Dados não colhidos: os dados que você deixou na mesa em 2018 – PromptCloud

Web Scraping tem sido o assunto do mundo da tecnologia há algum tempo. Mais e mais empresas estão tentando rastrear dados da web usando bots inteligentes para acelerar o processo. Também houve um crescimento de provedores de DaaS (dados como serviço) como PromptCloud , que estão oferecendo seus serviços para empresas que precisam de seus dados personalizados de web-scraped em um formato plug and play, com base em suas especificações. No entanto, sabemos que as empresas (principalmente as maiores) são resistentes à mudança, e continuam seguindo as mesmas práticas que vêm seguindo. Mas vimos que as empresas que não mudam com o tempo, acabam caindo, e essa afirmação é mais evidente hoje, onde as mudanças tecnológicas têm que ser adotadas para não ficarem para trás.

Seja o Uber diminuindo os lucros das empresas de táxi, ou a Amazon causando perda de negócios para lojas físicas; vimos que empresas/negócios tecnológicos ou mesmo não tecnológicos que não se adaptam às mudanças ou não adotam as práticas mais recentes acabam sendo exterminados. Então, indo direto ao ponto, o web scraping também não foi adotado por muitas empresas devido à apreensão relacionada à criação de um mecanismo de web scraping, bem como à absorção dos resultados. Mas todas as empresas que não usaram no ano anterior acabaram não usando muitos dados disponíveis abertamente na web, que poderiam ter sido utilizados para expandir seus negócios. Esses são os dados que discutiremos - os dados que você deixou na mesa em 2018.

Decidimos separar os dados que ficaram sobre a mesa, por setores, tipos de dados e tecnologias que poderiam ter sido implementadas com os dados.

Os setores que você perdeu:

Dados extraídos da Web são usados ​​por quase todos os negócios de tecnologia e não-tecnologia hoje e, por isso, decidimos destacar os principais setores nos quais eles são usados.

• Comércio eletrônico

  O e-commerce é um dos principais usuários da tecnologia de web-scraping devido à necessidade de manter os preços em pé de igualdade com os concorrentes e como os preços na maioria dos grandes sites mudam a cada hora, há necessidade de web em tempo real. raspagem neste campo para permanecer viável. Além de raspagem de preços, comentários, detalhes de produtos e imagens de produtos também são extraídos de sites de comércio eletrônico. Os detalhes e imagens do produto são usados ​​por sites de comércio eletrônico mais recentes para criar sua lista de produtos, enquanto as avaliações são usadas para vários propósitos, como análise de sentimentos, para decidir quais produtos seriam melhores para listar em um site.

• Sites de lista de empregos

  Conectar um candidato a emprego a uma empresa com vagas é um desafio que se resolve muito mais facilmente com o uso da tecnologia. A maioria das grandes empresas (a maioria das 500 da Fortune) anuncia suas vagas em sua página de Carreiras, enquanto outras têm anúncios em centenas de sites de anúncios de emprego em todo o mundo. Se você estiver em busca de dados de emprego, JobsPikr pode buscar listas de empregos com base em vários fatores, como localização, título do trabalho, descrição, tipo de trabalho, bem como palavras-chave presentes na descrição do trabalho.

• Reservas de hotéis/viagens

  Com o crescimento do setor de viagens e cada vez mais pessoas querendo ir para destinos menos visitados, há uma necessidade de empresas que possam compartilhar uma lista abrangente de lugares para ficar nesses locais, que inclui homestays, hotéis, hostels e muito mais . Para preparar e compartilhar essa lista com os clientes, as empresas precisam fazer uso de web-scraping, não apenas para rastrear dados sobre estabelecimentos comerciais de sites de listagem de hotéis e albergues, mas também para rastrear dados sobre casas de família ou estabelecimentos que alugam um quarto ou dois para mochileiros.

  

• Reserva de voos/estimador de preços

  Os preços dos voos flutuam diariamente e o número de companhias aéreas e rotas também mudam. Nesse cenário, extrair esses dados e usar dados históricos para criar um estimador para ajudar seus clientes pode levá-lo à vanguarda no serviço de reserva de voos. A previsão de preços é um serviço que precisa de muitos dados, que podem ser facilmente adquiridos por meio de web scraping.

• Empresas orientadas para a pesquisa que trabalham em modelos de ML

  As empresas que se dedicam a tecnologias como a construção de carros autônomos ou drones, ou aquelas que trabalham para construir modelos poderosos de ML/DL, precisam de muitos dados. Muitos desses dados geralmente são coletados por meio de raspagem da Web, pois a Web é a maior fonte de dados em expansão contínua.

