Skrobanie sieci — nowa droga naprzód

Pierwsza przeglądarka internetowa powstała w 1990 roku, a pierwszy robot sieciowy został zbudowany w 1993 roku. Służył tylko do pomiaru rozmiaru sieci. Do grudnia 1993 roku powstała pierwsza wyszukiwarka oparta na robotach internetowych, JumpStation , mimo że dane nie były przeszukiwane. BeautifulSoup Pythona , łatwa w użyciu biblioteka web scrapingu, została stworzona już w 2004 roku. Ale to były tylko etapy w formie i stopniu, jakie widzimy dzisiaj w dziedzinie web scrapingu.

Niektóre z największych trwających projektów data science, czy to dotyczących danych z mediów społecznościowych, czy wykrywania obrazów, wykorzystują ogromną ilość danych dostępnych w Internecie do tworzenia bazy danych przed sprawdzeniem, który algorytm działa najlepiej. W związku z tym web-scraping to nowa droga naprzód – czy to w dziedzinie nauk medycznych, czy marketingu. Ogromna ilość danych, które przekazał w ręce ludzi, pomogła podejmować decyzje oparte na danych i bardziej inteligentne.

Przyszłość Skrobania Sieci doprowadzi do Nowych Możliwości:

1. Ponieważ w grę wchodzą nowsze i szybsze techniki web scrapingu, dane będą z czasem tańsze. Dzięki temu więcej firm i osób będzie mogło mieć lepszy dostęp do danych rynkowych. Obecnie, podczas gdy większość firm, które korzystają ze scrapingu danych, uczenia maszynowego i algorytmów predykcyjnych w różnych działach, jest średniej lub dużej wielkości, ponieważ web scraping staje się coraz bardziej powszechny, nawet start-upy lub firmy, które dopiero zakładają firmy, będą używać danych w ich procesy decyzyjne. Firmy zaczęły korzystać z danych jeszcze przed założeniem sklepu. Na przykład, jeśli dana osoba chce otworzyć nową kawiarnię. Nie będzie prosił zarządcy nieruchomości o pomoc w wyborze lokalizacji. Zamiast tego będzie indeksować dane z sieci, aby znaleźć najpopularniejsze kawiarnie w mieście i regionach o maksymalnym zagęszczeniu kawiarni. Następnie znajdzie idealną lokalizację z demograficzną. To najprawdopodobniej odwiedziłoby kawiarnię, a także nie miałoby dużej koncentracji istniejących kawiarni. W ten sposób właściciel firmy decydowałby o najodpowiedniejszej lokalizacji dla swojego przyszłego biznesu.
2. Kiedy mówimy dziś o web scrapingu lub data scrapingu, w większości przypadków mówimy o tekstowych komentarzach do danych, tweetach, wiadomościach, analizie sentymentu i innych. Jednak web scraping wyszedł daleko poza to. Analiza obrazów satelitarnych w celu przewidywania klęsk żywiołowych, wykorzystanie nagrań wideo z wywiadów do szkolenia komputera. I w tej chwili jest więcej takich projektów. Większość z nich wykorzystuje dane zeskrobane z sieci do tworzenia zestawu treningowego. Jedna z najpopularniejszych metod badawczych. W którym takie nieustrukturyzowane dane wykorzystywane są do rozpoznawania twarzy. Projekty te wymagają ogromnej ilości nieustrukturyzowanych danych, a często ich stałego zasilania – coś, co można zebrać tylko poprzez web scraping.
3. Web scraping to dopiero pierwszy krok do rozwiązań biznesowych formułowanych przez firmy. Zbudowanie całego silnika decyzyjnego lub modelu predykcyjnego jest dziś możliwe w ciągu kilku minut przy użyciu infrastruktury chmurowej, takiej jak te oferowane przez Amazon AWS . Jest to korzystne dla firm, które nie mają środków na zbudowanie całej infrastruktury we własnym zakresie poprzez zakup serwerów dedykowanych. W ten sposób tańsza i bardziej dostępna infrastruktura pomogłaby firmom w pełni wykorzystać ogromne zbiory danych. Że zdrapali z internetu. Algorytmy uczenia maszynowego mogą działać 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu na w pełni zarządzanych instancjach w chmurze i mogą zająć się zużywaniem stałego strumienia danych z sieci.
4. Wraz z rozwojem web scrapingu wzrośnie duch współpracy. Niezależnie od tego, czy jesteś prawnikiem, który próbuje znaleźć istotne informacje na temat sprawy, czy lekarzem, który próbuje dowiedzieć się, czy istnieją jakiekolwiek dane na temat nowego typu szczepu wirusa, który odkrył, możesz indeksować dane z sieci za pomocą automatycznych pająków, które mogą zapewnić z odpowiednimi informacjami w żądanym formacie. Jeśli zdobyte opublikowane informacje nie wystarczą, możesz skontaktować się z profesjonalistami, którzy napisali teksty, które zeskrobałeś i w ten sposób dane zbliżyłyby ludzi żyjących tysiące mil od siebie, znacznie bliżej.
5. Obecnie większość decyzji biznesowych nadal opiera się na wynikach posiedzeń zarządu i jest podatna na podejmowanie błędnych decyzji. Jednak decyzje oparte na danych stają się coraz bardziej powszechne i z czasem możemy się spodziewać, że wkrótce decyzje i plany zostaną wprowadzone do silników predykcyjnych, które będą wykorzystywać historyczne i bieżące dane rynkowe do przewidywania rentowności i szans na sukces. Nawet jeśli nie usunie to całkowicie ryzyka i problemów, Twoje decyzje będą oparte na rzeczywistych danych, a Ty będziesz lepiej rozumieć scenariusze i na wczesnym etapie przewidzieć problemy, które mogą się poprzeć.
6. Inwestorzy odniosą największe korzyści ze względu na postępy w dziedzinie skrobania stron internetowych w nadchodzących dniach. Czy to inwestorzy amatorzy, czy menedżerowie funduszy hedgingowych, dane na żywo związane z rynkiem, które rzuciłyby światło na skandale, fiasko i wiadomości związane z firmami . Akcje, których chcą, pomogłyby w szybszym podejmowaniu decyzji, a także umożliwiłyby ludziom dokonywanie inwestycji opartych na danych . Dane na żywo z web scraping feed zmniejszą strach inwestorów przed pominięciem.

