Datos no recolectados: los datos que dejó sobre la mesa en 2018 – PromptCloud

Web Scraping ha sido la comidilla del mundo de la tecnología durante bastante tiempo. Cada vez más empresas intentan rastrear datos de la web utilizando bots inteligentes para acelerar el proceso. También ha habido un crecimiento de los proveedores de DaaS (datos como servicio) como PromptCloud , que ofrecen sus servicios a las empresas que necesitan sus datos personalizados extraídos de la web en un formato plug and play, según sus especificaciones. Sin embargo, sabemos que las empresas (especialmente las más grandes) son resistentes al cambio y siguen las mismas prácticas que han estado siguiendo. Pero hemos visto que las empresas que no logran cambiar con el tiempo, terminan cayendo, y esa afirmación es más evidente hoy en día, donde hay que adoptar los cambios tecnológicos para no quedarse atrás.

Ya sea que Uber disminuya las ganancias de las compañías de taxis, o que Amazon cause la pérdida de negocios para las tiendas físicas; hemos visto que empresas/negocios tecnológicos o incluso no tecnológicos que no se adaptan a los cambios o no adoptan las últimas prácticas terminan siendo eliminados. Entonces, llegando al punto, muchas empresas tampoco han adoptado el web scraping debido a la aprensión relacionada con la configuración de un motor de web scraping y la absorción de los resultados. Pero todas las empresas que no lo han usado en el año anterior terminaron sin usar una gran cantidad de datos disponibles abiertamente en la web, que podrían haber sido utilizados para hacer crecer sus negocios. Estos son los datos que discutiremos: los datos que dejó sobre la mesa en 2018.

Decidimos separar los datos que quedaron sobre la mesa, por sectores, tipos de datos y tecnologías que podrían haberse implementado utilizando los datos.

Los sectores que te perdiste:

Los datos extraídos de la web son utilizados por casi todas las empresas tecnológicas y no tecnológicas en la actualidad, por lo que decidimos resaltar los principales sectores en los que se utilizan.

• comercio electrónico

  El comercio electrónico es uno de los principales usuarios de la tecnología de raspado web debido a la necesidad de mantener precios a la par con los de la competencia y dado que los precios en la mayoría de los sitios grandes cambian cada hora, existe la necesidad de una web en tiempo real. raspando en este campo para seguir siendo viable. Además del raspado de precios, las reseñas, los detalles del producto y las imágenes del producto también se extraen de los sitios de comercio electrónico. Los sitios de comercio electrónico más nuevos utilizan los detalles y las imágenes del producto para crear su lista de productos, mientras que las reseñas se utilizan para diversos fines, como el análisis de opiniones, para decidir qué productos serían mejores para incluir en un sitio web.

• Sitios web de ofertas de trabajo

  Conectar a un buscador de empleo con una empresa con vacantes es un desafío que se resuelve mucho más fácilmente con el uso de la tecnología. La mayoría de las grandes empresas (la mayoría de las Fortune 500) anuncian sus vacantes en su página de Carreras, mientras que otras tienen anuncios en los cientos de sitios web de publicación de empleo en todo el mundo. Si está buscando datos de trabajo, JobsPikr puede obtener sus listados de trabajo en función de una serie de factores, como la ubicación, el título del trabajo, la descripción, el tipo de trabajo, así como las palabras clave presentes en la descripción del trabajo.

• Reservas de hotel/viaje

  Con el crecimiento del sector de viajes, y cada vez más personas que desean ir a destinos menos visitados, existe la necesidad de empresas que puedan compartir una lista completa de lugares para hospedarse en estos lugares, que incluye casas de familia, hoteles, hostales y más. . Para preparar y compartir una lista de este tipo con los clientes, las empresas tienen que hacer uso de web-scraping, no solo para rastrear datos sobre establecimientos comerciales de sitios web de listados de hoteles y hostales, sino también para rastrear datos sobre casas de familia o establecimientos que alquilan una habitación o dos para mochileros.

• Reserva de vuelos/estimador de precios

  Los precios de los vuelos fluctúan diariamente y el número de aerolíneas y rutas también sigue cambiando. En tal escenario, recopilar estos datos y usar datos históricos para crear un estimador que ayude a sus clientes puede impulsarlo a la vanguardia en el servicio de reserva de vuelos. La previsión de precios es un servicio que necesita una gran cantidad de datos, que se pueden obtener fácilmente a través del web scraping.

  

• Empresas orientadas a la investigación que trabajan en modelos ML

  Las empresas que se entregan a tecnologías como la construcción de vehículos autónomos o drones, o aquellas que trabajan para construir potentes modelos ML/DL, necesitan una gran cantidad de datos. Gran parte de estos datos a menudo se recopilan a través del web scraping, ya que la web es la fuente de datos más grande y en constante expansión.

