Der ultimative Leitfaden zur Webdatenextraktion

Die Extraktion von Webdaten (auch bekannt als Web Scraping, Web Harvesting, Screen Scraping usw.) ist eine Technik zum Extrahieren großer Datenmengen von Websites im Internet. Die auf Websites verfügbaren Daten können nicht einfach heruntergeladen werden und sind nur über einen Webbrowser zugänglich. Das Internet ist jedoch die größte Quelle offener Daten, und diese Daten sind seit der Einführung des Internets exponentiell gewachsen.

Webdaten sind von großem Nutzen für E-Commerce-Portale, Medienunternehmen, Forschungsunternehmen, Datenwissenschaftler, Behörden und können sogar der Gesundheitsbranche bei der laufenden Forschung und der Erstellung von Vorhersagen zur Ausbreitung von Krankheiten helfen.

Bedenken Sie, dass die auf Kleinanzeigenseiten, Immobilienportalen, sozialen Netzwerken, Einzelhandelsseiten und Online-Shopping-Websites usw. verfügbaren Daten leicht in einem strukturierten Format verfügbar sind und analysiert werden können. Die meisten dieser Websites bieten nicht die Funktionalität, ihre Daten in einem lokalen oder Cloud-Speicher zu speichern. Einige Websites stellen APIs bereit, aber sie sind in der Regel mit Einschränkungen verbunden und nicht zuverlässig genug. Obwohl es technisch möglich ist, Daten von einer Website in Ihren lokalen Speicher zu kopieren und einzufügen, ist dies umständlich und kommt für praktische Anwendungsfälle für Unternehmen nicht in Frage.

Web Scraping hilft Ihnen dabei, dies auf automatisierte Weise zu tun, und zwar weitaus effizienter und genauer. Ein Web-Scraping-Setup interagiert mit Websites ähnlich wie ein Webbrowser, aber anstatt es auf einem Bildschirm anzuzeigen, speichert es die Daten in einem Speichersystem.

Anwendungen der Webdatenextraktion

1. Preisintelligenz

Pricing Intelligence ist eine Anwendung, die angesichts der Verschärfung des Wettbewerbs im Online-Bereich von Tag zu Tag an Popularität gewinnt. E-Commerce-Portale halten immer Ausschau nach ihren Konkurrenten, die Web-Crawling verwenden, um Preisdaten in Echtzeit von ihnen zu erhalten und ihre eigenen Kataloge mit wettbewerbsfähigen Preisen zu optimieren. Dies geschieht durch den Einsatz von Webcrawlern, die so programmiert sind, dass sie Produktdetails wie Produktname, Preis, Variante usw. abrufen. Diese Daten werden in ein automatisiertes System eingespeist, das nach Analyse der Preise der Wettbewerber jedem Produkt ideale Preise zuweist.

Pricing Intelligence wird auch in Fällen eingesetzt, in denen eine einheitliche Preisgestaltung über verschiedene Versionen desselben Portals hinweg erforderlich ist. Die Fähigkeit von Web-Crawling-Techniken, Preise in Echtzeit zu extrahieren, macht solche Anwendungen möglich.

2. Katalogisierung

E-Commerce-Portale haben normalerweise eine große Anzahl von Produktlisten. Es ist nicht einfach, einen so großen Katalog zu aktualisieren und zu pflegen. Aus diesem Grund sind viele Unternehmen auf Web-Datenextraktionsdienste angewiesen, um Daten zu sammeln, die für die Aktualisierung ihrer Kataloge erforderlich sind. Dies hilft ihnen, neue Kategorien zu entdecken, die sie noch nicht kannten, oder bestehende Kataloge mit neuen Produktbeschreibungen, Bildern oder Videos zu aktualisieren.

