웹 데이터 추출에 대한 궁극적인 가이드

웹 데이터 추출(웹 스크래핑, 웹 수집, 화면 스크래핑 등이라고도 함)은 인터넷의 웹 사이트에서 방대한 양의 데이터를 추출하는 기술입니다. 웹 사이트에서 제공되는 데이터는 쉽게 다운로드할 수 없으며 웹 브라우저를 통해서만 액세스할 수 있습니다. 그러나 웹은 개방형 데이터의 가장 큰 저장소이며 이 데이터는 인터넷이 시작된 이후 기하급수적으로 증가했습니다.

웹 데이터는 전자 상거래 포털, 미디어 회사, 연구 회사, 데이터 과학자, 정부에 매우 유용하며 질병 확산에 대한 지속적인 연구 및 예측을 통해 의료 산업을 도울 수도 있습니다.

구인 광고 사이트, 부동산 포털, 소셜 네트워크, 소매 사이트 및 온라인 쇼핑 웹 사이트 등에서 사용할 수 있는 데이터를 구조화된 형식으로 쉽게 사용할 수 있고 분석할 준비가 되어 있다고 생각하십시오. 이러한 사이트의 대부분은 데이터를 로컬 또는 클라우드 저장소에 저장하는 기능을 제공하지 않습니다. 일부 사이트는 API를 제공하지만 일반적으로 제한 사항이 있으며 충분히 신뢰할 수 없습니다. 기술적으로 웹 사이트에서 로컬 저장소로 데이터를 복사하여 붙여넣는 것이 가능하지만 비즈니스의 실제 사용 사례에서는 불편하고 문제가 되지 않습니다.

웹 스크래핑은 자동화된 방식으로 이 작업을 수행하는 데 도움이 되며 훨씬 더 효율적이고 정확하게 수행합니다. 웹 스크래핑 설정은 웹 브라우저와 유사한 방식으로 웹 사이트와 상호 작용하지만 화면에 표시하는 대신 데이터를 스토리지 시스템에 저장합니다.

웹 데이터 추출의 응용

1. 가격 정보

가격 정보는 온라인 공간에서 경쟁이 치열해짐에 따라 날이 갈수록 인기를 얻고 있는 애플리케이션입니다. 전자 상거래 포털은 웹 크롤링을 사용하여 실시간 가격 데이터를 얻고 경쟁력 있는 가격으로 자체 카탈로그를 미세 조정하는 경쟁업체를 항상 주시하고 있습니다. 이는 제품 이름, 가격, 변형 등과 같은 제품 세부 정보를 가져오도록 프로그래밍된 웹 크롤러를 배포하여 수행됩니다. 이 데이터는 경쟁사의 가격을 분석한 후 모든 제품에 이상적인 가격을 할당하는 자동화된 시스템에 연결됩니다.

가격 인텔리전스는 동일한 포털의 여러 버전에서 가격 일관성이 필요한 경우에도 사용됩니다. 실시간으로 가격을 추출하는 웹 크롤링 기술의 기능은 이러한 응용 프로그램을 현실로 만듭니다.

2. 목록화

전자 상거래 포털에는 일반적으로 수많은 제품 목록이 있습니다. 이렇게 큰 카탈로그를 업데이트하고 유지 관리하는 것은 쉽지 않습니다. 이것이 많은 기업이 카탈로그 업데이트에 필요한 데이터 수집을 위해 웹 데이터 추출 서비스에 의존하는 이유입니다. 이것은 그들이 알지 못했던 새로운 카테고리를 발견하거나 새로운 제품 설명, 이미지 또는 비디오로 기존 카탈로그를 업데이트하는 데 도움이 됩니다.

3. 시장 조사

처분할 수 있는 데이터의 양이 엄청나지 않는 한 시장 조사는 불완전합니다. 기존의 데이터 수집 방법의 한계와 웹에서 사용할 수 있는 관련 데이터의 양을 고려할 때 웹 데이터 추출은 시장 조사에 필요한 데이터를 수집하는 가장 쉬운 방법입니다. 오프라인 매장에서 온라인 공간으로 비즈니스가 이동하면서 웹 데이터도 시장 조사를 위한 더 나은 리소스가 되었습니다.

