Był czas, kiedy dane nie były tak wielkim problemem. Na szczęście lub niestety ten czas minął. Firmy i firmy potrzebują obecnie ogromnej ilości danych każdego dnia, aby odnieść sukces i uczciwie konkurować na globalnym rynku.
Jednak zebranie takiej ilości danych nie jest łatwym zadaniem, a marka, która każdego dnia musi zebrać wystarczającą ilość przydatnych danych, musi również zainwestować ogromną ilość czasu i wysiłku. Takie wymagania i rosnące znaczenie danych skłoniły do odkrycia kilku metod i narzędzi ekstrakcji danych.
Proces, który kiedyś obejmował tradycyjne metody, teraz ewoluował i obejmuje: Artificial Intelligence (AI). AI web scraping staje się coraz bardziej popularnym zjawiskiem, ponieważ narzędzia zbudowane z AI mogą zbierać dane na jeszcze większą skalę, dzięki czemu web scraping jest ciekawszym i bardziej wydajnym procesem.
Co to jest skrobanie stron internetowych?
Web scraping można zdefiniować jako proces uzyskiwania dostępu i pobierania dużych ilości danych z wielu źródeł danych. Zwykle wiąże się to z użyciem zaawansowanych narzędzi do wyszukiwania i wydobywania przydatnych danych w czasie rzeczywistym. Dane mogą pochodzić z wyszukiwarek, serwerów, stron internetowych, a nawet kluczowych rynków, a proces jest zwykle powtarzany lub utrzymywany w pętli, aby umożliwić rutynowe aktualizacje wyodrębnionych danych.
Po zakończeniu gromadzenia dane można łatwo odzyskać w razie potrzeby i szybko wykorzystać.
Wybrane oprogramowanie lub narzędzie można zainstalować na urządzeniu lub wdrożyć i używać bezpośrednio z chmury.
Alternatywnie możesz wybrać niestandardowe oprogramowanie stworzone specjalnie dla Ciebie. Ma to tę zaletę, że bezpośrednio zaspokaja potrzeby Twojej firmy. Jednak rozwój i utrzymanie może być również bardziej kosztowne.
Jak to działa?
Chociaż zarówno tradycyjne, jak i AI web scraping działają teraz na bardzo różne sposoby, web scraping lub ekstrakcja danych ogólnie działają w ten uproszczony sposób:
- Dostarczasz skrobającemu botowi Adres URL strony internetowej lub serwera, który zamierzasz zeskrobać
- Żądanie jest wysyłane za pomocą serwera proxy, który ukrywa Twoje dane i dyskretnie dostarcza Twoje żądanie
- Żądanie dociera do strony docelowej, a bot zgarniający przystępuje do zbierania informacji i tworzenia archiwum po wszystkich osadzonych linkach
- Po zebraniu wystarczającej ilości informacji wyniki są zwracane za pośrednictwem serwera proxy, który sprawdza, czy dane nie zostały naruszone
- Po zakończeniu sprawdzania wyniki zostaną wyświetlone i możesz teraz przystąpić do przechowywania ich na dowolnym dostępnym nośniku danych
Do czego można wykorzystać skrobanie sieci
Głównym celem web scrapingu jest zebranie odpowiedniej ilości odpowiednich danych. Dane te można następnie zastosować na kilka sposobów, w tym:
1. Monitorowanie i ochrona marki
Monitorowanie i ochrona marki obejmuje różne procesy stosowane w celu ochrony marki i wszystkich jej aktywów. Proces obejmuje obserwację zakamarków Internetu, aby zobaczyć, gdzie wspomina się o Twojej marce, po podejmowanie niezbędnych działań przeciwko oszustom i naruszeniom.
Robienie tego wszystkiego zwykle wiąże się z częstym i konsekwentnym zbieraniem danych za pomocą skrobania sieci.
2. Monitorowanie rynku i konkurencji
Wiedza o tym, jak rynek zachowuje się w każdym momencie i zrozumienie tego, co robią Twoi konkurenci, to strategia, która może albo zepsuć, albo zrobić biznes. Uważa się, że marki, które bacznie obserwują te dwa podmioty, radzą sobie lepiej niż te, które je ignorują.
Dlatego marki bardzo poważnie podchodzą do obserwacji zarówno rynku, jak i konkurencji. A dane, których potrzebują, aby to zrobić, są zwykle uzyskiwane za pomocą skrobania sieci.
3. Zadowolenie klienta
W dzisiejszym świecie „klient ma zawsze rację”. Oznacza to, że to, co czuje i myśli klient, musi być uważane za bardzo ważne. Zapewnienie satysfakcji klienta jest kluczem do sukcesu jako marka cyfrowa; dlatego firmy muszą na każdym kroku rozumieć myśli swoich klientów. Można to osiągnąć, zbierając dane o opiniach i dyskusjach klientów.
4. Tworzenie świadomych strategii
Firmy również starają się realizować strategie. Strategia taka jak dynamiczna wycena pomaga markom maksymalizować zysk i przychody. Ale strategii nie można budować na ślepo i należy je tworzyć na podstawie konkretnych informacji. Tworzenie świadomej strategii wymaga dużej ilości danych zbieranych w czasie rzeczywistym.
Sztuczna inteligencja i jak może zmienić drapanie w sieci
AI można zdefiniować jako zdolność maszyny, komputera, narzędzia lub oprogramowania do uczenia się czegoś podczas zwykłych operacji. Oznacza to, że narzędzia zbudowane w oparciu o sztuczną inteligencję mogą się łatwo uczyć i dostosowywać w miarę postępów. To jest zasadniczo zadanie AI.
Pojęcie AI obejmuje wszystko, od aplikacji AI do Nauczanie maszynowe (ML) algorytmy i głębokie uczenie, przy czym wszystkie działają w sposób imitujący ludzką inteligencję. Sztuczna inteligencja jest z powodzeniem wykorzystywana do zapewniania wysokiej jakości danych w kilku dziedzinach, w tym w diagnostyce medycznej, teledetekcji i web scrapingu. Aby dowiedzieć się więcej o web scrapingu wspieranym przez sztuczną inteligencję, odwiedź Oxylaby strona.
Zastosowanie sztucznej inteligencji w web scrapingu zrewolucjonizuje sprawy na kilka sposobów, w tym:
- Tworzenie bardziej wyrafinowanych skrobaków, które mogą zbierać dane z praktycznie wszystkich stron internetowych pomimo różnic i regularnych zmian
- Do zarządzania proxy i utrzymania infrastruktury z mniejszą liczbą błędów
- W celu prawidłowego pobierania danych i bardziej niezawodnego analizowania danych, ponieważ narzędzia AI mogą łatwo dostosować się do bardziej niezawodnego wykonywania takich zadań
Wnioski
Web scraping jest ważnym wymogiem biznesowym i. Skrobanie AI jest jeszcze lepsze, ponieważ eliminuje czasochłonność, trudności, ciągłą konserwację, opóźnienia i błędy związane z tradycyjnym skrobaniem sieci.
Zostaw komentarz
Masz coś do powiedzenia na temat tego artykułu? Dodaj swój komentarz i rozpocznij dyskusję.