3. Marktforschung

Marktforschung ist unvollständig, wenn die Ihnen zur Verfügung stehende Datenmenge nicht riesig ist. Angesichts der Einschränkungen herkömmlicher Methoden der Datenerfassung und angesichts der Menge relevanter Daten, die im Internet verfügbar sind, ist die Extraktion von Webdaten bei weitem der einfachste Weg, um die für die Marktforschung erforderlichen Daten zu sammeln. Die Verlagerung von Unternehmen von stationären Geschäften zu Online-Bereichen hat Webdaten auch zu einer besseren Ressource für die Marktforschung gemacht.

4. Stimmungsanalyse

Die Stimmungsanalyse erfordert Daten, die von Websites extrahiert werden, auf denen Personen ihre Bewertungen, Meinungen oder Beschwerden über Dienstleistungen, Produkte, Filme, Musik oder andere verbraucherorientierte Angebote teilen. Das Extrahieren dieser benutzergenerierten Inhalte wäre der erste Schritt in jedem Stimmungsanalyseprojekt, und Web Scraping erfüllt diesen Zweck effizient.

5. Wettbewerbsanalyse

Die Möglichkeit, den Wettbewerb zu überwachen, war noch nie so zugänglich, bis Web-Scraping-Technologien aufkamen. Durch den Einsatz von Web-Spidern ist es jetzt einfach, die Aktivitäten Ihrer Konkurrenten wie die von ihnen durchgeführten Werbeaktionen, Social-Media-Aktivitäten, Marketingstrategien, Pressemitteilungen, Kataloge usw. genau zu überwachen, um im Wettbewerb die Oberhand zu behalten. Fast-Echtzeit-Crawls gehen noch einen Schritt weiter und liefern Unternehmen Wettbewerbsdaten in Echtzeit.

6. Inhaltsaggregation

Medien-Websites benötigen ständig sofortigen Zugriff auf aktuelle Nachrichten und andere Trendinformationen im Internet. Nachrichten schnell zu melden, ist für diese Unternehmen ein Deal-Breaker. Web-Crawling ermöglicht das Überwachen oder Extrahieren von Daten aus beliebten Nachrichtenportalen, Foren oder ähnlichen Websites für Trendthemen oder Schlüsselwörter, die Sie überwachen möchten. Für diesen Anwendungsfall wird Web-Crawling mit niedriger Latenz verwendet, da die Aktualisierungsgeschwindigkeit sehr hoch sein sollte.

7. Markenüberwachung

Jede Marke versteht jetzt die Bedeutung der Kundenorientierung für das Geschäftswachstum. Es wäre in ihrem besten Interesse, einen guten Ruf für ihre Marke zu haben, wenn sie in diesem wettbewerbsintensiven Markt überleben wollen. Die meisten Unternehmen verwenden jetzt Web-Crawling-Lösungen, um beliebte Foren, Rezensionen auf E-Commerce-Websites und Social-Media-Plattformen auf Erwähnungen ihrer Marken- und Produktnamen zu überwachen. Dies wiederum kann ihnen helfen, über die Meinung des Kunden auf dem Laufenden zu bleiben und Probleme zu beheben, die den Ruf der Marke frühestens ruinieren könnten. Es besteht kein Zweifel daran, dass ein kundenorientiertes Unternehmen in der Wachstumskurve nach oben geht.

Verschiedene Ansätze zur Extraktion von Webdaten

Einige Unternehmen funktionieren ausschließlich auf der Grundlage von Daten, andere verwenden sie für Business Intelligence, Wettbewerbsanalysen und Marktforschung, neben anderen unzähligen Anwendungsfällen. Das Extrahieren riesiger Datenmengen aus dem Internet ist jedoch für viele Unternehmen immer noch ein großes Hindernis, vor allem, weil sie nicht den optimalen Weg gehen. Hier finden Sie eine detaillierte Übersicht über verschiedene Möglichkeiten, wie Sie Daten aus dem Internet extrahieren können.

