収集されていないデータ: 2018 年にテーブルに残したデータ – PromptCloud

Web スクレイピングは、かなり前からテクノロジーの世界で話題になっています。 ますます多くの企業が、プロセスを高速化するためにインテリジェント ボットを使用して Web からデータをクロールしようとしています。 PromptCloudのような DaaS (Data as a Service) プロバイダーも成長しており、仕様に基づいてプラグ アンド プレイ形式でカスタム Web スクレイピング データを必要とする企業にサービスを提供しています。 しかし、企業 (特に大企業) は変化に抵抗し、従ってきたのと同じ慣行に従い続けることを私たちは知っています。 しかし、時間の経過とともに変化しない企業は衰退することを私たちは見てきました。その声明は、取り残されないように技術的な変化を採用しなければならない今日、最も明白です。

Uber がタクシー会社の利益を減らしているか、Amazon が実店舗のビジネスの損失を引き起こしているか。 私たちは、変化に適応しない、または最新の慣行を取り入れないテクノロジー企業または非テクノロジー企業/ビジネスでさえ、一掃されるのを見てきました. 要するに、Webスクレイピングは、Webスクレイピングエンジンの設定とその結果の吸収に関する懸念から、多くの企業で採用されていません。 しかし、昨年それを使用しなかったすべての企業は、ビジネスの成長に利用できたはずの、Web 上で公開されている多くのデータを使用していませんでした。 これが私たちが議論するデータです - 2018年にあなたがテーブルに残したデータです.

私たちは、テーブルに横たわっているデータを、セクター、データの種類、およびデータを使用して実装できた可能性がある技術によって分離することにしました。

見逃したセクター:

Web スクレイピングされたデータは、今日、ほぼすべてのテクノロジー企業および非テクノロジー企業で使用されているため、それらが使用されている上位のセクターを強調することにしました。

• 電子商取引

  e コマースは、競合他社と同等の価格を維持する必要があるため、Web スクレイピング テクノロジのトップ ユーザーの 1 つです。大規模なサイトのほとんどの価格は 1 時間ごとに変化するため、リアルタイムの Web が必要です。実行可能であり続けるために、この分野でこすり落とします。 価格のスクレイピングの他に、レビュー、製品の詳細、および製品の画像も e コマース サイトからスクレイピングされます。 製品の詳細と画像は、新しい電子商取引サイトで製品リストを作成するために使用されますが、レビューは感情分析などのさまざまな目的で使用され、Web サイトにリストするのに適した製品を決定します。

• 求人サイト

  求職者と空きのある企業を結びつけることは、テクノロジーを使用することではるかに簡単に解決できる課題です。 ほとんどの大企業 (フォーチュン 500 のほとんど) は求人情報をキャリア ページに掲載していますが、世界中の何百もの求人サイトに広告を掲載している企業もあります。 求人データを探している場合、 JobsPikrは、場所、役職、説明、職種、および求人の説明に含まれるキーワードなど、さまざまな要素に基づいて求人情報を取得できます。

• ホテル/旅行の予約

  旅行部門の成長と、あまり訪れない目的地に行きたいという人がますます増えているため、ホームステイ、ホテル、ホステルなどを含む、これらの場所に滞在する場所の包括的なリストを共有できる企業が必要です。 . このようなリストを作成して顧客と共有するには、企業は Web スクレイピングを利用して、ホテルやホステルのリスト Web サイトから商業施設に関するデータをクロールするだけでなく、部屋や宿泊施設を貸し出すホームステイや施設に関するデータをクロールする必要があります。バックパッカーに 2 つ。

  

• フライト予約/料金見積もり

  航空券の価格は日々変動し、航空会社や路線の数も変化し続けています。 このようなシナリオでは、このデータをスクレイピングし、履歴データを使用して見積もりを作成して、顧客がフライト予約サービスの最前線に立つことができるようにします。 価格予測は、多くのデータを必要とするサービスであり、Web スクレイピングによって簡単に入手できます。

• ML モデルに取り組んでいる研究志向の企業

  自動運転車やドローンの構築などのテクノロジーに夢中になっている企業や、強力な ML/DL モデルの構築に取り組んでいる企業は、大量のデータを必要としています。 Web は最大かつ継続的に拡大しているデータ ソースであるため、このデータの多くは Web スクレイピングによって収集されることがよくあります。

