Det finns olika avgörande förmågor som en analytiker behöver ha. Den grundläggande kunskapen som alla analytiker bör ha definieras vanligtvis, följt av de specialiseringar som kommer att utmärka en analytiker.
Dataanalys är en sådan färdighet som dataanalytiker bör överväga att utveckla.
Varför?
Ostrukturerad data måste vara omvandlas till organiserad data eller ny data innan den kan användas. En dataparser utför ofta dataanalys för att konvertera rådata till typer som är lättare att förstå, använda eller behålla.
Vad är dataanalys?
Dataanalys involverar tkonvertera data från ett format till ett annat format. När vi behöver läsa datorkod och producera maskinkod används de ofta i kompilatorer.
När programmerare skapar kod som exekveras på hårdvara inträffar detta ofta. SQL motorer inkluderar även analyserare. En SQL-fråga analyseras av SQL-motorer innan den exekveras och ger resultat.
Detta inträffar vanligtvis i fallet med webbskrapning när data har tagits från en webbsida via webbskrapning.
Att göra data lättare att läsa och bättre för analys efter att du har tagit bort den från webben är nästa steg för att säkerställa att ditt team kan använda resultaten på rätt sätt.
Vem ska använda dataanalys?
Dataanalys, dataadministration och datainsamling har alla stor nytta av dataparsning, som kan utföras via API:er eller bibliotek.
En dataparser kan användas för att dela upp stora datamängder i hanterbara bitar, extrahera viss data från obearbetade källor och transformera data från ett enda format till ett annat.
Till exempel kommer en korrekt programmerad dataparser att kunna omvandla data som finns på en HTML-webbplats till ett mer läsbart och begripligt format, såsom CSV.
Dataanalys används regelbundet inom olika sektorer, från handel till högre utbildning, från Big Data till e-handel. En väldesignad dataparser extraherar mekaniskt viktiga detaljer från obearbetad information utan behov av manuellt arbete.
Informationen kan användas för prisjämförelser, marknadsutvärdering och andra ändamål. Låt oss nu undersöka hur en dataparser fungerar.
Varför skulle du använda en dataparser?
Ett program känt som en dataparser konverterar data från en typ till en annan. Som ett resultat tar en dataparser data som input expanderar den och exporterar sedan data i en ny struktur.
Dataparsers, som kan skapas i en mängd olika programmeringsspråk, är grunden för en dataanalysprocedur.
Tillgängligheten av många verktyg eller API:er för dataanalys bör noteras. Låt oss titta på ett exempel för att bättre förstå hur en dataparser fungerar.
HTML-processorn kommer då:
- Ta emot en HTML-fil som indata.
- Inspektera dokumentets HTML-kod och spara den som en array.
- hämta relevant data och analysera HTML-datasträngen.
Vid behov utöka, bearbeta eller rensa data som intresserar dig medan du analyserar. Konvertera den bearbetade datan till en JSON-, CSV- eller YAML-fil, eller till en SQL- eller NoSQL-databas.
Det är viktigt att ta hänsyn till att hur en dataparser analyserar data och ändrar den till ett format beror på hur parsern är instruerad eller definierad. Detta beror på reglerna som tillhandahålls som indatavariabler till ett parsnings-API eller programvara.
I instans av ett anpassat skript bestäms det av hur dataparsern är kodad. I båda scenarierna behövs ingen mänsklig inblandning, och data bearbetas automatiskt av parsern.
Låt oss ta en titt på varför dataanalys är så viktigt.
Fördelar med dataanalys
Dataanalys har flera fördelar som är tillämpliga inom många sektorer. Låt oss ta en titt på de fem främsta anledningarna till varför du bör använda databehandling.
1. Kostnadseffektivt och mindre tidskrävande
Du kan spara mycket av din tid och ansträngning genom att automatisera repetitiva sysslor med dataanalys. Dessutom, omvandling av data till mer läsbara typer gör att ditt team kan greppa data snabbare och utföra sina uppgifter lättare.
2. Större datamångsidighet
Du kan återanvända data som har analyserats och konverterats till en människovänlig version av olika anledningar. I ett nötskal, dataparsning breddar omfattningen av dina dataoperationer.
3. Data av hög kvalitet
Vanligtvis kräver omvandling av data till mer organiserade former datarensning och standardisering. Detta innebär att dataparsning förbättrar den totala kvaliteten.
4. Dataintegration förenklad
Dataanalys uppmanar dig att konvertera data från olika källor till ett unikt format. Detta gör att du kan integrera olika datakällor i en enda destination, vilket kan vara en applikation, teknik eller procedur.
5. Förbättrad dataanalys
Att arbeta med organiserad data förenklar data att studera och analysera. Detta resulterar också i mer djupgående och exakt analys.
Svårigheter med att analysera data
Att hantera data kan vara svårt, och dataanalys är inget undantag. Förklaringen till detta är att en dataparser måste övervinna ett antal utmaningar. Låt oss titta på tre utmaningar att ha i åtanke.
1. Hantera inkonsekvenser och fel
En dataanalysprocess tar vanligtvis emot obearbetade, oorganiserade eller semistrukturerade data som indata. Som en konsekvens kan det finnas fel, fel och avvikelser i indata.
HTML-dokument är en av de vanligaste källorna till sådana problem. Detta beror på det faktum att de flesta moderna webbläsare är intelligenta nog att rendera HTML-sidor korrekt oavsett om de innehåller syntaxfel.
Som ett resultat kan dina HTML-inmatningssidor innehålla ostängda taggar, W3C-ogiltigt HTML-innehåll eller bara speciella HTML-tecken. Analysera sådan data, det kräver en intelligent analysmotor som kan hantera dessa problem automatiskt.
