Web scraping: la nuova via da seguire

Il primo browser web è stato creato nel 1990 e il primo web robot è stato costruito nel 1993. Era solo per misurare le dimensioni del web. Nel dicembre 1993, il primo motore di ricerca basato su web crawler, JumpStation , era stato creato anche se i dati non venivano raschiati. Python's BeautifulSoup , la libreria di scraping web facile da usare è stata creata nel lontano 2004. Ma questi erano solo i trampolini di lancio nella forma e nella misura che stiamo vedendo oggi nel campo dello scraping web.

Alcuni dei più grandi progetti di scienza dei dati in corso, che si tratti dei dati dei social media o del rilevamento delle immagini, utilizzano la grande quantità di dati disponibili su Internet per creare un database prima di convalidare quale algoritmo funziona meglio. Quindi, il web-scraping è una nuova strada da seguire, sia nel campo della scienza medica che nel marketing. L'enorme quantità di dati che ha messo nelle mani delle persone ha aiutato a prendere decisioni più intelligenti e basate sui dati.

Il futuro del web scraping porterà a nuove opportunità:

1. Man mano che entrano in gioco tecniche di scraping web più nuove e più veloci, i dati diventeranno più economici con il tempo. Di conseguenza, più aziende e persone potranno avere un migliore accesso ai dati di mercato. Oggi, mentre la maggior parte delle aziende che utilizzano lo scraping dei dati, l'apprendimento automatico e gli algoritmi predittivi in ​​diversi reparti sono di dimensioni medio-grandi, man mano che lo scraping web diventa più comune, anche le startup o le aziende che stanno avviando un'attività utilizzeranno i dati in loro processi decisionali. Le aziende hanno iniziato a utilizzare i dati ancor prima di aprire un negozio. Ad esempio, se una persona vuole aprire un nuovo bar. Non chiederà a un gestore immobiliare di aiutarlo a decidere la posizione. Al contrario, eseguirà la scansione dei dati dal Web per trovare i caffè più popolari in città e nelle regioni con una densità massima di caffè. Quindi, troverà la posizione ideale con una fascia demografica. Molto probabilmente visiterebbe il caffè e non avrebbe un'alta concentrazione di caffè esistenti. In questo modo, un imprenditore deciderebbe il luogo più adatto per le sue imminenti attività.
2. Quando oggi parliamo di web scraping o data scraping, nella maggior parte dei casi parliamo di commenti testuali, tweet, messaggi, sentiment analysis e altro ancora. Tuttavia, il web scraping è andato ben oltre questi. Analisi di immagini satellitari per prevedere i disastri naturali, utilizzando video di interviste per la formazione di un computer. E altri progetti simili sono in corso proprio in questo momento. La maggior parte di questi utilizza i dati prelevati dal Web per creare il set di formazione. Uno dei metodi di ricerca più popolari. In cui tali dati non strutturati utilizzati è il riconoscimento facciale. Questi progetti richiedono una grande quantità di dati non strutturati e spesso un feed costante di essi, qualcosa che può essere raccolto solo tramite il web scraping.
3. Il web scraping è solo il primo passo verso le soluzioni aziendali formulate dalle aziende. Costruire un intero motore decisionale o un modello predittivo è oggi possibile in pochi minuti utilizzando un'infrastruttura cloud come quelle offerte da Amazon AWS . Ciò è vantaggioso per le aziende che non dispongono delle risorse per costruire internamente l'intera infrastruttura acquistando server dedicati. In questo modo, un'infrastruttura più economica e più accessibile aiuterebbe le aziende a ottenere il massimo da enormi set di dati. Che hanno raschiato da Internet. Gli algoritmi di Machine Learning possono essere eseguiti 24 ore su 24, 7 giorni su 7 su istanze completamente gestite nel cloud e possono occuparsi del consumo costante del feed di dati raschiato sul Web.
4. Con la crescita del web scraping, lo spirito collaborativo aumenterà. Che tu sia un avvocato che cerca di trovare informazioni rilevanti su un caso o un medico che sta cercando di scoprire se esistono dati su un nuovo tipo di ceppo virale che ha scoperto, puoi eseguire la scansione dei dati dal Web utilizzando spider automatizzati in grado di fornire voi con le informazioni rilevanti nel formato desiderato. Se le informazioni pubblicate raccolte non bastano allora puoi contattare i professionisti che hanno scritto i testi che hai raschiato e in questo modo i dati porterebbero le persone che vivono a migliaia di chilometri di distanza, molto più vicine.
5. Oggi, la maggior parte delle decisioni aziendali si basa ancora sui risultati delle riunioni del consiglio e finisce per essere soggetta a decisioni sbagliate. Ma le decisioni basate sui dati stanno diventando sempre più comuni e, con il tempo, possiamo aspettarci che abbastanza presto, decisioni e piani verranno inseriti in motori predittivi che utilizzeranno i dati di mercato storici e attuali per prevedere la fattibilità e le possibilità di successo. Anche se non eliminerebbe completamente rischi e problemi, le tue decisioni sarebbero basate su dati effettivi e avrai una migliore comprensione degli scenari e potrai prevedere problemi che possono sorgere fin dall'inizio.
6. Gli investitori trarranno il massimo beneficio dai progressi nel campo del web scraping nei prossimi giorni. Che si tratti di investitori dilettanti o gestori di hedge fund, feed di dati in tempo reale relativi al mercato che farebbero luce su scandali, fiasco e notizie relative alle società . Le azioni che desiderano aiuterebbero a prendere decisioni più rapide e consentirebbero anche alle persone di effettuare investimenti supportati dai dati . I dati in tempo reale dal feed di scraping web ridurranno il timore di perdersi tra gli investitori.

