Полное руководство по извлечению веб-данных

Извлечение данных из Интернета (также известное как парсинг, веб-парсинг) - это техника извлечения огромных объемов данных с веб-сайтов в Интернете. Данные, имеющиеся на веб-сайтах, не могут быть легко загружены и доступны только с помощью веб-браузера. Однако Интернет является крупнейшим хранилищем открытых данных, и эти данные растут по экспоненте с момента появления Интернета.

Веб-данные очень полезны для порталов электронной коммерции, медиа-компаний, исследовательских фирм, ученых, работающих с данными, правительства и даже могут помочь здравоохранению в проведении исследований и составлении прогнозов распространения заболеваний.

Подумайте о том, что данные, доступные на сайтах объявлений, порталах недвижимости, социальных сетях, сайтах розничной торговли, интернет-магазинах и т.д., легко доступны в структурированном формате и готовы к анализу. Большинство из этих сайтов не предоставляют функциональных возможностей для сохранения данных в локальном или облачном хранилище.

Некоторые сайты предоставляют API, но они, как правило, имеют ограничения и недостаточно надежны. Хотя технически возможно копировать и вставлять данные с сайта в локальное хранилище, это неудобно и нецелесообразно, когда речь идет о практическом использовании в бизнесе.

Веб-парсинг сделает это в автоматическом режиме и делает это гораздо эффективнее и точнее. Софт для парсинга взаимодействует с веб-сайтами подобно веб-браузеру, но вместо того, чтобы отображать данные на экране, она сохраняет их в базу данных.

Области применения парсинга веб-данных

1. Ценовая аналитика

Анализ цен - это направление, которое набирает популярность с каждым днем, учитывая ужесточение конкуренции в онлайн-пространстве. Порталы электронной коммерции всегда следят за своими конкурентами, используя веб-разведку, чтобы в режиме реального времени получать от них данные о ценах и корректировать свои собственные каталоги с конкурентоспособными ценами. Для этого используются парсеры, запрограммированные на получение подробной информации о продукте: название продукта, цена, вариант и так далее.

Эти данные подключаются к автоматизированной системе, которая назначает идеальные цены для каждого продукта после анализа цен конкурентов.

Анализ ценообразования также используется в случаях, когда необходимо обеспечить согласованность цен на разных версиях одного и того же портала. Способность методов веб-поиска извлекать цены в режиме реального времени делает такие приложения реальностью.

2. Каталогизация

Порталы электронной коммерции обычно содержат огромное количество списков товаров. Обновлять и поддерживать такой большой каталог нелегко.

Поэтому многие компании прибегают к услугам по парсингу данных из Интернета для сбора данных, необходимых для обновления каталогов. Это помогает им открыть новые категории, о которых они не знали, или обновить существующие каталоги новыми описаниями товаров, изображениями или видео.

3. Исследование рынка

Исследование рынка неполноценно, если в вашем распоряжении нет огромного количества данных. Учитывая ограничения традиционных методов сбора данных и объем соответствующих данных, доступных в Интернете, извлечение данных из Интернета является, безусловно, самым простым способом сбора данных, необходимых для маркетинговых исследований.

Переход бизнеса из кирпичных и минометных магазинов в онлайн-пространство также сделал веб-данные лучшим ресурсом для маркетинговых исследований.

4. Анализ настроений

Для анализа настроений требуются данные, извлеченные из веб-сайтов, где люди делятся своими отзывами, мнениями или жалобами об услугах, товарах, фильмах, музыке или любых других предложениях, ориентированных на потребителя.

Парсинг такого пользовательского контента является первым шагом в любом проекте по анализу настроений, и он эффективно выполняет эту задачу.

5. Анализ конкурентов

Возможность мониторинга конкурентов никогда не была так доступна, пока не появились технологии парсинга. С помощью веб-пауков теперь легко отслеживать деятельность конкурентов, например, проводимые ими рекламные акции, активность в социальных сетях, маркетинговые стратегии, пресс-релизы, каталоги и т.д., чтобы иметь преимущество в конкурентной борьбе. Парсинг в режиме, близком к реальному времени, позволяет компаниям получать данные о конкурентах в режиме реального времени.