Wyzwania:

1. Z czasem czyszczenie danych stanie się coraz trudniejsze. Ponieważ coraz więcej rodzajów treści multimedialnych jest dodawanych do stron internetowych. Oddzielenie danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych staje się coraz bardziej. Konwertują również dane zeskrobane ze strony internetowej na dane na serwerze bazy danych. Spowoduje to potrzebę dedykowanych rozwiązań do czyszczenia danych, tak aby ogromne bazy danych. Nawet jeśli istnieje niewielki procent nieczystych danych, nie stają się one bezużyteczne.
2. Zarządzanie nadmiarowością i obsługa duplikatów będzie problemem, gdy firmy będą podłączać wiele strumieni lub źródeł do wycinania stron internetowych. Zduplikowane dane mogą skutkować zawyżonymi liczbami lub tendencyjnym modelem predykcyjnym. Duplikaty obsługiwane przez uruchamianie logiki deduplikacji jeszcze przed dodaniem danych do bazy danych. Z drugiej strony, gdy masz wiele źródeł, możesz użyć danych z jednego źródła do sprawdzenia drugiego.
3. Pojawienie się nowszych technologii front-end może skutkować bardziej skomplikowanymi stronami internetowymi pod względem web scrapingu.
4. Za każdym razem, gdy pojawia się nowa technologia, pająki przechwytujące sieć muszą skonfigurować i przeszkolić się, aby przeszukiwać dane. Staje się to szczególnie trudne i czasochłonne w przypadku zmiany całego układu.
5. Wiele stron internetowych zapobiega scrapingowi, zezwalając na dostęp do danych tylko przez stronę logowania. A kiedy się logujesz, akceptujesz pewne zasady i warunki, które zwykle negują web-scraping. Może to utrudnić przeglądanie sieci.
6. Przy coraz większej liczbie typów danych zeskrobanych obecnie istnieje zapotrzebowanie na więcej rodzajów rozwiązań pamięci masowej. Ponadto dane będą przechowywane w taki sposób, aby można je było łatwo odzyskać. Inny problem polega na tym, że wraz z dodawaniem coraz większej liczby źródeł danych zwiększa się nasza pamięć zeskrobanych danych. Ale ostatecznie wykorzystujemy tylko niewielką część wszystkich danych do podejmowania decyzji. W związku z tym istnieje potrzeba wydajnego usuwania i przechowywania danych, aby zaoszczędzić zarówno pieniądze, jak i czas.

Wniosek:

Ponieważ web scraping staje się tak powszechny, prawie w każdej branży i sektorze. Starają się jak najlepiej wykorzystać ogromne repozytorium danych, aby się ożywić i przekształcić. Niezależnie od tego, czy zajmujesz się wynajmem przestrzeni do pracy, czy po prostu sprzedajesz książki online. Będziesz musiał wykorzystać dane na swoją korzyść i dla firm, które w końcu tego nie zrobią. To tylko pozostawi więcej danych na stole dla ich konkurentów.

Jeśli jesteś firmą technologiczną, powinieneś spróbować włączyć zeskrobane dane do swojego przepływu pracy. Jeśli nie, spróbuj użyć rozwiązań opartych na chmurze do przeszukiwania danych i wykorzystania ich na swoją korzyść. Różne rozwiązania SaaS firmy Amazon AWS pomagają w przechowywaniu i transformacji danych, a nawet umożliwiają uruchamianie na nich algorytmów uczenia maszynowego w celu budowania modeli predykcyjnych. A jeśli chodzi o pobieranie danych z sieci, wszystko, czego potrzebujesz, to rozwiązanie DaaS, takie jak PromptCloud . Oferujemy w pełni zarządzane rozwiązania web scrapingu klasy korporacyjnej, które mogą przekształcić Twój biznes.