepas dari pemblokiran langsung, setiap situs akan menetapkan aturan tentang perilaku yang baik di situs mereka di robots.txt. Anda terikat untuk mengikuti aturan ini saat mengekstrak data dari situs target.

2. Jangan terlalu sering memukul server

Server web rentan terhadap waktu henti jika bebannya sangat tinggi. Sama seperti pengguna manusia, bot juga dapat menambahkan beban ke server situs web. Jika beban melebihi batas tertentu, server mungkin melambat atau mogok, membuat situs web tidak responsif kepada pengguna. Ini menciptakan pengalaman pengguna yang buruk bagi pengunjung manusia di situs web yang menentang seluruh tujuan situs itu. Perlu dicatat bahwa pengunjung manusia adalah prioritas yang lebih tinggi untuk situs web daripada bot. Untuk menghindari masalah seperti itu, Anda harus mengatur perayap Anda untuk mencapai situs target dengan interval yang wajar dan membatasi jumlah permintaan paralel. Ini akan memberi situs web beberapa ruang bernapas, yang memang seharusnya dimiliki.

3. Mengikis Selama Jam Tidak Sibuk

Untuk memastikan bahwa situs target tidak melambat karena lalu lintas tinggi dari manusia dan bot. Lebih baik menjadwalkan tugas perayapan web Anda untuk berjalan di luar jam sibuk. Jam di luar jam sibuk situs dapat ditentukan oleh geolokasi dari mana sebagian besar lalu lintas situs berasal. Anda dapat menghindari kemungkinan kelebihan beban pada server situs web dengan melakukan scraping selama jam tidak sibuk. Ini juga akan memiliki efek positif pada kecepatan proses ekstraksi data Anda karena server akan merespons lebih cepat selama waktu ini.

4. Gunakan Data Tergores Secara Bertanggung Jawab

Mengekstrak data dari web telah menjadi proses bisnis yang penting. Namun, ini tidak berarti Anda memiliki data yang Anda ekstrak dari situs web di internet. Memublikasikan data di tempat lain tanpa persetujuan pengikisan situs web dianggap tidak etis dan Anda dapat melanggar undang-undang hak cipta. Menggunakan data secara bertanggung jawab dan sejalan dengan kebijakan situs web target adalah sesuatu yang harus Anda praktikkan saat mengekstrak data dari web.

Menemukan Sumber Tepercaya

1. Hindari Situs dengan terlalu banyak tautan rusak

Tautan seperti jaringan penghubung internet. Situs web yang memiliki terlalu banyak tautan rusak adalah pilihan yang buruk untuk proyek ekstraksi data web. Ini adalah indikator pemeliharaan situs yang buruk dan merayapi situs semacam itu tidak akan menjadi pengalaman yang luar biasa bagi Anda. Pertama, penyiapan scraping dapat terhenti jika menemukan tautan yang rusak selama proses etsa. Ini pada akhirnya akan merusak kualitas data, yang seharusnya menjadi pemecah kesepakatan bagi siapa pun yang serius dengan proyek data. Anda lebih baik dengan situs web sumber berbeda yang memiliki data serupa dan tata graha yang lebih baik.

2. Hindari Situs dengan Praktik Coding yang Sangat Dinamis

Ini mungkin tidak selalu menjadi pilihan; namun, lebih baik untuk menghindari situs dengan praktik kompleks dan dinamis untuk menjalankan tugas perayapan yang stabil. Karena situs dinamis sulit untuk mengekstrak data dan sering berubah. Pemeliharaan bisa menjadi hambatan besar. Itu selalu lebih baik untuk menemukan lebih sedikit situs kompleks dalam hal perayapan web.

3. Kualitas dan Kebaruan Data

Kualitas dan kesegaran data harus menjadi salah satu kriteria terpenting Anda saat memilih sumber untuk ekstraksi data. Data yang Anda peroleh harus segar dan relevan dengan periode waktu saat ini agar dapat digunakan sama sekali. Selalu cari situs yang selalu sering diperbarui dengan data segar dan relevan saat memilih sumber untuk proyek ekstraksi data Anda. Anda dapat memeriksa tanggal modifikasi terakhir pada kode sumber situs untuk mengetahui seberapa segar data tersebut.

Aspek Hukum Perayapan Web

Ekstraksi data web terkadang dilihat dengan pandangan kabur oleh orang-orang yang tidak terlalu paham dengan konsep tersebut. Untuk membersihkan udara, web scraping/crawling bukanlah aktivitas yang tidak etis atau ilegal. Cara bot perayap mengambil informasi dari situs web tidak berbeda dengan pengunjung manusia yang mengonsumsi konten di laman web. Pencarian Google, misalnya, menjalankan perayapan web dan kami tidak melihat siapa pun yang menuduh Google melakukan sesuatu yang bahkan dari jarak jauh ilegal. Namun, ada beberapa aturan dasar yang harus Anda ikuti saat menggores situs web. Jika Anda mengikuti aturan ini dan beroperasi sebagai bot yang baik di internet, Anda tidak melakukan sesuatu yang ilegal. Berikut adalah aturan yang harus diikuti:

1.   Hormati file robots.txt dari situs target
2.   Pastikan Anda tetap mematuhi halaman TOS
3.   Jangan mereproduksi data di tempat lain, online atau offline tanpa izin sebelumnya dari situs

Jika Anda mengikuti aturan ini saat merayapi situs web, Anda sepenuhnya berada di zona aman.

Kesimpulan

Kami membahas aspek penting ekstraksi data web di sini seperti rute berbeda yang dapat Anda ambil ke data web, praktik terbaik. Berbagai aplikasi bisnis, dan aspek hukum dari prosesnya. Karena dunia bisnis dengan cepat bergerak menuju model operasional yang berpusat pada data. Saatnya untuk mengevaluasi persyaratan data Anda dan mulai mengekstrak data yang relevan dari web untuk meningkatkan efisiensi bisnis Anda dan meningkatkan pendapatan. Panduan ini akan membantu Anda memulai jika Anda terjebak selama perjalanan.