Hasat Edilmemiş Veriler: 2018'de Masada Bıraktığınız Veriler – PromptCloud

Web Scraping, bir süredir teknoloji dünyasının konuşması olmuştur. Giderek daha fazla şirket, süreci hızlandırmak için akıllı botlar kullanarak web'den veri taramaya çalışıyor. PromptCloud gibi , hizmetlerini, kendi özelliklerine göre, özel web-kazınmış verilerine bir tak ve çalıştır biçiminde ihtiyaç duyan işletmelere sunan DaaS (Hizmet Olarak Veri) sağlayıcılarında da bir büyüme olmuştur . Ancak şirketlerin (özellikle büyük şirketlerin) değişime karşı dirençli olduğunu ve takip ettikleri uygulamaları aynen sürdürdüklerini biliyoruz. Ancak zamanla değişmeyen şirketlerin düşüşe geçtiğini ve teknolojik değişimlerin geride kalmamak için benimsenmesi gereken günümüzde bu ifadenin en belirgin olduğunu gördük.

Uber'in taksi şirketlerinin karlarını düşürmesi ya da Amazon'un tuğla ve harç mağazaları için iş kaybına neden olması; Değişikliklere uyum sağlamayan veya en son uygulamaları almayan teknoloji ve hatta teknoloji dışı şirketlerin/işletmelerin yok olduğunu gördük. Bu noktaya gelindiğinde, web kazıma motorunun kurulması ve sonuçların emilmesi ile ilgili endişeler nedeniyle web kazıma da birçok şirket tarafından benimsenmemiştir. Ancak geçen yıl bunu kullanmayan tüm şirketler, işlerini büyütmek için kullanılabilecek web'de açık olarak bulunan çok fazla veriyi kullanmadılar. Bu, tartışacağımız veriler - 2018'de masaya bıraktığınız veriler.

Masada kalan verileri sektörlere, veri türlerine ve veriler kullanılarak uygulanabilecek teknolojilere göre ayırmaya karar verdik.

Kaçırdığınız Sektörler:

Web kazınmış veriler, günümüzde hemen hemen her teknoloji ve teknoloji dışı işletme tarafından kullanılmaktadır ve bu nedenle, kullanıldıkları en önemli sektörleri vurgulamaya karar verdik.

• e-ticaret

  E-ticaret, rakiplerle eşit fiyatları koruma ihtiyacı nedeniyle web kazıma teknolojisinin en iyi kullanıcılarından biridir ve büyük sitelerin çoğunda fiyatlar her saat değiştiğinden, gerçek zamanlı web'e ihtiyaç vardır. Canlı kalmak için bu alanda kazıma. E-ticaret sitelerinden fiyat kazıma dışında incelemeler, ürün detayları ve ürün görselleri de kazınmaktadır. Ürün ayrıntıları ve görselleri, yeni e-ticaret siteleri tarafından ürün listelerini oluşturmak için kullanılırken, incelemeler, hangi ürünlerin bir web sitesinde listelemenin daha iyi olacağına karar vermek için duyarlılık analizi gibi çeşitli amaçlar için kullanılır.

• İş listeleme siteleri

  İş arayan bir kişiyi açık pozisyonları olan bir şirkete bağlamak, teknoloji kullanımıyla çok daha kolay çözülen bir zorluktur. Çoğu büyük şirket (Fortune 500'ün çoğu) kendi kariyer ilanlarını Kariyer sayfalarında duyururken, diğerlerinin dünya çapındaki yüzlerce iş ilanı web sitesinde ilanları vardır. İş verilerini arıyorsanız, JobsPikr konum, iş unvanı, tanım, iş türü ve iş tanımında bulunan anahtar kelimeler gibi bir dizi faktöre dayalı olarak size iş listelerini getirebilir.

• Otel/seyahat rezervasyonları

  Seyahat sektörünün büyümesi ve daha az ziyaret edilen destinasyonlara gitmek isteyen daha fazla insanla birlikte, bu yerlerde aile yanında konaklama, otel, pansiyon ve daha fazlasını içeren kapsamlı bir kalacak yer listesini paylaşabilecek şirketlere ihtiyaç duyulmaktadır. . Şirketler böyle bir listeyi hazırlamak ve müşterilerle paylaşmak için, sadece otel ve pansiyon listeleme sitelerinden ticari kuruluşlarla ilgili verileri taramak için değil, aynı zamanda aile yanında konaklama veya bir odayı veya iki kişi sırt çantalı gezginlere.

• Uçuş rezervasyonu/fiyat tahmincisi

  Uçuş fiyatları günlük olarak dalgalanıyor ve havayollarının ve rotaların sayısı da değişmeye devam ediyor. Böyle bir senaryoda, bu verileri kazımak ve geçmiş verileri kullanarak müşterilerinize yardımcı olacak bir tahminci oluşturmak için uçuş rezervasyon hizmetinde sizi ön plana çıkarabilir. Fiyat tahmini, web kazıma yoluyla kolayca temin edilebilen, çok fazla veriye ihtiyaç duyan bir hizmettir.

  

• ML modelleri üzerinde çalışan araştırma odaklı şirketler

  Kendi kendini süren arabalar veya insansız hava araçları inşa etmek gibi teknolojilerle uğraşan veya güçlü ML/DL modelleri oluşturmak için çalışanlar çok fazla veriye ihtiyaç duyar. Web en büyük ve sürekli genişleyen veri kaynağı olduğundan, bu verilerin çoğu genellikle web kazıma yoluyla toplanır.

