Data Scraping คืออะไร และใช้เพื่ออะไร

การขูดข้อมูลคืออะไร – ภาพรวม

การขูดข้อมูล บางครั้งเรียกว่าการขูดเว็บ เป็นกระบวนการดึงข้อมูลจากเว็บไซต์ เทคนิคนี้ดำเนินการโดย:

• การใช้ซอฟต์แวร์จำลองการท่องเว็บของมนุษย์เพื่อรวบรวมข้อมูลเฉพาะจากเว็บไซต์ต่างๆ
• ดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากแหล่งเหล่านี้
• จากนั้นจึงรวบรวมให้อยู่ในรูปแบบที่มีโครงสร้าง เช่น สเปรดชีตหรือฐานข้อมูล

ตอนนี้คุณต้องเข้าใจแล้วว่าการขูดข้อมูลคืออะไร โดยพื้นฐานแล้ว การขูดข้อมูลใช้เพื่อรวบรวมข้อมูลจำนวนมากจากหน้าเว็บที่ไม่มีลิงก์ดาวน์โหลดโดยตรง ช่วยอำนวยความสะดวกในการแปลงข้อมูลเว็บที่ไม่มีโครงสร้างให้เป็นสถานะที่มีโครงสร้างพร้อมสำหรับการวิเคราะห์และบูรณาการเข้ากับโครงการหรือระบบ

ประเภทของเทคโนโลยีการขูดข้อมูล

เทคโนโลยีการขูดข้อมูลมีความแตกต่างกันไป โดยแต่ละเทคโนโลยีตอบสนองความต้องการและความซับซ้อนที่หลากหลาย โดยทั่วไปแล้ว เทคโนโลยีเหล่านี้ได้แก่:

• โปรแกรมรวบรวมข้อมูลเว็บ: บอทอัตโนมัติที่เรียกดูเว็บอย่างเป็นระบบเพื่อดึงข้อมูลจากเว็บไซต์
• ตัวแยกวิเคราะห์ HTML: พวกเขาตีความและวิเคราะห์โครงสร้างของโค้ด HTML เพื่อดึงเนื้อหาที่ต้องการ
• การแยก API: ใช้ Application Programming Interfaces (API) ที่เจ้าของข้อมูลมอบให้เพื่อการดึงข้อมูลที่มีโครงสร้างและมีจริยธรรมมากขึ้น
• เครื่องมืออัตโนมัติของเบราว์เซอร์: เช่น Selenium จำลองการโต้ตอบของผู้ใช้เพื่อขูดข้อมูลที่ต้องใช้การนำทางหรือการโต้ตอบ
• ซอฟต์แวร์ขูดข้อมูล: โปรแกรมเฉพาะที่ออกแบบมาสำหรับผู้ใช้เพื่อดำเนินการแยกข้อมูลโดยไม่ต้องมีความรู้ด้านการเขียนโปรแกรมที่กว้างขวาง

API กับการขูดข้อมูลด้วยตนเอง: ข้อดีข้อเสีย

เมื่อเลือกระหว่างการรวม API และการขูดด้วยตนเอง ควรคำนึงถึงข้อดีและข้อเสียตามลำดับ:

API:

ข้อดี :

• การส่งข้อมูลที่มีโครงสร้าง
• เชื่อถือได้มากขึ้นและมีแนวโน้มที่จะแตกหักน้อยลง
• โดยทั่วไปจะเร็วกว่าและต้องการการบำรุงรักษาน้อยกว่า
• มักจะมีคุณลักษณะการจำกัดอัตราเพื่อป้องกันเซิร์ฟเวอร์โอเวอร์โหลด

จุดด้อย:

• อาจมีอัตราจำกัดหรือต้องชำระเงิน
• สามารถให้การเข้าถึงข้อมูลได้อย่างจำกัดเมื่อเทียบกับสิ่งที่มีอยู่บนหน้าเว็บ

การขูดด้วยตนเอง:

ข้อดี:

• สามารถดึงข้อมูลที่ไม่สามารถใช้งานได้ผ่าน API
• ให้ความยืดหยุ่นในวิธีการขูดและการเลือกข้อมูล

จุดด้อย:

• มีแนวโน้มที่จะแตกหักด้วยการอัปเดตเว็บไซต์
• อาจมีความซับซ้อนทางกฎหมายได้ขึ้นอยู่กับข้อกำหนดในการให้บริการของเว็บไซต์
• อาจต้องใช้ทรัพยากรมากขึ้นและช้าลง

