Pengikisan Web- Jalan Baru ke depan

Browser web pertama dibuat pada tahun 1990 dan robot web pertama dibuat pada tahun 1993. Itu hanya untuk mengukur ukuran web. Pada Desember 1993, mesin pencari berbasis web-crawler pertama, JumpStation telah dibuat meskipun datanya tidak di-scrap. BeautifulSoup Python , perpustakaan web scraping yang mudah digunakan dibuat pada tahun 2004. Tapi ini hanya batu loncatan untuk bentuk dan tingkat yang kita lihat di bidang web-scraping hari ini.

Beberapa proyek ilmu data terbesar yang sedang berlangsung, baik itu pada data media sosial, atau deteksi gambar, menggunakan sejumlah besar data yang tersedia di internet untuk membangun database sebelum memvalidasi algoritma mana yang berjalan paling baik. Oleh karena itu, pengikisan web adalah cara baru ke depan - baik di bidang ilmu kedokteran atau pemasaran. Sejumlah besar data yang telah diserahkan ke tangan orang-orang telah membantu membuat keputusan lebih didukung data dan cerdas.

Masa Depan Scraping Web akan mengarah pada Peluang Baru:

1. Saat teknik pengikisan web yang lebih baru dan lebih cepat mulai dimainkan, data akan menjadi lebih murah seiring waktu. Sebagai hasilnya, lebih banyak perusahaan dan orang akan dapat memiliki akses yang lebih baik ke data pasar. Saat ini, sementara sebagian besar perusahaan yang menggunakan pengikisan data, pembelajaran mesin, dan algoritme prediktif di berbagai departemen berukuran sedang hingga besar, karena pengikisan web menjadi lebih umum, bahkan startup atau perusahaan yang baru mendirikan bisnis akan menggunakan data dalam proses pengambilan keputusan mereka. Perusahaan sudah mulai menggunakan data bahkan sebelum mereka mendirikan toko. Misalnya, jika seseorang ingin membuka kafe baru. Dia tidak akan meminta manajer real estat untuk membantunya memutuskan lokasi. Sebagai gantinya, ia akan merayapi data dari web untuk menemukan kafe paling populer di kota dan wilayah dengan kepadatan kafe maksimum. Kemudian, ia akan menemukan lokasi yang ideal dengan demografis. Itu kemungkinan besar akan mengunjungi kafe dan juga tidak memiliki konsentrasi tinggi kafe yang ada. Dengan cara ini, pemilik bisnis akan memutuskan lokasi yang paling cocok untuk bisnisnya yang akan datang.
2. Ketika kita berbicara tentang pengikisan web atau pengikisan data hari ini, dalam banyak kasus kita berbicara tentang komentar data tekstual, tweet, pesan, analisis sentimen, dan banyak lagi. Namun, pengikisan web telah jauh melampaui ini. Analisis citra satelit untuk memprediksi bencana alam, menggunakan video wawancara untuk pelatihan komputer. Dan lebih banyak proyek semacam itu sedang berlangsung saat ini. Sebagian besar menggunakan data yang diambil dari web untuk membangun set pelatihan. Salah satu metode penelitian yang paling populer. Dimana data tidak terstruktur tersebut yang digunakan adalah pengenalan wajah. Proyek-proyek ini membutuhkan sejumlah besar data tidak terstruktur, dan seringkali merupakan umpan yang stabil - sesuatu yang hanya dapat dikumpulkan melalui pengikisan web.
3. Pengikisan web hanyalah langkah pertama menuju solusi bisnis yang dirumuskan oleh perusahaan. Membangun seluruh mesin keputusan atau model prediktif sekarang dimungkinkan dalam hitungan menit menggunakan infrastruktur cloud seperti yang ditawarkan oleh Amazon AWS . Ini bermanfaat bagi perusahaan yang tidak memiliki sumber daya untuk membangun seluruh infrastruktur mereka sendiri dengan membeli dedicated server. Dengan cara ini, infrastruktur yang lebih murah dan lebih mudah diakses akan membantu perusahaan memanfaatkan kumpulan data besar-besaran. Bahwa mereka telah tergores dari internet. Algoritme Machine Learning dapat berjalan 24×7 pada instans yang terkelola sepenuhnya di cloud dan dapat menangani penggunaan umpan data web-scraped Anda yang stabil.
4. Dengan tumbuhnya web scraping, semangat kolaboratif akan meningkat. Apakah Anda seorang pengacara yang mencoba mencari informasi yang relevan tentang suatu kasus atau dokter yang mencoba menemukan apakah ada data tentang jenis virus baru yang ia temukan, Anda dapat merayapi data dari web menggunakan spider otomatis yang dapat memberikan Anda dengan informasi yang relevan dalam format yang diinginkan. Jika informasi yang dipublikasikan tidak cukup, Anda dapat menghubungi profesional yang telah menulis teks yang Anda gores dan dengan cara ini, data akan membawa orang yang tinggal terpisah ribuan mil, lebih dekat.
5. Saat ini, sebagian besar keputusan bisnis masih didasarkan pada hasil rapat dewan dan akhirnya rentan terhadap pengambilan keputusan yang salah. Tetapi keputusan yang didukung data menjadi semakin umum, dan seiring waktu, kita dapat berharap bahwa dalam waktu dekat, keputusan dan rencana akan dimasukkan ke dalam mesin prediktif yang akan menggunakan data pasar historis dan terkini untuk memprediksi kelangsungan hidup dan peluang keberhasilan. Meskipun tidak akan menghilangkan risiko dan masalah sepenuhnya, keputusan Anda akan didasarkan pada data aktual, dan Anda akan memiliki pemahaman yang lebih baik tentang skenario dan dapat memprediksi masalah yang dapat menopang, sejak dini.
6. Investor akan mendapatkan keuntungan paling besar karena langkah-langkah di bidang web scraping dalam beberapa hari mendatang. Baik itu investor amatir atau manajer dana lindung nilai, umpan data langsung yang terkait dengan pasar yang akan menjelaskan skandal, kegagalan, dan berita terkait perusahaan . Saham yang mereka inginkan akan membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih cepat dan juga memungkinkan orang untuk melakukan investasi yang didukung data . Data langsung dari web scraping feed akan mengurangi rasa takut kehilangan investor.

