웹 데이터 추출 옵션을 평가할 때 고려해야 할 사항

웹 데이터 추출은 비즈니스 세계에서 엄청난 응용 프로그램을 보유하고 있습니다. 일부 비즈니스는 데이터를 기반으로만 작동하고 다른 비즈니스는 비즈니스 인텔리전스, 경쟁자 분석 및 기타 수많은 사용 사례 중에서 시장 조사를 위해 데이터를 사용합니다. 데이터로 모든 것이 좋지만 웹에서 방대한 데이터를 추출하는 것은 여전히 ​​많은 기업의 주요 장애물이며 최적의 경로를 거치지 않기 때문에 더욱 그렇습니다. 웹에서 데이터를 추출할 수 있는 다양한 방법에 대한 자세한 개요를 제공하기로 결정했습니다. 이는 웹 데이터 추출을 위한 다양한 옵션을 평가하면서 최종 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

웹 데이터로 이동할 수 있는 다양한 경로

웹 데이터 추출을 위한 다양한 솔루션이 있지만 요구 사항에 가장 적합한 솔루션을 선택해야 합니다. 다음은 사용할 수 있는 다양한 옵션입니다.

1. 사내 구축

2. DIY 웹 스크래핑 도구

3. 업종별 솔루션

4. 서비스로서의 데이터

사내 구축

회사가 기술적으로 부유하다면, 즉 웹 스크래핑 설정을 구축하고 유지 관리할 수 있는 우수한 기술 팀이 있다는 것을 의미하며, 사내에서 크롤러 설정을 구축하는 것이 합리적입니다. 이 옵션은 데이터와 관련하여 요구 사항이 더 간단한 중간 규모 비즈니스에 더 적합합니다. 그러나 사내 설정을 구축하는 것이 가장 큰 문제는 아니며 유지 관리하는 것입니다. 웹 크롤러는 매우 취약하고 대상 웹사이트의 변경 사항에 취약하기 때문에 사내 크롤링 설정을 유지 관리하는 데 시간과 노력을 투자해야 합니다.

크롤링해야 하는 웹 사이트의 수가 많거나 웹 사이트가 단순하고 전통적인 코딩 방식을 사용하지 않는 경우 자체 설정을 구축하는 것이 쉽지 않습니다. 대상 웹사이트가 복잡한 동적 코드를 사용하는 경우 사내 설정을 구축하는 것이 더 큰 장애물이 됩니다. 이는 특히 웹에서 데이터를 추출하는 것이 비즈니스의 역량이 아닌 경우 리소스를 낭비할 수 있습니다. 내부 크롤링 설정으로 확장하는 것도 고급 리소스, 광범위한 기술 스택 및 전담 내부 팀이 필요하기 때문에 어려울 수 있습니다. 데이터 요구 사항이 제한되어 있고 대상 웹 사이트가 단순하다면 데이터 요구 사항을 충족하도록 사내 크롤링 설정을 진행할 수 있습니다.

장점:

• 프로세스에 대한 완전한 소유권 및 제어
• 더 간단한 요구 사항에 이상적

단점:

• 크롤러의 유지 관리는 골칫거리입니다.
• 비용 증가
• 팀을 고용, 교육 및 관리하는 것이 바쁠 수 있습니다.
• 회사 자원을 혹사할 수 있음
• 조직의 핵심 초점에 영향을 미칠 수 있음
• 인프라 비용이 많이 든다

DIY 스크래핑 도구

사내 크롤링 설정 및 인프라를 구축할 수 있는 기술 팀을 유지하고 싶지 않더라도 걱정하지 마십시오. DIY 스크래핑 도구 가 바로 당신에게 필요한 것입니다. 이러한 도구는 일반적으로 그 자체로 기술 지식이 필요하지 않으며 기본 사항을 잘 알고 있는 사람이라면 누구나 사용할 수 있습니다. 일반적으로 웹 크롤러를 구성하고 배포할 수 있는 시각적 인터페이스와 함께 제공됩니다. 그러나 단점은 기능과 운영 규모가 매우 제한적이라는 것입니다. 데이터 수집을 위한 예산 없이 막 시작하는 경우 이상적인 선택입니다. DIY 웹 스크래핑 도구는 일반적으로 가격이 매우 낮으며 일부는 무료로 사용할 수도 있습니다.