4. 감정 분석

감정 분석에는 사람들이 서비스, 제품, 영화, 음악 또는 기타 소비자 중심 서비스에 대한 리뷰, 의견 또는 불만을 공유하는 웹 사이트에서 추출한 데이터가 필요합니다. 이 사용자 생성 콘텐츠를 추출하는 것은 모든 감정 분석 프로젝트의 첫 번째 단계가 될 것이며 웹 스크래핑은 이러한 목적을 효율적으로 수행합니다.

5. 경쟁사 분석

경쟁 모니터링의 가능성은 웹 스크래핑 기술이 등장하기 전까지는 결코 접근할 수 없었습니다. 웹 스파이더를 배포하면 경쟁에서 우위를 차지하기 위해 실행 중인 프로모션, 소셜 미디어 활동, 마케팅 전략, 보도 자료, 카탈로그 등과 같은 경쟁자의 활동을 쉽게 모니터링할 수 있습니다. 실시간에 가까운 크롤링은 한 단계 더 나아가 기업에 실시간 경쟁자 데이터를 제공합니다.

6. 콘텐츠 집계

미디어 웹사이트는 웹상의 속보 및 기타 트렌드 정보에 지속적으로 즉시 액세스할 수 있어야 합니다. 신속하게 뉴스를 보고하는 것은 이러한 회사의 거래 차단기입니다. 웹 크롤링을 사용하면 인기 있는 뉴스 포털, 포럼 또는 유사한 사이트에서 모니터링하려는 인기 있는 주제 또는 키워드에 대한 데이터를 모니터링하거나 추출할 수 있습니다. 이 사용 사례에는 업데이트 속도가 매우 빨라야 하므로 대기 시간이 짧은 웹 크롤링이 사용됩니다.

7. 브랜드 모니터링

이제 모든 브랜드는 비즈니스 성장에 대한 고객 중심의 중요성을 이해하고 있습니다. 이 경쟁적인 시장에서 살아남고 싶다면 브랜드에 대한 깨끗한 평판을 얻는 것이 가장 큰 이익이 될 것입니다. 대부분의 회사는 현재 웹 크롤링 솔루션을 사용하여 유명 포럼, 전자 상거래 사이트의 리뷰 및 소셜 미디어 플랫폼에서 브랜드 및 제품 이름에 대한 언급을 모니터링하고 있습니다. 이를 통해 고객의 목소리를 지속적으로 업데이트하고 브랜드 평판을 조기에 망칠 수 있는 문제를 해결할 수 있습니다. 성장 그래프에서 고객 중심의 비즈니스가 올라갈 것이라는 데는 의심의 여지가 없습니다.

웹 데이터 추출에 대한 다양한 접근 방식

일부 비즈니스는 데이터를 기반으로만 작동하고 다른 비즈니스는 비즈니스 인텔리전스, 경쟁자 분석, 시장 조사 등의 수많은 사용 사례에 데이터를 사용합니다. 그러나 웹에서 방대한 양의 데이터를 추출하는 것은 여전히 ​​많은 회사의 주요 장애물이며 최적의 경로를 거치지 않기 때문에 더욱 그렇습니다. 다음은 웹에서 데이터를 추출할 수 있는 다양한 방법에 대한 자세한 개요입니다.

1. DaaS

웹 데이터 추출 프로젝트를 DaaS 제공업체에 아웃소싱하는 것이 웹에서 데이터를 추출하는 가장 좋은 방법입니다. 데이터 제공자에 의존할 때 추출되는 데이터의 크롤러 설정, 유지 관리 및 품질 검사의 책임에서 완전히 해방됩니다. DaaS 회사는 원활하고 원활한 데이터 추출에 필요한 전문 지식과 인프라를 갖추고 있기 때문에 직접 수행하는 것보다 훨씬 저렴한 비용으로 서비스를 이용할 수 있습니다.

