Что такое парсинг данных и зачем он нужен бизнесу?

Типичные области применения парсинга данных ограничены только нашим собственным воображением. Парсинг извлекает большие объемы данных буквально со всех веб-сайтов для множества целей, таких как мониторинг цен, поиск финансовых данных, анализ новостей и т.д. и т.п. Парсинг и сбор данных, цен, позволяют предприятиям создавать новые продукты и внедрять инновации быстрее и лучше.

Например, сайт сопоставления цен, такой как Kayak, SEO-продукт, такой как Botify, или агрегатор вакансий, созданный на основе множества источников, - все эти сайты построены исключительно на парсинге. Гарантируя простоту доступа к данным, парсеры повышают ваше ценностное предложение. Прежде чем мы раскроем тайну того, почему парсинг является таким важным инструментом и какие отрасли больше всего нуждаются в нем, давайте расскажем вам о том, что же такое парсинг данных на самом деле.

Что такое парсинг данных?

Парсинг данных с сайтов - это автоматизированная идентификация и извлечение данных с веб-сайтов. Значимость и потребность в агрегировании данных возросли сверх меры. Более того, качественных данных для аналитической отрасли не хватает. Веб-парсеры как инструмент исследования - это, по сути, пауки, которые собирают каждый бит информации с сайта. Независимо от того, в какой отрасли вы работаете, парсинг данных станет решением хотя бы одной из ваших проблем.

Области применения услуг по парсингу веб-сайтов

A). Анализ настроений

Каждый пост в социальных сетях, опубликованный за определенный период времени, неизменно раскрывает общую картину и помогает аналитикам понять настроения и поведение потребителей. Встроенные API всех платформ социальных сетей могут быть недостаточными. Для того чтобы понять, где идет разговор и какие микротренды привлекают больше всего внимания, например, анализируя использование хэштегов, необходимо "ползать" по социальным сетям.

B). Ценообразование в электронной коммерции и мониторинг цен

Ценовые войны вышли на новый виток благодаря парсингу данных электронной коммерции. На олигополистическом и чувствительном к ценам рынке очень важно следить за тем, как формируется цена на продукт в целом. Разработка инструментов для мониторинга может дать вам преимущество. Как продавец, вы также можете увидеть, какая платформа предлагает лучшую маржу на ваши продукты.

C). Агрегаторы вакансий

Агрегаторы вакансий используют услуги парсинга для просмотра всех веб-страниц, посвященных карьере, и объединения их в одном месте. В основном они работают как поисковые системы для объявлений о работе благодаря своей расширенной поисковой функциональности. Парсинг вакансий происходит регулярно, чтобы убедиться, что только актуальные и релевантные вакансии показываются кадровому резерву.

парсинг цен

D). Машинное обучение

Искусственный интеллект и машинное обучение нуждаются в постоянном поступлении качественных данных, чтобы они могли имитировать и копировать человека. Им необходимо постоянно получать самую свежую информацию, чтобы они могли постоянно адаптироваться. В этом им помогают облачные-сервисы, которые собирают большое количество данных, текстов и изображений.

ML способствует развитию таких технологических чудес, как автомобили без водителя, умные очки, распознавание изображений и речи. Однако для экспоненциального расширения масштаба эти модели нуждаются в регулярном обновлении данных для повышения их точности и надежности.

E). Мониторинг брендов

Большинство игроков электронной коммерции (таких как маркетплейсы Ozon, Wildberries) работают исключительно на основе отзывов и рейтингов. Потребители больше доверяют другим потребителям по своей природе. Как вы, как бренд, можете использовать это для продвижения своего имиджа и цифровой рекламы?

Вы можете собирать отзывы о товарах и рейтинги с каждого сайта, на котором представлены ваши товары, а затем объединять их. Вы можете поднять этот процесс на новый уровень, отслеживая платформы социальных сетей и сочетая его с анализом настроений, чтобы быстро реагировать на недоброжелателей или вознаграждать и стимулировать пользователей, которые вас любят.

Отрасли, которым это необходимо, бесконечны: туризм, гостиничный бизнес, электронная коммерция, все онлайн-агрегаторы, разработчики приложений.

F). SEO

Если сайт не находится на первой странице Yandex, он не существует. Следовательно, SEO. И если вы работаете над SEO, вы, вероятно, используете такие инструменты, как SEMrush или Ubersuggest. Забавный факт: эти инструменты буквально не существовали бы, если бы не парсинг данных, ссылок.

Именно эти инструменты вы можете использовать, чтобы узнать SEO-конкурентов по определенному поисковому запросу. Вы можете определить теги заголовков и ключевые слова, на которые они ориентируются, чтобы понять, что перенаправляет трафик на их сайты и способствует продажам.

Как организовать проект парсинга данных?

A). Определите цель

Это несложно. Определите, что именно вам нужно. Как это сделать? Ответьте на следующий ряд вопросов.

Какого рода информация вам нужна?
Что вы ожидаете в качестве результата?
Где обычно публикуются искомые данные?
Для кого предназначены эти данные?
В каком формате эти данные должны быть представлены конечным пользователям?
Типичный срок хранения данных? Как часто вам приходится выполнять эту работу?

B). Анализ услуг по парсингу

Поскольку скраппинг данных является высокоавтоматизированным процессом, вид сервиса парсинга данных с сайтов, который вы используете, имеет первостепенное значение. Вот что вам следует иметь в виду перед выбором службы парсинга:

Размеры проекта
Поддерживаемые ОС
Поддерживает ли она требования вашего предприятия?
Поддержка скриптовых языков
Поддержка встроенных хранилищ данных

спарсить цены

C). Проектирование схемы парсинга

Возможно, наша задача заключается в сборе данных с сайтов по трудоустройству о вакансиях, размещенных рекрутерами. Источник данных будет определять атрибуты схемы. Она будет выглядеть следующим образом:

Название
Идентификационный номер
Описание
URL, использованный кандидатом для подачи заявки на вакансию
Местонахождение
Вознаграждение
Тип работы
Необходимый опыт

D). Проверка осуществимости и пробный запуск

Прежде чем приступать к полномасштабному проекту парсинга, всегда полезно провести пробный запуск. Как это сделать?

Проверить целесообразность парсинга исходных веб-сайтов
Собрать HTML код
Извлечь нужный элемент из тэга
Определите URL-адреса, ведущие на последующие страницы

Если вы довольны своими результатами, вы можете перейти к более масштабной проверке. Возможно, вам потребуется отловить исправленные Xpaths и заменить их на жестко закодированные значения. Также может потребоваться внешняя библиотека для работы в качестве входных данных для источника.

Теперь, когда мы рассказали вам о парсинге, вы, по большому счету, можете подумать, что это гигантская задача, требующая технического надзора. И да, и нет. Хотя вы можете сделать это своими силами, повысив квалификацию своих сотрудников.

Или используя множество доступных инструментов "сделай сам". Но сайты с каждым днем становятся все сложнее и сложнее. Необходимость передать парсинг данных на аутсорсинг поставщику услуг премиум-класса, вероятно, является лучшим способом для масштабного сбора данных. Выбирайте тех поставщиков, в опыте которых есть и разработка веб-проектов произвольной направленности, тогда они смогут предложить вам аналитические возможности для работы с собранными данными.