Веб-скрейпинг — новый путь вперед

Первый веб-браузер был создан в 1990 году, а первый веб-робот — в 1993 году. Он предназначался только для измерения размера сети. К декабрю 1993 года была создана первая поисковая система на основе веб- краулера JumpStation , хотя данные не очищались. BeautifulSoup от Python , простая в использовании библиотека веб-скрейпинга, была создана еще в 2004 году. Но это были только ступеньки к той форме и масштабам, которые мы наблюдаем в области веб-скрейпинга сегодня.

Некоторые из крупнейших текущих проектов по науке о данных, будь то данные социальных сетей или обнаружение изображений, используют огромное количество данных, доступных в Интернете, для создания базы данных, прежде чем проверять, какой алгоритм работает лучше всего. Следовательно, веб-скрейпинг — это новый путь вперед, будь то в области медицины или маркетинга. Огромный объем данных, которые он передал в руки людей, помог принимать более обоснованные и разумные решения.

Будущее веб-скрейпинга откроет новые возможности:

1. По мере того, как в игру вступают новые и более быстрые методы парсинга, данные со временем будут дешеветь. В результате больше компаний и людей смогут иметь лучший доступ к рыночным данным. Сегодня, несмотря на то, что большинство компаний, использующих анализ данных, машинное обучение и алгоритмы прогнозирования в различных отделах, имеют средний или крупный размер, по мере того, как веб-скрапинг становится все более распространенным явлением, даже стартапы или компании, которые только начинают бизнес, будут использовать данные в свои процессы принятия решений. Компании начали использовать данные еще до того, как открыли магазин. Например, если человек хочет открыть новое кафе. Он не станет просить менеджера по недвижимости помочь ему определиться с местом. Вместо этого он будет сканировать данные из Интернета, чтобы найти самые популярные кафе в городе и регионах с максимальной плотностью кафе. Затем он найдет идеальное место с демографическими данными. Это, скорее всего, посетит кафе, а также не будет высокой концентрации существующих кафе. Таким образом, владелец бизнеса выберет наиболее подходящее место для своего будущего бизнеса.
2. Когда мы сегодня говорим о парсинге веб-страниц или парсинге данных, в большинстве случаев мы говорим о текстовых данных — комментариях, твитах, сообщениях, анализе настроений и многом другом. Однако веб-скрапинг вышел далеко за рамки этого. Анализ спутниковых снимков для прогнозирования стихийных бедствий, использование видеозаписей интервью для обучения компьютера. И в данный момент таких проектов еще больше. Большинство из них используют данные, извлеченные из Интернета, для построения обучающей выборки. Один из самых популярных методов исследования. В котором используются такие неструктурированные данные — это распознавание лиц. Для этих проектов требуется огромное количество неструктурированных данных, а часто и постоянный их поток — то, что можно собрать только с помощью веб-скрапинга.
3. Веб-скрапинг — это только первый шаг к бизнес-решениям, разработанным компаниями. Создание всего механизма принятия решений или прогнозной модели сегодня возможно за считанные минуты с использованием облачной инфраструктуры, подобной той, что предлагает Amazon AWS . Это выгодно для компаний, у которых нет ресурсов для создания всей своей инфраструктуры собственными силами путем покупки выделенных серверов. Таким образом, более дешевая и доступная инфраструктура поможет компаниям максимально использовать массивные наборы данных. Которые они выдрали из интернета. Алгоритмы машинного обучения могут работать в режиме 24×7 на полностью управляемых экземплярах в облаке и могут позаботиться об использовании вашего постоянного веб-потока данных.
4. С ростом веб-скрапинга дух сотрудничества будет расти. Независимо от того, являетесь ли вы юристом, пытающимся найти соответствующую информацию по делу, или врачом, который пытается выяснить, существуют ли какие-либо данные о новом типе штамма вируса, который он обнаружил, вы можете сканировать данные из Интернета с помощью автоматических пауков, которые могут предоставить вам актуальную информацию в желаемом формате. Если полученной опубликованной информации недостаточно, вы можете обратиться к профессионалам, которые написали тексты, которые вы скопировали, и таким образом данные сблизят людей, живущих за тысячи миль друг от друга.
5. Сегодня большинство бизнес-решений по-прежнему основаны на результатах заседаний совета директоров и в конечном итоге приводят к принятию неправильных решений. Но решения, основанные на данных, становятся все более и более распространенными, и со временем мы можем ожидать, что достаточно скоро решения и планы будут переданы в прогностические механизмы, которые будут использовать исторические и текущие рыночные данные для прогнозирования жизнеспособности и шансов на успех. Несмотря на то, что это не устранит риски и проблемы полностью, ваши решения будут основаны на фактических данных, и вы будете лучше понимать сценарии и сможете предсказывать проблемы, которые могут возникнуть на раннем этапе.
6. Инвесторы получат наибольшую выгоду из-за успехов в области парсинга веб-страниц в ближайшие дни. Будь то инвесторы-любители или менеджеры хедж-фондов, оперативная подача данных, связанных с рынком, которая прольет свет на скандалы, фиаско и новости, связанные с компаниями . Акции, которые они хотят, помогут быстрее принимать решения, а также позволят людям делать инвестиции, обеспеченные данными . Оперативные данные из веб-скрапинга уменьшат страх упущенной выгоды среди инвесторов.

