Web Scraping – der neue Weg nach vorn

Der erste Webbrowser wurde 1990 entwickelt und der erste Webroboter wurde 1993 gebaut. Er diente nur zum Messen der Größe des Webs. Bis Dezember 1993 wurde die erste Web-Crawler-basierte Suchmaschine, JumpStation , erstellt, obwohl die Daten nicht geschabt wurden. Pythons BeautifulSoup , die benutzerfreundliche Web-Scraping-Bibliothek, wurde bereits 2004 erstellt. Aber dies waren nur die Sprungbretter für die Form und den Umfang, die wir heute im Bereich des Web-Scraping sehen.

Einige der größten laufenden Data-Science-Projekte, sei es zu Social-Media-Daten oder zur Bilderkennung, verwenden die riesige Menge an im Internet verfügbaren Daten, um eine Datenbank aufzubauen, bevor validiert wird, welcher Algorithmus am besten läuft. Daher ist Web-Scraping ein neuer Weg in die Zukunft – sei es im Bereich der medizinischen Wissenschaft oder des Marketings. Die enorme Menge an Daten, die es in die Hände der Menschen gebracht hat, hat dazu beigetragen, Entscheidungen datengestützter und intelligenter zu machen.

Die Zukunft des Web Scraping wird zu neuen Möglichkeiten führen:

1. Da neuere und schnellere Web-Scraping-Techniken ins Spiel kommen, werden die Daten mit der Zeit billiger. Dadurch werden mehr Unternehmen und Menschen einen besseren Zugang zu Marktdaten haben. Während die meisten Unternehmen, die Data Scraping, maschinelles Lernen und prädiktive Algorithmen in verschiedenen Abteilungen einsetzen, heute mittelständisch bis groß sind, werden mit der zunehmenden Verbreitung von Web Scraping auch Startups oder Unternehmen, die gerade erst ein Unternehmen gründen, Daten verwenden ihre Entscheidungsprozesse. Unternehmen haben damit begonnen, Daten zu nutzen, noch bevor sie ein Geschäft eröffnet haben. Zum Beispiel, wenn jemand ein neues Café eröffnen möchte. Er wird keinen Immobilienverwalter bitten, ihm bei der Standortwahl zu helfen. Stattdessen wird er Daten aus dem Internet durchsuchen, um die beliebtesten Cafés in der Stadt und die Regionen mit der größten Cafédichte zu finden. Dann findet er den idealen Standort mit einer demografischen. Das würde höchstwahrscheinlich das Café besuchen und auch keine hohe Konzentration bestehender Cafés aufweisen. Auf diese Weise würde ein Geschäftsinhaber den am besten geeigneten Standort für seine bevorstehenden Geschäfte bestimmen.
2. Wenn wir heute von Web Scraping oder Data Scraping sprechen, sprechen wir in den meisten Fällen von textuellen Datenkommentaren, Tweets, Nachrichten, Stimmungsanalysen und mehr. Web Scraping geht jedoch weit darüber hinaus. Analyse von Satellitenbildern zur Vorhersage von Naturkatastrophen, Verwendung von Videos von Interviews zum Trainieren eines Computers. Und weitere solcher Projekte sind in diesem Moment im Gange. Die meisten davon verwenden Daten, die aus dem Internet geschabt wurden, um das Trainingsset zu erstellen. Eine der beliebtesten Forschungsmethoden. Bei solchen unstrukturierten Daten kommt die Gesichtserkennung zum Einsatz. Diese Projekte erfordern eine riesige Menge an unstrukturierten Daten und oft einen stetigen Feed davon – etwas, das nur durch Web Scraping gesammelt werden kann.
3. Web Scraping ist nur der erste Schritt zu von Unternehmen formulierten Geschäftslösungen. Der Aufbau einer vollständigen Entscheidungsmaschine oder eines Vorhersagemodells ist heute in wenigen Minuten möglich, wenn Cloud-Infrastrukturen wie die von Amazon AWS angeboten werden . Dies ist vorteilhaft für Unternehmen, die nicht über die Ressourcen verfügen, ihre gesamte Infrastruktur intern aufzubauen, indem sie dedizierte Server kaufen. Auf diese Weise würde eine billigere und besser zugängliche Infrastruktur Unternehmen dabei helfen, das Beste aus riesigen Datensätzen zu machen. Dass sie aus dem Internet gekratzt haben. Algorithmen für maschinelles Lernen können rund um die Uhr auf vollständig verwalteten Instanzen in der Cloud ausgeführt werden und sich um die Nutzung Ihres stetigen Web-Scraping-Daten-Feeds kümmern.
4. Mit dem Wachstum von Web Scraping wird der Geist der Zusammenarbeit zunehmen. Egal, ob Sie ein Anwalt sind, der relevante Informationen zu einem Fall sucht, oder ein Arzt, der herausfinden möchte, ob Daten zu einer neuen Art von Virusstamm existieren, den er entdeckt hat, Sie können Daten aus dem Internet kriechen, indem Sie automatisierte Spider verwenden, die dies bereitstellen können Ihnen die relevanten Informationen im gewünschten Format. Wenn die gewonnenen veröffentlichten Informationen nicht ausreichen, können Sie sich an die Fachleute wenden, die die von Ihnen geschabten Texte geschrieben haben, und auf diese Weise würden die Daten Menschen, die Tausende von Kilometern voneinander entfernt leben, viel näher bringen.
5. Heutzutage basieren die meisten Geschäftsentscheidungen immer noch auf den Ergebnissen von Vorstandssitzungen und sind am Ende anfällig für falsche Entscheidungen. Aber datengestützte Entscheidungen werden immer häufiger, und mit der Zeit können wir erwarten, dass Entscheidungen und Pläne schon bald in Vorhersage-Engines eingespeist werden, die historische und aktuelle Marktdaten verwenden, um die Realisierbarkeit und Erfolgschancen vorherzusagen. Auch wenn es Risiken und Probleme nicht vollständig beseitigen würde, würden Ihre Entscheidungen auf tatsächlichen Daten basieren, und Sie werden Szenarien besser verstehen und Probleme vorhersagen können, die sich frühzeitig stützen können.
6. Investoren werden am meisten von den Fortschritten im Bereich Web Scraping in den kommenden Tagen profitieren. Ob Amateurinvestoren oder Hedgefonds-Manager, Live-Daten-Feeds mit Bezug zum Markt, die Skandale, Fiasko und Nachrichten über Unternehmen beleuchten würden . Die gewünschten Aktien würden zu einer schnelleren Entscheidungsfindung beitragen und es den Menschen auch ermöglichen, datengestützte Investitionen zu tätigen . Live-Daten aus Web-Scraping-Feeds werden die Angst der Anleger verringern, etwas zu verpassen.

