ऐसी कई महत्वपूर्ण योग्यताएँ हैं जो एक विश्लेषक के पास होनी चाहिए। सभी विश्लेषकों के पास जो बुनियादी ज्ञान होना चाहिए उसे आम तौर पर परिभाषित किया जाता है, उसके बाद विशेषज्ञताएँ होती हैं जो एक विश्लेषक को अलग पहचान देंगी।
डेटा पार्सिंग एक ऐसा कौशल है जिसे डेटा विश्लेषकों को विकसित करने पर विचार करना चाहिए।
क्यों?
असंरचित डेटा होना चाहिए संगठित डेटा या नए डेटा में परिवर्तित किया गया इससे पहले कि इसका उपयोग किया जा सके. एक डेटा पार्सर अक्सर कच्चे डेटा को उन प्रकारों में परिवर्तित करने के लिए डेटा पार्सिंग करता है जिन्हें समझना, उपयोग करना या रखना आसान होता है।
डेटा पार्सिंग क्या है?
डेटा पार्सिंग में टी शामिल हैडेटा को एक प्रारूप से दूसरे प्रारूप में परिवर्तित करना. जब हमें कंप्यूटर कोड को पढ़ने और मशीन कोड का उत्पादन करने की आवश्यकता होती है, तो उनका उपयोग अक्सर कंपाइलरों में किया जाता है।
जब प्रोग्रामर हार्डवेयर पर निष्पादित कोड बनाते हैं, तो ऐसा अक्सर होता है। एसक्यूएल इंजनों में पार्सर भी शामिल हैं। SQL क्वेरी को निष्पादित करने और परिणाम देने से पहले SQL इंजन द्वारा पार्स किया जाता है।
यह आम तौर पर के मामले में होता है वेब स्क्रेपिंग जब वेब स्क्रैपिंग के माध्यम से किसी वेब पेज से डेटा लिया गया हो।
वेब से डेटा निकालने के बाद उसे पढ़ना आसान बनाना और विश्लेषण के लिए बेहतर बनाना यह सुनिश्चित करने के लिए अगला कदम है कि आपकी टीम परिणामों का उचित उपयोग कर सकती है।
डेटा पार्सिंग का उपयोग कौन करें?
डेटा विश्लेषण, डेटा प्रशासन और डेटा संग्रह सभी को डेटा पार्सिंग से बहुत लाभ होता है, जिसे एपीआई या लाइब्रेरी के माध्यम से पूरा किया जा सकता है।
एक डेटा पार्सर का उपयोग किया जा सकता है बड़े डेटा सेट को प्रबंधनीय टुकड़ों में विभाजित करें, असंसाधित स्रोतों से विशेष डेटा निकालें, और डेटा को एक प्रारूप से दूसरे प्रारूप में परिवर्तित करें।
उदाहरण के लिए, एक उचित रूप से प्रोग्राम किया गया डेटा पार्सर HTML वेबसाइट में मौजूद डेटा को सीएसवी जैसे अधिक पठनीय और समझने योग्य प्रारूप में बदलने में सक्षम होगा।
डेटा पार्सिंग का उपयोग वाणिज्य से लेकर उच्च शिक्षा तक, विभिन्न क्षेत्रों में नियमित रूप से किया जाता है ई-कॉमर्स के लिए बड़ा डेटा. एक अच्छी तरह से डिज़ाइन किया गया डेटा पार्सर मैन्युअल श्रम की आवश्यकता के बिना असंसाधित जानकारी से यांत्रिक रूप से महत्वपूर्ण विवरण निकालता है।
जानकारी का उपयोग मूल्य तुलना, बाज़ार मूल्यांकन और अन्य उद्देश्यों के लिए किया जा सकता है। आइए अब डेटा पार्सर के संचालन की जांच करें।
आप डेटा पार्सर का उपयोग क्यों करेंगे?