1. DaaS

Die Auslagerung Ihres Projekts zur Extraktion von Webdaten an einen DaaS-Anbieter ist bei weitem der beste Weg, um Daten aus dem Internet zu extrahieren. Wenn Sie von einem Datenanbieter abhängig sind, sind Sie vollständig von der Verantwortung für die Crawler-Einrichtung, Wartung und Qualitätsprüfung der extrahierten Daten befreit. Da DaaS-Unternehmen über das Fachwissen und die Infrastruktur verfügen, die für eine reibungslose und nahtlose Datenextraktion erforderlich sind, können Sie ihre Dienste zu viel geringeren Kosten in Anspruch nehmen, als wenn Sie dies selbst tun würden.

Sie müssen dem DaaS-Anbieter nur Ihre genauen Anforderungen mitteilen, und Sie können beruhigt sein. Sie müssten Details wie Datenpunkte, Quellwebsites, Crawling-Frequenz, Datenformat und Bereitstellungsmethoden übermitteln. Mit DaaS erhalten Sie die Daten genau so, wie Sie es möchten, und Sie können sich stattdessen darauf konzentrieren, die Daten zur Verbesserung Ihrer Geschäftsergebnisse zu nutzen, was idealerweise Ihre Priorität sein sollte. Da sie Erfahrung im Scraping haben und über Domänenkenntnisse verfügen, um die Daten effizient und in großem Maßstab zu erhalten, ist die Zusammenarbeit mit einem DaaS-Anbieter die richtige Option, wenn Ihre Anforderungen groß und wiederkehrende sind.

Einer der größten Vorteile des Outsourcings ist die Datenqualitätssicherung. Da das Web von Natur aus hochdynamisch ist, erfordert die Datenextraktion eine ständige Überwachung und Wartung, um reibungslos zu funktionieren. Web-Datenextraktionsdienste bewältigen all diese Herausforderungen und liefern rauschfreie Daten von hoher Qualität.

Ein weiterer Vorteil eines Datenextraktionsdienstes ist die Anpassung und Flexibilität. Da diese Dienste für Unternehmen gedacht sind, ist das Angebot vollständig an Ihre spezifischen Anforderungen anpassbar.

Vorteile:

• Vollständig kundengerecht für Ihre Anforderung
• Übernimmt die vollständige Verantwortung für den Prozess
• Qualitätsprüfungen, um eine hohe Datenqualität sicherzustellen
• Kann mit dynamischen und komplizierten Websites umgehen
• Mehr Zeit für Ihr Kerngeschäft

Nachteile:

• Möglicherweise müssen Sie einen langfristigen Vertrag abschließen
• Etwas teurer als DIY-Werkzeuge

2. Eigene Datenextraktion

Sie können sich für eine interne Datenextraktion entscheiden, wenn Ihr Unternehmen technisch ausgereift ist. Web-Scraping ist ein technischer Nischenprozess und erfordert ein Team erfahrener Programmierer, um den Crawler zu codieren, ihn auf Servern bereitzustellen, Fehler zu beheben, zu überwachen und die extrahierten Daten nachzubearbeiten. Neben einem Team benötigen Sie auch eine High-End-Infrastruktur, um die Crawling-Jobs auszuführen.

Die Wartung des internen Crawling-Setups kann eine größere Herausforderung sein als der Aufbau. Webcrawler sind in der Regel sehr anfällig. Sie machen sich bei kleinen Änderungen oder Aktualisierungen auf den Ziel-Websites bezahlt. Sie müssten ein Überwachungssystem einrichten, um zu wissen, wenn bei der Crawling-Aufgabe etwas schief geht, damit es behoben werden kann, um Datenverluste zu vermeiden. Sie müssen Zeit und Arbeit für die Wartung des internen Crawling-Setups aufwenden.

Abgesehen davon würde die mit dem Aufbau eines internen Crawling-Setups verbundene Komplexität erheblich steigen, wenn die Anzahl der zu crawlenden Websites hoch ist oder die Zielseiten dynamische Codierungspraktiken verwenden. Ein internes Crawling-Setup würde auch den Fokus beeinträchtigen und Ihre Ergebnisse verwässern, da das Web-Scraping selbst etwas ist, das Spezialisierung erfordert. Wenn Sie nicht vorsichtig sind, kann dies leicht Ihre Ressourcen belasten und zu Reibungen in Ihrem betrieblichen Arbeitsablauf führen.

