從15年的網絡刮擦中學到的經驗教訓

歷史

當PromistCloud從2009年開始運營時，只有少數技術的企業知道網絡刮擦是什麼。我們必須使用五年級版本來解釋該解決方案，該解決方案像Google一樣，在一些網站上，但是我們以CSV或JSON等乾淨格式提供數據。”有時，我們最終還會解釋CSV，XML和JSON是什麼，並且經常發現自己，以教育我們的客戶為什麼Excel並不是定期消耗此類數據的正確格式。那時，我們圍繞DAA（數據作為服務）進行了許多教育內容，以及網絡刮擦和網絡爬網之間的差異。許多其他人也效仿，其餘的就是歷史。這個關於爬行和刮擦之間差異的特定博客最終成為我們網站上最受歡迎的頁面，儘管它具有原始的休閒音調。

那時，我們只有水平爬行解決方案，這是一個簡單的DAAS平台，即使到那時，我們也有來自各個行業的客戶 - 汽車，電子商務，旅行等。過去，我們遇到的某些用例讓我們感到很開心，我們甚至沒有想像過的網絡刮擦可以解決的問題。說我們的許多增值服務，包括開發API來提供數據供稿，這是一種輕描淡寫，這是對客戶需求的回應，而不是我們成為有遠見的人。

快進15年，發生了很多變化，而某些基礎知識仍然存在。關於為什麼企業需要替代數據或網絡刮擦是什麼，就不再需要教育。早些時候，Internet上只有2％的網站不希望自己爬行，因為這個數字顯然已經上升了，越來越多的域名使用了反機器人技術。我們之前的最高常見問題解答是，如果網絡刮擦是合法的，而現在更多的企業了解如何在道德上做到這一點。用例也很快發展，與我們所看到的其他技術進步和互聯網滲透保持同步。

現在

讓我們看一下我們過去經歷的背景。

1。更多的企業認識到數據的需求

對穩固的網絡刮擦服務的需求不斷增長，因為企業需要實時見解才能保持領先地位。我們目睹了針頭從尼斯到必不可少的。隨著競爭變得更加激烈，公司將網絡刮擦視為改變遊戲規則的人，而不僅僅是另一個工具。有趣的是，這些需求主要在電子商務領域增長，而在我們之前提供的其他行業中並不是那麼多。

2。數據需求的規模已經改變

這不僅是需要數據，還需要大量數據。公司不僅想要快照；他們需要實時，不斷更新數據集，以幫助他們保持領先地位。以勞動力市場分析的用例為例。為了能夠就工作方式的趨勢獲得有意義的見解，幾千個工作將無法提供具有統計學意義的數據。您至少需要從特定類別的幾十萬個職位發布，以提出一種技能趨勢的模式，特定職位標題的熱點位置等等。這種轉變意味著企業正在尋找複雜的Web刮擦解決方案，這些解決方案可以有效地實時處理大量數據。

3。趨勢塑造了數據業務尋求的種類

企業從網絡刮擦中需要什麼，隨著趨勢的發展。現在似乎正在塑造刮擦景觀的兩個大型商業是快速的商業和社交媒體。隨著品牌的擴散，從美容和個人護理到快速消費品，再加上10分鐘的交付應用程序，尤其是在印度的承諾，必須監視數字架子。隨著Instagram和其他流行渠道的出現，社交媒體也是如此。越來越多的品牌依靠社交媒體作為主要渠道來跟踪消費者情緒和新興趨勢。

4。攝入數據的更多健壯系統

那時，如果客戶提出了爬行200個網站的要求，或者每天必須交付數百萬個數據點，我們的第一個問題是 - 這是垃圾郵件的要求嗎？因為系統不夠複雜，無法處理此類數據，因此某些內容或其他數據會破裂。現在，我們與我們合作的大多數企業都建立了強大的數據管道，實時處理系統以及使攝入無縫攝入的雲存儲解決方案。這意味著他們要專注於洞察力，而不是擔心如何處理數據。

5。公共數據變得越來越易於​​訪問

網絡刮擦並不像以前那樣簡單。越來越多的網站將其數據鎖定在付費牆，登錄要求和機器人檢索系統之後。這迫使該行業通過複雜的網絡刮擦方法發揮創造力，這些方法可以在這些障礙上合法有效地發揮作用。 AI驅動的工具對於跟上這些持續不斷的限制至關重要。我們通常會根據簡單，中和復雜的來源的複雜性為爬行項目定價，並且在過去的幾年中，我們越來越多地看到越來越多的網站屬於復雜類別。

6。經驗比以往任何時候都重要

隨著數據需求蓬勃發展，新玩家彈出聲稱他們可以刮擦所有內容。但這是事情 - 體驗很重要。作為上述點的推論，網絡刮擦不僅僅是提取數據；這是關於處理動態網站，管理大規模操作以及確保數據準確性。經驗豐富的網絡刮擦提供商花了多年的時間來解決問題，微調過程以及構建實際上可以按大規模運行的解決方案。

7。AI正在徹底改變網絡刮擦

雖然很大一部分數據管道是較早自動化的，但我們在管道的配置階段中取得了一些突破。將AI用於數據管道的各個階段的可能性是無限的 - 準確的提取可以變得更容易，可以訓練爬網以識別網站更改並自動修復自己，數據的結構可以變得更簡單。機器學習還可以幫助企業超越原始數據 - 提供洞察力，分類和分析，從而使刮擦數據更加有價值。所有這些都說，AI已經以一種很好的方式徹底改變了這個行業，從而增強了刮擦和減輕從收集的數據堆中獲得見解的痛苦之外的能力。

前方的道路

在過去的15年中，網絡刮擦已經走了很長一段路，但它仍在不斷發展。隨著數據比以往任何時候都更加關鍵，企業需要獲得該數據的合作夥伴，他們了解複雜的網絡刮擦的複雜性，並具有應對挑戰的經驗。無論是確保一流的數據質量，處理網站限制，還是使用AI使刮擦更智能，正確的方法都會有所不同。

可以肯定的是：對結構化的，可操作的數據的需求不會很快減慢。唯一的問題是 - 您準備好了下一步嗎？

常見問題解答

來源

哈佛商業評論 - 數據的重要性越來越重要