Données non récoltées : les données que vous avez laissées sur la table en 2018 - PromptCloud

Le Web Scraping fait parler de lui depuis un certain temps dans le monde de la technologie. De plus en plus d'entreprises tentent d'explorer les données du Web à l'aide de robots intelligents pour accélérer le processus. Il y a également eu une croissance des fournisseurs DaaS (Data as a Service) comme PromptCloud , qui offrent leurs services aux entreprises qui ont besoin de leurs données personnalisées sur le Web dans un format plug and play, en fonction de leurs spécifications. Cependant, nous savons que les entreprises (en particulier les plus grandes) résistent au changement et continuent de suivre les mêmes pratiques qu'elles ont suivies. Mais nous avons vu que les entreprises qui ne parviennent pas à changer avec le temps finissent par tomber, et cette affirmation est plus évidente aujourd'hui, où les changements technologiques doivent être adoptés pour ne pas être laissés pour compte.

Qu'il s'agisse d'Uber réduisant les bénéfices des compagnies de taxis ou d'Amazon causant une perte d'activité pour les magasins physiques ; nous avons vu que les entreprises/entreprises technologiques ou même non technologiques qui ne s'adaptent pas aux changements ou qui n'adoptent pas les dernières pratiques finissent par disparaître. Pour en venir au fait, le web scraping n'a pas non plus été adopté par de nombreuses entreprises en raison de l'appréhension liée à la mise en place d'un moteur de web scraping ainsi qu'à l'absorption des résultats. Mais toutes les entreprises qui ne l'ont pas utilisé l'année précédente ont fini par ne pas utiliser beaucoup de données disponibles ouvertement sur le Web, qui auraient pu être utilisées pour développer leurs activités. Ce sont les données dont nous allons discuter - les données que vous avez laissées sur la table en 2018.

Nous avons décidé de séparer les données qui restaient sur la table, par secteurs, types de données et technologies qui auraient pu être mises en œuvre à l'aide des données.

Les secteurs que vous avez ratés :

Les données récupérées sur le Web sont aujourd'hui utilisées par presque toutes les entreprises technologiques et non technologiques. Nous avons donc décidé de mettre en évidence les principaux secteurs dans lesquels elles sont utilisées.

• Commerce électronique

  Le commerce électronique est l'un des principaux utilisateurs de la technologie de grattage du Web en raison de la nécessité de maintenir des prix comparables à ceux de la concurrence et, comme les prix sur la plupart des grands sites changent toutes les heures, il est nécessaire de disposer d'un Web en temps réel. grattage dans ce domaine pour rester viable. Outre le grattage des prix, les avis, les détails des produits et les images des produits sont également récupérés sur les sites de commerce électronique. Les détails et les images des produits sont utilisés par les nouveaux sites de commerce électronique pour constituer leur liste de produits, tandis que les avis sont utilisés à diverses fins, telles que l'analyse des sentiments, pour décider quels produits seraient préférables de répertorier sur un site Web.

• Sites d'offres d'emploi

  Connecter un demandeur d'emploi à une entreprise avec des ouvertures est un défi qui est beaucoup plus facile à résoudre avec l'utilisation de la technologie. La plupart des grandes entreprises (la plupart des Fortune 500) annoncent leurs ouvertures sur leur page Carrières, tandis que d'autres ont des publicités sur les centaines de sites Web d'offres d'emploi à travers le monde. Si vous êtes à la recherche de données d'emploi, JobsPikr peut récupérer vos offres d'emploi en fonction d'un certain nombre de facteurs, tels que l'emplacement, le titre du poste, la description, le type de poste, ainsi que les mots-clés présents dans la description du poste.

• Réservations d'hôtel/de voyage

  Avec la croissance du secteur du voyage et de plus en plus de personnes souhaitant se rendre dans des destinations moins visitées, il est nécessaire que les entreprises puissent partager une liste complète des lieux de séjour dans ces lieux, comprenant des séjours chez l'habitant, des hôtels, des auberges de jeunesse, etc. . Pour préparer et partager une telle liste avec les clients, les entreprises doivent utiliser le web-scraping, non seulement pour explorer les données sur les établissements commerciaux à partir des sites Web de listes d'hôtels et d'auberges, mais aussi pour explorer les données sur les familles d'accueil ou les établissements qui louent une chambre ou deux aux routards.

  

• Réservation de vol/estimateur de prix

  Les prix des vols fluctuent quotidiennement et le nombre de compagnies aériennes et d'itinéraires ne cesse de changer. Dans un tel scénario, extraire ces données et utiliser des données historiques pour créer un estimateur pour aider vos clients peut vous propulser au premier plan du service de réservation de vols. La prévision des prix est un service qui nécessite beaucoup de données, qui peuvent être facilement obtenues via le web scraping.

• Entreprises orientées vers la recherche travaillant sur des modèles ML

  Les entreprises qui se livrent à des technologies telles que la construction de voitures ou de drones autonomes, ou celles qui travaillent à la construction de puissants modèles ML/DL, ont besoin de beaucoup de données. Une grande partie de ces données est souvent collectée via le grattage Web, car le Web est la source de données la plus importante et en constante expansion.