DaaS 공급자에게 정확한 요구 사항을 제공하기만 하면 되므로 안심할 수 있습니다. 데이터 포인트, 원본 웹사이트, 크롤링 빈도, 데이터 형식 및 전달 방법과 같은 세부 정보를 전송해야 합니다. DaaS를 사용하면 원하는 방식으로 정확하게 데이터를 얻을 수 있으며, 오히려 데이터를 활용하여 비즈니스 수익을 개선하는 데 집중할 수 있습니다. 데이터를 효율적으로 대규모로 가져오기 위해 스크랩 경험이 있고 도메인 지식을 보유하고 있기 때문에 요구 사항이 크고 반복적인 경우 DaaS 제공업체와 함께하는 것이 올바른 옵션입니다.

아웃소싱의 가장 큰 이점 중 하나는 데이터 품질 보증입니다. 웹은 본질적으로 매우 동적이기 때문에 데이터 추출이 원활하게 작동하려면 지속적인 모니터링과 유지 관리가 필요합니다. 웹 데이터 추출 서비스는 이러한 모든 문제를 해결하고 노이즈 없는 고품질 데이터를 제공합니다.

데이터 추출 서비스의 또 다른 이점은 사용자 지정 및 유연성입니다. 이러한 서비스는 기업용이므로 특정 요구 사항에 따라 제품을 완전히 사용자 지정할 수 있습니다.

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:

• 장기계약을 해야 할 수도 있음
• DIY 도구보다 약간 비쌉니다.

2. 사내 데이터 추출

회사가 기술적으로 풍부한 경우 사내 데이터 추출을 사용할 수 있습니다. 웹 스크래핑은 기술적인 틈새 프로세스이며, 숙련된 프로그래머 팀이 크롤러를 코딩하고, 이를 서버에 배포하고, 디버깅하고, 모니터링하고, 추출된 데이터의 사후 처리를 수행해야 합니다. 팀 외에도 크롤링 작업을 실행하려면 고급 인프라도 필요합니다.

사내 크롤링 설정을 유지 관리하는 것은 구축하는 것보다 더 큰 도전이 될 수 있습니다. 웹 크롤러는 매우 취약한 경향이 있습니다. 대상 웹 사이트의 작은 변경이나 업데이트로도 중단됩니다. 데이터 손실을 방지하기 위해 수정할 수 있도록 크롤링 작업에 문제가 있을 때 이를 알 수 있도록 모니터링 시스템을 설정해야 합니다. 사내 크롤링 설정을 유지 관리하는 데 시간과 노력을 투자해야 합니다.

이 외에도 크롤링해야 하는 웹 사이트의 수가 많거나 대상 사이트에서 동적 코딩 방식을 사용하는 경우 사내 크롤링 설정 구축과 관련된 복잡성이 크게 증가합니다. 사내 크롤링 설정은 웹 스크래핑 자체가 전문화되어야 하는 것이기 때문에 초점을 맞추고 결과를 희석시킬 것입니다. 주의하지 않으면 리소스를 쉽게 낭비하고 운영 워크플로에 마찰을 일으킬 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

3. 수직별 솔루션

일부 데이터 제공업체는 특정 산업 분야에만 서비스를 제공합니다. 수직 특정 데이터 추출 솔루션은 대상 도메인에 적합하고 필요한 모든 데이터 포인트를 포괄하는 솔루션을 찾을 수 있다면 매우 좋습니다. 수직별 솔루션을 사용하는 이점은 얻을 수 있는 데이터의 포괄성입니다. 이러한 솔루션은 하나의 특정 영역에만 적용되기 때문에 해당 영역에 대한 전문성은 매우 높을 것입니다.

업종별 데이터 추출 솔루션에서 얻을 수 있는 데이터 세트의 스키마는 일반적으로 고정되어 있으며 사용자 정의할 수 없습니다. 귀하의 데이터 프로젝트는 이러한 솔루션에서 제공하는 데이터 포인트로 제한되지만 요구 사항에 따라 거래 차단기가 될 수도 있고 아닐 수도 있습니다. 이러한 솔루션은 일반적으로 이미 추출되어 사용할 준비가 된 데이터 세트를 제공합니다. 업종별 데이터 추출 솔루션의 좋은 예는 JobsPikr입니다. JobsPikr 은 전 세계 기업 웹사이트의 경력 페이지에서 직접 데이터를 추출 하는 작업 목록 데이터 솔루션입니다.

장점:

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

단점:

• 사용자 정의 옵션 부족
• 데이터는 배타적이지 않습니다.