Vorteile:

• Vollständige Eigentümerschaft und Kontrolle über den Prozess
• Ideal für einfachere Anforderungen

Nachteile:

• Die Wartung von Crawlern bereitet Kopfschmerzen
• Erhöhte Kosten
• Die Einstellung, Schulung und Führung eines Teams kann hektisch sein
• Könnte die Ressourcen des Unternehmens in Anspruch nehmen
• Könnte den Kernfokus der Organisation beeinflussen
• Infrastruktur ist teuer

3. Branchenspezifische Lösungen

Einige Datenanbieter richten sich nur an eine bestimmte Branche. Branchenspezifische Datenextraktionslösungen sind großartig, wenn Sie eine finden könnten, die auf die von Ihnen angestrebte Domäne zugeschnitten ist und alle Ihre erforderlichen Datenpunkte abdeckt. Der Vorteil einer branchenspezifischen Lösung ist die Vollständigkeit der Daten, die Sie erhalten würden. Da diese Lösungen nur auf einen bestimmten Bereich ausgerichtet sind, wäre ihre Expertise in diesem Bereich sehr hoch.

Das Schema der Datensätze, die Sie von branchenspezifischen Datenextraktionslösungen erhalten würden, ist in der Regel festgelegt und kann nicht angepasst werden. Ihr Datenprojekt wird auf die von solchen Lösungen bereitgestellten Datenpunkte beschränkt, aber dies kann je nach Ihren Anforderungen ein Deal-Breaker sein oder auch nicht. Diese Lösungen liefern Ihnen in der Regel Datensätze, die bereits extrahiert und einsatzbereit sind. Ein gutes Beispiel für eine branchenspezifische Datenextraktionslösung ist JobsPikr, eine Datenlösung für Stellenangebote, die Daten direkt von Karriereseiten von Unternehmenswebsites aus der ganzen Welt extrahiert.

Vorteile:

• Umfassende Daten aus der Branche
• Schneller Zugriff auf Daten
• Sie müssen sich nicht um die komplizierten Aspekte der Extraktion kümmern

Nachteile:

• Fehlende Anpassungsmöglichkeiten
• Daten sind nicht exklusiv

4. DIY-Tools zur Datenextraktion

Wenn Sie nicht über das Budget verfügen, um ein internes Crawling-Setup aufzubauen oder Ihren Datenextraktionsprozess an einen Anbieter auszulagern, bleiben Ihnen DIY-Tools. Diese Tools sind leicht zu erlernen und bieten oft eine Point-and-Click-Oberfläche, um die Datenextraktion einfacher zu machen, als Sie sich jemals vorstellen können. Diese Tools sind eine ideale Wahl, wenn Sie gerade erst anfangen und kein Budget für die Datenerfassung haben. DIY-Web-Scraping-Tools sind in der Regel sehr günstig und einige können sogar kostenlos verwendet werden.

Es gibt jedoch schwerwiegende Nachteile bei der Verwendung eines DIY-Tools zum Extrahieren von Daten aus dem Internet. Da diese Tools keine komplexen Websites handhaben könnten, sind sie in Bezug auf Funktionalität, Umfang und Effizienz der Datenextraktion sehr begrenzt. Auch die Wartung wird bei Heimwerkerwerkzeugen eine Herausforderung sein, da sie starr und weniger flexibel sind. Sie müssen sicherstellen, dass das Tool funktioniert, und von Zeit zu Zeit sogar Änderungen vornehmen.

Die einzige gute Seite ist, dass es nicht viel technisches Fachwissen erfordert, um solche Tools zu konfigurieren und zu verwenden, was für Sie richtig sein könnte, wenn Sie kein Techniker sind. Da die Lösung vorgefertigt ist, sparen Sie auch die Kosten für den Aufbau einer eigenen Infrastruktur für das Scraping. Abgesehen von den Nachteilen können DIY-Tools einfache und kleine Datenanforderungen erfüllen.

