Web Scraping - la nouvelle voie à suivre

Le premier navigateur Web a été créé en 1990 et le premier robot Web a été construit en 1993. C'était uniquement pour mesurer la taille du Web. En décembre 1993, le premier moteur de recherche basé sur un robot d'indexation, JumpStation , avait été créé même si les données n'étaient pas récupérées. Python's BeautifulSoup , la bibliothèque de grattage Web facile à utiliser, a été créée en 2004. Mais ce n'étaient que les tremplins vers la forme et l'étendue que nous voyons dans le domaine du grattage Web aujourd'hui.

Certains des plus grands projets de science des données en cours, que ce soit sur les données des médias sociaux ou la détection d'images, utilisent la grande quantité de données disponibles sur Internet pour créer une base de données avant de valider quel algorithme fonctionne le mieux. Par conséquent, le web-scraping est une nouvelle voie à suivre, que ce soit dans le domaine de la science médicale ou du marketing. La quantité massive de données qu'il a mise entre les mains des gens a aidé à prendre des décisions plus intelligentes et fondées sur des données.

L'avenir du Web Scraping mènera à de nouvelles opportunités :

1. À mesure que des techniques de grattage Web plus récentes et plus rapides entrent en jeu, les données deviendront moins chères avec le temps. En conséquence, davantage d'entreprises et de personnes pourront avoir un meilleur accès aux données du marché. Aujourd'hui, alors que la plupart des entreprises qui utilisent le data scraping, l'apprentissage automatique et les algorithmes prédictifs dans différents départements sont de taille moyenne à grande, à mesure que le web scraping devient plus courant, même les startups ou les entreprises qui ne font que créer des entreprises utiliseront les données dans leurs processus décisionnels. Les entreprises ont commencé à utiliser les données avant même de s'installer. Par exemple, si une personne veut ouvrir un nouveau café. Il n'ira pas demander à un gestionnaire immobilier de l'aider à décider de l'emplacement. Au lieu de cela, il explorera les données du Web pour trouver les cafés les plus populaires de la ville et les régions avec une densité maximale de cafés. Ensuite, il trouvera l'emplacement idéal avec une démographie. Cela visiterait très probablement le café et n'aurait pas non plus une forte concentration de cafés existants. De cette façon, un propriétaire d'entreprise déciderait de l'emplacement le plus approprié pour ses entreprises à venir.
2. Aujourd'hui, lorsque nous parlons de web scraping ou de data scraping, nous parlons dans la plupart des cas de commentaires de données textuelles, de tweets, de messages, d'analyses de sentiments, etc. Cependant, le web scraping est allé bien au-delà de cela. Analyse d'images satellites pour prévoir les catastrophes naturelles, utilisation de vidéos d'interviews pour la formation d'un ordinateur. Et d'autres projets de ce type sont en cours en ce moment même. La plupart d'entre eux utilisent des données extraites du Web pour créer l'ensemble de formation. L'une des méthodes de recherche les plus populaires. Dans lequel ces données non structurées utilisées est la reconnaissance faciale. Ces projets nécessitent une grande quantité de données non structurées, et souvent un flux constant de celles-ci, ce qui ne peut être collecté que par le biais du web scraping.
3. Le scraping Web n'est que la première étape vers des solutions commerciales formulées par les entreprises. Construire un moteur de décision complet ou un modèle prédictif est aujourd'hui possible en quelques minutes en utilisant une infrastructure cloud comme celles proposées par Amazon AWS . Ceci est avantageux pour les entreprises qui n'ont pas les ressources nécessaires pour construire toute leur infrastructure en interne en achetant des serveurs dédiés. De cette façon, une infrastructure moins chère et plus accessible aiderait les entreprises à tirer le meilleur parti des ensembles de données massifs. Qu'ils ont récupéré sur Internet. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent fonctionner 24 heures sur 24, 7 jours sur 7 sur des instances entièrement gérées dans le cloud et peuvent prendre en charge la consommation de votre flux de données régulièrement récupéré sur le Web.
4. Avec la croissance du web scraping, l'esprit collaboratif va augmenter. Que vous soyez un avocat essayant de trouver des informations pertinentes sur un cas ou un médecin essayant de trouver s'il existe des données sur un nouveau type de souche virale qu'il a découvert, vous pouvez explorer des données sur le Web à l'aide d'araignées automatisées qui peuvent fournir vous avec les informations pertinentes dans le format souhaité. Si les informations publiées obtenues ne suffisent pas, vous pouvez alors contacter les professionnels qui ont écrit les textes que vous avez grattés et de cette manière, les données rapprocheraient beaucoup les personnes vivant à des milliers de kilomètres.
5. Aujourd'hui, la plupart des décisions commerciales sont toujours basées sur les résultats des réunions du conseil d'administration et finissent par être sujettes à de mauvaises décisions. Mais les décisions fondées sur des données deviennent de plus en plus courantes et, avec le temps, nous pouvons nous attendre à ce que les décisions et les plans soient bientôt intégrés dans des moteurs prédictifs qui utiliseront des données de marché historiques et actuelles pour prédire la viabilité et les chances de succès. Même si cela ne supprimerait pas complètement les risques et les problèmes, vos décisions seraient basées sur des données réelles, et vous aurez une meilleure compréhension des scénarios et pourrez prévoir les problèmes qui peuvent survenir dès le début.
6. Les investisseurs en profiteront le plus en raison des progrès réalisés dans le domaine du grattage Web dans les prochains jours. Qu'il s'agisse d'investisseurs amateurs ou de gestionnaires de fonds spéculatifs, des flux de données en direct liés au marché qui permettraient de faire la lumière sur les scandales, les fiascos et les actualités liées aux entreprises . Les actions qu'ils veulent aideraient à accélérer la prise de décision et permettraient également aux gens de faire des investissements fondés sur des données . Les données en direct du flux de grattage Web réduiront la peur de manquer quelque chose parmi les investisseurs.