4. DIY 데이터 추출 도구

사내 크롤링 설정을 구축하거나 데이터 추출 프로세스를 공급업체에 아웃소싱할 예산이 없다면 DIY 도구만 남게 됩니다. 이러한 도구는 배우기 쉽고 종종 포인트 앤 클릭 인터페이스를 제공하여 상상할 수 있는 것보다 더 간단하게 데이터를 추출할 수 있습니다. 이러한 도구는 데이터 수집을 위한 예산 없이 막 시작하는 경우 이상적인 선택입니다. DIY 웹 스크래핑 도구는 일반적으로 가격이 매우 낮으며 일부는 무료로 사용할 수도 있습니다.

그러나 DIY 도구를 사용하여 웹에서 데이터를 추출하는 데에는 심각한 단점이 있습니다. 이러한 도구는 복잡한 웹 사이트를 처리할 수 없기 때문에 기능, 규모 및 데이터 추출 효율성 측면에서 매우 제한적입니다. DIY 도구는 견고하고 덜 유연하기 때문에 유지 관리도 어려울 것입니다. 도구가 작동하는지 확인하고 수시로 변경해야 합니다.

유일한 장점은 그러한 도구를 구성하고 사용하는 데 많은 기술 전문 지식이 필요하지 않다는 것입니다. 이는 기술 전문가가 아닌 경우에 적합할 수 있습니다. 솔루션이 이미 만들어져 있으므로 스크랩을 위한 자체 인프라 구축과 관련된 비용도 절약할 수 있습니다. 단점을 제외하고 DIY 도구는 간단하고 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
• 구조 변경 시 데이터 흐름 중단

웹 데이터 추출 작동 방식

몇 가지 다른 방법과 기술을 사용하여 크롤러를 구축하고 웹에서 데이터를 추출할 수 있습니다.

1. 씨앗

시드 URL은 모든 것이 시작되는 곳입니다. 크롤러는 시드 URL에서 여정을 시작하고 시드에서 가져온 데이터에서 다음 URL을 찾기 시작합니다. 크롤러가 전체 웹사이트를 통과하도록 프로그래밍된 경우 시드 URL은 도메인의 루트와 동일합니다. 시드 URL은 설정 시 크롤러에 프로그래밍되며 추출 프로세스 내내 동일하게 유지됩니다.

2. 설정 방향

크롤러가 시드 URL을 가져오면 더 진행할 수 있는 다른 옵션이 있습니다. 이러한 옵션은 시드 URL을 쿼리하여 로드한 페이지의 하이퍼링크입니다. 두 번째 단계는 이 지점에서 자체적으로 다른 경로를 식별하고 선택하도록 크롤러를 프로그래밍하는 것입니다. 이 시점에서 봇은 어디에서 시작하고 어디로 가야 하는지 알고 있습니다.

3. 대기열

이제 크롤러가 웹사이트의 깊숙한 곳으로 이동하고 추출할 데이터가 있는 페이지에 도달하는 방법을 알았으므로 다음 단계는 이러한 모든 대상 페이지를 리포지토리로 컴파일하여 크롤링할 URL을 선택할 수 있도록 하는 것입니다. 이 작업이 완료되면 크롤러가 저장소에서 URL을 가져옵니다. 이 페이지를 로컬 또는 클라우드 기반 저장 공간에 HTML 파일로 저장합니다. 최종 스크래핑은 이 HTML 파일 저장소에서 발생합니다.

4. 데이터 추출

크롤러가 스크랩해야 하는 모든 페이지를 저장했으므로 이제 이 페이지에서 필요한 데이터 요소만 추출해야 합니다. 사용되는 스키마는 요구 사항에 따라 달라집니다. 이제 크롤러가 이러한 HTML 파일에서 관련 데이터 요소만 선택하고 나머지는 무시하도록 지시할 때입니다. 크롤러는 HTML 태그 또는 데이터 포인트와 연결된 클래스 이름을 기반으로 데이터 포인트를 식별하도록 가르칠 수 있습니다.