2. Hantera enorma mängder data
Dataanalys kräver ansträngning och systemresurser. Som ett resultat kan parsning orsaka prestandaproblem, särskilt när man hanterar Big Data.
Som ett resultat kan du behöva kombinera dina bearbetade data för att kunna analysera olika indatapapper samtidigt samt spara tid.
Å andra sidan kan detta öka resursförbrukningen och total förvirring. Som ett resultat är att analysera stora mängder data ett svårt jobb som kräver användning av avancerade verktyg.
3. Hantera olika dataformat
En effektiv dataparser måste kunna hantera en mängd olika in- och utdata. Detta beror på att dataformat förändras i samma takt som hela IT-branschen.
Enkelt uttryckt måste du hålla din dataparser uppdaterad och kunna hantera olika format. En dataparser måste också kunna ta emot och exportera data i flerteckenkodningar.
Du kommer att tillåtas att använda analyserad data på macOS såväl som Windows på detta sätt.
Skapa kontra att köpa ett dataanalysverktyg
Som borde vara uppenbart bestäms effektiviteten av en dataanalysprocess av typen av parser som används.
Som ett resultat av detta uppstår frågan om det vore att föredra att låta den tekniska personalen skapa en dataparser eller helt enkelt använda ett befintligt affärsmedel, som t.ex. Bright Data, uppstår.
Att utveckla din egen parser är mer anpassningsbart men tar mer tid och ansträngning, medan det går snabbare att köpa en men ger dig färre alternativ. Uppenbarligen är situationen mer komplicerad än så.
Så låt oss försöka ta reda på om du ska utveckla eller köpa en dataparser.
Skapa en databehandlare
I det här fallet har ditt företag ett internt utvecklingsteam som kan skapa en anpassad dataparser.
Alla tillgångar på ett och samma ställe
- Du kan modifiera den för att uppfylla dina specifika krav.
- Du har dataparserkoden och har fullständig auktoritet över dess utveckling.
- Om den används ofta kan den bli billigare i framtiden än att köpa en färdig produkt.
Nackdelar:
- Det är omöjligt att förbise kostnaderna för utveckling, programhantering och servervärd.
- Ditt team av utvecklare kommer att behöva ägna en betydande mängd tid åt att designa, bygga och underhålla det.
- Prestandaproblem kan uppstå, särskilt om utgiftsplanen för en effektiv server är begränsad.
Att bygga ett analysverktyg från grunden har alltid fördelar, särskilt om det måste uppfylla särskilt komplicerade eller specifika krav.
Samtidigt kräver detta en betydande mängd arbete och resurser. Som ett resultat av detta kanske du inte kan finansiera det eller helt enkelt inte vill att ditt högutbildade team ska slösa tid på att utveckla ett sådant verktyg.
Köpa en databehandlare
I den här situationen köper du en kommersiell lösning som tillhandahåller de dataanalysfunktioner du behöver. Detta innebär vanligtvis att man köper en mjukvarulicens eller betalar en liten avgift per API-anrop.
Fördelar
- Ditt utvecklingsteam kommer inte att slösa tid eller resurser på det.
- Det finns inga hemligheter och kostnaden är uppenbar från början.
- Leverantören, inte din personal, kommer att ansvara för att uppdatera och underhålla verktyget.
Nackdelar
- Verktyget kanske inte uppfyller dina framtida krav.
- Du har inget inflytande över verktyget.
- Det kan sluta med att du investerar mer pengar än du tänkt dig.
Att köpa en analysapplikation är snabbt och enkelt. Du är inställd på att börja analysera data efter några klick. Samtidigt som en tidsperiod om du väljer ett verktyg som inte är tillräckligt avancerat, kan det snart komma till korta och misslyckas med att möta dina framtida behov.
Som du nyss fick reda på så påverkas beslutet mellan att bygga och köpa kraftigt av dina mål och behov.
Det lämpligaste svaret på denna fråga skulle vara att ha ett affärsverktyg som kan hjälpa dig att skapa en anpassad dataparser. Lyckligtvis finns det och är känt som Web Scraper IDE!
Web Scraper IDE är ett fullfjädrat utvecklarverktyg med förbyggda analysverktyg och metoder. Detta gör att du kan minska utvecklingstiden och skala mer effektivt.
Det inkluderar också Bright Datas funktioner för avblockering av proxy, så att du kan skrapa webben privat.
Om detta verkar för komplicerat, kom ihåg det Bright Data erbjuder Data as a Service. Du kan fråga specifikt Bright Data för att skapa en anpassad datauppsättning som passar dina krav.
Detta kommer att tillhandahållas antingen på begäran eller på regelbunden basis. Bright Data kommer i huvudsak att ge dig den internetdata du behöver när du behöver den samtidigt som du säkerställer hastighet, kvalitet och leverans. Detta förenklar databehandlingen ännu mer!
Snabblänkar:
Slutliga tankar: Dataanalys 2024
Dataanalys gör att du omedelbart kan konvertera rådata till ett mer användbart format. Detta innebär att spara både arbete och tid samtidigt som datakvaliteten förbättras.
Som en konsekvens kommer dataanalys att bli enklare och effektivare. Samtidigt uppvisar dataparsning vissa svårigheter, inklusive specialtecken och misstag i indatafiler.
Som ett resultat är det inte en enkel uppgift att skapa en effektiv dataparser. Det är därför du bör överväga att investera i ett kommersiellt dataanalysverktyg, som t.ex Bright Datas Web Scraper IDE.
Tänk också på det Bright Data har en stor samling färdiga databaser.