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการขูดข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ

• เคารพไฟล์ robots.txt เพื่อให้เป็นไปตามข้อกำหนดในการให้บริการของเว็บไซต์
• ใช้การหน่วงเวลาระหว่างคำขอเพื่อหลีกเลี่ยงการล้นเซิร์ฟเวอร์เป้าหมาย
• ใช้สตริงตัวแทนผู้ใช้ที่สะท้อนถึงเบราว์เซอร์ที่ถูกต้องเพื่อลดการอุดตัน
• ตรวจสอบให้แน่ใจว่าการดึงข้อมูลเน้นและเกี่ยวข้อง แทนที่จะคัดแยกข้อมูลที่ไม่จำเป็น
• ตรวจสอบและปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างเว็บไซต์เป็นประจำ โดยรักษาประสิทธิภาพของกระบวนการขูดข้อมูล
• ใช้ตำแหน่งข้อมูล API เมื่อพร้อมใช้งาน เนื่องจากโดยทั่วไปแล้วปลายทางเหล่านี้มักนิยมใช้สำหรับการเข้าถึงข้อมูล
• จัดการกับข้อผิดพลาดได้อย่างสง่างาม โดยลองใหม่อีกครั้งสำหรับปัญหาชั่วคราวแต่ยังคงคำนึงถึงการเปลี่ยนแปลงแบบถาวร
• จัดเก็บข้อมูลที่คัดลอกมาอย่างมีความรับผิดชอบ โดยปฏิบัติตามกฎหมายความเป็นส่วนตัวและแนวปฏิบัติด้านจริยธรรม
• เพิ่มประสิทธิภาพโค้ดเพื่อประสิทธิภาพที่ดีขึ้น ลดทรัพยากรที่จำเป็นสำหรับงานขูดข้อมูล

ภาพรวมทางกฎหมายของการขูดข้อมูล

ความถูกต้องตามกฎหมายของการขูดข้อมูลเป็นปัญหาหลายแง่มุมที่ได้รับอิทธิพลจากเขตอำนาจศาล ข้อกำหนดของเว็บไซต์ และประเภทของข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ในสหรัฐอเมริกา พระราชบัญญัติการฉ้อโกงและการใช้คอมพิวเตอร์ในทางที่ผิด (CFAA) กำหนดกรอบทางกฎหมาย แต่การตีความนั้นแตกต่างกันไปในอดีต ความท้าทายทางกฎหมายมักขึ้นอยู่กับประเด็นต่างๆ เช่น การอนุญาตและการหลีกเลี่ยงอุปสรรคทางเทคนิค กฎการคุ้มครองข้อมูลทั่วไป (GDPR) ของสหภาพยุโรปได้เพิ่มอีกชั้นหนึ่ง โดยเน้นความยินยอมของผู้ใช้และการปกป้องข้อมูลส่วนบุคคล ธุรกิจต้องนำทาง:

• ข้อตกลงเงื่อนไขการให้บริการเว็บไซต์
• กฎเกณฑ์ของรัฐบาลกลางและรัฐ
• กฎระเบียบระหว่างประเทศ

เป็นสิ่งสำคัญสำหรับหน่วยงานที่เกี่ยวข้องกับการขูดข้อมูลเพื่อขอคำปรึกษาด้านกฎหมายเพื่อให้แน่ใจว่าปฏิบัติตามกฎหมายที่บังคับใช้ทั้งหมด

