Web データ抽出のオプションを評価する際の考慮事項

Web データ抽出は、ビジネスの世界で非常に多くの用途があります。 データのみに基づいて機能するビジネスもあれば、ビジネス インテリジェンス、競合他社の分析、市場調査など、数え切れないほどのユース ケースにデータを使用するビジネスもあります。 データに関してはすべて問題ありませんが、Web から大量のデータを抽出することは依然として多くの企業にとって大きな障害となっています。最適なルートをたどっていないためです。 Web からデータを抽出するさまざまな方法の詳細な概要を説明することにしました。 これは、Web データ抽出のさまざまなオプションを評価しながら、最終決定を下すのに役立ちます。

Web データへのさまざまなルート

Web データ抽出にはさまざまなソリューションが存在しますが、要件に最も適したソリューションを選択する必要があります。 これらは、使用できるさまざまなオプションです。

1. 社内で構築する

2. DIY ウェブスクレイピングツール

3. 業種別ソリューション

4. サービスとしてのデータ

社内で構築する

あなたの会社が技術的に豊富な場合、つまり Web スクレイピングのセットアップを構築および維持できる優れた技術チームがある場合、社内でクローラーのセットアップを構築することは理にかなっています。 このオプションは、データに関する要件が単純な中規模のビジネスに適しています。 ただし、社内セットアップを構築することは最大の課題ではなく、それを維持することです。 Webクローラーは非常に壊れやすく、ターゲットWebサイトの変更に対して脆弱であるため、社内のクロール設定のメンテナンスに時間と労力を費やす必要があります.

クロールする必要がある Web サイトの数が多い場合、または Web サイトが単純で従来のコーディング手法を使用していない場合、独自の社内セットアップを構築することは容易ではありません。 対象のウェブサイトが複雑な動的コードを使用している場合、社内でセットアップを構築することはより大きなハードルになります。 これは、特に Web からデータを抽出することがビジネスの能力ではない場合に、リソースを浪費する可能性があります。 社内のクロール設定でスケールアップすることも、ハイエンドのリソース、広範な技術スタック、専任の社内チームが必要になるため、困難になる可能性があります。 データのニーズが限定的で、対象となる Web サイトが単純な場合は、データのニーズを満たすために社内クロールの設定を進めることができます。

長所：

• プロセスに対する完全な所有権と管理
• より単純な要件に最適

短所：

• クローラーのメンテナンスが頭を悩ませる
• コストの増加
• チームの採用、トレーニング、管理は多忙を極める可能性があります
• 会社のリソースを浪費する可能性があります
• 組織の中心的な焦点に影響を与える可能性があります
• インフラストラクチャにコストがかかる

DIYスクレイピングツール

社内でクロールのセットアップとインフラストラクチャを構築できる技術チームを維持したくない場合でも、心配する必要はありません。 DIYスクレイピングツールはまさにあなたが必要としているものです. これらのツールは通常、技術的な知識を必要とせず、基本的な知識があれば誰でも使用できます。 通常、Web クローラーを構成およびデプロイできる視覚的なインターフェースが付属しています。 ただし、欠点は、機能と操作の規模が非常に限られていることです。 データ取得の予算がない状態で始めたばかりの場合、これらは理想的な選択です。 DIY の Web スクレイピング ツールは通常非常に低価格で、無料で使用できるものもあります。

メンテナンスは、DIY ツールに直面しなければならない課題です。 Web クローラーは、ターゲット サイトの小さな変更で役に立たなくなる可能性があるため、ツールを時々維持し、適応させる必要があります。 良い点は、それらを処理するのに技術的に適切な労力を必要としないことです。 ソリューションは既製であるため、スクレイピング用の独自のインフラストラクチャの構築に関連するコストも節約できます。

DIY ツールを使用すると、これらのツールはすぐに使用できる形式でデータを提供することで知られていないため、データの品質も犠牲になります。 自動ツールを使用してデータ品質をチェックするか、手動で行う必要があります。 これらの欠点は別として、DIY ツールは単純で小規模なデータ要件に対応できます。

長所：

• プロセスを完全に制御
• 事前構築済みのソリューション
• ツールのサポートを利用できます
• 構成と使用がより簡単に

短所：

• 彼らはしばしば時代遅れになる
• データのノイズが増える
• カスタマイズオプションが少ない
• 学習曲線は高くなる可能性があります
• メンテナンス

業種別ソリューション

特定の業種のみに対応するデータ プロバイダーを見つけることができる場合があります。 ターゲットとする業界のデータを持っているものを見つけることができた場合は、幸運だと考えてください。 業種別のデータ プロバイダーは、本質的に包括的なデータを提供し、プロジェクトの全体的な品質を向上させることができます。 通常、これらのソリューションは、既に抽出され、すぐに使用できるデータセットを提供します。

欠点は、カスタマイズ オプションがないことです。 プロバイダーは特定の業界に焦点を当てているため、特定の要件に応じてソリューションを変更する柔軟性が低くなります. データポイントを追加または削除することはできず、データはそのまま提供されます。 まさに希望通りのデータを持つ業界固有のソリューションを見つけるのは難しいでしょう。 考慮すべきもう 1 つの重要な点は、競合他社がこれらの業界固有のデータ プロバイダーから同じデータにアクセスできることです。 したがって、取得するデータはそれほど排他的ではありませんが、要件によっては、これが問題になる場合とそうでない場合があります。