Tantangan:

1. Pembersihan data akan menjadi lebih menantang seiring waktu. Karena semakin banyak jenis konten media ditambahkan ke halaman web. Pemisahan data terstruktur dan tidak terstruktur menjadi lebih. Mereka juga mengubah data yang diambil dari situs web menjadi data di server database. Hal ini akan mengakibatkan perlunya solusi pembersihan data khusus sehingga database menjadi masif. Bahkan jika ada persentase kecil dari data yang tidak bersih, mereka tidak dianggap tidak berguna.
2. Manajemen redundansi dan penanganan duplikat akan menjadi masalah ketika perusahaan menyambungkan banyak aliran atau sumber pengikisan web. Data duplikat dapat menghasilkan angka yang meningkat atau model prediksi yang bias. Duplikat ditangani dengan menjalankan logika dedupe bahkan sebelum data ditambahkan ke database. Di sisi lain, bila Anda memiliki banyak sumber, Anda dapat menggunakan data dari satu sumber untuk memvalidasi sumber lainnya.
3. Munculnya teknologi front-end yang lebih baru dapat menghasilkan situs web yang lebih rumit, dalam hal pengikisan web.
4. Setiap kali teknologi baru datang untuk bermain, web scraping spider perlu mengonfigurasi dan melatih untuk merayapi data. Ini menjadi sangat sulit dan memakan waktu jika seluruh tata letak juga berubah.
5. Banyak situs web mencegah pengikisan dengan mengizinkan akses ke data hanya melalui halaman login. Dan ketika Anda masuk, Anda menerima aturan dan ketentuan tertentu yang biasanya meniadakan pengikisan web. Ini bisa membuat pengikisan web lebih rumit.
6. Dengan lebih banyak jenis data yang tergores hari ini, ada kebutuhan untuk lebih banyak jenis solusi penyimpanan. Selain itu, data akan disimpan sedemikian rupa sehingga mudah diambil. Masalah lainnya adalah ketika kami menambahkan lebih banyak sumber data, penyimpanan data kami yang tergores meningkat. Tapi kami akhirnya hanya menggunakan sebagian kecil dari total data untuk pengambilan keputusan kami. Oleh karena itu, diperlukan pengikisan dan penyimpanan data yang efisien sehingga dapat menghemat uang dan waktu.

Kesimpulan:

Dengan pengikisan web menjadi sangat umum, hampir setiap industri dan sektor. Mereka mencoba memanfaatkan penyimpanan data yang sangat besar untuk menghidupkan kembali dan mengubah dirinya sendiri. Apakah Anda berada di bisnis penyewaan ruang kerja, atau Anda hanya menjual buku secara online. Anda harus menggunakan data untuk keuntungan Anda, dan untuk bisnis yang akhirnya tidak melakukannya. Ini hanya akan meninggalkan lebih banyak data di meja untuk pesaing mereka.

Jika Anda adalah perusahaan berbasis teknologi, Anda harus mencoba memasukkan data yang tergores ke dalam alur kerja Anda. Jika tidak, Anda harus mencoba menggunakan solusi berbasis cloud untuk merayapi data dan menggunakannya untuk keuntungan Anda. Berbagai solusi SaaS oleh Amazon AWS membantu dalam penyimpanan dan transformasi data dan bahkan memungkinkan Anda menjalankan algoritme pembelajaran mesin pada mereka untuk membangun model prediktif. Dan ketika datang untuk mendapatkan data yang tergores web, yang Anda butuhkan hanyalah solusi DaaS seperti PromptCloud . Kami menawarkan solusi pengikisan web tingkat perusahaan yang terkelola sepenuhnya yang dapat mengubah bisnis Anda.