แอปพลิเคชันขูดข้อมูลในอุตสาหกรรมต่างๆ

• อีคอมเมิร์ซ: ผู้ค้าปลีกออนไลน์ใช้ประโยชน์จากการคัดลอกข้อมูลเพื่อติดตามราคาและสินค้าคงคลังของคู่แข่ง ทำให้พวกเขาสามารถปรับกลยุทธ์แบบเรียลไทม์เพื่อความได้เปรียบทางการแข่งขัน
• อสังหาริมทรัพย์: ด้วยการรื้อรายชื่ออสังหาริมทรัพย์ ผู้เชี่ยวชาญด้านอสังหาริมทรัพย์จะได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับแนวโน้มของตลาดและราคาเพื่อการตัดสินใจลงทุนที่ดีขึ้น
• การเงิน: สถาบันการเงินวิเคราะห์ข้อมูลตลาดที่คัดลอกมาจากแหล่งต่างๆ เพื่อแจ้งกลยุทธ์การซื้อขายหุ้นและการวิจัยทางเศรษฐกิจ
• การเดินทางและการต้อนรับ: บริษัทต่างๆ ขูดราคาและห้องว่างจากเว็บไซต์ท่องเที่ยวเพื่อกำหนดราคาเที่ยวบิน ที่พัก และแพ็คเกจแบบไดนามิก
• การดูแลสุขภาพ: นักวิจัยคัดลอกวรรณกรรมทางการแพทย์และฐานข้อมูลเพื่อสนับสนุนการพัฒนายาและติดตามการระบาดของโรค
• การสรรหาบุคลากร: การคัดลอกข้อมูลช่วยให้ผู้สรรหาระบุผู้สมัครที่มีศักยภาพและติดตามการเคลื่อนไหวของผู้มีความสามารถข้ามแพลตฟอร์ม
• การตลาด: นักการตลาดดึงข้อมูลผู้ใช้เพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมของผู้บริโภค ติดตามความรู้สึกของแบรนด์ และปรับแต่งแคมเปญการตลาด

เครื่องมือและเทคโนโลยีการขูด: การวิเคราะห์เปรียบเทียบ

การเปรียบเทียบเครื่องมือและเทคโนโลยีการขูดข้อมูล:

• Beautiful Soup: ไลบรารี Python สำหรับดึงข้อมูลจากไฟล์ HTML และ XML ช่วยให้การนำทาง การค้นหา และการปรับเปลี่ยนแผนผังการแยกวิเคราะห์ง่ายขึ้น
• Scrapy: กรอบงานโอเพ่นซอร์สและการทำงานร่วมกันที่เขียนด้วย Python ช่วยให้สามารถดึงข้อมูลขนาดใหญ่และเป็นที่รู้จักในด้านความสะดวกในการใช้งานและรวดเร็ว
• Octoparse: ซอฟต์แวร์เดสก์ท็อปแบบชี้และคลิกเพื่อการดึงข้อมูลจากเว็บไซต์อย่างง่ายดาย โดยไม่ต้องเขียนโค้ด
• ParseHub: เครื่องมือขูดภาพที่รองรับการดึงข้อมูลที่ซับซ้อน เหมาะสำหรับผู้ที่ไม่ใช่โปรแกรมเมอร์
• ซีลีเนียม: ในตอนแรกเป็นเครื่องมือทดสอบเว็บแอปพลิเคชัน ซีลีเนียมยังมีประสิทธิภาพในการคัดลอกข้อมูลที่ใช้ Javascript แบบไดนามิกอีกด้วย

เครื่องมือแต่ละอย่างมีจุดแข็งของตัวเอง ปรับสมดุลระหว่างความสะดวกในการใช้งานกับความซับซ้อนในการจัดการข้อมูล

การจัดการกับความท้าทาย: หลีกเลี่ยงการแบน IP และ Captchas

ในขณะที่มีส่วนร่วมในการขูดข้อมูล เราจะต้องหลีกเลี่ยงการแบน IP และ captcha ที่เว็บไซต์ใช้เพื่อยับยั้งการเข้าถึงอัตโนมัติ การวางแผนอย่างรอบคอบและการปฏิบัติอย่างมีจริยธรรมสามารถบรรเทาอุปสรรคเหล่านี้ได้:

• ใช้พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์หรือบริการหมุนเวียน IP เพื่อปกปิดกิจกรรมการคัดลอกและกระจายคำขอไปยังที่อยู่ IP ต่างๆ
• ใช้การควบคุมปริมาณคำขอเพื่อสะท้อนความเร็วในการเรียกดูของมนุษย์ ช่วยลดโอกาสที่จะกระตุ้นกลไกป้องกันการขูด
• จ้างบริการแก้ไข captcha เพียงเล็กน้อย อย่างไรก็ตาม ควรให้ความสำคัญต่อข้อกำหนดในการให้บริการของเว็บไซต์และความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้เสมอ
• พิจารณาการใช้เบราว์เซอร์ที่ไม่มีส่วนหัวที่สามารถแสดงผล JavaScript และโต้ตอบกับเว็บไซต์ได้คล้ายกับเบราว์เซอร์จริง ซึ่งมักจะหลบเลี่ยงการตรวจจับ

