Niezbierane dane: dane, które pozostawiłeś na stole w 2018 r. – PromptCloud

Web Scraping jest tematem rozmów w świecie technologii od dłuższego czasu. Coraz więcej firm próbuje przeszukiwać dane z sieci za pomocą inteligentnych botów, aby przyspieszyć ten proces. Nastąpił również wzrost dostawców DaaS (Data as a Service), takich jak PromptCloud , którzy oferują swoje usługi firmom, które potrzebują niestandardowych danych z sieci Web w formacie plug and play, w oparciu o ich specyfikacje. Wiemy jednak, że firmy (zwłaszcza te większe) są odporne na zmiany i nadal stosują te same praktyki, które stosowały. Widzieliśmy jednak, że firmy, które nie zmieniają się z czasem, kończą upadkiem, i to stwierdzenie jest najbardziej widoczne dzisiaj, gdy zmiany technologiczne muszą zostać przyjęte, aby nie pozostać w tyle.

Czy to Uber zmniejszający zyski firm taksówkowych, czy Amazon powodujący straty w biznesie dla sklepów stacjonarnych; widzieliśmy, że firmy/biznesy technologiczne, a nawet nie-technologiczne, które nie dostosowują się do zmian lub nie przyjmują najnowszych praktyk, zostają wymazane. Przechodząc do sedna, web scraping również nie został przyjęty przez wiele firm ze względu na obawy związane z konfiguracją silnika web scrapingu, a także absorpcją wyników. Ale wszystkie firmy, które nie korzystały z niego w poprzednim roku, nie korzystały z wielu danych dostępnych publicznie w sieci, które mogłyby zostać wykorzystane do rozwoju ich działalności. To są dane, które będziemy omawiać – dane, które zostawiłeś w tabeli w 2018 roku.

Postanowiliśmy oddzielić dane, które pozostały na stole, według sektorów, typów danych i technologii, które można było zaimplementować przy użyciu danych.

Sektory, które przegapiłeś:

Dane ze skrobaków internetowych są obecnie wykorzystywane przez prawie każdą firmę technologiczną i nietechnologiczną, dlatego postanowiliśmy wyróżnić najważniejsze sektory, w których są wykorzystywane.

• Handel elektroniczny

  Handel elektroniczny jest jednym z głównych użytkowników technologii web-scrappingu ze względu na potrzebę utrzymania cen porównywalnych z cenami konkurencji, a ponieważ ceny w większości dużych witryn zmieniają się co godzinę, istnieje potrzeba korzystania z Internetu w czasie rzeczywistym. skrobanie w tej dziedzinie, aby zachować żywotność. Oprócz skrobania cen, recenzje, szczegóły produktu i zdjęcia produktów są również usuwane z witryn e-commerce. Szczegóły produktu i obrazy są wykorzystywane przez nowsze witryny e-commerce do tworzenia listy produktów, podczas gdy recenzje są wykorzystywane do różnych celów, takich jak analiza sentymentu, aby zdecydować, które produkty najlepiej umieścić na stronie internetowej.

• Witryny z ofertami pracy

  Połączenie osoby poszukującej pracy z firmą z wakatami to wyzwanie, które znacznie łatwiej rozwiązuje się przy użyciu technologii. Większość dużych firm (większość z listy Fortune 500) reklamuje swoje oferty pracy na swojej stronie Kariera, podczas gdy inne zamieszczają ogłoszenia na setkach witryn z ofertami pracy na całym świecie. Jeśli szukasz danych o ofertach pracy, JobsPikr może pobrać oferty pracy na podstawie wielu czynników, takich jak lokalizacja, nazwa stanowiska, opis, typ pracy, a także słowa kluczowe obecne w opisie stanowiska.

• Rezerwacje hoteli/podróży

  Wraz z rozwojem branży turystycznej i coraz większą liczbą osób, które chcą udać się do mniej odwiedzanych miejsc, istnieje zapotrzebowanie na firmy, które mogą udostępnić obszerną listę miejsc noclegowych w tych lokalizacjach, obejmującą kwatery prywatne, hotele, hostele i nie tylko . Aby przygotować i udostępnić taką listę klientom, firmy muszą wykorzystywać web-scraping nie tylko do indeksowania danych o obiektach komercyjnych ze stron internetowych z ofertami hoteli i hosteli, ale także do indeksowania danych o kwaterach prywatnych lub obiektach, które wynajmują pokoje lub dwa dla turystów z plecakami.

  

• Rezerwacja lotu / estymator cen

  Ceny lotów zmieniają się codziennie, a liczba linii lotniczych i tras również się zmienia. W takim scenariuszu zebranie tych danych i wykorzystanie danych historycznych do zbudowania estymatora, który pomoże Twoim klientom, może sprawić, że staniesz się liderem w usłudze rezerwacji lotów. Prognozowanie cen to usługa wymagająca dużej ilości danych, które można łatwo pozyskać poprzez web scraping.

• Firmy zorientowane na badania pracujące na modelach ML

  Firmy zajmujące się technologiami, takimi jak budowanie autonomicznych samochodów lub dronów, lub te, które pracują nad budowaniem potężnych modeli ML/DL, potrzebują dużej ilości danych. Wiele z tych danych jest często zbieranych poprzez web scraping, ponieważ sieć jest największym i stale rozwijającym się źródłem danych.