Vorteile:

• Volle Kontrolle über den Prozess
• Vorgefertigte Lösung
• Sie können Support für die Tools in Anspruch nehmen
• Einfacher zu konfigurieren und zu verwenden

Nachteile:

• Sie veralten oft
• Mehr Rauschen in den Daten
• Weniger Anpassungsoptionen
• Die Lernkurve kann hoch sein
• Unterbrechung des Datenflusses bei baulichen Veränderungen

So funktioniert die Extraktion von Webdaten

Einige verschiedene Methoden und Technologien können verwendet werden, um einen Crawler zu erstellen und Daten aus dem Web zu extrahieren.

1. Der Samen

Bei einer Seed-URL fängt alles an. Ein Crawler würde seine Reise von der Seed-URL aus beginnen und in den Daten, die vom Seed abgerufen werden, nach der nächsten URL suchen. Wenn der Crawler so programmiert ist, dass er die gesamte Website durchquert, wäre die Seed-URL dieselbe wie der Stamm der Domain. Die Start-URL wird zum Zeitpunkt der Einrichtung in den Crawler programmiert und bleibt während des gesamten Extraktionsprozesses gleich.

2. Richtungen einstellen

Sobald der Crawler die Seed-URL abgerufen hat, hätte er verschiedene Optionen, um fortzufahren. Diese Optionen wären Hyperlinks auf der Seite, die gerade geladen wurde, indem die Seed-URL abgefragt wurde. Der zweite Schritt besteht darin, den Crawler so zu programmieren, dass er von diesem Punkt aus selbstständig verschiedene Routen erkennt und nimmt. An diesem Punkt weiß der Bot, wo er anfangen und wie es weitergehen soll.

3. Warteschlange

Nachdem der Crawler nun weiß, wie er in die Tiefen einer Website vordringen und Seiten erreichen kann, auf denen sich die zu extrahierenden Daten befinden, besteht der nächste Schritt darin, alle diese Zielseiten in einem Repository zu kompilieren, aus dem er die zu crawlenden URLs auswählen kann. Sobald dies abgeschlossen ist, ruft der Crawler die URLs aus dem Repository ab. Es speichert diese Seiten als HTML-Dateien entweder auf einem lokalen oder Cloud-basierten Speicherplatz. Das endgültige Scraping findet in diesem Repository von HTML-Dateien statt.

4. Datenextraktion

Nachdem der Crawler nun alle Seiten gespeichert hat, die gescraped werden müssen, ist es an der Zeit, nur die erforderlichen Datenpunkte von diesen Seiten zu extrahieren. Das verwendete Schema richtet sich nach Ihren Anforderungen. Jetzt ist es an der Zeit, den Crawler anzuweisen, nur die relevanten Datenpunkte aus diesen HTML-Dateien auszuwählen und den Rest zu ignorieren. Dem Crawler kann beigebracht werden, Datenpunkte basierend auf den mit den Datenpunkten verknüpften HTML-Tags oder Klassennamen zu identifizieren.

5. Deduplizierung und Bereinigung

Die Deduplizierung ist ein Prozess, der an den extrahierten Datensätzen durchgeführt wird, um die Wahrscheinlichkeit von Duplikaten in den extrahierten Daten zu eliminieren. Dies erfordert ein separates System, das nach doppelten Datensätzen suchen und diese entfernen kann, um die Daten präzise zu machen. Die Daten könnten auch Rauschen enthalten, das ebenfalls bereinigt werden muss. Das Rauschen bezieht sich hier auf unerwünschte HTML-Tags oder Text, der zusammen mit den relevanten Daten geschabt wurde.

6. Strukturierung

Durch die Strukturierung werden die Daten mit Datenbanken und Analysesystemen kompatibel, indem ihnen eine geeignete, maschinenlesbare Syntax gegeben wird. Dies ist der letzte Prozess bei der Datenextraktion und postet dies, die Daten sind bereit für die Lieferung. Nach erfolgter Strukturierung können die Daten konsumiert werden, indem sie entweder in eine Datenbank importiert oder in ein Analysesystem eingebunden werden.