การปฏิบัติตามกลยุทธ์เหล่านี้สามารถลดความเสี่ยงที่จะถูกแบนหรือบล็อกในขณะที่ดึงข้อมูลได้อย่างมาก

จริยธรรมในการขูดข้อมูล: ข้อพิจารณาด้านความเป็นส่วนตัวและการใช้งานโดยชอบธรรม

เมื่อมีส่วนร่วมในการขูดข้อมูล ข้อพิจารณาด้านจริยธรรมเป็นสิ่งสำคัญยิ่ง บุคคลและองค์กรจะต้อง:

• เคารพกฎหมายความเป็นส่วนตัว เช่น GDPR หรือ CCPA เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลส่วนบุคคลได้รับการรวบรวมและใช้อย่างถูกกฎหมาย
• รับความยินยอมเมื่อจำเป็น โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับข้อมูลที่ละเอียดอ่อน
• ปฏิบัติตามข้อกำหนดในการให้บริการของเว็บไซต์ ซึ่งมักจะระบุข้อจำกัดการใช้ข้อมูล
• หลีกเลี่ยงการคัดลอกข้อมูลที่มีลิขสิทธิ์หรือเป็นกรรมสิทธิ์ เว้นแต่จะอยู่ภายใต้การยกเว้นการใช้งานโดยชอบ
• ตรวจสอบให้แน่ใจว่าการใช้ข้อมูลที่คัดลอกมาไม่ส่งผลให้เกิดอันตรายหรือข้อได้เปรียบที่ไม่ยุติธรรม

แนวทางที่สมดุลเคารพสิทธิความเป็นส่วนตัวของแต่ละบุคคลในขณะเดียวกันก็ใช้ประโยชน์จากข้อมูลสาธารณะอย่างมีความรับผิดชอบ

แนวโน้มในอนาคตของการขูดข้อมูลและระบบอัตโนมัติ

เทคโนโลยีการขูดข้อมูลและระบบอัตโนมัติกำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว โดยมีแนวโน้มใหม่ ๆ ที่เกิดขึ้นซึ่งรับประกันความสามารถและประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น

• การบูรณาการการเรียนรู้ของเครื่อง: การบูรณาการการเรียนรู้ของเครื่องมากขึ้นจะปรับแต่งเครื่องมือขูดข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจบริบทและความหมาย และปรับปรุงคุณภาพของข้อมูลที่แยกออกมา
• การจดจำรูปแบบขั้นสูง: การพัฒนาอัลกอริธึมที่ซับซ้อนจะอำนวยความสะดวกในการจดจำรูปแบบที่ซับซ้อน ช่วยให้สามารถดึงข้อมูลที่แม่นยำและเหมาะสมยิ่งขึ้น
• มาตรการป้องกันการขูดและตอบโต้ที่ได้รับการปรับปรุง: เนื่องจากเว็บไซต์ใช้เทคนิคการป้องกันการขูดที่เข้มงวดยิ่งขึ้น เครื่องมือขูดจะมีการพัฒนาไปพร้อมๆ กันเพื่อหลีกเลี่ยงมาตรการเหล่านี้โดยไม่มีการละเมิดกฎหมาย
• บริการขูดบนคลาวด์: ด้วยการย้ายไปยังแพลตฟอร์มคลาวด์ บริการขูดจะนำเสนอโซลูชันที่ปรับขนาดได้มากขึ้น ทำให้ผู้ใช้สามารถจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่และมีประสิทธิภาพดีขึ้น
• การขูดข้อมูลแบบเรียลไทม์: เนื่องจากความต้องการข้อมูลเชิงลึกแบบสดเพิ่มมากขึ้น เทคโนโลยีการขูดในอนาคตจะมุ่งเน้นไปที่การให้ความสามารถในการดึงข้อมูลแบบเรียลไทม์เพื่อการวิเคราะห์และการดำเนินการในทันที

ความก้าวหน้าเหล่านี้ไม่เพียงแต่ทำให้การคัดลอกข้อมูลมีศักยภาพมากขึ้น แต่ยังเข้าถึงอุตสาหกรรมและแอปพลิเคชันต่างๆ ได้มากขึ้นอีกด้วย