डेटा पार्सर के रूप में जाना जाने वाला प्रोग्राम डेटा को एक प्रकार से दूसरे प्रकार में परिवर्तित करता है। परिणामस्वरूप, एक डेटा पार्सर इनपुट के रूप में डेटा लेता है और उसका विस्तार करता है, और फिर डेटा को एक नई संरचना में निर्यात करता है।
डेटा पार्सर, जो विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं में बनाए जा सकते हैं, डेटा पार्सिंग प्रक्रिया की नींव हैं।
डेटा पार्सिंग के लिए कई टूल या एपीआई की उपलब्धता पर ध्यान दिया जाना चाहिए। आइए बेहतर ढंग से समझने के लिए एक उदाहरण देखें कि डेटा पार्सर कैसे कार्य करता है।
HTML प्रोसेसर तब होगा:
- इनपुट के रूप में एक HTML फ़ाइल प्राप्त करें।
- दस्तावेज़ के HTML कोड का निरीक्षण करें और इसे एक सरणी के रूप में सहेजें।
- प्रासंगिक डेटा पुनर्प्राप्त करें, और HTML डेटा स्ट्रिंग को पार्स करें।
यदि आवश्यक हो, तो पार्सिंग करते समय उस डेटा का विस्तार करें, संसाधित करें या साफ़ करें जिसमें आपकी रुचि हो। संसाधित डेटा को a में कनवर्ट करें JSON, CSV, या YAML फ़ाइल, या SQL या NoSQL डेटाबेस के लिए।
यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि डेटा पार्सर जिस तरह से डेटा को पार्स करता है और उसे एक प्रारूप में बदलता है, वह इस बात पर निर्भर करता है कि पार्सर को कैसे निर्देश या परिभाषित किया गया है। यह उन नियमों पर निर्भर है जो पार्सिंग एपीआई या सॉफ़्टवेयर में इनपुट चर के रूप में प्रदान किए जाते हैं।
एक कस्टम स्क्रिप्ट के उदाहरण में, यह इस बात से निर्धारित होता है कि डेटा पार्सर को कैसे कोड किया गया है। दोनों परिदृश्यों में, किसी मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता नहीं है, और डेटा पार्सर द्वारा स्वचालित रूप से संसाधित किया जाता है।
आइए देखें कि डेटा पार्सिंग इतनी आवश्यक क्यों है।
डेटा पार्सिंग के लाभ
डेटा पार्सिंग के कई फायदे हैं जो कई क्षेत्रों में लागू होते हैं। आइए शीर्ष पांच कारणों पर एक नज़र डालें कि आपको डेटा प्रोसेसिंग का उपयोग क्यों करना चाहिए।
1. लागत प्रभावी और कम समय लेने वाला
आप डेटा पार्सिंग के साथ दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करके अपना बहुत सारा समय और प्रयास बचा सकते हैं। इसके अलावा, डेटा को अधिक पठनीय प्रकारों में बदलने से आपकी टीम डेटा को तेज़ी से समझ सकती है और अपने कर्तव्यों को अधिक आसानी से पूरा कर सकती है।
2. अधिक डेटा बहुमुखी प्रतिभा
आप कई कारणों से उस डेटा का पुन: उपयोग कर सकते हैं जिसे पार्स किया गया है और मानव-अनुकूल संस्करण में परिवर्तित किया गया है। संक्षेप में, डेटा पार्सिंग आपके डेटा संचालन के दायरे को विस्तृत करता है।
3. उच्च गुणवत्ता वाला डेटा
आमतौर पर, डेटा को अधिक व्यवस्थित रूपों में परिवर्तित करने के लिए डेटा की सफाई और मानकीकरण की आवश्यकता होती है। इसका तात्पर्य यह है कि डेटा पार्सिंग कुल गुणवत्ता को बढ़ाती है।
4. डेटा एकीकरण सरलीकृत
डेटा पार्सिंग का आग्रह है कि आप विभिन्न स्रोतों से डेटा को एक अद्वितीय प्रारूप में परिवर्तित कर सकते हैं। यह आपको विभिन्न डेटा स्रोतों को एक ही गंतव्य में शामिल करने की अनुमति देता है, जो एक एप्लिकेशन, तकनीक या प्रक्रिया हो सकती है।
5. उन्नत डेटा विश्लेषण
संगठित डेटा के साथ काम करने से डेटा का अध्ययन और विश्लेषण करना आसान हो जाता है। इससे अधिक गहन एवं सटीक विश्लेषण भी प्राप्त होता है।
डेटा पार्सिंग कठिनाइयाँ
डेटा से निपटना कठिन हो सकता है, और डेटा पार्सिंग कोई अपवाद नहीं है। इसका स्पष्टीकरण यह है कि एक डेटा पार्सर को कई चुनौतियों से पार पाना होगा। आइए ध्यान में रखने योग्य तीन चुनौतियों पर नजर डालें।
1. विसंगतियों और त्रुटियों का प्रबंधन
डेटा पार्सिंग प्रक्रिया आमतौर पर इनपुट के रूप में असंसाधित, असंगठित, या अर्ध-संरचित डेटा प्राप्त करती है। परिणामस्वरूप, इनपुट डेटा में त्रुटियाँ, त्रुटियाँ और विसंगतियाँ मौजूद होने की संभावना है।
HTML दस्तावेज़ ऐसी समस्याओं के सबसे आम स्रोतों में से एक हैं। यह इस तथ्य के कारण है कि अधिकांश समकालीन ब्राउज़र HTML पृष्ठों को ठीक से प्रस्तुत करने के लिए पर्याप्त बुद्धिमान हैं, भले ही उनमें सिंटैक्स त्रुटियां शामिल हों।
