Data yang Belum Dipanen: Data yang Anda Tinggalkan di Meja pada tahun 2018 – PromptCloud

Web Scraping telah menjadi pembicaraan di dunia teknologi selama beberapa waktu. Semakin banyak perusahaan yang mencoba merayapi data dari web menggunakan bot cerdas untuk mempercepat prosesnya. Ada juga pertumbuhan penyedia DaaS (Data sebagai Layanan) seperti PromptCloud , yang menawarkan layanan mereka kepada bisnis yang membutuhkan data web-scraped kustom mereka dalam format plug and play, berdasarkan spesifikasi mereka. Namun, kita tahu bahwa perusahaan (terutama yang lebih besar) tahan terhadap perubahan, dan terus mengikuti praktik yang sama yang telah mereka ikuti. Tetapi kita telah melihat bahwa perusahaan yang gagal berubah seiring waktu, akhirnya jatuh, dan pernyataan itu paling jelas saat ini, di mana perubahan teknologi harus diadopsi agar tidak ketinggalan.

Baik itu Uber yang menurunkan laba perusahaan taksi, atau Amazon yang menyebabkan hilangnya bisnis toko batu bata dan mortir; kita telah melihat bahwa perusahaan/bisnis teknologi atau bahkan non-teknologi yang tidak beradaptasi dengan perubahan atau tidak mengikuti praktik terbaru akhirnya akan musnah. Jadi intinya, web scraping juga belum diadopsi oleh banyak perusahaan karena kekhawatiran terkait pengaturan mesin web scraping serta menyerap hasilnya. Tetapi semua perusahaan yang tidak menggunakannya pada tahun sebelumnya akhirnya tidak menggunakan banyak data yang tersedia secara terbuka di web, yang dapat digunakan untuk mengembangkan bisnis mereka. Ini adalah data yang akan kita diskusikan- data yang Anda tinggalkan di atas meja pada tahun 2018.

Kami memutuskan untuk memisahkan data yang tertinggal di atas meja, berdasarkan sektor, tipe data, dan teknologi yang dapat diimplementasikan menggunakan data tersebut.

Sektor yang Anda lewatkan:

Data tergores web digunakan oleh hampir setiap bisnis teknologi dan non-teknologi saat ini, jadi kami memutuskan untuk menyoroti sektor teratas di mana mereka digunakan.

• Perdagangan elektronik

  E-commerce adalah salah satu pengguna teratas teknologi pengikisan web karena kebutuhan untuk mempertahankan harga yang setara dengan pesaing dan karena harga di sebagian besar situs besar berubah setiap jam, ada kebutuhan untuk web waktu nyata menggores di bidang ini untuk tetap layak. Selain pengikisan harga, ulasan, detail produk, dan gambar produk juga diambil dari situs e-commerce. Detail dan gambar produk digunakan oleh situs e-niaga baru untuk menyusun daftar produk mereka, sedangkan ulasan digunakan untuk berbagai tujuan seperti analisis sentimen untuk memutuskan produk mana yang lebih baik untuk dicantumkan di situs web.

• Situs web daftar pekerjaan

  Menghubungkan pencari kerja dengan perusahaan yang membuka lowongan merupakan tantangan yang jauh lebih mudah diselesaikan dengan pemanfaatan teknologi. Sebagian besar perusahaan besar (sebagian besar dari Fortune 500) mengiklankan lowongan mereka di halaman Karir mereka, sementara yang lain memasang iklan di ratusan situs web posting pekerjaan di seluruh dunia. Jika Anda sedang mencari data pekerjaan, JobsPikr dapat mengambilkan Anda daftar pekerjaan berdasarkan sejumlah faktor, seperti lokasi, jabatan, deskripsi, jenis pekerjaan, serta kata kunci yang ada dalam deskripsi pekerjaan.

• Pemesanan hotel/perjalanan

  Dengan pertumbuhan sektor perjalanan, dan semakin banyak orang yang ingin pergi ke tujuan yang jarang dikunjungi, ada kebutuhan bagi perusahaan yang dapat membagikan daftar lengkap tempat menginap di lokasi ini, yang mencakup homestay, hotel, hostel, dan banyak lagi. . Untuk menyiapkan dan membagikan daftar tersebut dengan pelanggan, perusahaan harus menggunakan pengikisan web, tidak hanya untuk merayapi data tentang tempat komersial dari situs web daftar hotel dan hostel, tetapi juga untuk merayapi data tentang homestay atau perusahaan yang mengeluarkan kamar atau dua untuk backpacker.

  

• Pemesanan penerbangan/penaksir harga

  Harga penerbangan berfluktuasi setiap hari dan jumlah maskapai serta rute juga terus berubah. Dalam skenario seperti itu, mengorek data ini dan menggunakan data historis untuk membuat estimator guna membantu pelanggan Anda dapat mendorong Anda menjadi yang terdepan dalam layanan pemesanan penerbangan. Peramalan harga adalah layanan yang membutuhkan banyak data, yang dapat diperoleh dengan mudah melalui web scraping.

• Perusahaan berorientasi penelitian yang mengerjakan model ML

  Perusahaan yang terlibat dalam teknologi seperti membuat mobil atau drone tanpa pengemudi, atau mereka yang bekerja untuk membangun model ML/DL yang kuat, membutuhkan banyak data. Sebagian besar data ini sering dikumpulkan melalui web scraping karena web adalah sumber data terbesar dan terus berkembang.

