Ghidul suprem pentru extragerea datelor web

Extragerea datelor web (cunoscută și sub numele de web scraping, web harvesting, screen scraping etc.) este o tehnică de extragere a unor cantități mari de date de pe site-uri web de pe internet. Datele disponibile pe site-uri web nu pot fi descărcate cu ușurință și pot fi accesate numai folosind un browser web. Cu toate acestea, web-ul este cel mai mare depozit de date deschise și aceste date au crescut cu ritmuri exponențiale de la începutul internetului.

Datele web sunt de mare folos portalurilor de comerț electronic, companiilor media, firmelor de cercetare, oamenilor de știință ai datelor, guvernului și pot chiar ajuta industria sănătății cu cercetări în desfășurare și să facă predicții privind răspândirea bolilor.

Luați în considerare datele disponibile pe site-uri de anunturi, portaluri imobiliare, rețele sociale, site-uri de retail și site-uri de cumpărături online etc. fiind ușor disponibile într-un format structurat, gata de analizat. Majoritatea acestor site-uri nu oferă funcționalitatea de a-și salva datele într-un spațiu de stocare local sau în cloud. Unele site-uri oferă API-uri, dar de obicei vin cu restricții și nu sunt suficient de fiabile. Deși este posibil din punct de vedere tehnic să copiați și să lipiți date de pe un site web în stocarea dvs. locală, acest lucru este incomod și nu poate fi discutat când vine vorba de cazuri practice de utilizare pentru companii.

Web scraping vă ajută să faceți acest lucru într-un mod automat și o face mult mai eficient și mai precis. O configurație de web scraping interacționează cu site-urile web într-un mod similar cu un browser web, dar în loc să o afișeze pe un ecran, salvează datele într-un sistem de stocare.

Aplicații de extragere a datelor web

1. Inteligență privind prețurile

Inteligența prețurilor este o aplicație care câștigă popularitate pe zi ce trece, având în vedere înăsprirea concurenței în spațiul online. Portalurile de comerț electronic urmăresc mereu concurenții lor folosind crawling-ul web pentru a avea date de prețuri în timp real de la ei și pentru a-și ajusta propriile cataloage cu prețuri competitive. Acest lucru se realizează prin implementarea crawlerelor web programate pentru a extrage detalii despre produs, cum ar fi numele produsului, prețul, varianta și așa mai departe. Aceste date sunt conectate într-un sistem automat care atribuie prețuri ideale pentru fiecare produs după analiza prețurilor concurenților.

Inteligența privind prețurile este utilizată și în cazurile în care este nevoie de consecvență în stabilirea prețurilor în diferite versiuni ale aceluiași portal. Capacitatea tehnicilor de crawling pe web de a extrage prețuri în timp real face ca astfel de aplicații să devină realitate.

2. Catalogarea

Portalurile de comerț electronic au de obicei un număr mare de listări de produse. Nu este ușor să actualizați și să mențineți un catalog atât de mare. Acesta este motivul pentru care multe companii depind de serviciile de extragere a datelor web pentru a colecta datele necesare pentru actualizarea cataloagelor lor. Acest lucru îi ajută să descopere noi categorii de care nu au fost la curent sau să actualizeze cataloagele existente cu noi descrieri de produse, imagini sau videoclipuri.

3. Cercetare de piata

Cercetarea de piață este incompletă, cu excepția cazului în care cantitatea de date pe care o aveți la dispoziție este uriașă. Având în vedere limitările metodelor tradiționale de achiziție a datelor și având în vedere volumul de date relevante disponibile pe web, extragerea datelor web este de departe cea mai ușoară modalitate de a colecta datele necesare pentru cercetarea de piață. Trecerea afacerilor de la magazinele de cărămidă și mortar la spații online a făcut, de asemenea, datele web o resursă mai bună pentru cercetarea pieței.

4. Analiza sentimentelor

Analiza sentimentelor necesită date extrase de pe site-uri web unde oamenii își împărtășesc recenziile, opiniile sau reclamațiile despre servicii, produse, filme, muzică sau orice altă ofertă axată pe consumatori. Extragerea acestui conținut generat de utilizatori ar fi primul pas în orice proiect de analiză a sentimentelor, iar web scraping servește eficient scopului.