परिणामस्वरूप, आपके इनपुट HTML पृष्ठों में खुले टैग, W3C-अमान्य HTML सामग्री, या केवल विशेष HTML वर्ण शामिल हो सकते हैं। ऐसे डेटा को पार्स करने के लिए एक बुद्धिमान पार्सिंग इंजन की आवश्यकता होती है जो इन मुद्दों को स्वचालित रूप से संभाल सके।
2. भारी मात्रा में डेटा का प्रबंधन करना
डेटा पार्सिंग में प्रयास और सिस्टम संसाधनों की खपत होती है। परिणामस्वरूप, पार्सिंग प्रदर्शन समस्याओं का कारण बन सकती है, खासकर बड़े डेटा से निपटते समय।
परिणामस्वरूप, आपको एक ही समय में विभिन्न इनपुट पेपरों को पार्स करने के साथ-साथ समय बचाने के लिए संसाधित किए गए अपने डेटा को संयोजित करने की आवश्यकता हो सकती है।
दूसरी ओर, इससे संसाधन की खपत और कुल भ्रम बढ़ सकता है। परिणामस्वरूप, बड़ी मात्रा में डेटा को पार्स करना एक कठिन काम है जिसके लिए उन्नत उपकरणों के उपयोग की आवश्यकता होती है।
3. विभिन्न डेटा प्रारूपों का प्रबंधन
एक प्रभावी डेटा पार्सर विभिन्न प्रकार के इनपुट और आउटपुट डेटा को संभालने में सक्षम होना चाहिए। यह इस तथ्य के कारण है कि डेटा प्रारूप पूरे आईटी उद्योग के समान दर से बदलते हैं।
सरल शब्दों में, आपको अपना डेटा पार्सर अद्यतन रखना होगा और विभिन्न प्रारूपों को संभालने में सक्षम होना चाहिए। एक डेटा पार्सर को एकाधिक-वर्ण एन्कोडिंग में डेटा प्राप्त करने और निर्यात करने में भी सक्षम होना चाहिए।
आपको इस तरह से macOS और Windows पर पार्स किए गए डेटा का उपयोग करने की अनुमति होगी।
डेटा पार्सिंग टूल बनाना बनाम खरीदना
जैसा कि स्पष्ट होना चाहिए, डेटा पार्सिंग प्रक्रिया की प्रभावकारिता उपयोग किए गए पार्सर के प्रकार से निर्धारित होती है।
परिणामस्वरूप, यह सवाल उठता है कि क्या तकनीकी कर्मचारियों को डेटा पार्सर बनाने देना बेहतर होगा या बस मौजूदा व्यावसायिक उपाय को नियोजित करना होगा, जैसे कि Bright Data, उठता है.
अपना स्वयं का पार्सर विकसित करना अधिक अनुकूलन योग्य है लेकिन इसमें अधिक समय और प्रयास लगता है, जबकि इसे खरीदना तेज़ है लेकिन आपको कम विकल्प देता है। जाहिर है स्थिति उससे कहीं अधिक जटिल है.
तो, आइए यह पता लगाने का प्रयास करें कि क्या आपको डेटा पार्सर विकसित करना चाहिए या खरीदना चाहिए।
एक डेटा प्रोसेसर बनाना
इस मामले में, आपके व्यवसाय में एक आंतरिक विकास टीम है जो कस्टम डेटा पार्सर बनाने में सक्षम है।
पेशेवरों:
- आप अपनी विशेष आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए इसे संशोधित कर सकते हैं।
- आपके पास डेटा पार्सर कोड है और इसके विकास पर आपका पूरा अधिकार है।
- यदि बार-बार उपयोग किया जाए, तो भविष्य में यह पूर्व-निर्मित उत्पाद खरीदने की तुलना में कम महंगा हो सकता है।
विपक्ष:
- विकास, प्रोग्राम प्रबंधन और सर्वर होस्टिंग की लागतों को नज़रअंदाज करना असंभव है।
- आपके डेवलपर्स की टीम को इसे डिजाइन करने, निर्माण करने और बनाए रखने के लिए काफी समय देना होगा।
- प्रदर्शन संबंधी समस्याएँ उत्पन्न हो सकती हैं, विशेषकर यदि एक कुशल सर्वर के लिए व्यय योजना प्रतिबंधित है।
शुरुआत से ही पार्सिंग टूल बनाने के हमेशा फायदे होते हैं, खासकर अगर इसे विशेष रूप से जटिल या विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करना हो।
साथ ही, इसमें काफी मात्रा में काम और संसाधन लगते हैं। परिणामस्वरूप, आप इसका वित्तपोषण करने में असमर्थ हो सकते हैं या आप नहीं चाहेंगे कि आपकी अत्यधिक कुशल टीम इस तरह के उपकरण को विकसित करने में समय बर्बाद करे।
डेटा प्रोसेसर ख़रीदना
इस स्थिति में, आप एक वाणिज्यिक समाधान खरीदते हैं जो आपके लिए आवश्यक डेटा पार्सिंग फ़ंक्शन प्रदान करता है। इसमें आमतौर पर सॉफ़्टवेयर लाइसेंस खरीदना या प्रति एपीआई कॉल के लिए एक छोटा सा शुल्क देना शामिल होता है।
फ़ायदे
- आपकी विकास टीम इस पर समय या संसाधन बर्बाद नहीं करेगी।
- इसमें कोई रहस्य नहीं है और लागत शुरू से ही स्पष्ट है।
- उपकरण को अद्यतन करने और बनाए रखने का प्रभारी आपका कर्मचारी नहीं, बल्कि प्रदाता होगा।
नुकसान
- हो सकता है कि उपकरण आपकी भविष्य की आवश्यकताओं को पूरा न करे.
