Apa itu Pengikisan Data dan Kegunaannya

Apa itu Scraping Data – Gambaran Umum

Pengikisan data, terkadang disebut sebagai pengikisan web, adalah proses mengekstraksi data dari situs web. Teknik ini dilakukan oleh:

• Memanfaatkan perangkat lunak yang mensimulasikan penjelajahan web manusia untuk mengumpulkan informasi spesifik dari berbagai situs web.
• Menarik data yang relevan dari sumber-sumber ini.
• Kemudian, kompilasi ke dalam format terstruktur, seperti spreadsheet atau database.

Sekarang Anda pasti sudah paham apa itu scraping data. Terutama, pengikisan data digunakan untuk mengumpulkan data dalam jumlah besar dari halaman web yang tidak memiliki tautan unduhan langsung. Ini memfasilitasi transformasi data web tidak terstruktur menjadi keadaan terstruktur yang siap untuk dianalisis dan diintegrasikan ke dalam proyek atau sistem.

Jenis Teknologi Pengikisan Data

Teknologi pengikisan data sangat bervariasi, masing-masing melayani kebutuhan dan kompleksitas yang berbeda-beda. Secara garis besar, teknologi tersebut meliputi:

• Perayap Web: Bot otomatis yang menjelajahi web secara sistematis untuk mengekstrak informasi dari situs web.
• Parser HTML: Mereka menafsirkan dan menganalisis struktur kode HTML untuk mengambil konten yang diinginkan.
• Ekstraksi API: Memanfaatkan Antarmuka Pemrograman Aplikasi (API) yang disediakan oleh pemegang data untuk pengambilan data yang lebih terstruktur dan etis.
• Alat Otomatisasi Browser: Seperti Selenium, meniru interaksi pengguna untuk mengikis data yang memerlukan navigasi atau interaksi.
• Perangkat Lunak Pengikisan Data: Program khusus yang dirancang bagi pengguna untuk menjalankan tugas ekstraksi data tanpa pengetahuan pemrograman yang luas.

API vs. Pengikisan Data Manual: Pro dan Kontra

Saat memilih antara integrasi API dan pengikisan manual, kita harus mempertimbangkan kelebihan dan kekurangannya masing-masing:

Lebah:

Kelebihan :

• Pengiriman data terstruktur.
• Lebih andal dan tidak mudah rusak.
• Umumnya lebih cepat dan memerlukan lebih sedikit perawatan.
• Seringkali menyertakan fitur pembatasan kecepatan untuk mencegah kelebihan beban server.

Kontra:

• Mungkin tarifnya terbatas atau memerlukan pembayaran.
• Dapat memberikan akses terbatas terhadap data dibandingkan dengan apa yang tersedia di halaman web.

Pengikisan Manual:

Kelebihan:

• Dapat mengekstrak data yang tidak tersedia melalui API.
• Memberikan fleksibilitas dalam metode pengikisan dan pemilihan data.

Kontra:

• Lebih mungkin putus dengan pembaruan situs web.
• Secara hukum bisa rumit tergantung pada persyaratan layanan situs web.
• Berpotensi lebih intensif sumber daya dan lebih lambat.

Praktik Terbaik untuk Pengikisan Data yang Efisien

• Hormati file robots.txt untuk memastikan kepatuhan terhadap persyaratan layanan situs web.
• Terapkan penundaan waktu antar permintaan untuk menghindari membebani server target.
• Gunakan string agen pengguna yang mencerminkan browser yang sah untuk meminimalkan penyumbatan.
• Pastikan ekstraksi data terfokus dan relevan, dibandingkan membuang informasi yang tidak perlu.
• Periksa dan adaptasi secara teratur terhadap perubahan struktur situs web, menjaga efisiensi proses pengumpulan data.
• Manfaatkan titik akhir API jika tersedia, karena titik akhir tersebut biasanya lebih disukai untuk akses data.
• Tangani kesalahan dengan baik, dengan percobaan ulang untuk masalah sementara namun tetap menghormati perubahan permanen.
• Simpan data bekas secara bertanggung jawab, dengan mematuhi undang-undang privasi dan pedoman etika.
• Optimalkan kode untuk performa yang lebih baik, sehingga mengurangi sumber daya yang diperlukan untuk tugas pengumpulan data.

Lanskap Hukum Pengikisan Data

Legalitas pengumpulan data adalah masalah multifaset yang dipengaruhi oleh yurisdiksi, ketentuan situs web, dan jenis data yang terlibat. Di Amerika Serikat, Computer Fraud and Abuse Act (CFAA) menetapkan kerangka hukum, namun penafsirannya bervariasi secara historis. Tantangan hukum sering kali bergantung pada isu-isu seperti otorisasi dan pengabaian hambatan teknis. Peraturan Perlindungan Data Umum (GDPR) Uni Eropa menambahkan lapisan lain, menekankan izin pengguna dan perlindungan data pribadi. Bisnis harus menavigasi:

• Perjanjian Ketentuan Layanan Situs Web
• Statuta federal dan negara bagian
• Peraturan internasional

Penting bagi entitas yang terlibat dalam pengumpulan data untuk mencari penasihat hukum guna memastikan kepatuhan terhadap semua undang-undang yang berlaku.