• Monitoreo del sentimiento del consumidor

  Construir un buen producto o brindar un buen servicio no es suficiente para el siglo XXI. Mantener la reputación de la empresa y el nombre de la marca es igual de importante, si no más. Es necesario raspar las charlas de las redes sociales o los comentarios etiquetados con el nombre de la marca para ejecutar un análisis de sentimiento en tiempo real para señalar los problemas que podrían convertirse en una falla masiva de relaciones públicas para asegurarse de que los escándalos o los problemas solitarios no afecten negativamente a las empresas o golpear los precios de las acciones.

• Agregación de noticias

  Cuando una persona está leyendo un artículo de noticias en línea, es posible que desee leer sobre lo que otros medios de comunicación están diciendo sobre el tema, lo que sucedió antes, lo que condujo al problema o hacer un seguimiento más adelante. Todo esto exige la agregación de noticias para que un usuario pueda encontrar todo lo relacionado con un tema de una sola vez. La agregación de noticias es otro sector que depende en gran medida del web scraping.

• Agregación de datos de mercado

  Las corazonadas son buenas, pero en el mundo competitivo de ritmo acelerado, nadie quiere tomar una decisión basada en corazonadas, especialmente cuando un error puede costar el cierre de una empresa. Esa es la razón por la que muchas empresas recopilan datos web para encontrar patrones y crear predicciones que respalden sus decisiones, ya sea en el campo del marketing, las ventas o incluso la investigación sobre su competencia.

Tipos de datos que se perdieron

Pensando en los datos web, lo primero que nos viene a la mente son millones de artículos, pero las empresas han estado utilizando diferentes tipos de datos web para propósitos que van desde escribir mejores artículos optimizados para SEO hasta enseñar a una máquina a diferenciar entre imágenes de un gato con esos de un perro Los datos extraídos de la web consisten en varios tipos de datos que vienen tanto en formatos estructurados como no estructurados. Estos son los principales tipos de datos que consumen las empresas a través de los petabytes, todos los días:

• Imágenes

  Las imágenes constituyen una parte importante de los datos que se extraen de la web. Ya sea que las empresas necesiten crear algoritmos de reconocimiento de imágenes o rastrear imágenes de productos de sitios de compras en línea, se extraen millones de imágenes todos los días.

• Vídeos

  Los videos constituyen un pequeño porcentaje de los datos extraídos. Sin embargo, compensan un gran porcentaje por tamaño, ya que casi cualquier rango de video en Mbs o Gbs. Los datos de video se utilizan principalmente para el reconocimiento de objetos/movimientos u otros fines basados ​​en la investigación.

• Datos textuales

  Los datos textuales, como la descripción del producto, los precios o incluso el contenido relacionado con una palabra clave, constituyen la gran mayoría de los datos extraídos de la web por volumen, son extraídos por empresas que intentan aprovechar el raspado web de casi cualquier forma.

Tipos de tecnologías impulsadas por Web Scraping que te perdiste:

• Sistemas de recomendación:

  Los sistemas de recomendación como el que utiliza Netflix , son la tecnología más candente del mercado. y todo el mundo lo está usando, para sugerir productos, hoteles, pasteles, ¡de todo! Sin embargo, para construir un sistema de recomendación, se necesitan muchos datos, datos que a menudo provienen del web scraping.

• Coincidencia de imágenes

  La coincidencia de imágenes, el reconocimiento de imágenes, los automóviles autónomos, todos usan imágenes (o fotogramas individuales de un video) para construir un motor de decisiones. Muchas de estas imágenes se extraen de la web, ya que en ninguna parte encontrará un depósito más grande de imágenes disponibles de forma abierta.

• Análisis en tiempo real

  Los análisis en tiempo real, como el control de precios o el control de marcas, se basan estrechamente en los últimos desarrollos que están expuestos a la web abierta.

• Procesamiento natural del lenguaje

  En esta tecnología, el lenguaje humano natural es procesado por máquinas. La World Wide Web ayuda a las personas a encontrar discursos y textos en cientos de idiomas que pueden usarse para entrenar modelos de PNL.

• Gestión de riesgos

  La gestión y mitigación de riesgos también están sujetas a los últimos desarrollos en el mercado de acciones, o las últimas noticias. Esta es una tecnología que depende casi por completo de los datos de la web.

Los datos son el nuevo aceite: ¡úselo!

El petróleo está siendo reemplazado rápidamente por recursos renovables como los molinos de viento y los paneles solares. Ha perdido su brillo. Los datos son el nuevo petróleo y cualquiera que no esté usando datos está perdiendo mucho tiempo. En caso de que no haya usado datos de la web en 2018 para impulsar su negocio, 2019 es probablemente su última oportunidad para configurar flujos de trabajo para usar datos extraídos de la web en diferentes procesos para aumentar la productividad y las ventas.