Herausforderungen:

1. Die Datenbereinigung wird mit der Zeit immer anspruchsvoller. Da immer mehr Arten von Medieninhalten zu Webseiten hinzugefügt werden. Die Trennung von strukturierten und unstrukturierten Daten wird mehr. Sie konvertieren auch von einer Website abgekratzte Daten in Daten auf einem Datenbankserver. Dies führt dazu, dass dedizierte Datenbereinigungslösungen für riesige Datenbanken erforderlich werden. Selbst wenn es einen kleinen Prozentsatz unsauberer Daten gibt, werden sie nicht unbrauchbar gemacht.
2. Redundanzmanagement und Umgang mit Duplikaten werden ein Problem sein, wenn Unternehmen mehrere Streams oder Web-Scraping-Quellen anschließen. Doppelte Daten können zu überhöhten Zahlen oder einem verzerrten Vorhersagemodell führen. Duplikate werden durch Ausführen einer Deduplizierungslogik behandelt, noch bevor Daten zur Datenbank hinzugefügt werden. Wenn Sie andererseits über mehrere Quellen verfügen, können Sie Daten aus einer Quelle verwenden, um die andere zu validieren.
3. Das Aufkommen neuerer Front-End-Technologien kann zu komplizierteren Websites in Bezug auf Web Scraping führen.
4. Jedes Mal, wenn eine neue Technologie ins Spiel kommt, müssen Web-Scraping-Spider konfiguriert und trainiert werden, um Daten zu crawlen. Dies wird besonders schwierig und zeitaufwändig, wenn sich auch das gesamte Layout geändert hat.
5. Viele Websites verhindern das Scraping, indem sie den Zugriff auf Daten nur über eine Anmeldeseite zulassen. Und wenn Sie sich anmelden, akzeptieren Sie bestimmte Regeln und Bedingungen, die Web-Scraping normalerweise zunichte machen. Dies kann das Web-Scraping komplizierter machen.
6. Da heute mehr Arten von Daten gekratzt werden, besteht ein Bedarf an mehr Arten von Speicherlösungen. Außerdem werden Daten so gespeichert, dass sie leicht abgerufen werden können. Das andere Problem besteht darin, dass mit dem Hinzufügen von immer mehr Datenquellen unser gekratzter Datenspeicher zunimmt. Aber am Ende verwenden wir nur einen kleinen Teil der gesamten Daten für unsere Entscheidungsfindung. Daher ist ein effizientes Daten-Scraping und -Speichern erforderlich, um sowohl Geld als auch Zeit zu sparen.

Fazit:

Da Web Scraping so verbreitet wird, fast jede Branche und jeder Sektor. Sie versuchen, das Beste aus dem riesigen Datenspeicher zu machen, um sich selbst wiederzubeleben und zu transformieren. Egal, ob Sie in der Vermietung von Arbeitsbereichen tätig sind oder nur Bücher online verkaufen. Sie müssen Daten zu Ihrem Vorteil nutzen, und für Unternehmen, die dies am Ende nicht tun. Dies wird nur mehr Daten für ihre Konkurrenten auf dem Tisch hinterlassen.

Wenn Sie ein technologiebasiertes Unternehmen sind, sollten Sie versuchen, abgekratzte Daten in Ihren Arbeitsablauf zu integrieren. Wenn nicht, sollten Sie versuchen, Cloud-basierte Lösungen zu verwenden, um Daten zu crawlen und zu Ihrem Vorteil zu nutzen. Verschiedene SaaS-Lösungen von Amazon AWS helfen bei der Speicherung und Transformation von Daten und ermöglichen es Ihnen sogar, maschinelle Lernalgorithmen darauf auszuführen, um Vorhersagemodelle zu erstellen. Und wenn es darum geht, die Web-Scraping-Daten zu erhalten, brauchen Sie nur eine DaaS-Lösung wie PromptCloud . Wir bieten vollständig verwaltete Web-Scraping-Lösungen für Unternehmen, die Ihr Unternehmen transformieren können.