5. Analiza concurenței

Posibilitatea de a monitoriza concurența nu a fost niciodată atât de accesibilă până când au apărut tehnologiile web scraping. Prin implementarea web spiders, acum este ușor să monitorizați îndeaproape activitățile concurenților dvs., cum ar fi promoțiile pe care le desfășoară, activitatea pe rețelele sociale, strategiile de marketing, comunicatele de presă, cataloagele etc., pentru a avea mâna de sus în competiție. Crawl-urile aproape în timp real îl duc mai departe și oferă companiilor date în timp real ale concurenților.

6. Agregarea conținutului

Site-urile media au nevoie de acces instantaneu la știri de ultimă oră și alte informații de tendințe de pe web în mod continuu. A fi rapid în raportarea știrilor este un deal pentru aceste companii. Crawling-ul web face posibilă monitorizarea sau extragerea datelor de pe portaluri de știri populare, forumuri sau site-uri similare pentru subiecte în tendințe sau cuvinte cheie pe care doriți să le monitorizați. Pentru acest caz de utilizare este utilizată accesarea cu crawlere web cu latență scăzută, deoarece viteza de actualizare ar trebui să fie foarte mare.

7. Monitorizarea mărcii

Fiecare brand înțelege acum importanța concentrării clienților asupra creșterii afacerii. Ar fi în interesul lor să aibă o reputație curată pentru marca lor dacă doresc să supraviețuiască pe această piață competitivă. Majoritatea companiilor folosesc acum soluții de crawling pe web pentru a monitoriza forumurile populare, recenziile de pe site-urile de comerț electronic și platformele de rețele sociale pentru mențiunile mărcii și ale produselor lor. Acest lucru, la rândul său, îi poate ajuta să rămână la curent cu vocea clientului și să remedieze problemele care ar putea ruina reputația mărcii cel mai devreme. Nu există nicio îndoială că o afacere axată pe client va crește în graficul de creștere.

Diferite abordări ale extragerii datelor web

Unele companii funcționează exclusiv pe baza datelor, altele le folosesc pentru business intelligence, analiza concurenților și cercetarea pieței, printre alte nenumărate cazuri de utilizare. Cu toate acestea, extragerea unor cantități masive de date de pe web este încă un obstacol major pentru multe companii, cu atât mai mult pentru că acestea nu merg pe calea optimă. Iată o prezentare detaliată a diferitelor moduri prin care puteți extrage date de pe web.

1. DaaS

Externalizarea proiectului dvs. de extragere a datelor web către un furnizor DaaS este de departe cea mai bună modalitate de a extrage date de pe web. Când depinzi de un furnizor de date, eliberat complet de responsabilitatea instalării crawler-ului, întreținerii și inspecției calității datelor extrase. Deoarece companiile DaaS ar avea expertiza și infrastructura necesare pentru extragerea lină și fără întreruperi a datelor, puteți beneficia de serviciile lor la un cost mult mai mic decât ceea ce ați suporta făcând-o singur.

Să oferi furnizorului DaaS cerințele tale exacte este tot ce trebuie să faci și fii sigur. Ar trebui să trimiteți detalii precum punctele de date, site-urile web sursă, frecvența accesării cu crawlere, formatul datelor și metodele de livrare. Cu DaaS, obțineți datele exact așa cum doriți și vă puteți concentra mai degrabă pe utilizarea datelor pentru a îmbunătăți rezultatele afacerii dvs., care ar trebui să fie în mod ideal prioritatea dvs. Deoarece au experiență în scraping și posedă cunoștințe de domeniu pentru a obține datele în mod eficient și la scară, alegerea unui furnizor DaaS este opțiunea potrivită dacă cerințele dvs. sunt mari și recurente.

Unul dintre cele mai mari beneficii ale externalizării este asigurarea calității datelor. Deoarece web-ul este de natură foarte dinamică, extragerea datelor necesită monitorizare și întreținere constantă pentru a funcționa fără probleme. Serviciile de extragere a datelor web abordează toate aceste provocări și oferă date fără zgomot de înaltă calitate.