6. Агрегация контента

Сайты СМИ нуждаются в мгновенном доступе к свежим новостям и другой актуальной информации в Интернете. Оперативность в предоставлении новостей является решающим фактором для этих компаний. Парсинг позволяет отслеживать или извлекать данные с популярных новостных порталов, форумов или подобных сайтов на предмет трендовых тем или ключевых слов, которые вы хотите отслеживать. В данном случае используется парсинг с низкой задержкой, так как скорость обновления должна быть очень высокой.

7. Мониторинг бренда

Каждый бренд сегодня понимает, насколько важна ориентация на клиента для роста бизнеса. В их интересах иметь чистую репутацию своего бренда, если они хотят выжить на этом конкурентном рынке. Большинство компаний в настоящее время используют решения для мониторинга популярных форумов, отзывов на сайтах электронной коммерции и платформ социальных сетей на предмет упоминания их бренда и названия продукта.

Это, в свою очередь, помогает им быть в курсе мнения клиентов и устранять проблемы, которые могут испортить репутацию бренда, на самых ранних этапах. Нет никаких сомнений в том, что бизнес, ориентированный на клиента, поднимается вверх по графику роста.

Различные подходы к извлечению данных из Интернета

Некоторые предприятия функционируют исключительно на основе данных, другие используют их для бизнес-анализа, анализа конкурентов, исследования рынка и т.д., среди прочих бесчисленных вариантов использования.

Однако извлечение огромных объемов данных из Интернета по-прежнему является серьезным препятствием для многих компаний, в большей степени потому, что они не идут по оптимальному пути. Ниже представлен подробный обзор различных способов извлечения данных из Интернета.

1. DaaS

Передача проекта по извлечению данных из Интернета на аутсорсинг провайдеру DaaS - это, безусловно, лучший способ извлечения данных из Интернета. При использовании услуг поставщика данных вы полностью освобождаетесь от ответственности за настройку, обслуживание и проверку качества извлекаемых данных.

Поскольку компании DaaS обладают опытом и инфраструктурой, необходимыми для беспрепятственного и плавного извлечения данных, вы можете воспользоваться их услугами по гораздо более низкой цене, чем если бы вы делали это самостоятельно.

Предоставить поставщику DaaS свои точные требования - это все, что вам нужно сделать, и отдых обеспечен. Вам нужно будет передать такие детали, как точки данных, исходные веб-сайты, частота просмотра, формат данных и способы доставки. С DaaS вы получаете данные именно в том виде, в котором хотите, и можете сосредоточиться на их использовании для улучшения показателей вашего бизнеса, что в идеале должно быть вашим приоритетом.

Поскольку они обладают опытом в области парсинга и знаниями для эффективного и масштабного получения данных, обращение к поставщику DaaS является правильным вариантом, если ваши потребности велики и повторяются.

Одним из самых больших преимуществ аутсорсинга является обеспечение качества данных. Поскольку Интернет по своей природе очень динамичен, извлечение данных требует постоянного контроля и обслуживания для бесперебойной работы.

Услуги по парсингу данных из Интернета решают все эти проблемы и предоставляют данные высокого качества без помех.

Еще одним преимуществом услуг по извлечению данных является гибкость и адаптация. Поскольку эти услуги предназначены для предприятий, предложение полностью настраивается в соответствии с вашими конкретными требованиями.

Плюсы:

\r\n\t
• Полностью адаптируется к вашим требованиям
\r\n\t
• Полностью берет на себя ответственность за процесс
\r\n\t
• Проверка качества для обеспечения высокого качества данных
\r\n\t
• Может работать с динамичными и сложными веб-сайтами
\r\n\t
• Больше времени, чтобы сосредоточиться на своем основном бизнесе
\r\n

Минусы:

\r\n\t
• Возможно, придется заключить долгосрочный контракт
\r\n\t
• Немного дороже, чем инструменты "сделай сам"
\r\n

2. Извлечение данных собственными силами

Если ваша компания технически богата, вы можете использовать извлечение данных собственными силами. Парсинг - это технически сложный процесс, требующий команды квалифицированных программистов для разработки скриптов-парсеров, их развертывания на серверах, отладки, мониторинга и постобработки извлеченных данных. Помимо команды, вам также потребуется высококлассная инфраструктура для выполнения заданий парсинга.