유지 보수는 DIY 도구를 사용하여 직면해야 하는 여전히 어려운 문제입니다. 웹 크롤러는 대상 사이트의 사소한 변경으로 인해 무용지물이 되기 쉬우므로 때때로 도구를 유지 관리하고 조정해야 합니다. 좋은 부분은 그것들을 다루기 위해 기술적으로 건전한 노동이 필요하지 않다는 것입니다. 솔루션이 이미 만들어져 있으므로 스크랩을 위한 자체 인프라 구축과 관련된 비용도 절약할 수 있습니다.

DIY 도구를 사용하면 바로 사용할 수 있는 형식으로 데이터를 제공하는 것으로 알려져 있지 않기 때문에 데이터 품질도 희생해야 합니다. 데이터 품질을 확인하려면 자동화된 도구를 사용하거나 수동으로 수행해야 합니다. 이러한 단점을 제외하고 DIY 도구는 단순하고 소규모 데이터 요구 사항을 충족할 수 있습니다.

장점:

• 프로세스에 대한 완전한 제어
• 사전 구축된 솔루션
• 도구에 대한 지원을 받을 수 있습니다.
• 구성 및 사용 용이성

단점:

• 그들은 종종 구식
• 데이터의 노이즈 증가
• 더 적은 사용자 정의 옵션
• 학습 곡선이 높을 수 있음
• 유지

업종별 솔루션

특정 업종에만 해당하는 데이터 제공업체를 찾을 수 있습니다. 목표로 하는 산업에 대한 데이터가 있는 데이터를 찾을 수 있다면 운이 좋다고 생각하십시오. 업종별 데이터 제공업체는 본질적으로 포괄적인 데이터를 제공하여 프로젝트의 전반적인 품질을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 솔루션은 일반적으로 이미 추출되어 사용할 준비가 된 데이터 세트를 제공합니다.

단점은 사용자 정의 옵션이 없다는 것입니다. 공급자는 특정 산업 분야에 중점을 두고 있기 때문에 특정 요구 사항에 따라 솔루션을 변경할 수 있는 유연성이 떨어집니다. 데이터 포인트를 추가하거나 제거할 수 없으며 데이터는 있는 그대로 제공됩니다. 원하는 데이터가 정확히 들어 있는 업종별 솔루션을 찾기가 어려울 것입니다. 고려해야 할 또 다른 중요한 사항은 경쟁업체가 이러한 업종별 데이터 제공업체의 동일한 데이터에 액세스할 수 있다는 것입니다. 따라서 얻은 데이터는 덜 독점적이지만 요구 사항에 따라 거래 차단기가 될 수도 있고 아닐 수도 있습니다.

장점:

• 업계의 포괄적인 데이터
• 더 빠른 데이터 액세스
• 추출의 복잡한 측면을 처리할 필요가 없습니다.

단점:

• 사용자 정의 옵션 부족
• 데이터는 배타적이지 않습니다.
• 시장에 대한 큰 그림을 그리기에는 충분하지 않습니다.

서비스로서의 데이터(DaaS)

[spacer height=”10px”] DaaS 공급자로부터 필요한 데이터를 얻는 것이 웹에서 데이터를 추출하는 가장 좋은 방법입니다. 데이터 공급자를 사용하면 추출되는 데이터의 크롤러 설정, 유지 관리 및 품질 검사의 책임에서 완전히 벗어날 수 있습니다. 이들은 사전 구축된 인프라와 이를 처리할 전담 팀이 있는 데이터 추출 전문 회사이므로 사내 크롤링 설정에서 발생하는 것보다 훨씬 저렴한 비용으로 이 서비스를 제공할 수 있습니다.

DaaS 솔루션의 경우 데이터 포인트, 소스 웹 사이트, 크롤링 빈도, 데이터 형식 및 전달 방법과 같은 요구 사항을 제공하기만 하면 됩니다. DaaS 제공업체는 웹에서 효율적으로 데이터를 추출할 수 있는 고급 인프라, 리소스 및 전문가 팀을 보유하고 있습니다.

그들은 또한 효율적이고 대규모로 데이터를 추출하는 데 훨씬 뛰어난 지식을 갖게 될 것입니다. DaaS를 사용하면 잡음이 없고 호환성을 위해 적절하게 형식화된 데이터를 얻을 수 있습니다. 데이터는 최종적으로 품질 검사를 거치기 때문에 데이터를 비즈니스에 적용하는 데에만 집중할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 팀의 작업량을 크게 줄이고 효율성을 높일 수 있습니다.