Un alt avantaj al folosirii unui serviciu de extragere a datelor este personalizarea și flexibilitatea. Deoarece aceste servicii sunt destinate întreprinderilor, oferta este complet personalizabilă în funcție de cerințele dumneavoastră specifice.

Pro:

• Complet personalizabil pentru cerințele dvs
• Preia completă proprietatea asupra procesului
• Verificări de calitate pentru a asigura date de înaltă calitate
• Poate gestiona site-uri web dinamice și complicate
• Mai mult timp pentru a vă concentra pe afacerea dvs. de bază

Contra:

• Ar putea fi nevoit să încheie un contract pe termen lung
• Puțin mai costisitoare decât instrumentele de bricolaj

2. Extragerea datelor interne

Puteți utiliza extragerea internă a datelor dacă compania dvs. este bogată din punct de vedere tehnic. Web scraping este un proces tehnic de nișă și necesită o echipă de programatori calificați care să codifice crawler-ul, să-l implementeze pe servere, să depaneze, să monitorizeze și să facă post-procesarea datelor extrase. În afară de o echipă, veți avea nevoie și de o infrastructură de vârf pentru a rula joburile de crawling.

Menținerea configurației interne de crawling poate fi o provocare mai mare decât construirea acesteia. Crawlerele web tind să fie foarte fragile. Ei scapă de echilibru cu mici modificări sau actualizări pe site-urile web țintă. Ar trebui să configurați un sistem de monitorizare pentru a ști când ceva nu merge bine cu sarcina de crawling, astfel încât să poată fi remediat pentru a evita pierderea de date. Va trebui să dedicați timp și muncă întreținerii configurației interne de crawling.

În afară de aceasta, complexitatea asociată cu crearea unei configurații interne de accesare cu crawlere ar crește semnificativ dacă numărul de site-uri web pe care trebuie să le accesați cu crawlere este mare sau site-urile țintă folosesc practici de codare dinamică. O configurație internă de crawling ar afecta, de asemenea, concentrarea și ar dilua rezultatele, deoarece web scraping în sine este ceva care necesită specializare. Dacă nu sunteți precaut, vă poate scăpa cu ușurință resursele și poate provoca frecări în fluxul de lucru operațional.

Pro:

• Proprietate totală și control asupra procesului
• Ideal pentru cerințe mai simple

Contra:

• Întreținerea crawlerelor este o durere de cap
• Cost crescut
• Angajarea, formarea și gestionarea unei echipe pot fi agitate
• S-ar putea să obțină resursele companiei
• Ar putea afecta focalizarea centrală a organizației
• Infrastructura este costisitoare

3. Soluții specifice verticale

Unii furnizori de date se adresează doar unei anumite sectoare ale industriei. Soluțiile de extragere a datelor specifice verticale sunt excelente dacă ați putea găsi una care să se adreseze domeniului pe care îl vizați și să acopere toate punctele de date necesare. Avantajul de a alege o soluție specifică verticală este exhaustivitatea datelor pe care le-ați obține. Deoarece aceste soluții se adresează unui singur domeniu specific, expertiza lor în acel domeniu ar fi foarte mare.

Schema de seturi de date pe care le-ați obține din soluțiile de extracție a datelor specifice verticale sunt de obicei fixe și nu vor fi personalizabile. Proiectul dvs. de date va fi limitat la punctele de date furnizate de astfel de soluții, dar acesta poate fi sau nu un deal-breaker, în funcție de cerințele dumneavoastră. Aceste soluții vă oferă de obicei seturi de date care sunt deja extrase și sunt gata de utilizare. Un bun exemplu de soluție de extragere a datelor cu specific vertical este JobsPikr, care este o soluție de date pentru lista de locuri de muncă care extrage date direct de pe paginile de carieră ale site-urilor web ale companiilor din întreaga lume.