Sfide:

1. La pulizia dei dati diventerà più difficile con il tempo. Man mano che sempre più tipi di contenuti multimediali vengono aggiunti alle pagine Web. La separazione tra dati strutturati e non strutturati diventa di più. Inoltre convertono i dati prelevati da un sito Web in dati in un server di database. Ciò comporterà la necessità di soluzioni dedicate per la pulizia dei dati in modo che database enormi. Anche se c'è una piccola percentuale di dati sporchi, non vengono resi inutili.
2. La gestione della ridondanza e la gestione dei duplicati saranno un problema quando le aziende collegheranno più flussi o fonti di scraping web. Dati duplicati possono generare numeri gonfiati o un modello predittivo distorto. Duplicati gestiti eseguendo una logica di deduplica anche prima che i dati vengano aggiunti al database. D'altra parte, quando si dispone di più origini, è possibile utilizzare i dati di un'origine per convalidare l'altra.
3. L'aumento delle nuove tecnologie front-end può portare a siti Web più complicati, in termini di web scraping.
4. Ogni volta che una nuova tecnologia entra in gioco, gli spider web scraping devono configurare e addestrarsi per eseguire la scansione dei dati. Ciò diventa particolarmente difficile e dispendioso in termini di tempo nel caso in cui anche l'intero layout sia cambiato.
5. Molti siti Web impediscono lo scraping consentendo l'accesso ai dati solo tramite una pagina di accesso. E quando accedi, accetti determinate regole e condizioni che di solito negano il web-scraping. Questo può rendere più complicato il web scraping.
6. Con più tipi di dati raschiati oggi, sono necessari più tipi di soluzioni di archiviazione. Inoltre, i dati verranno archiviati in modo tale da essere facilmente recuperati. L'altro problema è che quando aggiungiamo sempre più fonti di dati, la nostra memoria di dati raschiati aumenta. Ma finiamo per utilizzare solo una piccola parte dei dati totali per il nostro processo decisionale. Pertanto, è necessario un efficiente scraping e archiviazione dei dati in modo da poter risparmiare tempo e denaro.

Conclusione:

Con il web scraping che sta diventando così comune, quasi tutti i settori e i settori. Cercano di sfruttare al meglio l'enorme repository di dati per rianimarsi e trasformarsi. Che tu sia nel settore dell'affitto di spazi di lavoro o che tu stia solo vendendo libri online. Dovrai utilizzare i dati a tuo vantaggio e per le aziende che finiscono per non farlo. Questo lascerà solo più dati al tavolo per i loro concorrenti.

Se sei un'azienda tecnologica, dovresti provare a incorporare i dati raschiati nel tuo flusso di lavoro. In caso contrario, dovresti provare a utilizzare soluzioni basate su cloud per eseguire la scansione dei dati e utilizzarli a tuo vantaggio. Diverse soluzioni SaaS di Amazon AWS aiutano nello storage e nella trasformazione dei dati e ti consentono persino di eseguire algoritmi di machine learning su di essi per creare modelli predittivi. E quando si tratta di ottenere i dati raschiati dal Web, tutto ciò di cui hai bisogno è una soluzione DaaS come PromptCloud . Offriamo soluzioni di web scraping di livello aziendale completamente gestite che possono trasformare la tua attività.