Dati non raccolti: i dati che hai lasciato sul tavolo nel 2018 – PromptCloud

Il web scraping è stato per un po' di tempo il discorso del mondo tecnologico. Sempre più aziende stanno cercando di eseguire la scansione dei dati dal Web utilizzando bot intelligenti per accelerare il processo. C'è stata anche una crescita di fornitori di DaaS (Data as a Service) come PromptCloud , che stanno offrendo i loro servizi alle aziende che necessitano dei loro dati web raschiati personalizzati in un formato plug and play, in base alle loro specifiche. Tuttavia, sappiamo che le aziende (soprattutto quelle più grandi) sono resistenti al cambiamento e continuano a seguire le stesse pratiche che hanno seguito. Ma abbiamo visto che le aziende che non cambiano nel tempo, finiscono per cadere, e questa affermazione è più evidente oggi, dove i cambiamenti tecnologici devono essere adottati per non essere lasciati indietro.

Che si tratti di Uber che riduce i profitti delle compagnie di taxi o di Amazon che causa la perdita di affari per i negozi fisici; abbiamo visto che le aziende/imprese tecnologiche o anche non tecnologiche che non si adattano ai cambiamenti o non adottano le ultime pratiche finiscono per essere spazzate via. Quindi, arrivando al punto, anche il web scraping non è stato adottato da molte aziende a causa dell'apprensione relativa alla creazione di un motore di web scraping e all'assorbimento dei risultati. Ma tutte le aziende che non l'hanno utilizzato nell'anno precedente hanno finito per non utilizzare molti dati disponibili apertamente sul web, che avrebbero potuto essere utilizzati per far crescere il proprio business. Questi sono i dati di cui discuteremo: i dati che hai lasciato sul tavolo nel 2018.

Abbiamo deciso di separare i dati rimasti sul tavolo, per settori, tipi di dati e tecnologie che avrebbero potuto essere implementati utilizzando i dati.

I settori che ti sei perso:

I dati web raschiati sono utilizzati oggi da quasi tutte le aziende tecnologiche e non, quindi abbiamo deciso di evidenziare i settori principali in cui vengono utilizzati.

• Commercio elettronico

  L'e-commerce è uno dei principali utilizzatori della tecnologia di web scraping a causa della necessità di mantenere prezzi alla pari con i concorrenti e poiché i prezzi sulla maggior parte dei grandi siti cambiano ogni ora, è necessario il web in tempo reale raschiando in questo campo per rimanere vitali. Oltre allo scraping dei prezzi, anche le recensioni, i dettagli dei prodotti e le immagini dei prodotti vengono rimossi dai siti di e-commerce. I dettagli e le immagini del prodotto vengono utilizzati dai siti di e-commerce più recenti per creare l'elenco dei prodotti, mentre le recensioni vengono utilizzate per vari scopi come l'analisi del sentimento per decidere quali prodotti sarebbe meglio pubblicare su un sito Web.

• Siti di annunci di lavoro

  Collegare una persona in cerca di lavoro a un'azienda con aperture è una sfida molto più facile da risolvere con l'uso della tecnologia. La maggior parte delle grandi aziende (la maggior parte delle Fortune 500) pubblicizza le proprie aperture nella pagina delle opportunità di lavoro, mentre altre hanno annunci su centinaia di siti Web di annunci di lavoro in tutto il mondo. Se sei alla ricerca di dati sul lavoro, JobsPikr può recuperarti annunci di lavoro in base a una serie di fattori, come posizione, titolo del lavoro, descrizione, tipo di lavoro, nonché parole chiave presenti nella descrizione del lavoro.

• Prenotazioni di hotel/viaggi

  Con la crescita del settore dei viaggi e sempre più persone che desiderano recarsi in destinazioni meno visitate, sono necessarie aziende in grado di condividere un elenco completo di luoghi in cui soggiornare in queste località, che includa alloggi in famiglia, hotel, ostelli e altro ancora . Per preparare e condividere tale elenco con i clienti, le aziende devono utilizzare il web-scraping, non solo per eseguire la scansione dei dati sugli esercizi commerciali dai siti Web di elenchi di hotel e ostelli, ma anche per eseguire la scansione dei dati sugli alloggi in famiglia o sugli stabilimenti che affittano una stanza o due ai viaggiatori con lo zaino.

  

• Prenotazione del volo/stima del prezzo

  I prezzi dei voli oscillano ogni giorno e anche il numero di compagnie aeree e rotte continua a cambiare. In un tale scenario, l'analisi di questi dati e l'utilizzo dei dati storici per costruire uno stimatore per aiutare i tuoi clienti può portarti in prima linea nel servizio di prenotazione del volo. La previsione dei prezzi è un servizio che necessita di molti dati, che possono essere facilmente acquisiti tramite web scraping.

• Aziende orientate alla ricerca che lavorano su modelli ML

  Le aziende che si dedicano a tecnologie come la costruzione di auto a guida autonoma o droni, o quelle che lavorano per costruire potenti modelli ML/DL, hanno bisogno di molti dati. Molti di questi dati vengono spesso raccolti tramite il web scraping poiché il web è la fonte di dati più grande e in continua espansione.