Pro:

• Date complete din industrie
• Acces mai rapid la date
• Nu este nevoie să vă ocupați de aspectele complicate ale extracției

Contra:

• Lipsa opțiunilor de personalizare
• Datele nu sunt exclusive

4. Instrumente de extragere a datelor DIY

Dacă nu aveți bugetul necesar pentru a crea o configurație internă de crawling sau pentru a externaliza procesul de extragere a datelor către un furnizor, rămâneți cu instrumente DIY. Aceste instrumente sunt ușor de învățat și oferă adesea o interfață punct și clic pentru a face extragerea datelor mai simplă decât v-ați putea imagina vreodată. Aceste instrumente sunt o alegere ideală dacă abia începeți fără buget pentru achiziția de date. Instrumentele de răzuire a web bricolaj au de obicei prețuri foarte mici și unele sunt chiar și gratuite.

Cu toate acestea, există dezavantaje serioase la utilizarea unui instrument DIY pentru a extrage date de pe web. Deoarece aceste instrumente nu ar fi capabile să gestioneze site-uri web complexe, ele sunt foarte limitate în ceea ce privește funcționalitatea, scalarea și eficiența extragerii datelor. Întreținerea va fi, de asemenea, o provocare cu instrumentele de bricolaj, deoarece acestea sunt realizate rigid și mai puțin flexibile. Va trebui să vă asigurați că instrumentul funcționează și chiar să faceți modificări din când în când.

Singura parte bună este că nu este nevoie de multă expertiză tehnică pentru a configura și utiliza astfel de instrumente, care ar putea fi potrivite pentru tine dacă nu ești o persoană tehnică. Deoarece soluția este gata, veți economisi și costurile asociate cu construirea propriei infrastructuri pentru răzuire. Cu dezavantajele deoparte, instrumentele DIY pot satisface cerințele de date simple și la scară mică.

Pro:

• Control deplin asupra procesului
• Soluție prefabricată
• Puteți beneficia de asistență pentru instrumente
• Mai ușor de configurat și utilizat

Contra:

• Devin depășiți des
• Mai mult zgomot în date
• Mai puține opțiuni de personalizare
• Curba de învățare poate fi mare
• Întreruperea fluxului de date în cazul modificărilor structurale

Cum funcționează extragerea datelor web

Unele metode și tehnologii diferite pot fi utilizate pentru a crea un crawler și pentru a extrage date de pe web.

1. Sămânța

O adresă URL de bază este locul unde începe totul. Un crawler și-ar începe călătoria de la adresa URL de bază și va începe să caute următoarea adresă URL din datele preluate de la început. Dacă crawler-ul este programat să traverseze întregul site web, adresa URL de bază ar fi aceeași cu rădăcina domeniului. Adresa URL de bază este programată în crawler la momentul configurării și va rămâne aceeași pe tot parcursul procesului de extracție.

2. Stabilirea direcțiilor

Odată ce crawler-ul preia adresa URL de bază, ar avea diferite opțiuni pentru a continua. Aceste opțiuni ar fi hyperlinkuri pe pagina pe care tocmai a încărcat-o prin interogarea adresei URL de bază. Al doilea pas este să programați crawler-ul pentru a identifica și a lua singur rute diferite din acest punct. În acest moment, botul știe de unde să înceapă și de unde să meargă de acolo.

3. Starea la coadă

Acum că crawler-ul știe cum să pătrundă în profunzimile unui site web și să ajungă la paginile în care se află datele de extras, următorul pas este să compilați toate aceste pagini de destinație într-un depozit pe care să-l poată alege adresele URL de accesat cu crawlere. Odată ce aceasta este finalizată, crawler-ul preia adresele URL din depozit. Salvează aceste pagini ca fișiere HTML pe un spațiu de stocare local sau bazat pe cloud. Scrapingul final are loc la acest depozit de fișiere HTML.

4. Extragerea datelor

Acum că crawler-ul a salvat toate paginile care trebuie să fie răzuite, este timpul să extrageți doar punctele de date necesare din aceste pagini. Schema folosită va fi conform cerințelor dvs. Acum este momentul să instruiți crawler-ul să aleagă numai punctele de date relevante din aceste fișiere HTML și să ignore restul. Crawler-ul poate fi învățat să identifice punctele de date pe baza etichetelor HTML sau a numelor de clasă asociate cu punctele de date.