• Monitoramento do sentimento do consumidor

  Construir um bom produto ou prestar um bom serviço não é suficiente para o século XXI. Manter a reputação da empresa e o nome da marca é tão importante se não mais. Raspar conversas de mídia social ou comentários marcados com a marca de alguém para executar uma análise de sentimentos em tempo real para sinalizar problemas que podem se transformar em uma falha massiva de relações públicas é necessário para garantir que escândalos ou problemas isolados não afetem as empresas de forma adversa ou atingir os preços das ações.

• Agregação de notícias

  Quando uma pessoa está lendo um artigo de notícias on-line, ela pode querer ler sobre o que outros meios de comunicação estão dizendo sobre o problema, o que aconteceu antes, que levou ao problema ou acompanhar mais tarde. Tudo isso exige agregação de notícias para que o usuário encontre tudo relacionado a um assunto de uma só vez. A agregação de notícias é outro setor que depende massivamente da raspagem da web.

• Agregação de dados de mercado

  Os palpites são bons, mas no mundo competitivo em ritmo acelerado, ninguém quer tomar uma decisão com base em palpites, especialmente quando um erro pode custar o fechamento de uma empresa. Essa é a razão pela qual muitas empresas estão raspando dados da web para encontrar padrões e criar previsões para respaldar suas decisões, seja na área de marketing, vendas ou até mesmo pesquisas sobre sua concorrência.

Tipos de dados que foram perdidos

Pensando em dados da web, a primeira coisa que nos vem à mente são milhões de artigos, mas as empresas têm usado diferentes tipos de dados da web para fins que vão desde escrever artigos otimizados para SEO até ensinar uma máquina a diferenciar fotos de um gato com aquelas de um cão. Os dados raspados da Web consistem em vários tipos de dados que vêm em formatos estruturados e não estruturados. Aqui estão os principais tipos de dados que são consumidos pelas empresas pelos Petabytes, todos os dias:

• Imagens

  As imagens compõem a maior parte dos dados que são extraídos da web. Se as empresas precisam criar algoritmos de reconhecimento de imagem ou rastrear imagens de produtos de sites de compras online, milhões de imagens são extraídas todos os dias.

• Vídeos

  Os vídeos representam uma pequena porcentagem dos dados raspados. No entanto, eles compensam uma grande porcentagem por tamanho, já que quase todos os vídeos variam em Mbs ou Gbs. Os dados de vídeo são usados ​​principalmente para reconhecimento de objetos/movimentos ou outros propósitos baseados em pesquisa.

• Dados textuais

  Compondo a grande maioria dos dados extraídos da web por volume, dados textuais, como descrição de produtos, preços ou até mesmo conteúdo relacionado a uma palavra-chave, são extraídos por empresas que tentam aproveitar a extração da web de quase todas as maneiras.

Tipos de tecnologias impulsionadas pelo Web Scraping que você perdeu:

• Sistemas de recomendação:

  Sistemas de recomendação, como o usado pela Netflix , são a tecnologia mais quente do mercado. e todo mundo está usando, para sugerir produtos, hotéis, bolos, tudo! No entanto, para construir um sistema de recomendação, são necessários muitos dados – dados que geralmente vêm de web scraping.

• Correspondência de imagem

  Correspondência de imagem, reconhecimento de imagem, carros autônomos, todos usam imagens (ou quadros únicos de um vídeo) para construir um mecanismo de decisão. Muitas dessas imagens são extraídas da web, pois em nenhum lugar você encontraria um repositório maior de imagens disponível abertamente.

• Análise em tempo real

  Análises em tempo real, como monitoramento de preços ou monitoramento de marcas, dependem de perto dos desenvolvimentos mais recentes que são expostos à web aberta.

• Processamento de linguagem natural

  Nesta tecnologia, a linguagem humana natural é processada por máquinas. A World Wide Web ajuda as pessoas a encontrar discursos e textos em centenas de idiomas que podem ser usados ​​para treinar modelos de PNL.

• Gerenciamento de riscos

  A gestão e mitigação de riscos também estão sujeitas aos últimos desenvolvimentos do mercado de ações, ou às últimas notícias. Esta é uma tecnologia que depende quase totalmente de dados da web.

Dados são o novo petróleo – Use-os!

O petróleo está sendo rapidamente substituído por recursos renováveis, como os moinhos de vento e os painéis solares. Perdeu o brilho. Os dados são o novo petróleo e quem não usa dados está perdendo muito tempo. Caso você não tenha usado dados da web em 2018 para impulsionar seus negócios, 2019 é provavelmente sua chance final de configurar fluxos de trabalho para usar dados extraídos da web em diferentes processos para aumentar a produtividade e as vendas.