• Tüketici Duyarlılığını İzleme

  İyi bir ürün yaratmak ya da iyi bir hizmet sunmak yirmi birinci yüzyıl için yeterli değildir. Şirketin itibarını ve marka adını korumak, daha fazla değilse de aynı derecede önemlidir. Büyük bir halkla ilişkiler başarısızlığına yol açabilecek sorunları işaretlemek için gerçek zamanlı olarak bir duygu analizi yapmak için sosyal medya sohbetlerini veya marka adına etiketlenen yorumları kazımak, skandalların veya tek başına sorunların şirketleri olumsuz etkilememesini veya hisse fiyatlarına çarptı.

• Haber toplama

  Bir kişi çevrimiçi bir haber makalesi okurken, diğer medya kuruluşlarının konu hakkında ne söylediğini, daha önce neler olduğunu, soruna neden olan şeyleri okumak veya daha sonra takip etmek isteyebilir. Tüm bunlar, bir kullanıcının bir konuyla ilgili her şeyi tek seferde bulabilmesi için haber toplama gerektirir. Haber toplama, büyük ölçüde web kazıma işlemine dayanan başka bir sektördür.

• Pazar Verileri Toplama

  Önseziler iyidir, ancak hızlı tempolu rekabet dünyasında kimse önsezilere dayalı bir karar almak istemez, özellikle de bir hatanın bir şirketin kapanmasına mal olabileceği durumlarda. Pek çok şirketin, pazarlama, satış ve hatta rekabetleri hakkında araştırma alanında olsun, kararlarını desteklemek için kalıpları bulmak ve tahminler oluşturmak için web verilerini kazımasının nedeni budur.

Kaçırılan veri türleri

Web verilerini düşündüğümüzde aklımıza gelen ilk şey milyonlarca makaledir, ancak şirketler daha iyi SEO için optimize edilmiş makaleler yazmaktan bir makineye bir kedinin resimlerini bunlarla ayırt etmek için öğretmeye kadar farklı amaçlar için farklı türlerde web verilerini kullanıyorlar. bir köpeğin. Web kazınmış veriler, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış biçimlerde gelen çeşitli veri türlerinden oluşur. İşte şirketler tarafından her gün Petabaytlarca tüketilen en önemli veri türleri:

• Görüntüler

  Görüntüler, web'den kazınan verilerin büyük bir bölümünü oluşturur. Şirketlerin görüntü tanıma algoritmaları oluşturması veya çevrimiçi alışveriş sitelerinden ürün görüntülerini taraması gereksin, her gün milyonlarca görüntü kazınır.

• Videolar

  Videolar, kazınmış verilerin küçük bir yüzdesini oluşturur. Ancak, neredeyse tüm video aralıkları Mbs veya Gbs cinsinden olduğundan, boyut olarak büyük bir yüzde oluştururlar. Video verileri çoğunlukla nesne/hareket tanıma veya diğer araştırmaya dayalı amaçlar için kullanılır.

• Metinsel Veriler

  Hacimce web'den kazınan verilerin büyük çoğunluğunu oluşturan ürün açıklaması, fiyatlar ve hatta bir anahtar kelimeyle ilgili içerik gibi metinsel veriler, web kazımayı hemen hemen her şekilde kullanmaya çalışan şirketler tarafından kazınır.

Web Scraping tarafından desteklenen ve kaçırdığınız teknoloji türleri:

• Öneri sistemleri:

  Netflix'in kullandığı gibi öneri sistemleri , piyasadaki en sıcak teknolojidir. ve herkes bunu ürünler, oteller, pastalar, her şey önermek için kullanıyor! Bununla birlikte, bir öneri sistemi oluşturmak için çok fazla veriye ihtiyaç vardır - genellikle web kazımalarından gelen veriler.

• Resim eşleştirme

  Görüntü eşleştirme, görüntü tanıma, sürücüsüz arabalar, tümü bir karar motoru oluşturmak için görüntüleri (veya bir videodan tek kareleri) kullanır. Bu resimlerin çoğu web'den alınmıştır, çünkü hiçbir yerde daha büyük bir resim deposunu açık olarak bulamazsınız.

• Gerçek Zamanlı Analitik

  Fiyat izleme veya marka adı izleme gibi gerçek zamanlı analizler, açık ağa maruz kalan en son gelişmelere yakından bağlıdır.

• Doğal Dil İşleme

  Bu teknolojide doğal insan dili makineler tarafından işlenir. World Wide Web, insanların NLP modellerini eğitmek için kullanılabilecek yüzlerce dilde konuşma ve metin bulmasına yardımcı olur.

• Risk yönetimi

  Riskleri yönetmek ve azaltmak, hisse senedi piyasasındaki en son gelişmelere veya en son haberlere de yatkındır. Bu, neredeyse tamamen web'den gelen verilere dayanan bir teknolojidir.

Veri yeni yağdır – Kullanın!

Petrol hızla yel değirmenleri ve güneş panelleri gibi yenilenebilir kaynaklarla yer değiştiriyor. Parlaklığını kaybetmiştir. Veri yeni petrol ve veri kullanmayan herkes büyük zaman kaybediyor. 2018'de işinizi geliştirmek için web'den veri kullanmadıysanız, 2019 muhtemelen üretkenliği ve satışları artırmak için web'den alınan verileri farklı süreçlerde kullanmak için iş akışları kurmak için son şansınız.