5. Deduplicarea și curățarea

Deduplicarea este un proces efectuat pe înregistrările extrase pentru a elimina șansele de duplicare a datelor extrase. Acest lucru va necesita un sistem separat care poate căuta înregistrări duplicate și le poate elimina pentru a face datele concise. Datele ar putea avea, de asemenea, zgomot, care trebuie și el curățat. Zgomotul aici se referă la etichete HTML nedorite sau text care au fost răzuite împreună cu datele relevante.

6. Structurare

Structurarea este ceea ce face datele compatibile cu bazele de date și sistemele de analiză, oferindu-le o sintaxă adecvată, care poate fi citită de mașină. Acesta este procesul final de extragere a datelor și postează acest lucru, datele sunt gata pentru livrare. Odată finalizată structurarea, datele sunt gata pentru a fi consumate fie importându-le într-o bază de date, fie conectându-le într-un sistem de analiză.

Cele mai bune practici în extragerea datelor web

Fiind un instrument excelent pentru obținerea de informații puternice, extragerea datelor web a devenit imperativă pentru companii pe această piață competitivă. Așa cum este cazul celor mai puternice lucruri, web scraping trebuie folosit în mod responsabil. Iată o compilație a celor mai bune practici pe care trebuie să le urmați atunci când răzuiți site-uri web.

1. Respectați robots.txt

Ar trebui să verificați întotdeauna fișierul Robots.txt al unui site web din care intenționați să extrageți date. Site-urile web stabilesc reguli cu privire la modul în care roboții ar trebui să interacționeze cu site-ul în fișierul lor robots.txt. Unele site-uri chiar blochează complet accesul crawlerelor în fișierul lor roboți. Extragerea datelor de pe site-uri care nu permit accesarea cu crawlere poate duce la ramificații legale și ar trebui evitată. În afară de blocarea totală, fiecare site ar fi stabilit reguli de comportament bun pe site-ul său în robots.txt. Sunteți obligat să respectați aceste reguli în timp ce extrageți date de pe site-ul țintă.

2. Nu loviți serverele prea des

Serverele web sunt susceptibile de perioade de nefuncționare dacă sarcina este foarte mare. La fel ca utilizatorii umani, boții pot adăuga încărcare serverului site-ului. Dacă încărcarea depășește o anumită limită, serverul poate încetini sau se poate prăbuși, făcând site-ul web să nu răspundă utilizatorilor. Acest lucru creează o experiență de utilizator proastă pentru vizitatorii umani de pe site, care sfidează întregul scop al site-ului respectiv. Trebuie remarcat faptul că vizitatorii umani au o prioritate mai mare pentru site decât roboții. Pentru a evita astfel de probleme, ar trebui să setați crawler-ul să acceseze site-ul țintă la un interval rezonabil și să limitați numărul de solicitări paralele. Acest lucru va oferi site-ului un spațiu de respirație pe care într-adevăr ar trebui să îl aibă.

3. Răzuiți în timpul orelor de vârf

Pentru a vă asigura că site-ul țintă nu încetinește din cauza traficului mare de la oameni și roboți. Este mai bine să vă programați sarcinile de accesare cu crawlere pe web să ruleze în orele de vârf. Orele de vârf ale site-ului pot fi determinate de geolocalizarea de unde provine majoritatea traficului site-ului. Puteți evita o posibilă supraîncărcare pe serverele site-ului web prin scraping în timpul orelor de vârf. Acest lucru va avea, de asemenea, un efect pozitiv asupra vitezei procesului de extragere a datelor, deoarece serverul va răspunde mai rapid în acest timp.