• Monitorowanie nastrojów konsumentów

  Budowanie dobrego produktu, świadczenie dobrej usługi to za mało na XXI wiek. Utrzymanie reputacji firmy i marki jest równie ważne, jeśli nie ważniejsze. Aby upewnić się, że skandale lub samotne problemy nie wpłyną negatywnie na firmy lub hit ceny akcji.

• Agregacja wiadomości

  Kiedy dana osoba czyta artykuł z wiadomościami w Internecie, może chcieć przeczytać o tym, co inne media mówią o problemie, o tym, co wydarzyło się wcześniej, co doprowadziło do problemu, lub o dalszych działaniach. Wszystko to wymaga agregacji wiadomości, aby użytkownik mógł za jednym razem znaleźć wszystko, co dotyczy danego tematu. Agregacja wiadomości to kolejny sektor, który w dużej mierze opiera się na web scrapingu.

• Agregacja danych rynkowych

  Przeczucia są dobre, ale w szybko zmieniającym się świecie konkurencji nikt nie chce podejmować decyzji na podstawie przeczuć, zwłaszcza gdy jeden błąd może kosztować zamknięcie firmy. To jest powód, dla którego wiele firm zbiera dane z sieci, aby znaleźć wzorce i tworzyć prognozy wspierające ich decyzje, czy to w dziedzinie marketingu, sprzedaży, czy nawet badań nad konkurencją.

Rodzaje danych, które zostały pominięte

Myśląc o danych internetowych, pierwszą rzeczą, która przychodzi nam do głowy, są miliony artykułów, ale firmy wykorzystują różne rodzaje danych internetowych do celów, od pisania lepiej zoptymalizowanych pod kątem SEO artykułów po nauczenie maszyny odróżniania zdjęć kota od tych psa. Dane ze skrobaków internetowych składają się z różnych typów danych, które są dostępne zarówno w formatach ustrukturyzowanych, jak i nieustrukturyzowanych. Oto najważniejsze typy danych, które są wykorzystywane przez firmy każdego dnia przez Petabajty:

• Obrazy

  Obrazy stanowią większą część danych, które są usuwane z sieci. Niezależnie od tego, czy firmy muszą tworzyć algorytmy rozpoznawania obrazów, czy indeksować zdjęcia produktów z witryn zakupów online, każdego dnia usuwane są miliony zdjęć.

• Filmy

  Filmy stanowią niewielki procent zebranych danych. Jednak nadrabiają duży procent rozmiaru, ponieważ prawie każdy zakres wideo mieści się w Mbs lub Gbs. Dane wideo są wykorzystywane głównie do rozpoznawania obiektów/ruchu lub do innych celów badawczych.

• Dane tekstowe

  Większość danych zeskrobanych z sieci to dane tekstowe, takie jak opis produktu, ceny, a nawet treść związana ze słowem kluczowym, są zeskrobane przez firmy, które próbują wykorzystać web-scraping w niemal dowolny sposób.

Rodzaje technologii wzmocnionych przez Web Scraping, które przegapiłeś:

• Systemy rekomendacji:

  Systemy rekomendacji, takie jak ten, z którego korzysta Netflix , to najgorętsza technologia na rynku. i wszyscy go używają, by proponować produkty, hotele, ciasta, wszystko! Jednak do zbudowania systemu rekomendacji potrzeba bardzo dużo danych – danych, które często pochodzą z web scrapingu.

• Dopasowanie obrazu

  Dopasowywanie obrazów, rozpoznawanie obrazów, samochody autonomiczne, wszystkie wykorzystują obrazy (lub pojedyncze klatki z filmu) do zbudowania silnika decyzyjnego. Wiele z tych obrazów zostało usuniętych z sieci, ponieważ nigdzie nie można znaleźć większego repozytorium obrazów dostępnych publicznie.

• Analiza w czasie rzeczywistym

  Analizy w czasie rzeczywistym, takie jak monitorowanie cen lub monitorowanie marki, ściśle opierają się na najnowszych osiągnięciach, które są widoczne w otwartej sieci.

• Przetwarzanie języka naturalnego

  W tej technologii naturalny język ludzki jest przetwarzany przez maszyny. Sieć WWW pomaga ludziom znaleźć przemówienia i teksty w setkach języków, które można wykorzystać do trenowania modeli NLP.

• Zarządzanie ryzykiem

  Zarządzanie ryzykiem i jego łagodzenie jest również podatne na najnowsze wydarzenia na rynku akcji lub najnowsze wiadomości. Jest to technologia, która prawie w całości opiera się na danych z sieci.

Dane to nowy olej – używaj go!

Ropa jest szybko zastępowana zasobami odnawialnymi, takimi jak wiatraki i panele słoneczne. Stracił swój blask. Dane to nowy olej i każdy, kto nie korzysta z danych, traci dużo czasu. Jeśli nie używałeś danych z sieci w 2018 r. do rozwoju swojej firmy, rok 2019 jest prawdopodobnie ostatnim strzałem w celu skonfigurowania przepływów pracy, aby wykorzystać dane zebrane z sieci w różnych procesach w celu zwiększenia produktywności i sprzedaży.