• Surveillance du sentiment des consommateurs

  Construire un bon produit ou fournir un bon service ne suffit pas pour le XXIe siècle. Maintenir la réputation de l'entreprise et le nom de la marque est tout aussi important, sinon plus. Il est nécessaire de supprimer les bavardages sur les réseaux sociaux ou les commentaires associés au nom de sa marque pour effectuer une analyse des sentiments en temps réel afin de signaler les problèmes susceptibles de se transformer en un échec massif des relations publiques afin de s'assurer que les scandales ou les problèmes isolés n'affectent pas les entreprises de manière négative ou touché le cours des actions.

• Agrégation de nouvelles

  Lorsqu'une personne lit un article de presse en ligne, elle peut souhaiter lire ce que d'autres médias disent sur le problème, ce qui s'est passé auparavant, qui a conduit au problème, ou faire un suivi plus tard. Tout cela nécessite une agrégation de nouvelles afin qu'un utilisateur puisse trouver tout ce qui concerne un sujet en une seule fois. L'agrégation d'actualités est un autre secteur qui s'appuie massivement sur le web scraping.

• Agrégation de données de marché

  Les intuitions sont bonnes, mais dans le monde concurrentiel en évolution rapide, personne ne veut prendre une décision basée sur des intuitions, surtout lorsqu'une erreur peut coûter la fermeture d'une entreprise. C'est la raison pour laquelle de nombreuses entreprises récupèrent des données Web pour trouver des modèles et créer des prédictions pour étayer leurs décisions, que ce soit dans le domaine du marketing, des ventes ou même de la recherche sur leurs concurrents.

Types de données qui ont été manquées

En pensant aux données Web, la première chose qui nous vient à l'esprit, ce sont des millions d'articles, mais les entreprises utilisent différents types de données Web à des fins allant de la rédaction d'articles optimisés pour le référencement à l'apprentissage d'une machine à différencier les photos d'un chat de celles d'un chien. Les données Web scrapées se composent de différents types de données qui se présentent à la fois dans des formats structurés et non structurés. Voici les principaux types de données consommés par les entreprises en pétaoctets, chaque jour :

• Images

  Les images constituent une grande partie des données extraites du Web. Que les entreprises aient besoin de créer des algorithmes de reconnaissance d'images ou d'explorer des images de produits à partir de sites d'achat en ligne, des millions d'images sont récupérées chaque jour.

• Vidéos

  Les vidéos représentent un petit pourcentage des données récupérées. Cependant, ils représentent un pourcentage important en taille, car presque toutes les vidéos vont en Mbs ou Gbs. Les données vidéo sont principalement utilisées pour la reconnaissance d'objets/mouvements ou à d'autres fins de recherche.

• Données textuelles

  Constituant la grande majorité des données extraites du Web en volume, les données textuelles telles que la description du produit, les prix ou même le contenu lié à un mot-clé sont extraites par les entreprises qui tentent d'exploiter le Web-scraping de presque toutes les manières.

Types de technologies boostées par le Web Scraping qui vous ont échappé :

• Systèmes de recommandation :

  Les systèmes de recommandation tels que celui utilisé par Netflix , sont la technologie la plus en vogue du marché. et tout le monde s'en sert, pour proposer des produits, des hôtels, des gâteaux, tout ! Cependant, pour construire un système de recommandation, il faut beaucoup de données – des données qui proviennent souvent du web scraping.

• Correspondance d'images

  La correspondance d'images, la reconnaissance d'images, les voitures autonomes utilisent toutes des images (ou des images uniques d'une vidéo) pour créer un moteur de décision. Beaucoup de ces images sont extraites du Web, car vous ne trouverez nulle part un plus grand référentiel d'images disponible ouvertement.

• Analytique en temps réel

  Les analyses en temps réel telles que la surveillance des prix ou la surveillance des marques s'appuient étroitement sur les derniers développements exposés au Web ouvert.

• Traitement du langage naturel

  Dans cette technologie, le langage humain naturel est traité par des machines. Le World Wide Web aide les gens à trouver des discours et des textes dans des centaines de langues qui peuvent être utilisés pour former des modèles de PNL.

• Gestion des risques

  La gestion et l'atténuation des risques sont également sujettes aux derniers développements du marché des actions ou aux dernières nouvelles. Il s'agit d'une technologie qui dépend presque entièrement des données du Web.

Les données sont le nouveau pétrole – Utilisez-les !

Le pétrole est rapidement remplacé par des ressources renouvelables telles que les éoliennes et les panneaux solaires. Il a perdu son éclat. Les données sont le nouveau pétrole et quiconque n'utilise pas les données perd beaucoup de temps. Au cas où vous n'auriez pas utilisé les données du Web en 2018 pour dynamiser votre entreprise, 2019 est probablement votre dernière chance de mettre en place des flux de travail pour utiliser les données extraites du Web dans différents processus afin de stimuler la productivité et les ventes.