Layanan Scraping Web Dialihdayakan Lebih Baik Daripada In-House

Kita hidup di dunia yang berpusat pada data di mana data adalah komoditas yang paling kuat dari semuanya. Dengan data yang benar, kami menggunakan kekuatan. Itu ada di mana-mana: pembelajaran mesin, penambangan data, riset pasar, riset keuangan, untuk beberapa nama. Pertanyaan besarnya tetap — Bagaimana Anda mengambil semua data yang tersedia untuk konsumsi? Untuk mendapatkan data dengan skala dan kompleksitas seperti itu, kami merayapi situs web sumber. Oleh karena itu, layanan scraping web tidak lagi opsional. Mereka sangat penting jika Anda memiliki strategi berbasis data yang mungkin.

Fakta menarik tentang perayapan data adalah bahwa ia mengatakan apa yang dilakukannya, itu bukan solusi out-of-the-box. Jadi, bagaimana perusahaan mengikis web sebagai sarana untuk memperoleh data? Apakah mereka membangun tim internal atau apakah mereka melakukan outsourcing ke perusahaan layanan pengikisan web khusus? Karena kita berbicara tentang menggores sejumlah besar data dengan berbagai kompleksitas, alat pengikis DIY tidak mungkin.

Mari kita pertimbangkan opsi pertama. Kami selalu dapat mempekerjakan tim ahli di bidangnya untuk melatih tim internal yang dapat memahami nuansa perayapan web. Perusahaan tidak perlu khawatir tentang privasi data yang tergores. Meskipun kedengarannya seperti pilihan ideal langsung, ada beberapa kelemahan juga.

Biaya yang sangat besar untuk menyiapkan dan memelihara tim internal yang berdedikasi akan sangat besar. Ini dapat sepenuhnya dilewati dengan mengalihdayakannya sepenuhnya ke layanan pengikisan data profesional yang keahliannya terletak pada proyek pengikisan web pada umumnya. Anda menghemat waktu, tenaga, yang terpenting uang.

Masih belum yakin? Berikut adalah beberapa alasan lain untuk memilih layanan scraping web khusus.

sebuah). Meningkatnya Kompleksitas Situs Web:

Hukum permintaan juga berlaku di sini. Semakin banyak permintaan, semakin rumit pula proses crawlingnya. Ini menghentikan tidak hanya opsi alat DIY yang tersedia, tetapi bahkan personel yang baru-baru ini dilatih dalam menggores web. Selain itu, banyak situs yang mengadopsi pengguliran tak terbatas berbasis AJAX untuk meningkatkan pengalaman pengguna. Ini membuat pengikisan lebih kompleks.

Praktik pengkodean dinamis seperti itu akan membuat sebagian besar alat DIY dan bahkan beberapa tim internal menjadi tidak efisien dan tidak berguna. Yang dibutuhkan di sini adalah pengaturan yang sepenuhnya dapat disesuaikan dan pendekatan khusus. Kombinasi lapisan manual dan otomatis digunakan untuk mengetahui bagaimana situs web menerima panggilan AJAX untuk menirunya menggunakan perayap yang dibuat khusus. Karena kompleksitas situs web terus meningkat dari waktu ke waktu, kebutuhan akan solusi yang dapat disesuaikan menjadi sangat jelas.

b). Skalabilitas Proses Ekstraksi:

Banyak pengusaha merasa perlu untuk menemukan kembali roda. Mereka memiliki dorongan untuk melakukan proses in-house daripada outsourcing. Tentu saja, beberapa proses lebih baik dilakukan di rumah dan contoh bagusnya adalah dukungan pelanggan. Karena kompleksitas yang terkait dengan ekstraksi data web skala besar terlalu khusus untuk dikuasai oleh perusahaan yang tidak melakukannya secara eksklusif, itu mungkin bukan ide yang bagus. Layanan outsourcing perusahaan terbesar yang termasuk dalam braket ceruk teknis. (s)

Mengekstrak jutaan halaman web secara bersamaan dan memproses semuanya menjadi data terstruktur yang dapat dibaca mesin adalah tantangan nyata. Salah satu USP dari solusi scraper web adalah skalabilitas. Dengan kluster server berkinerja tinggi yang tersebar di berbagai wilayah, layanan seperti PromptCloud telah membangun infrastruktur yang kokoh untuk mengekstrak data web skala besar.

c). Kualitas dan Pemeliharaan Data:

Ini adalah satu hal untuk mengekstrak data. Dan satu lagi untuk mengonversi data tidak terstruktur menjadi data yang dapat dibaca mesin. Scraping sebagai sarana menjaga kualitas data adalah apa yang dianjurkan oleh layanan seperti PromptCloud .

Merangkak sejumlah besar data mentah dan tidak terstruktur tidak akan masuk akal jika tidak dapat dibaca. Pada saat yang sama, kami tidak dapat menyiapkan penyiapan perayapan web yang berfungsi penuh dan bersantai. Web di seluruh dunia sangat dinamis.

Mempertahankan kualitas data membutuhkan upaya yang konsisten dan pemantauan ketat menggunakan lapisan manual dan otomatis. Situs web cukup sering mengubah strukturnya yang akan membuat perayap rusak atau terhenti, yang keduanya akan memengaruhi data keluaran. Jaminan kualitas data dan pemeliharaan tepat waktu merupakan bagian integral dari menjalankan penyiapan perayapan web. Carilah layanan yang mengambil kepemilikan ujung-ke-ujung dari aspek-aspek ini.

d). Ekstraksi Data Tanpa Kerumitan Dengan Bantuan Scraping Web:

Bisnis perlu menyalurkan seluruh kekuatan energi pada apa yang menjadi penawaran inti mereka. Oleh karena itu, kebutuhan untuk menyewa layanan pengikisan web yang telah menyalurkan seluruh kekuatan energinya pada apa yang Anda cari.

Penyiapan, pemeliharaan konstan, dan semua komplikasi lain yang menyertai ekstraksi data web dapat dengan mudah memonopoli sumber daya internal Anda, sehingga merugikan bisnis Anda. Perangkapnya terlalu banyak.

e). Melintasi Hambatan Teknis:

Pengikisan web memerlukan tim pengembang untuk menyiapkan dan menyebarkan perayap pada server yang dioptimalkan untuk ekstraksi. Ini menuntut secara teknis. Mengapa melatih ketika Anda bisa menyewa? Dengan biaya sepersepuluh. Dengan keahlian bertahun-tahun di ruang ekstraksi data web, layanan khusus dapat menangani proyek pengikisan situs web dengan kompleksitas dan skala apa pun. Berikut adalah artikel yang menampilkan templat untuk layanan pengikisan web yang dapat digunakan dalam proyek apa pun.

Kesimpulan:

Tidak dapat dihindari bagi perusahaan untuk mencari cara untuk memperoleh data yang sangat kuat dan kuat secara efisien. Ada data, ada informasi, dan kemudian ada uno-numero, pengetahuan. Pengetahuan adalah tempat kita memahami dan mengatur informasi yang telah kita kumpulkan dari apa yang hanya data acak, tidak terstruktur, dan sebaliknya (dan tampaknya) tidak berguna. Untuk itu dan yang lainnya, ada Promptcloud .