Leitfaden zum Scraping von IoT-Daten

Web Scraping durchquert das Internet und sammelt die Daten, die auf den Webseiten vorhanden sind. Es wird auch Screen Scraping oder Web Data Extraction genannt. Daten, die auf fast allen Websites präsentiert werden, können nur über einen Webbrowser angezeigt werden. Eine Kopie dieser Daten darf nicht für den persönlichen Gebrauch gespeichert werden. Die andere Alternative ist das manuelle Kopieren und Einfügen der Daten, was umständlich und zeitaufwändig ist. Ein Web-Scraping-Service automatisiert diesen Prozess. Beim Scraping von IoT (Internet of Things) werden Daten von Webseiten kopiert und im Handumdrehen gespeichert.

Webcrawler und Scraper arbeiten kontinuierlich daran, Daten in organisierter Form darzustellen. Die meisten Unternehmen sind heute auf Web-Scraping-Dienste angewiesen, um Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, was sonst zu viel Zeit, Geld und andere Ressourcen verbrauchen würde.

Scraping IoT kann auf zwei verschiedene Arten erreicht werden:

• Durch Dienste, die über eine API funktionieren oder über eine Webschnittstelle verfügen.
• Durch Open-Source-Projekte in verschiedenen Programmiersprachen.

Komponenten des Web Scraping

Website Scraper bestehen aus Modulen und Komponenten wie folgt:

1. Web-Crawling – Dies ist der Beginn des Prozesses und durchsucht Websites nach anderen verwandten Links. Dies ist ähnlich wie beim Surfen.
2. Web Scraping – Der eigentliche Prozess, der die Daten sammelt, ist Scraping. Es ähnelt dem Auswählen einer Information und dem Kopieren in die Zwischenablage.
3. Datenextraktion – Dieser Prozess macht die Daten aussagekräftig und strukturiert.
4. Datenformatierung – Die extrahierten Daten müssen in einem verständlichen Format präsentiert werden.
5. Datenexport – Nachdem alle Prozesse abgeschlossen sind, müssen die Daten exportiert oder an den Verbraucher geliefert werden. Dies kann über eine API erfolgen.

Verwendung von Web Scraping

Das Internet enthält alle Arten von Daten, darunter Text, Medien und Daten in jedem Format. Die Einsatzmöglichkeiten des Schabens in Unternehmen und für den persönlichen Gebrauch sind vielfältig. Einige der am häufigsten verwendeten Szenarien sind:

1. Datenerfassung von Sportveranstaltungen

Es werden detaillierte Recherchen durchgeführt, um alle Details des Sports zu sammeln. Dies soll mit Hilfe von Veranstaltungskalendern geschehen.

Wie es gemacht wird : Es werden die neuesten Informationen zu allen Sportveranstaltungen, die in einem bestimmten Gebiet durchgeführt werden, erfasst. Diese Informationen sind online verfügbar.

Die Daten werden aus zahlreichen Webquellen gesammelt, so dass die gesammelten Daten aktuell und auch zuverlässig sind. Die Daten werden transformiert und in Excel-Dateien gespeichert.

Das Projekt beinhaltet auch die regelmäßige Bereinigung der Daten des Kunden, z. B. wöchentlich. Diese bereinigten Daten werden dann auf die Website des Kunden hochgeladen.

2. Datenerhebung aus verschiedenen Quellen für die Analyse

Daten werden aus mehreren Quellen bestimmter Kategorien gesammelt und analysiert. Die Kategorien können Marketing, Immobilien, Geschäft, elektronische Geräte usw. sein. Die mehreren Quellen präsentieren die Daten in ebenso vielen verschiedenen Formaten. Selbst wenn es sich um eine einzelne Website handelt, sind nicht alle Daten auf einmal zu sehen, da sie ganze Arbeitsblätter oder Seiten umfassen können.

Ein Web-Scraper extrahiert in einem solchen Fall Daten in eine einzige Quelle (wie eine Datenbank oder ein Arbeitsblatt), wodurch sie benutzerfreundlich zum Anzeigen und Analysieren sind.

3. Für Forschungszwecke

Jede Art von Forschung, akademisch oder wissenschaftlich, wird mit einem Web Scraper einfacher, der Daten aus Hunderten von Quellen sammelt und auf eine bestimmte Weise organisiert.

4. Im Marketing

Die Lead-Generierung mit Web-Scraper-Diensten war noch nie so einfach. Alle Informationen können bequem in Kategorien wie E-Mail-Adresse, Telefon, Webadresse usw. sortiert werden.

5. Scraping Jobportale

Jobportale crawlen häufig, um Daten an einem einzigen Ort zu sammeln. Sie durchforsten die Websites von Unternehmen, um eine zentrale Jobseite zu finden, die eine Liste von Organisationen zeigt, die derzeit Mitarbeiter einstellen.

Zu den weiteren Fachgebieten, in denen Web-Scraping-Dienste eingesetzt werden, gehören:

• Scraping von Bildern von Websites
• Verschrottung von Regierungsunterlagen
• Scraping von Unterhaltungs-Websites
• Echtzeitpreise von Fluggesellschaften
• Nachrichten, Blogs, Webinhalte
• Und viele mehr.

Scraping von IoT-Daten

Wussten Sie, dass es noch eine weitere, nicht so beliebte Anwendung von Web Scraping gibt? Ja, wir sprechen vom Internet der Dinge (IoT). Da die Welt zunehmend vernetzt wird, läuft eine Fülle von Daten zwischen angeschlossenen Geräten, Servern, Aktuatoren und den langlebigen Sensorgeräten mit geringem Stromverbrauch hin und her.

Das Herzstück des Erfolgs des IoT-Systems ist die Übertragung von Daten, die zwischen verschiedenen Punkten stattfindet, die durch Infrastrukturen wie Netzwerkkabel, Server, Speicher, Router, Netzwerkbetriebszentren, Geräteschnittstellen und Middleware verlaufen. Das IoT-Ökosystem umfasst Hardware (Bluetooth-Sensoren, Smart-Home-Konnektivitätsgeräte, Router und Wi-Fi), Infrastruktur (wie oben erwähnt) und Anwendungsschnittstellen (wie mobile Geräte, Laptops und Server).

Mit Data Scraping erhält die Infrastruktur die richtige Art von Daten zur richtigen Zeit, um sie zu analysieren und dann an die Anwendungsschnittstellen weiterzugeben. Es ermöglicht den Beteiligten, kritische Fragen zu beantworten, z. B. welche Art von Daten es wert sind, gespeichert und bewertet zu werden, welche Daten sofort weitergegeben werden müssen und welche Daten lange übertragen werden müssen, um sinnvolle Analysen und Schlussfolgerungen zu ziehen.

Die Vorteile, die traditionelles Data Scraping bietet, werden in einem erweiterten IoT-Ökosystem nur zur Spitze des Eisbergs. Durch das Crawlen von Daten über Hardwaregeräte, ihre Schnittstellen und die verschiedenen Konnektivitätspunkte hinweg kann es enorme Möglichkeiten für aufschlussreiche Datenanalysen im IoT bieten.

Was denken Sie über den Wert von Data Scraping im IoT? Schreiben Sie uns und lassen Sie es uns wissen.