4. Folosiți datele răzuite în mod responsabil

Extragerea datelor de pe web a devenit un proces important de afaceri. Cu toate acestea, acest lucru nu înseamnă că dețineți datele pe care le-ați extras de pe un site web de pe internet. Publicarea datelor în altă parte fără consimțământul site-ului web scraping considerată neetică și ați putea încălca legile privind drepturile de autor. Utilizarea datelor în mod responsabil și în conformitate cu politicile site-ului țintă este ceva pe care ar trebui să-l exersați în timp ce extrageți date de pe web.

Găsirea surselor de încredere

1. Evita site-urile cu prea multe link-uri sparte

Legăturile sunt ca țesutul de conectare al internetului. Un site web care are prea multe link-uri întrerupte este o alegere teribilă pentru un proiect de extragere a datelor web. Acesta este un indicator al întreținerii proaste a site-ului și accesarea cu crawlere a unui astfel de site nu va fi o experiență minunată pentru tine. În primul rând, o configurație de răzuire se poate opri dacă întâlnește o legătură întreruptă în timpul procesului de gravare. Acest lucru ar afecta în cele din urmă calitatea datelor, ceea ce ar trebui să fie un deal-breaker pentru oricine serios în ceea ce privește proiectul de date. Este mai bine cu un site web sursă diferit, care are date similare și o întreținere mai bună.

2. Evitați site-urile cu practici de codare foarte dinamice

Aceasta ar putea să nu fie întotdeauna o opțiune; cu toate acestea, este mai bine să evitați site-urile cu practici complexe și dinamice pentru a rula o lucrare de crawling stabilă. Deoarece site-urile dinamice sunt dificil de extras de date și modificate frecvent. Întreținerea ar putea deveni un blocaj uriaș. Este întotdeauna mai bine să găsiți mai puține site-uri complexe când vine vorba de accesarea cu crawlere pe web.

3. Calitatea și prospețimea datelor

Calitatea și prospețimea datelor trebuie să fie unul dintre criteriile dvs. cele mai importante atunci când alegeți sursele pentru extragerea datelor. Datele pe care le achiziționați ar trebui să fie actuale și relevante pentru perioada de timp curentă pentru ca acestea să fie de orice folos. Căutați întotdeauna site-uri actualizate frecvent cu date proaspete și relevante atunci când selectați sursele pentru proiectul dvs. de extragere a datelor. Puteți verifica data ultimei modificări în codul sursă al site-ului pentru a vă face o idee despre cât de proaspete sunt datele.

Aspecte legale ale accesării cu crawlere web

Extragerea datelor de pe web este văzută uneori cu un ochi întunecat de persoanele care nu sunt foarte familiarizate cu conceptul. Pentru a curăța aerul, răzuirea/crawlingul web nu este o activitate lipsită de etică sau ilegală. Modul în care un robot cu crawler preia informații de pe un site web nu este diferit de un vizitator uman care consumă conținutul unei pagini web. Căutarea Google, de exemplu, rulează cu crawlere pe web și nu vedem pe nimeni care să acuze Google că a făcut ceva chiar și pe departe ilegal. Cu toate acestea, există câteva reguli de bază pe care ar trebui să le urmați atunci când răzuiți site-uri web. Dacă urmați aceste reguli și operați ca un robot bun pe internet, nu faceți nimic ilegal. Iată regulile de urmat:

1.   Respectați fișierul robots.txt al site-ului țintă
2.   Asigurați-vă că respectați pagina TOS
3.   Nu reproduceți datele în altă parte, online sau offline, fără permisiunea prealabilă a site-ului

Dacă urmați aceste reguli în timp ce accesați cu crawlere un site web, vă aflați complet în zona de siguranță.

Concluzie

Am acoperit aici aspectele importante ale extragerii datelor web, cum ar fi diferitele rute pe care le puteți urma către datele web, cele mai bune practici. Diverse aplicații de afaceri și aspectele legale ale procesului. Pe măsură ce lumea afacerilor se îndreaptă rapid către un model operațional centrat pe date. Este timpul să vă evaluați cerințele de date și să începeți să extrageți date relevante de pe web pentru a vă îmbunătăți eficiența afacerii și pentru a crește veniturile. Acest ghid ar trebui să vă ajute să începeți în cazul în care rămâneți blocat în timpul călătoriei.