从15年的网络刮擦中学到的经验教训

历史

当PromistCloud从2009年开始运营时，只有少数技术的企业知道网络刮擦是什么。我们必须使用五年级版本来解释该解决方案，该解决方案像Google一样，在一些网站上，但是我们以CSV或JSON等干净格式提供数据。”有时，我们最终还会解释CSV，XML和JSON是什么，并且经常发现自己，以教育我们的客户为什么Excel并不是定期消耗此类数据的正确格式。那时，我们围绕DAA（数据作为服务）进行了许多教育内容，以及网络刮擦和网络爬网之间的差异。许多其他人也效仿，其余的就是历史。这个关于爬行和刮擦之间差异的特定博客最终成为我们网站上最受欢迎的页面，尽管它具有原始的休闲音调。

那时，我们只有水平爬行解决方案，这是一个简单的DAAS平台，即使到那时，我们也有来自各个行业的客户 - 汽车，电子商务，旅行等。过去，我们遇到的某些用例让我们感到很开心，我们甚至没有想象过的网络刮擦可以解决的问题。说我们的许多增值服务，包括开发API来提供数据供稿，这是一种轻描淡写，这是对客户需求的回应，而不是我们成为有远见的人。

快进15年，发生了很多变化，而某些基础知识仍然存在。关于为什么企业需要替代数据或网络刮擦是什么，就不再需要教育。早些时候，Internet上只有2％的网站不希望自己爬行，因为这个数字显然已经上升了，越来越多的域名使用了反机器人技术。我们之前的最高常见问题解答是，如果网络刮擦是合法的，而现在更多的企业了解如何在道德上做到这一点。用例也很快发展，与我们所看到的其他技术进步和互联网渗透保持同步。

现在

让我们看一下我们过去经历的背景。

1。更多的企业认识到数据的需求

对稳固的网络刮擦服务的需求不断增长，因为企业需要实时见解才能保持领先地位。我们目睹了针头从尼斯到必不可少的。随着竞争变得更加激烈，公司将网络刮擦视为改变游戏规则的人，而不仅仅是另一个工具。有趣的是，这些需求主要在电子商务领域增长，而在我们之前提供的其他行业中并不是那么多。

2。数据需求的规模已经改变

这不仅是需要数据，还需要大量数据。公司不仅想要快照；他们需要实时，不断更新数据集，以帮助他们保持领先地位。以劳动力市场分析的用例为例。为了能够就工作方式的趋势获得有意义的见解，几千个工作将无法提供具有统计学意义的数据。您至少需要从特定类别的几十万个职位发布，以提出一种技能趋势的模式，特定职位标题的热点位置等等。这种转变意味着企业正在寻找复杂的Web刮擦解决方案，这些解决方案可以有效地实时处理大量数据。

3。趋势塑造了数据业务寻求的种类

企业从网络刮擦中需要什么，随着趋势的发展。现在似乎正在塑造刮擦景观的两个大型商业是快速的商业和社交媒体。随着品牌的扩散，从美容和个人护理到快速消费品，再加上10分钟的交付应用程序，尤其是在印度的承诺，必须监视数字架子。随着Instagram和其他流行渠道的出现，社交媒体也是如此。越来越多的品牌依靠社交媒体作为主要渠道来跟踪消费者情绪和新兴趋势。

4。摄入数据的更多健壮系统

那时，如果客户提出了爬行200个网站的要求，或者每天必须交付数百万个数据点，我们的第一个问题是 - 这是垃圾邮件的要求吗？因为系统不够复杂，无法处理此类数据，因此某些内容或其他数据会破裂。现在，我们与我们合作的大多数企业都建立了强大的数据管道，实时处理系统以及使摄入无缝摄入的云存储解决方案。这意味着他们要专注于洞察力，而不是担心如何处理数据。

5。公共数据变得越来越易于​​访问

网络刮擦并不像以前那样简单。越来越多的网站将其数据锁定在付费墙，登录要求和机器人检索系统之后。这迫使该行业通过复杂的网络刮擦方法发挥创造力，这些方法可以在这些障碍上合法有效地发挥作用。 AI驱动的工具对于跟上这些持续不断的限制至关重要。我们通常会根据简单，中和复杂的来源的复杂性为爬行项目定价，并且在过去的几年中，我们越来越多地看到越来越多的网站属于复杂类别。

6。经验比以往任何时候都重要

随着数据需求蓬勃发展，新玩家弹出声称他们可以刮擦所有内容。但这是事情 - 体验很重要。作为上述点的推论，网络刮擦不仅仅是提取数据；这是关于处理动态网站，管理大规模操作以及确保数据准确性。经验丰富的网络刮擦提供商花了多年的时间来解决问题，微调过程以及构建实际上可以按大规模运行的解决方案。

7。AI正在彻底改变网络刮擦

虽然很大一部分数据管道是较早自动化的，但我们在管道的配置阶段中取得了一些突破。将AI用于数据管道的各个阶段的可能性是无限的 - 准确的提取可以变得更容易，可以训练爬网以识别网站更改并自动修复自己，数据的结构可以变得更简单。机器学习还可以帮助企业超越原始数据 - 提供洞察力，分类和分析，从而使刮擦数据更加有价值。所有这些都说，AI已经以一种很好的方式彻底改变了这个行业，从而增强了刮擦和减轻从收集的数据堆中获得见解的痛苦之外的能力。

前方的道路

在过去的15年中，网络刮擦已经走了很长一段路，但它仍在不断发展。随着数据比以往任何时候都更加关键，企业需要获得该数据的合作伙伴，他们了解复杂的网络刮擦的复杂性，并具有应对挑战的经验。无论是确保一流的数据质量，处理网站限制，还是使用AI使刮擦更智能，正确的方法都会有所不同。

可以肯定的是：对结构化的，可操作的数据的需求不会很快减慢。唯一的问题是 - 您准备好了下一步吗？

常见问题解答

来源

哈佛商业评论 - 数据的重要性越来越重要