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 - 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. 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.

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

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.