• 消費者感情のモニタリング

  良い製品を作る、良いサービスを提供するだけでは、21 世紀には十分ではありません。 会社の評判とブランド名を維持することは、それ以上に重要ではありません。 スキャンダルや孤立した問題が企業に悪影響を与えたり、株価を打つ。

• ニュース集約

  オンラインでニュース記事を読んでいる人は、その問題について他のメディアが何を言っているのか、以前に何が起こったのか、問題を引き起こしたのか、または後でフォローアップすることについて読みたいと思うかもしれません。 ユーザーがトピックに関連するすべてを一度に見つけることができるように、これらすべてがニュースの集約を必要とします。 ニュースの集約は、Web スクレイピングに大きく依存している別の分野です。

• 市場データの集約

  直感は良いことですが、ペースの速い競争の激しい世界では、特に 1 つの間違いが会社の閉鎖につながる可能性がある場合、誰も直感に基づいて決定を下したくはありません。 これが、多くの企業が Web データをスクレイピングしてパターンを見つけ、予測を作成して意思決定を裏付けている理由です。これは、マーケティング、販売、または競合他社に関する調査の分野であっても同様です。

見逃されたデータの種類

Web データについて考えると、最初に頭に浮かぶのは何百万もの記事ですが、企業はさまざまな種類の Web データを、SEO に最適化されたより優れた記事を書くことから、猫の写真とそれらの写真を区別するように機械に教えることまで、さまざまな目的で使用しています。犬の。 Web スクレイピングされたデータは、構造化された形式と非構造化された形式の両方のさまざまな種類のデータで構成されています。 企業が毎日ペタバイト単位で消費する上位のデータ タイプは次のとおりです。

• 画像

  画像は、Web から収集されるデータの大部分を占めています。 企業が画像認識アルゴリズムを構築する必要がある場合でも、オンライン ショッピング サイトから製品画像をクロールする必要がある場合でも、毎日何百万もの画像がスクレイピングされています。

• 動画

  ビデオは、スクレイピングされたデータのごく一部を占めています。 ただし、ほとんどすべてのビデオの範囲が Mbs または Gbs であるため、サイズによって大きな割合を占めています。 ビデオ データは、主にオブジェクト/動きの認識またはその他の研究ベースの目的で使用されます。

• テキストデータ

  Web からスクレイピングされるデータの大部分を占めるのは、製品の説明、価格、さらにはキーワードに関連するコンテンツなどのテキスト データであり、Web スクレイピングをほぼあらゆる方法で利用しようとする企業によってスクレイピングされます。

あなたが見逃した Web スクレイピングによって後押しされたテクノロジーの種類:

• レコメンデーション システム:

  Netflixで使用されているようなレコメンデーション システムは、市場で最もホットなテクノロジです。 誰もがそれを使って、商品、ホテル、ケーキ、あらゆるものを提案しています! ただし、レコメンデーション システムを構築するには、多くの場合 Web スクレイピングから得られるデータが必要です。

• 画像マッチング

  画像マッチング、画像認識、自動運転車はすべて、画像 (またはビデオの単一フレーム) を使用して意思決定エンジンを構築します。 これらの画像の多くは、Web からスクレイピングされたものです。これよりも大きな画像のレポジトリが公開されている場所はどこにもないためです。

• リアルタイム分析

  価格監視やブランド名監視などのリアルタイム分析は、オープン Web に公開されている最新の開発に密接に依存しています。

• 自然言語処理

  この技術では、自然な人間の言語が機械によって処理されます。 World Wide Web は、人々が NLP モデルのトレーニングに使用できる何百もの言語のスピーチやテキストを見つけるのに役立ちます。

• 危機管理

  リスクの管理と軽減は、株式市場の最新動向や最新ニュースにも左右されがちです。 これは、Web からのデータにほぼ完全に依存するテクノロジーです。

データは新しい油です – 使用してください!

石油は、風車やソーラー パネルなどの再生可能な資源に急速に置き換えられています。 輝きを失いました。 データは新しい石油であり、データを使用していない人は大きな損失を被っています。 2018 年にビジネスを促進するために Web からのデータを使用しなかった場合、2019 年はおそらく、さまざまなプロセスで Web からスクレイピングしたデータを使用して生産性と売上を向上させるワークフローを設定するための最後のショットです。