Aplikasi Pengikisan Data di Berbagai Industri

• E-commerce: Pengecer online memanfaatkan pengumpulan data untuk memantau harga dan inventaris pesaing, memungkinkan mereka menyesuaikan strategi secara real-time untuk mendapatkan keunggulan kompetitif.
• Real Estat: Dengan menghapus daftar properti, para profesional real estat mendapatkan wawasan tentang tren pasar dan harga untuk keputusan investasi yang lebih baik.
• Keuangan: Lembaga keuangan menganalisis data pasar yang diambil dari berbagai sumber untuk menginformasikan strategi perdagangan saham dan penelitian ekonomi.
• Perjalanan & Perhotelan: Perusahaan mengambil harga dan ketersediaan dari situs perjalanan untuk mendapatkan harga penerbangan, akomodasi, dan paket yang dinamis.
• Layanan Kesehatan: Para peneliti mengumpulkan literatur dan database medis untuk mendukung pengembangan obat dan melacak wabah penyakit.
• Perekrutan: Pengumpulan data membantu perekrut mengidentifikasi kandidat potensial dan melacak pergerakan bakat di seluruh platform.
• Pemasaran: Pemasar mengumpulkan data pengguna untuk memahami perilaku konsumen, melacak sentimen merek, dan menyesuaikan kampanye pemasaran.

Alat dan Teknologi Pengikisan: Analisis Perbandingan

Membandingkan Alat dan Teknologi Pengikisan Data:

• Sup Cantik: Pustaka Python untuk mengekstraksi data dari file HTML dan XML. Ini menyederhanakan navigasi, pencarian, dan modifikasi pohon parse.
• Scrapy: Kerangka kerja sumber terbuka dan kolaboratif yang ditulis dengan Python. Ini memungkinkan ekstraksi data skala besar dan dikenal karena kemudahan penggunaan dan kecepatannya.
• Octoparse: Perangkat lunak desktop tunjuk-dan-klik untuk memudahkan ekstraksi data dari situs web, tidak memerlukan pengkodean.
• ParseHub: Alat pengikis visual yang mendukung ekstraksi data kompleks, cocok untuk non-pemrogram.
• Selenium: Awalnya merupakan alat pengujian aplikasi web, Selenium juga efektif untuk mengumpulkan data dinamis berbasis Javascript.

Setiap alat memiliki kelebihannya masing-masing, menyeimbangkan kemudahan penggunaan dengan kompleksitas penanganan data.

Menangani Tantangan: Menghindari Larangan IP dan Captcha

Saat terlibat dalam pengikisan data, seseorang harus menghindari larangan IP dan captcha yang diterapkan situs web untuk menghalangi akses otomatis. Perencanaan yang cermat dan praktik pengumpulan data yang etis dapat mengurangi hambatan-hambatan berikut:

• Memanfaatkan server proxy atau layanan rotasi IP untuk menyamarkan aktivitas pengikisan dan mendistribusikan permintaan ke berbagai alamat IP.
• Terapkan pembatasan permintaan untuk mencerminkan kecepatan penjelajahan manusia, sehingga mengurangi kemungkinan terpicunya mekanisme anti-scraping.
• Gunakan layanan penyelesaian captcha dengan hemat; namun, selalu utamakan penghormatan terhadap persyaratan layanan situs web dan privasi pengguna.
• Pertimbangkan penggunaan browser tanpa kepala yang dapat merender JavaScript dan berinteraksi dengan situs web serupa dengan browser sebenarnya, sering kali menghindari deteksi.

Mengikuti strategi ini dapat secara signifikan mengurangi risiko pemblokiran atau pemblokiran saat mengambil data.

Etika Pengikisan Data: Pertimbangan Privasi dan Penggunaan Wajar

Saat terlibat dalam pengumpulan data, pertimbangan etis adalah yang terpenting. Individu dan organisasi harus:

• Hormati undang-undang privasi, seperti GDPR atau CCPA, untuk memastikan data pribadi dikumpulkan dan digunakan secara legal.
• Dapatkan persetujuan bila diperlukan, terutama untuk informasi sensitif.
• Patuhi persyaratan layanan situs web, yang sering kali menguraikan batasan penggunaan data.
• Hindari mengambil data yang memiliki hak cipta atau hak milik, kecuali data tersebut termasuk dalam pengecualian penggunaan wajar.
• Pastikan bahwa penggunaan data bekas tidak mengakibatkan kerugian atau keuntungan yang tidak adil.

Pendekatan yang seimbang menghormati hak privasi individu dan memanfaatkan data publik secara bertanggung jawab.

Tren Masa Depan dalam Pengikisan dan Otomatisasi Data

Teknologi pengikisan data dan otomatisasi berkembang pesat, dengan munculnya tren baru yang menjanjikan peningkatan kemampuan dan efisiensi.

• Integrasi Pembelajaran Mesin: Penggabungan pembelajaran mesin yang lebih besar akan menyempurnakan alat pengumpulan data untuk memahami konteks dan semantik, sehingga meningkatkan kualitas data yang diekstraksi.
• Pengenalan Pola Tingkat Lanjut: Pengembangan algoritma yang canggih akan memfasilitasi pengenalan pola yang kompleks, memungkinkan ekstraksi data yang lebih tepat dan bernuansa.
• Peningkatan Tindakan dan Penanggulangan Anti-Scraping: Saat situs web menerapkan teknik anti-scraping yang lebih ketat, alat scraping akan secara bersamaan berevolusi untuk menghindari tindakan ini tanpa pelanggaran hukum.
• Layanan Scraping Berbasis Cloud: Dengan peralihan ke platform cloud, layanan scraping akan menawarkan solusi yang lebih terukur, memungkinkan pengguna menangani kumpulan data yang lebih besar dengan kinerja yang lebih baik.
• Pengikisan Data Waktu Nyata: Seiring dengan meningkatnya permintaan akan wawasan data langsung, teknologi pengikisan di masa depan akan fokus pada penyediaan kemampuan ekstraksi data waktu nyata untuk analisis dan tindakan segera.

Kemajuan ini tidak hanya akan membuat pengikisan data menjadi lebih efektif namun juga lebih mudah diakses oleh lebih banyak industri dan aplikasi.