5. 중복 제거 및 정리

중복 제거는 추출된 데이터에서 중복 가능성을 제거하기 위해 추출된 레코드에서 수행되는 프로세스입니다. 이를 위해서는 중복 레코드를 찾아 제거하여 데이터를 간결하게 만들 수 있는 별도의 시스템이 필요합니다. 데이터에 노이즈가 있을 수도 있으므로 청소해야 합니다. 여기서 노이즈는 관련 데이터와 함께 스크랩된 원치 않는 HTML 태그 또는 텍스트를 나타냅니다.

6. 구조화

구조화는 적절하고 기계가 읽을 수 있는 구문을 제공하여 데이터를 데이터베이스 및 분석 시스템과 호환되도록 만드는 것입니다. 이것은 데이터 추출의 최종 프로세스이며 이를 게시하면 데이터를 전달할 준비가 됩니다. 구조화가 완료되면 데이터를 데이터베이스로 가져오거나 분석 시스템에 연결하여 데이터를 사용할 수 있습니다.

웹 데이터 추출의 모범 사례

강력한 통찰력을 얻기 위한 훌륭한 도구인 웹 데이터 추출은 경쟁이 치열한 시장에서 비즈니스에 필수적입니다. 가장 강력한 것이 그렇듯이 웹 스크래핑은 책임감 있게 사용해야 합니다. 다음은 웹사이트를 스크랩할 때 따라야 하는 모범 사례 모음입니다.

1. robots.txt를 존중합니다.

데이터를 추출하려는 웹사이트의 Robots.txt 파일을 항상 확인해야 합니다. 웹사이트는 robots.txt 파일에서 봇이 사이트와 상호작용하는 방식에 대한 규칙을 설정합니다. 일부 사이트는 로봇 파일에서 크롤러 액세스를 완전히 차단하기도 합니다. 크롤링을 허용하지 않는 사이트에서 데이터를 추출하는 것은 법적 결과를 초래할 수 있으므로 피해야 합니다. 전면적인 차단을 제외하고 모든 사이트는 robots.txt에 사이트의 올바른 행동에 대한 규칙을 설정했을 것입니다. 대상 사이트에서 데이터를 추출하는 동안 이러한 규칙을 따라야 합니다.

2. 서버를 너무 자주 공격하지 마십시오.

로드가 매우 높으면 웹 서버가 다운타임에 취약합니다. 인간 사용자와 마찬가지로 봇도 웹사이트 서버에 부하를 추가할 수 있습니다. 로드가 특정 제한을 초과하면 서버가 느려지거나 충돌하여 웹 사이트가 사용자에게 응답하지 않을 수 있습니다. 이는 해당 사이트의 전체 목적을 무시하는 웹사이트 방문자에게 나쁜 사용자 경험을 제공합니다. 웹사이트에서는 사람 방문자가 봇보다 우선 순위가 더 높다는 점에 유의해야 합니다. 이러한 문제를 방지하려면 적절한 간격으로 대상 사이트에 도달하도록 크롤러를 설정하고 병렬 요청 수를 제한해야 합니다. 이것은 웹사이트에 실제로 있어야 할 숨을 쉴 수 있는 공간을 줄 것입니다.

3. 비수기 시간에 긁기

사람과 봇의 높은 트래픽으로 인해 대상 웹사이트가 느려지지 않도록 합니다. 사용량이 적은 시간에 실행되도록 웹 크롤링 작업을 예약하는 것이 좋습니다. 사이트의 사용량이 적은 시간은 사이트 트래픽의 대부분이 발생한 위치의 지리적 위치에 따라 결정할 수 있습니다. 사용량이 적은 시간에 스크랩하면 웹사이트 서버에 과부하가 걸리는 것을 방지할 수 있습니다. 이것은 또한 이 시간 동안 서버가 더 빠르게 응답하므로 데이터 추출 프로세스의 속도에 긍정적인 영향을 미칩니다.

4. 스크랩한 데이터를 책임감 있게 사용

웹에서 데이터를 추출하는 것은 중요한 비즈니스 프로세스가 되었습니다. 그러나 이것이 인터넷의 웹사이트에서 추출한 데이터를 소유한다는 의미는 아닙니다. 웹사이트 스크랩의 동의 없이 데이터를 다른 곳에 게시하는 것은 비윤리적인 것으로 간주되어 저작권법을 위반할 수 있습니다. 대상 웹사이트의 정책에 따라 책임감 있게 데이터를 사용하는 것은 웹에서 데이터를 추출하는 동안 연습해야 하는 것입니다.