Best Practices für die Extraktion von Webdaten

Als großartiges Tool zur Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse ist die Extraktion von Webdaten für Unternehmen in diesem wettbewerbsintensiven Markt unerlässlich geworden. Wie bei den mächtigsten Dingen muss Web Scraping verantwortungsvoll eingesetzt werden. Hier ist eine Zusammenstellung der Best Practices, die Sie beim Scrapen von Websites befolgen müssen.

1. Respektieren Sie die robots.txt

Sie sollten immer die Robots.txt-Datei einer Website überprüfen, von der Sie Daten extrahieren möchten. Websites legen in ihrer robots.txt-Datei Regeln fest, wie Bots mit der Website interagieren sollen. Einige Websites blockieren den Crawler-Zugriff sogar vollständig in ihrer Robots-Datei. Das Extrahieren von Daten von Websites, die das Crawlen verbieten, kann zu rechtlichen Konsequenzen führen und sollte vermieden werden. Abgesehen von der völligen Blockierung hätte jede Website in der robots.txt Regeln für gutes Verhalten auf ihrer Website festgelegt. Sie müssen diese Regeln befolgen, während Sie Daten von der Zielseite extrahieren.

2. Schlagen Sie die Server nicht zu häufig an

Webserver sind bei sehr hoher Auslastung anfällig für Ausfallzeiten. Genau wie menschliche Benutzer können auch Bots den Server der Website belasten. Wenn die Last ein bestimmtes Limit überschreitet, kann der Server langsamer werden oder abstürzen, wodurch die Website für die Benutzer nicht mehr reagiert. Dies schafft eine schlechte Benutzererfahrung für die menschlichen Besucher auf der Website, die dem gesamten Zweck dieser Website widerspricht. Zu beachten ist, dass menschliche Besucher für die Website eine höhere Priorität haben als Bots. Um solche Probleme zu vermeiden, sollten Sie Ihren Crawler so einstellen, dass er die Zielseite in einem angemessenen Intervall trifft, und die Anzahl paralleler Anfragen begrenzen. Dies verschafft der Website etwas Luft zum Atmen, die sie eigentlich haben sollte.

3. Schaben Sie während der Nebenverkehrszeiten

Um sicherzustellen, dass die Zielwebsite nicht aufgrund von hohem Traffic von Menschen und Bots langsamer wird. Es ist besser, Ihre Web-Crawling-Aufgaben so zu planen, dass sie außerhalb der Spitzenzeiten ausgeführt werden. Die Nebenzeiten der Website können anhand der Geolokalisierung bestimmt werden, von wo der Großteil des Datenverkehrs auf die Website kommt. Sie können eine mögliche Überlastung der Server der Website vermeiden, indem Sie außerhalb der Stoßzeiten scrapen. Dies wirkt sich auch positiv auf die Geschwindigkeit Ihres Datenextraktionsprozesses aus, da der Server in dieser Zeit schneller reagieren würde.

4. Verwenden Sie die gekratzten Daten verantwortungsbewusst

Das Extrahieren von Daten aus dem Internet ist zu einem wichtigen Geschäftsprozess geworden. Dies bedeutet jedoch nicht, dass Ihnen die Daten gehören, die Sie von einer Website im Internet extrahiert haben. Das Veröffentlichen der Daten an anderer Stelle ohne die Zustimmung des Website-Scrapings wird als unethisch angesehen und Sie könnten gegen Urheberrechtsgesetze verstoßen. Die verantwortungsvolle Nutzung der Daten und in Übereinstimmung mit den Richtlinien der Zielwebsite ist etwas, das Sie beim Extrahieren von Daten aus dem Internet üben sollten.