- टूल पर आपका कोई प्रभाव नहीं है.
- आप अपनी अपेक्षा से अधिक पैसा निवेश कर सकते हैं।
पार्सिंग एप्लिकेशन खरीदना तेज़ और सरल है। आप कुछ क्लिक के बाद डेटा पार्स करना शुरू करने के लिए तैयार हैं। उसी समय, यदि आप एक ऐसा उपकरण चुनते हैं जो पर्याप्त रूप से उन्नत नहीं है, तो यह जल्द ही छोटा पड़ सकता है और आपकी भविष्य की जरूरतों को पूरा करने में विफल हो सकता है।
जैसा कि आपको अभी पता चला, निर्माण और खरीदारी के बीच का निर्णय आपके उद्देश्यों और आवश्यकताओं से काफी प्रभावित होता है।
इस प्रश्न का सबसे उपयुक्त उत्तर एक व्यावसायिक उपकरण होगा जो एक अनुकूलित डेटा पार्सर बनाने में आपकी सहायता कर सकता है। सौभाग्य से, यह अस्तित्व में है और इसी नाम से जाना जाता है वेब स्क्रैपर आईडीई!
वेब स्क्रैपर आईडीई पूर्व-निर्मित पार्सिंग टूल और दृष्टिकोण के साथ एक पूर्ण विशेषताओं वाला डेवलपर टूल है। यह आपको विकास के समय को कम करने के साथ-साथ अधिक प्रभावी ढंग से स्केल करने में सक्षम बनाता है।
इसमें शामिल भी हैं Bright Dataकी प्रॉक्सी अनब्लॉकिंग सुविधाएँ, आपको निजी तौर पर वेब को खंगालने की अनुमति देता है।
यदि यह बहुत जटिल लगता है, तो इसे ध्यान में रखें Bright Data एक सेवा के रूप में डेटा प्रदान करता है। आप विशेष रूप से पूछ सकते हैं Bright Data आपकी आवश्यकताओं के अनुकूल एक कस्टम डेटासेट बनाने के लिए।
यह या तो अनुरोध पर या नियमित आधार पर प्रदान किया जाएगा। Bright Data गति, गुणवत्ता और डिलीवरी सुनिश्चित करने के साथ-साथ आपको आवश्यक इंटरनेट डेटा अनिवार्य रूप से तब मिलेगा जब आपको इसकी आवश्यकता होगी। यह डेटा प्रोसेसिंग को और भी सरल बनाता है!
त्वरित सम्पक:
- डेटा एकत्रीकरण क्या है?
- सीआरएम डेटा सफ़ाई
- विकिपीडिया वेब स्क्रैपिंग
- डेटा माइग्रेशन का उपयोग क्यों करें?
अंतिम विचार: डेटा पार्सिंग 2024
डेटा पार्सिंग आपको कच्चे डेटा को तुरंत अधिक उपयोगी प्रारूप में परिवर्तित करने में सक्षम बनाता है। इसका मतलब श्रम और समय दोनों की बचत के साथ-साथ डेटा गुणवत्ता में सुधार भी है।
परिणामस्वरूप, डेटा विश्लेषण सरल और अधिक कुशल होने जा रहा है। इसके साथ ही, डेटा पार्सिंग में कुछ कठिनाइयाँ आती हैं, जिनमें विशेष वर्ण और इनपुट फ़ाइलों में गलतियाँ शामिल हैं।
परिणामस्वरूप, एक कुशल डेटा पार्सर बनाना कोई आसान काम नहीं है। यही कारण है कि आपको वाणिज्यिक डेटा पार्सिंग टूल में निवेश करने पर विचार करना चाहिए, जैसे कि Bright Dataवेब स्क्रैपर आईडीई।
यह भी ध्यान रखें कि Bright Data उपयोग के लिए तैयार डेटाबेस का एक बड़ा संग्रह है।