신뢰할 수 있는 출처 찾기

1. 깨진 링크가 너무 많은 사이트 피하기

링크는 인터넷의 연결 조직과 같습니다. 끊어진 링크가 너무 많은 웹 사이트는 웹 데이터 추출 프로젝트에서 끔찍한 선택입니다. 이는 사이트 유지 관리가 제대로 이루어지지 않았음을 나타내는 지표이며 이러한 사이트를 크롤링하는 것은 좋은 경험이 아닙니다. 예를 들어, 에칭 프로세스 중에 끊어진 링크가 발생하면 스크래핑 설정이 중단될 수 있습니다. 이는 결국 데이터 품질을 손상시킬 수 있으며, 이는 데이터 프로젝트에 대해 진지한 사람이라면 누구에게나 결정적인 문제가 될 것입니다. 유사한 데이터와 더 나은 하우스키핑을 제공하는 다른 소스 웹사이트를 사용하는 것이 좋습니다.

2. 매우 역동적인 코딩 방식을 사용하는 사이트 피하기

이것이 항상 선택 사항이 아닐 수도 있습니다. 그러나 안정적인 크롤링 작업을 실행하려면 복잡하고 동적인 사이트를 피하는 것이 좋습니다. 동적 사이트는 데이터를 추출하기 어렵고 자주 변경되기 때문입니다. 유지 관리가 큰 병목 현상이 될 수 있습니다. 웹 크롤링과 관련하여 더 적은 수의 복잡한 사이트를 찾는 것이 항상 더 좋습니다.

3. 데이터의 품질과 신선도

데이터의 품질과 신선도는 데이터 추출 소스를 선택할 때 가장 중요한 기준 중 하나여야 합니다. 수집한 데이터는 최신 상태여야 하며 현재 기간과 관련이 있어야 사용이 가능합니다. 데이터 추출 프로젝트의 소스를 선택할 때 항상 최신 관련 데이터로 자주 업데이트되는 사이트를 찾으십시오. 사이트의 소스 코드에서 마지막 수정 날짜를 확인하여 데이터가 얼마나 최신인지 알 수 있습니다.

웹 크롤링의 법적 측면

웹 데이터 추출은 때때로 개념에 익숙하지 않은 사람들이 흐릿한 눈으로 볼 수 있습니다. 공기를 정화하기 위해 웹 스크래핑/크롤링은 비윤리적이거나 불법적인 활동이 아닙니다. 크롤러 봇이 웹사이트에서 정보를 가져오는 방식은 웹페이지의 콘텐츠를 소비하는 방문자와 다르지 않습니다. 예를 들어 Google 검색은 웹 크롤링을 실행하고 Google이 원격으로 불법적인 일을 하고 있다고 비난하는 사람을 보지 못했습니다. 그러나 웹사이트를 스크랩할 때 따라야 할 몇 가지 기본 규칙이 있습니다. 이 규칙을 따르고 인터넷에서 좋은 봇으로 작동한다면 불법적인 일을 하는 것이 아닙니다. 따라야 할 규칙은 다음과 같습니다.

1.   대상 사이트의 robots.txt 파일을 존중합니다.
2.   TOS 페이지를 준수하고 있는지 확인하십시오.
3.   사이트의 사전 허가 없이 온라인 또는 오프라인 다른 곳에서 데이터를 복제하지 마십시오.

웹 사이트를 크롤링하는 동안 이러한 규칙을 따르면 완전히 안전 지대에 있게 됩니다.

결론

여기에서는 웹 데이터로 이동할 수 있는 다양한 경로, 모범 사례와 같은 웹 데이터 추출의 중요한 측면을 다뤘습니다. 다양한 비즈니스 애플리케이션 및 프로세스의 법적 측면. 비즈니스 세계가 데이터 중심 운영 모델로 빠르게 이동하고 있기 때문입니다. 데이터 요구 사항을 평가하고 웹에서 관련 데이터 추출을 시작하여 비즈니스 효율성을 개선하고 수익을 높일 때입니다. 이 가이드는 여행 중에 막힐 경우에 도움이 될 것입니다.