Zuverlässige Quellen finden

1. Vermeiden Sie Websites mit zu vielen defekten Links

Links sind wie das verbindende Gewebe des Internets. Eine Website mit zu vielen defekten Links ist eine schlechte Wahl für ein Projekt zur Extraktion von Webdaten. Dies ist ein Indikator für die schlechte Wartung der Website, und das Crawlen einer solchen Website wird für Sie keine wunderbare Erfahrung sein. Zum einen kann ein Scraping-Setup zum Stillstand kommen, wenn es während des Ätzvorgangs auf eine gebrochene Verbindung stößt. Dies würde letztendlich die Datenqualität beeinträchtigen, was ein Deal-Breaker für jeden sein sollte, der sich ernsthaft mit dem Datenprojekt befasst. Sie sind besser dran mit einer anderen Quell-Website, die ähnliche Daten und eine bessere Verwaltung hat.

2. Vermeiden Sie Websites mit hochdynamischen Codierungspraktiken

Dies ist möglicherweise nicht immer eine Option; Es ist jedoch besser, Websites mit komplexen und dynamischen Praktiken zu vermeiden, um einen stabilen Crawling-Job auszuführen. Da es schwierig ist, Daten von dynamischen Websites zu extrahieren, und sich diese häufig ändern. Die Wartung könnte zu einem riesigen Engpass werden. Beim Web-Crawling ist es immer besser, weniger komplexe Websites zu finden.

3. Qualität und Aktualität der Daten

Die Qualität und Aktualität der Daten muss eines Ihrer wichtigsten Kriterien bei der Auswahl von Quellen für die Datenextraktion sein. Die Daten, die Sie erfassen, sollten aktuell und für den aktuellen Zeitraum relevant sein, damit sie überhaupt von Nutzen sind. Suchen Sie bei der Auswahl von Quellen für Ihr Datenextraktionsprojekt immer nach Websites, die häufig mit aktuellen und relevanten Daten aktualisiert werden. Sie können das letzte Änderungsdatum im Quellcode der Website überprüfen, um eine Vorstellung davon zu bekommen, wie aktuell die Daten sind.

Rechtliche Aspekte des Web Crawling

Die Extraktion von Webdaten wird von Leuten, die mit dem Konzept nicht sehr vertraut sind, manchmal mit trüben Augen gesehen. Um die Luft zu reinigen, ist Web Scraping/Crawling keine unethische oder illegale Aktivität. Die Art und Weise, wie ein Crawler-Bot Informationen von einer Website abruft, unterscheidet sich nicht von einem menschlichen Besucher, der den Inhalt einer Webseite konsumiert. Die Google-Suche zum Beispiel führt Web-Crawling durch, und wir sehen niemanden, der Google beschuldigt, etwas auch nur annähernd Illegales zu tun. Es gibt jedoch einige Grundregeln, die Sie beim Scrapen von Websites beachten sollten. Wenn Sie diese Regeln befolgen und als guter Bot im Internet agieren, tun Sie nichts Illegales. Hier sind die zu befolgenden Regeln:

1.   Respektieren Sie die robots.txt-Datei der Zielseite
2.   Stellen Sie sicher, dass Sie die TOS-Seite einhalten
3.   Reproduzieren Sie die Daten ohne vorherige Genehmigung der Website nicht an anderer Stelle, online oder offline

Wenn Sie diese Regeln beim Crawlen einer Website befolgen, befinden Sie sich vollständig in der sicheren Zone.

Fazit

Wir haben hier die wichtigen Aspekte der Webdatenextraktion behandelt, wie die verschiedenen Wege, die Sie zu Webdaten gehen können, Best Practices. Verschiedene Geschäftsanwendungen und die rechtlichen Aspekte des Prozesses. Da sich die Geschäftswelt schnell in Richtung eines datenzentrierten Betriebsmodells bewegt. Es ist höchste Zeit, Ihre Datenanforderungen zu bewerten und mit dem Extrahieren relevanter Daten aus dem Internet zu beginnen, um Ihre Geschäftseffizienz zu verbessern und den Umsatz zu steigern. Dieser Leitfaden soll Ihnen helfen, loszulegen, falls Sie während der Fahrt stecken bleiben.