手動のウェブスクレイピングとデータ分析にうんざりしていませんか？ このチュートリアルでは、完全に自動化されたデータ収集ツールと、すぐに使用できるデータセットについて詳しく見ていきます。
この記事では、次のトピックについて説明します。
- 通常、企業は独自の大規模なインフラストラクチャを必要とします ウェブスクレイピング およびデータ分析。
- Data Collectorは、インフラストラクチャを必要とせずにWebスクレイピングとデータ分析を自動化します。
- すぐに使用できるデータセットにより、セルフサービスのデータ収集が不要になります。
通常、企業はWebスクレイピングとデータ分析のために独自の大規模なインフラストラクチャを必要としています。
Webスクレイピングとデータ分析は非常に面倒なプロセスであり、通常は手動で行われます。 これらのタスクは、ボットまたはクローラーロボットに割り当てることができます。 このプロセスの原則を定義することから始めましょう。 Webスクレイピングは、後で分析するためにインターネットからデータベースまたはスプレッドシートにデータをコピーするデータ収集手法です。
分析は、すべてのデータが取得された後にのみ実行されます。 大規模なデータセットを構造化して、データの理解、操作、および使用を容易にするのに役立ちます。 原則として、HTMLファイルは、デコードされたテキスト、数値、およびその他の有用なデータに変換されます。
最大の問題は、Webサイトの構造が頻繁に変更されることです。それに応じて、同じ頻度でデータセットが変更されます。
したがって、Webスクレイピングや手動でデータを分析する場合は、これらの情報の変更を追跡できる必要があります。また、最も困難なのは、このデータの可用性を確保することです。 多くの開発者、ITスタッフ、およびサーバーが必要ですが、多くの企業は費用を負担することに消極的です。
Data Collectorは、インフラストラクチャを必要とせずにWebスクレイピングとデータ分析を自動化します。
Data Collectorは、Webスクレイピングのプロセスを完全に自動化します。 リアルタイムのデータ分析。 社内で複雑なシステムを展開または保守する必要はありません。
これは、新しいターゲットサイトのデータ収集操作をアウトソーシングする場合に最適なソリューションです。たとえば、オンラインコマース会社で、以前にマーケットプレイスAからデータを収集していて、今度はマーケットプレイスB。
Webスクレイピングおよび手動データ分析と比較したこのツールの主な利点：
•配信前に、クリーンアップ、相関、合成、処理、および構造化されたデータにアクセスできます–すぐに使用を開始できます
•手動プロセスを回避することで時間とリソースを節約–データ収集はAIと機械学習に基づくアルゴリズムを使用して実行されます
•予算、現在のプロジェクトおよび目標に応じてデータ収集操作を拡張する機能
•ターゲットサイトの構造のブロックと変更に自動的に適応するテクノロジーへのアクセス
•常に最新の更新されたデータポイントにアクセスできます。
すぐに使用できるデータセットにより、セルフサービスのデータ収集が不要になります
Webスクレイピングをしている場合–特に次のいずれかのタイプの人気のあるサイトで：
•マーケットプレイス
• ソーシャルネットワーク
•賃貸住宅/ホテル/車のためのプラットフォーム
•情報/ビジネスサービスのカタログ…
…既製のデータセットを使用することをお勧めします。 それらの主な利点：
•数分以内に結果が完成しました
•最高の効率
•テクノロジー、独自のスペシャリスト、またはデータ収集インフラストラクチャは必要ありません
さらに、このソリューションは、選択のためのさまざまなオプションを提供します。 例えば：
•オプション1–重要なパラメーター（たとえば、スペインのサッカーのインフルエンサーに関するデータのサブセット）に従って、必要なデータセットをカスタマイズします。
•オプション2–要件とビジネス戦略に従ってデータセットを完全にカスタマイズできます（たとえば、特定の電子ウォレットの暗号通貨の全量に対して）
結論：
Bright Data 実際のニーズに合わせた幅広いソリューションを提供します。 データセットは高速で費用効果の高いアクセスを提供し、Data Collectorは、技術者、システム、およびアルゴリズムに直接情報を提供することにより、複雑なデータ収集タスクを完全に自動化します。