사용자 지정 및 유연성은 DaaS 솔루션과 함께 제공되는 또 다른 큰 이점입니다. 이러한 솔루션은 대기업을 대상으로 하기 때문에 해당 솔루션은 정확한 요구 사항에 맞게 완전히 사용자 지정할 수 있습니다. 요구 사항이 대규모이고 반복적인 경우 항상 DaaS 솔루션을 사용하는 것이 가장 좋습니다.

장점:

• 귀하의 요구 사항에 맞게 완전히 사용자 정의 가능
• 프로세스의 완전한 소유권을 갖습니다.
• 고품질 데이터를 보장하기 위한 품질 검사
• 동적이고 복잡한 웹사이트를 처리할 수 있습니다.
• 핵심 비즈니스에 집중할 수 있는 더 많은 시간

단점:

• 장기 계약을 해야 할 수도 있습니다
• DIY 도구보다 약간 비쌉니다.

데이터 추출 솔루션을 선택할 때 고려해야 할 사항

사용자 정의 옵션

필요할 때 데이터 포인트 또는 스키마를 변경할 때 솔루션이 얼마나 유연한지 고려해야 합니다. 이는 선택하는 솔루션이 비즈니스의 초점에 따라 요구 사항이 달라지는 경우에 대비하여 미래 보장형인지 확인하기 위한 것입니다. 엄격한 솔루션을 사용하면 더 이상 목적에 부합하지 않을 때 막힌 느낌이 들 수 있습니다. 이 빠르게 변화하는 시장에서 충분히 유연한 데이터 추출 솔루션을 선택하는 것이 우선되어야 합니다.

비용

예산이 빠듯한 경우 합리적인 비용으로 어떤 옵션이 실제로 효과가 있는지 평가하고 싶을 수 있습니다. 일부 값비싼 솔루션은 서비스와 유연성 측면에서 확실히 더 좋지만 비용 측면에서는 적합하지 않을 수 있습니다. 사내 설정이나 DIY 도구를 사용하는 것은 멀리서 보면 비용이 적게 들지만 유지 관리와 관련된 예기치 않은 비용이 발생할 수 있습니다. 비용은 IT 오버헤드, 인프라, 유료 소프트웨어 및 데이터 공급자에 대한 구독과 관련될 수 있습니다. 사내 솔루션을 사용하는 경우 전담 팀을 고용하고 유지하는 데 추가 비용이 발생할 수 있습니다.

데이터 전송 속도

선택한 솔루션에 따라 데이터 전달 속도가 크게 다를 수 있습니다. 비즈니스 또는 산업이 생존을 위해 더 빠른 데이터 액세스를 요구하는 경우 속도 기대치를 충족할 수 있는 관리형 서비스를 선택해야 합니다. 예를 들어 가격 인텔리전스는 배송 속도가 가장 중요한 사용 사례입니다.

전용 솔루션

데이터 추출에만 집중하는 서비스 제공업체에 의존하고 있습니까? 일부 회사는 행운을 시험하기 위해 무엇이든 과감히 투자합니다. 예를 들어 데이터 공급자가 웹 디자인에도 관심이 있다면 웹 디자인을 멀리하는 것이 좋습니다.

신뢰할 수 있음

비즈니스 인텔리전스 요구 사항을 충족하기 위해 데이터 추출 솔루션을 사용할 때 사용하려는 솔루션의 안정성을 평가하는 것이 중요합니다. 낮은 품질의 데이터와 일관성 부족은 데이터 프로젝트에 큰 타격을 줄 수 있으므로 신뢰할 수 있는 데이터 추출 솔루션을 선택하는 것이 중요합니다. 장기적인 데이터 요구 사항을 충족할 수 있는지 평가하는 것도 좋습니다.

확장성

데이터 요구 사항이 시간이 지남에 따라 증가할 가능성이 있는 경우 대규모 요구 사항을 처리하도록 만들어진 솔루션을 찾아야 합니다. DaaS 공급자는 증가하는 데이터 요구 사항에 따라 확장 가능한 솔루션을 원할 때 최상의 옵션입니다.

데이터 추출 옵션을 평가할 때 이러한 점을 염두에 두고 요구 사항을 전체적으로 충족하는 것을 선택하는 것이 가장 좋습니다. 웹 데이터는 이 시대의 비즈니스 성공과 성장에 매우 중요하기 때문에 품질 저하가 조직에 치명적일 수 있으며 신중한 선택의 중요성을 다시 한 번 강조합니다.