Обслуживание собственной системы парсинга может оказаться более сложной задачей, чем ее создание. Веб-парсеры, как правило, очень хрупкие. Они ломаются даже при небольших изменениях или обновлениях на целевых веб-сайтах.

Вам придется создать систему мониторинга, чтобы знать, когда что-то идет не так в задаче парсинга, чтобы это можно было исправить во избежание потери данных. Вам придется тратить время и труд на поддержание внутренней системы парсинга.

Кроме того, сложность, связанная с создание собственной системы парсинга, значительно возрастет, если количество веб-сайтов, которые необходимо просмотреть, будет большим или если целевые сайты используют динамические методы кодирования. Собственная система парсинга также будет отвлекать внимание и размывать результаты, поскольку веб-парсинг сам по себе требует специализации.

Если вы не будете осторожны, это может легко отнять у вас все ресурсы и вызвать трения в вашем рабочем процессе.

Плюсы:

\r\n\t
• Полное владение и контроль над процессом
\r\n\t
• Идеально подходит для более простых требований
\r\n

Минусы:

\r\n\t
• Обслуживание парсеров - головная боль
\r\n\t
• Повышенные затраты
\r\n\t
• Найм, обучение и управление командой может быть затруднено
\r\n\t
• Может отнимать ресурсы компании
\r\n\t
• Может повлиять на основное направление деятельности организации
\r\n\t
• Инфраструктура требует больших затрат
\r\n

3. Вертикально-специфические решения

Некоторые поставщики данных обслуживают только определенную отраслевую вертикаль. Вертикально-специфические решения по извлечению данных являются отличным вариантом, если вы можете найти решение, которое обслуживает ту область, на которую вы нацелены, и охватывает все необходимые вам точки данных. Преимуществом решения, ориентированного на вертикаль, является полнота данных, которые вы получите. Поскольку такие решения обслуживают только одну конкретную область, их экспертиза в этой области будет очень высокой.

Схема наборов данных, которые вы получите от вертикальных решений по извлечению данных, как правило, фиксирована и не настраивается. Ваш проект данных будет ограничен точками данных, предоставляемыми такими решениями, но это может быть или не быть решающим фактором, в зависимости от ваших требований.

Такие решения обычно предоставляют вам уже извлеченные и готовые к использованию наборы данных. Хорошим примером решения для извлечения данных, ориентированного на вертикальную специфику, является JobsPikr - это решение для извлечения данных из списков вакансий, которое извлекает данные непосредственно из карьерных страниц веб-сайтов компаний со всего мира.

Плюсы:

\r\n\t
• Всеобъемлющие данные из отрасли
\r\n\t
• Быстрый доступ к данным
\r\n\t
• Нет необходимости заниматься сложными аспектами извлечения данных
\r\n

Минусы:

\r\n\t
• Отсутствие возможностей настройки
\r\n\t
• Данные не являются эксклюзивными
\r\n

4. Инструменты извлечения данных "сделай сам"

Если у вас нет бюджета для создания собственной системы парсинга или передачи процесса извлечения данных на аутсорсинг поставщику, вам остается воспользоваться инструментами "сделай сам". Эти инструменты просты в освоении и часто предоставляют интерфейс "наведи и щелкни", чтобы сделать извлечение данных проще, чем вы могли себе представить.

Эти инструменты - идеальный выбор, если вы только начинаете, и у вас нет бюджета на сбор данных. Инструменты для парсинга "сделай сам" обычно имеют очень низкую цену, а некоторые из них даже бесплатны в использовании.

Однако у использования инструментов "сделай сам" для извлечения данных из Интернета есть серьезные недостатки.

Поскольку эти инструменты не могут работать со сложными веб-сайтами, они очень ограничены в плане функциональности, масштаба и эффективности извлечения данных. Обслуживание инструментов DIY также будет сложной задачей, поскольку они сделаны не гибко.