Défis:

1. Le nettoyage des données deviendra plus difficile avec le temps. Alors que de plus en plus de types de contenu multimédia sont ajoutés aux pages Web. La séparation des données structurées et non structurées devient plus. Ils convertissent également les données extraites d'un site Web en données dans un serveur de base de données. Cela se traduira par le besoin de solutions de nettoyage de données dédiées afin que les bases de données massives. Même s'il y a un petit pourcentage de données impures, elles ne sont pas rendues inutiles.
2. La gestion de la redondance et la gestion des doublons seront un problème lorsque les entreprises connecteront plusieurs flux ou sources de grattage Web. Les données en double peuvent entraîner des chiffres gonflés ou un modèle prédictif biaisé. Les doublons sont gérés en exécutant une logique de déduplication avant même que les données soient ajoutées à la base de données. D'un autre côté, lorsque vous avez plusieurs sources, vous pouvez utiliser les données d'une source pour valider l'autre.
3. L'essor des nouvelles technologies frontales peut entraîner des sites Web plus compliqués, en termes de grattage Web.
4. Chaque fois qu'une nouvelle technologie entre en jeu, les araignées de grattage Web doivent se configurer et s'entraîner à explorer les données. Cela devient particulièrement difficile et prend du temps au cas où toute la mise en page aurait également changé.
5. De nombreux sites Web empêchent le scraping en autorisant l'accès aux données uniquement via une page de connexion. Et lorsque vous vous connectez, vous acceptez certaines règles et conditions qui annulent généralement le web-scraping. Cela peut rendre le web-scraping plus compliqué.
6. Avec plus de types de données extraites aujourd'hui, il y a un besoin pour plus de types de solutions de stockage. De plus, les données seront stockées de manière à pouvoir être récupérées facilement . L'autre problème est qu'à mesure que nous ajoutons de plus en plus de sources de données, notre stockage de données grattées augmente. Mais nous finissons par n'utiliser qu'une petite partie des données totales pour notre prise de décision. Par conséquent, il est nécessaire de récupérer et de stocker efficacement les données afin d'économiser à la fois de l'argent et du temps.

Conclusion:

Le web scraping devenant si courant, presque toutes les industries et tous les secteurs. Ils essaient de tirer le meilleur parti de l'énorme référentiel de données pour se relancer et se transformer. Que vous soyez dans le secteur de la location d'espaces de travail ou que vous vendiez simplement des livres en ligne. Vous devrez utiliser les données à votre avantage, et pour les entreprises qui finissent par ne pas le faire. Cela ne fera que laisser plus de données à la table pour leurs concurrents.

Si vous êtes une entreprise basée sur la technologie, vous devriez essayer d'incorporer des données récupérées dans votre flux de travail. Sinon, vous devriez essayer d'utiliser des solutions basées sur le cloud pour explorer les données et les utiliser à votre avantage. Différentes solutions SaaS d' Amazon AWS aident au stockage et à la transformation des données et vous permettent même d'exécuter des algorithmes d'apprentissage automatique sur celles-ci pour créer des modèles prédictifs. Et lorsqu'il s'agit d'obtenir des données récupérées sur le Web, tout ce dont vous avez besoin est une solution DaaS telle que PromptCloud . Nous proposons des solutions de grattage Web de niveau entreprise entièrement gérées qui peuvent transformer votre entreprise.