Проблемы:

1. Со временем очистка данных станет более сложной задачей. Поскольку все больше и больше типов медиа-контента добавляются на веб-страницы. Разделения структурированных и неструктурированных данных становится больше. Они также преобразуют данные, полученные с веб-сайта, в данные на сервере базы данных. Это приведет к необходимости специальных решений для очистки данных, чтобы массивные базы данных. Даже если есть небольшой процент нечистых данных, они не становятся бесполезными.
2. Управление избыточностью и обработка дубликатов будут проблемой, когда компании подключают несколько потоков или источников веб-скрейпинга. Повторяющиеся данные могут привести к завышенным цифрам или необъективной прогностической модели. Дубликаты обрабатываются путем запуска логики дедупликации еще до добавления данных в базу данных. С другой стороны, когда у вас есть несколько источников, вы можете использовать данные из одного источника для проверки другого.
3. Появление новых интерфейсных технологий может привести к созданию более сложных веб-сайтов с точки зрения парсинга.
4. Каждый раз, когда в игру вступает новая технология, поисковые роботы должны настраивать и обучаться сканированию данных. Это становится особенно сложным и трудоемким, если весь макет также изменился.
5. Многие веб-сайты предотвращают парсинг, разрешая доступ к данным только через страницу входа. И когда вы входите в систему, вы принимаете определенные правила и условия, которые обычно сводят на нет просмотр веб-страниц. Это может усложнить веб-скрейпинг.
6. Сегодня, когда собирают больше типов данных, возникает потребность в большем количестве типов решений для хранения. Кроме того, данные будут храниться таким образом, чтобы их можно было легко восстановить. Другая проблема заключается в том, что по мере того, как мы добавляем все больше и больше источников данных, наше хранилище очищенных данных увеличивается. Но в итоге мы используем лишь небольшую часть общих данных для принятия решений. Следовательно, существует потребность в эффективном извлечении и хранении данных, чтобы можно было сэкономить как деньги, так и время.

Вывод:

Сокращение веб-страниц становится настолько распространенным явлением, что почти во всех отраслях и секторах. Они пытаются максимально использовать огромное хранилище данных, чтобы возродить и преобразовать себя. Независимо от того, занимаетесь ли вы арендой рабочих мест или просто продаете книги в Интернете. Вам придется использовать данные в своих интересах и для предприятий, которые в конечном итоге этого не делают. Это только оставит больше данных для их конкурентов.

Если вы являетесь технологической компанией, вам следует попытаться включить очищенные данные в свой рабочий процесс. Если нет, вам следует попробовать использовать облачные решения для сканирования данных и использовать их в своих интересах. Различные решения SaaS от Amazon AWS помогают хранить и преобразовывать данные и даже позволяют запускать на них алгоритмы машинного обучения для построения прогностических моделей. А когда дело доходит до получения данных из Интернета, все, что вам нужно, — это решение DaaS, такое как PromptCloud . Мы предлагаем полностью управляемые решения для парсинга веб-страниц корпоративного уровня, которые могут трансформировать ваш бизнес.