Вам придется следить за тем, чтобы инструмент работал, и даже время от времени вносить изменения.

Единственным плюсом является то, что для настройки и использования таких инструментов не требуется больших технических знаний, что может подойти вам, если вы не являетесь техническим специалистом. Поскольку решение готово, вы также сэкономите на расходах, связанных с созданием собственной инфраструктуры для парсинга. Если говорить о недостатках, то инструменты DIY могут удовлетворить потребности в простых и небольших данных.

Плюсы:

\r\n\t
• Полный контроль над процессом
\r\n\t
• Готовое решение
\r\n\t
• Вы можете получить поддержку инструментов
\r\n\t
• Легче настраивать и использовать
\r\n

Минусы:

\r\n\t
• Они часто устаревают
\r\n\t
• Больше шума в данных
\r\n\t
• Меньше возможностей для настройки
\r\n\t
• Кривая обучения может быть высокой
\r\n\t
• Прерывание потока данных в случае структурных изменений
\r\n

Как работает парсинг данных из Интернета

Для создания парсера и извлечения данных из Интернета можно использовать несколько различных методов и технологий.

1. Посев

Посевной URL - это то, с чего все начинается. Парсер начнет свое путешествие с URL-адреса и начнет искать следующий URL-адрес в данных, полученных по этой ссылке. Если парсер запрограммирован на прохождение всего сайта, начальный URL будет совпадать с корнем домена.

URL-адрес семени программируется в парсер во время настройки и остается неизменным на протяжении всего процесса извлечения.

2. Направления сбора и их настройки

Как только парсер получает основной URL-адрес, у него появляются различные варианты дальнейших действий. Эти варианты будут гиперссылками на странице, которую он только что загрузил, запросив начальный URL.

Второй шаг - запрограммировать парсер на самостоятельное определение и прохождение различных маршрутов с этой точки. На этом этапе бот знает, с чего начать и куда двигаться дальше.

3. Постановка в очередь

Теперь, когда парсер знает, как проникнуть в глубины сайта и добраться до страниц, где находятся данные, которые необходимо извлечь, следующий шаг - собрать все эти целевые страницы в хранилище, из которого он сможет выбрать URL-адреса для парсинга. После этого парсер извлекает URL-адреса из хранилища. Он сохраняет эти страницы в виде HTML-файлов на локальном или облачном хранилище. Окончательное парсинг происходит в этом хранилище HTML-файлов.

4. Извлечение данных

Теперь, когда парсер сохранил все страницы, которые нужно собрать, пришло время извлечь из них только необходимые данные. Используемая схема будет соответствовать вашим требованиям. Теперь самое время дать парсеру указание выбирать только нужные точки данных из этих HTML-файлов и игнорировать остальные. Можно научить парсер определять точки данных на основе тегов HTML или имен классов, связанных с точками данных.

5. Дедупликация и очистка

Дедупликация - это процесс, выполняемый над извлеченными записями для устранения вероятности наличия дубликатов в извлеченных данных. Для этого потребуется отдельная система, которая может искать дубликаты записей и удалять их, чтобы сделать данные краткими. В данных также может присутствовать шум, который также необходимо очистить.

Под шумом здесь подразумеваются ненужные HTML-теги или текст, который был собран вместе с соответствующими данными.  

6. Структурирование

Структурирование - это то, что делает данные совместимыми с базами данных и аналитическими системами, придавая им правильный, машиночитаемый синтаксис. Это заключительный процесс извлечения данных, после которого данные готовы к передаче.

После структурирования данные готовы к использованию либо путем импорта в базу данных, либо путем подключения к аналитической системе.

Лучшие практики извлечения веб-данных 

Являясь отличным инструментом для получения мощной информации, извлечение веб-данных стало обязательным для бизнеса на этом конкурентном рынке. Как и в случае с самыми мощными вещами, парсинг должен использоваться ответственно. Здесь собраны лучшие практики, которым вы должны следовать при парсинге данных из веб-сайтов.

1. Соблюдайте robots.txt

Вы всегда должны проверять файл Robots