• Monitoraggio del sentimento dei consumatori

  Costruire un buon prodotto o fornire un buon servizio non è abbastanza per il ventunesimo secolo. Mantenere la reputazione dell'azienda e il nome del marchio è altrettanto importante se non di più. Eliminare le chiacchiere sui social media o i commenti taggati sul proprio marchio per eseguire un'analisi del sentiment in tempo reale per segnalare problemi che potrebbero trasformarsi in un massiccio fallimento delle pubbliche relazioni è necessario per assicurarsi che scandali o problemi solitari non influiscano negativamente sulle aziende o colpire i prezzi delle azioni.

• Aggregazione di notizie

  Quando una persona sta leggendo un articolo di notizie online, potrebbe voler leggere ciò che altri media stanno dicendo sul problema, cosa è successo prima, che ha portato al problema o seguirlo in seguito. Tutto ciò richiede l'aggregazione delle notizie in modo che un utente possa trovare tutto ciò che riguarda un argomento in una volta sola. L'aggregazione di notizie è un altro settore che si basa massicciamente sullo scraping web.

• Aggregazione dei dati di mercato

  Le intuizioni sono buone, ma nel mondo competitivo frenetico, nessuno vuole prendere una decisione basata sulle intuizioni, soprattutto laddove un errore potrebbe costare la chiusura di un'azienda. Questo è il motivo per cui molte aziende stanno raschiando i dati web per trovare modelli e creare previsioni a sostegno delle loro decisioni, sia nel campo del marketing, delle vendite o persino della ricerca sulla concorrenza.

Tipi di dati che sono stati persi

Pensando ai dati web, la prima cosa che ci viene in mente sono milioni di articoli, ma le aziende hanno utilizzato diversi tipi di dati web per scopi che vanno dalla scrittura di articoli ottimizzati SEO migliori all'insegnamento di una macchina per distinguere tra le immagini di un gatto con quelle di un cane. I dati web raschiati sono costituiti da vari tipi di dati disponibili sia in formati strutturati che non strutturati. Ecco i principali tipi di dati che vengono consumati dalle aziende dai Petabyte, ogni singolo giorno:

• immagini

  Le immagini costituiscono la maggior parte dei dati che vengono raschiati dal web. Sia che le aziende debbano creare algoritmi di riconoscimento delle immagini o eseguire la scansione di immagini di prodotti da siti di shopping online, milioni di immagini vengono raschiate ogni singolo giorno.

• Video

  I video costituiscono una piccola percentuale dei dati raschiati. Tuttavia, compensano una grande percentuale in base alle dimensioni, poiché quasi tutti i video variano in Mbs o Gbs. I dati video vengono utilizzati principalmente per il riconoscimento di oggetti/movimento o altri scopi basati sulla ricerca.

• Dati testuali

  Costituendo la stragrande maggioranza dei dati raschiati dal Web in volume, i dati testuali come la descrizione del prodotto, i prezzi o persino il contenuto relativo a una parola chiave, vengono raschiati dalle aziende che cercano di sfruttare il web-scraping in quasi tutti i modi.

Tipi di tecnologie potenziate da Web Scraping che ti sei perso:

• Sistemi di raccomandazione:

  I sistemi di raccomandazione come quello utilizzato da Netflix sono la tecnologia più in voga sul mercato. e tutti lo usano, per suggerire prodotti, hotel, torte, tutto! Tuttavia, per costruire un sistema di raccomandazione, sono necessari molti dati, dati che spesso provengono dallo scraping web.

• Corrispondenza di immagini

  La corrispondenza delle immagini, il riconoscimento delle immagini, le auto a guida autonoma, utilizzano tutte immagini (o singoli fotogrammi di un video) per costruire un motore decisionale. Molte di queste immagini vengono raschiate dal web poiché da nessuna parte troveresti un repository più grande di immagini disponibile apertamente.

• Analisi in tempo reale

  Le analisi in tempo reale come il monitoraggio dei prezzi o il monitoraggio del marchio si basano strettamente sugli ultimi sviluppi esposti al Web aperto.

• Elaborazione del linguaggio naturale

  In questa tecnologia, il linguaggio umano naturale viene elaborato dalle macchine. Il World Wide Web aiuta le persone a trovare discorsi e testi in centinaia di lingue che possono essere utilizzati per addestrare modelli di PNL.

• Gestione del rischio

  La gestione e la mitigazione dei rischi sono anche soggetti agli ultimi sviluppi del mercato azionario o alle ultime notizie. Questa è una tecnologia che dipende quasi interamente dai dati del web.

I dati sono il nuovo petrolio: usalo!

Il petrolio viene rapidamente sostituito da risorse rinnovabili come i mulini a vento e i pannelli solari. Ha perso il suo splendore. I dati sono il nuovo petrolio e chiunque non li utilizzi sta perdendo molto tempo. Nel caso in cui non hai utilizzato i dati dal Web nel 2018 per aumentare la tua attività, il 2019 è probabilmente il tuo colpo finale per impostare flussi di lavoro per utilizzare i dati prelevati dal Web in diversi processi per aumentare la produttività e le vendite.