• Memantau Sentimen Konsumen

  Membangun produk yang baik, atau memberikan layanan yang baik tidak cukup untuk abad kedua puluh satu. Mempertahankan reputasi perusahaan dan nama merek sama pentingnya jika tidak lebih. Memotong obrolan media sosial, atau komentar yang ditandai ke nama merek seseorang untuk menjalankan analisis sentimen secara real-time untuk menandai masalah yang dapat berkembang menjadi kegagalan hubungan masyarakat besar diperlukan untuk memastikan bahwa skandal atau satu-satunya masalah tidak mempengaruhi perusahaan secara merugikan atau memukul harga saham.

• Agregasi berita

  Ketika seseorang membaca artikel berita online, dia mungkin ingin membaca tentang apa yang dikatakan media lain tentang masalah tersebut, apa yang telah terjadi sebelumnya, yang menyebabkan masalah tersebut, atau tindak lanjut di kemudian hari. Semua ini menuntut agregasi berita sehingga pengguna dapat menemukan segala sesuatu yang terkait dengan suatu topik sekaligus. Agregasi berita adalah sektor lain yang sangat bergantung pada pengikisan web.

• Agregasi Data Pasar

  Firasat memang bagus, tetapi di dunia persaingan yang serba cepat, tidak ada yang mau mengambil keputusan berdasarkan firasat, terutama di mana satu kesalahan dapat mengakibatkan penutupan perusahaan. Itulah alasan mengapa banyak perusahaan menggores data web untuk menemukan pola dan membuat prediksi untuk mendukung keputusan mereka, baik itu di bidang pemasaran, penjualan, atau bahkan penelitian tentang persaingan mereka.

Jenis data yang terlewatkan

Memikirkan data web, hal pertama yang muncul di benak kita adalah jutaan artikel, tetapi perusahaan telah menggunakan berbagai jenis data web untuk tujuan mulai dari menulis artikel yang dioptimalkan SEO yang lebih baik hingga mengajarkan mesin untuk membedakan antara gambar kucing dengan gambar itu. dari seekor anjing. Data web scraped terdiri dari berbagai jenis data yang datang baik dalam format terstruktur maupun tidak terstruktur. Berikut adalah tipe data teratas yang dikonsumsi oleh perusahaan oleh Petabyte, setiap hari:

• Gambar-gambar

  Gambar membentuk sebagian besar data yang diambil dari web. Apakah perusahaan perlu membangun algoritme pengenalan gambar atau merayapi gambar produk dari situs belanja online, jutaan gambar digores setiap hari.

• Video

  Video merupakan persentase kecil dari data yang tergores. Namun, mereka membuat persentase besar berdasarkan ukuran, karena hampir semua video berkisar dalam Mbs atau Gbs. Data video sebagian besar digunakan untuk pengenalan objek/gerakan atau tujuan berbasis penelitian lainnya.

• Data Tekstual

  Membuat sebagian besar data tergores dari web berdasarkan volume, data tekstual seperti deskripsi produk, harga, atau bahkan konten yang terkait dengan kata kunci, dikikis oleh perusahaan yang mencoba memanfaatkan pengikisan web dengan hampir semua cara.

Jenis teknologi yang didorong oleh Web Scraping yang Anda lewatkan:

• Sistem rekomendasi:

  Sistem rekomendasi seperti yang digunakan oleh Netflix , adalah teknologi terpanas di pasar. dan semua orang menggunakannya, untuk menyarankan produk, hotel, kue, semuanya! Namun untuk membangun sebuah sistem rekomendasi, dibutuhkan banyak data – data yang seringkali berasal dari web scraping.

• Pencocokan gambar

  Pencocokan gambar, pengenalan gambar, mobil self-driving, semua menggunakan gambar (atau bingkai tunggal dari video), untuk membangun mesin keputusan. Banyak dari gambar-gambar ini diambil dari web karena Anda tidak akan menemukan tempat penyimpanan gambar yang lebih besar yang tersedia secara terbuka.

• Analisis Waktu Nyata

  Analitik waktu nyata seperti pemantauan harga atau pemantauan nama merek sangat bergantung pada perkembangan terbaru yang diekspos ke web terbuka.

• Pemrosesan Bahasa Alami

  Dalam teknologi ini, bahasa alami manusia diproses oleh mesin. World Wide Web membantu orang menemukan pidato dan teks dalam ratusan bahasa yang dapat digunakan untuk melatih model NLP.

• Manajemen risiko

  Mengelola dan memitigasi risiko juga rentan terhadap perkembangan terbaru di pasar saham, atau berita terbaru. Ini adalah teknologi yang hampir sepenuhnya bergantung pada data dari web.

Data adalah minyak baru – Gunakan!

Minyak dengan cepat digantikan oleh sumber daya terbarukan seperti kincir angin dan panel surya. Ia telah kehilangan kilaunya. Data adalah minyak baru dan siapa pun yang tidak menggunakan data akan kehilangan banyak waktu. Jika Anda tidak menggunakan data dari web pada tahun 2018 untuk meningkatkan bisnis Anda, 2019 mungkin adalah kesempatan terakhir Anda untuk menyiapkan alur kerja guna menggunakan data yang diambil dari web dalam berbagai proses untuk meningkatkan produktivitas dan penjualan.