長所：

• 業界からの包括的なデータ
• データへの高速アクセス
• 抽出の複雑な側面を処理する必要はありません

短所：

• カスタマイズオプションの欠如
• データは排他的ではありません
• 市場の全体像を把握するには不十分

サービスとしてのデータ (DaaS)

[スペーサーの高さ=”10px”] DaaSプロバイダーから必要なデータを取得することは、Web からデータを抽出する最良の方法です。 データ プロバイダーを使用すると、クローラーのセットアップ、メンテナンス、および抽出されるデータの品質検査の責任から完全に解放されます。 これらは、事前に構築されたインフラストラクチャとそれを処理する専任チームを備えたデータ抽出に特化した会社であるため、社内のクロール設定で発生するよりもはるかに低いコストでこのサービスを提供できます.

DaaS ソリューションの場合は、データ ポイント、ソース Web サイト、クロールの頻度、データ形式、配信方法などの要件を提供するだけです。 DaaS プロバイダーには、Web からデータを効率的に抽出するためのハイエンド インフラストラクチャ、リソース、および専門家チームがあります。

また、データを効率的かつ大規模に抽出するためのはるかに優れた知識も持っています。 DaaS を使用すると、ノイズがなく、互換性のために適切にフォーマットされたデータを快適に取得できます。 データは最後に品質検査を受けるため、データをビジネスに適用することだけに集中できます。 これにより、データ チームの作業負荷が大幅に軽減され、効率が向上します。

カスタマイズと柔軟性は、DaaS ソリューションに付随するその他の大きな利点です。 これらのソリューションは大企業向けであるため、お客様の正確な要件に合わせて完全にカスタマイズできます。 要件が大規模で繰り返し発生する場合は、常に DaaS ソリューションを使用することをお勧めします。

長所：

• 要件に合わせて完全にカスタマイズ可能
• プロセスの完全な所有権を取得
• 高品質のデータを確保するための品質チェック
• 動的で複雑な Web サイトを処理できます
• コア ビジネスに集中する時間を増やす

短所：

• 長期契約が必要な場合がある
• DIYツールよりも少し高価

データ抽出ソリューションを選択する際の考慮事項

カスタマイズオプション

必要に応じてデータ ポイントまたはスキーマを変更する場合は、ソリューションの柔軟性を考慮する必要があります。 これは、ビジネスの焦点によって要件が異なる場合に備えて、選択したソリューションが将来にわたって保証されるようにするためです。 厳格なソリューションを使用すると、それが目的を果たさなくなったときに行き詰まりを感じることがあります。 この急速に変化する市場では、十分に柔軟なデータ抽出ソリューションを選択することが優先されるべきです。

料金

予算が限られている場合は、妥当なコストで実際に効果を発揮するオプションを評価することをお勧めします。 一部の高価なソリューションは、サービスと柔軟性の点で間違いなく優れていますが、コストの観点からは適切ではない場合があります. 社内でセットアップしたり、DIY ツールを使用したりすると、遠くから見るとコストがかからないように見えるかもしれませんが、メンテナンスに関連する予期しないコストが発生する可能性があります。 コストは、IT オーバーヘッド、インフラストラクチャ、有料ソフトウェア、およびデータ プロバイダーへのサブスクリプションに関連付けることができます。 社内ソリューションを使用する場合は、専任チームの雇用と維持に関連する追加コストが発生する可能性があります。

データ配信速度

選択したソリューションによって、データ配信の速度は大きく異なる場合があります。 ビジネスや業界が生き残るためにデータへの高速アクセスを必要とする場合は、速度に対する期待を満たすことができるマネージド サービスを選択する必要があります。 たとえば、プライス インテリジェンスは、配送速度が最も重要なユース ケースです。

専用ソリューション

データ抽出のみに重点を置いているサービス プロバイダーに依存していますか? 一部の企業は、運を試すためにありとあらゆることに挑戦します。 たとえば、データ プロバイダーが Web デザインにも関与している場合は、それらから離れたほうがよいでしょう。

信頼性

ビジネス インテリジェンスのニーズを満たすためにデータ抽出ソリューションを使用する場合、使用するソリューションの信頼性を評価することが重要です。 低品質のデータと一貫性の欠如は、データ プロジェクトに悪影響を及ぼす可能性があるため、信頼できるデータ抽出ソリューションを選択することが重要です。 また、長期的なデータ要件を満たすことができるかどうかを評価することもお勧めします。

スケーラビリティ

データ要件が時間の経過とともに増加する可能性がある場合は、大規模な要件を処理するために作成されたソリューションを見つける必要があります。 DaaS プロバイダーは、増大するデータ ニーズに応じて拡張可能なソリューションが必要な場合に最適なオプションです。

データ抽出のオプションを評価するときは、これらの点を念頭に置いて、要件をエンド ツー エンドでカバーするものを選択することをお勧めします。 Web データはこの時代のビジネスの成功と成長に不可欠であるため、品質に妥協することは組織にとって致命的となる可能性があり、慎重に選択することの重要性が再度強調されます。