Предприниматели и руководители предприятий используют данные для повышения производительности команды, увеличения доходов и принятия более обоснованных решений. Анализ и сбор данных являются одними из важнейших аспектов любого бизнеса, основанного на данных. Первое, что вам необходимо сделать, это выяснить, где они находятся. Процесс извлечения данных из базы данных или другого источника в масштабе называется извлечением корпоративных данных. Это можно сделать вручную или с помощью программного обеспечения, разработанного специально для этой цели.
Независимо от того, как вы извлекаете данные, изучение того, как это делать, поможет вам принимать более обоснованные бизнес-решения. Создание скрапера для извлечения данных для предприятия может быть сложной задачей, но это не обязательно так. В проектах по веб-скрейпингу необходимо учитывать различные элементы, и поиск решения, которое соответствует вашим индивидуальным потребностям, имеет важное значение. Наша цель — помочь вам лучше понять процесс, предоставив схему ключевых шагов для создания успешной инфраструктуры.
Для успешного проекта по сбору данных вам нужна хорошо продуманная и масштабируемая архитектура. Информация в этой статье может быть использована для генерации лидов, анализа цен, исследования рынка и т. д. Она поможет вам осознать важность масштабируемых архитектур, эффективных обходов, прокси и автоматизированного контроля качества данных.
Что такое сборщик данных?
Извлечение данных относится к процессу извлечения информации из баз данных или других источников. Данные могут быть извлечены как из структурированных, так и из неструктурированных источников с использованием этого метода. Процесс извлечения данных может быть выполнен вручную, но обычно он автоматизирован с помощью инструмента. Если данные необходимо преобразовать в другой формат, это хранится в облаке или на территории предприятия.
В зависимости от того, сколько данных вам нужно извлечь, процесс извлечения данных может быть довольно простым или довольно сложным. Затем выполняется запрос и анализ новой базы данных для получения любой релевантной информации. Затем можно создавать отчеты и панели мониторинга с использованием данных, чтобы помочь компаниям принимать решения.
Процесс извлечения, преобразования и загрузки используется при перемещении данных между средами. Перед загрузкой данных в новую целевую систему необходимо извлечь данные, которые необходимо перенести между системами. В процессе извлечения, преобразования и загрузки (ETL) это самый важный шаг.
Почему сбор данных необходим предприятиям?
Извлечение данных необходимо всякий раз, когда организации необходимо собрать большие объемы данных для анализа или отслеживания. Объединение данных из различных источников упрощает стандартизацию, организацию, отслеживание и управление информацией. Инструмент позволяет организациям извлекать определенные точки данных из более крупных наборов данных. Стратегические решения можно принимать более эффективно с использованием данных.
Организации зависят от программного обеспечения для извлечения данных, поскольку оно повышает точность, снижает человеческие ошибки и сокращает время, затрачиваемое на повторяющиеся задачи. Автоматизированный сбор данных делает бизнес-процессы более эффективными. Такие данные, как исторический анализ тенденций, можно сохранять для будущего анализа и отчетности. Оптимизация бизнес-процессов и снижение затрат могут быть достигнуты путем извлечения данных.
Ключевые характеристики, на которые следует обратить внимание при выборе корпоративного скрапера данных
1. Масштабируемая архитектура
Для реализации масштабного проекта по веб-скрейпингу сначала необходимо разработать масштабируемую архитектуру. У вас должна быть страница индекса, которая ссылается на все остальные страницы, которые вы хотите извлечь. Инструмент извлечения корпоративных данных может сделать создание страниц индекса более доступным и быстрым.
Обычно страница индекса содержит ссылки на другие страницы, которые необходимо удалить. Что касается электронной коммерции, то эти страницы обычно являются страницами категории «полка», содержащими ссылки на многочисленные страницы продуктов. Отдельные записи блога всегда связаны с лентой блога для статей блога. Однако, если вы хотите масштабировать извлечение корпоративных данных, пауки обнаружения и извлечения должны быть разделены.
В проекте электронной коммерции извлечение корпоративных данных будет включать разработку одного паука, паука обнаружения продуктов, для обнаружения и хранения URL-адресов продуктов в целевых категориях и другого паука для скрапинга данных о продуктах. Используя этот подход, вы можете выделить больше ресурсов одному процессу по сравнению с другим, и вы можете избежать узких мест, разделив два основных процесса веб-скрейпинга, сканирования и скрапинга.
2. Оптимизированная конфигурация оборудования
Создание инфраструктуры извлечения корпоративных данных, которая обеспечивает высокую производительность, во многом зависит от дизайна паука и эффективности сканирования. При масштабном скрапинге вам необходимо настроить оборудование и пауков для высокой производительности после разработки масштабируемой архитектуры на этапах планирования.
Проекты по извлечению корпоративных данных часто сталкиваются с проблемами скорости при разработке в масштабе. Паукам компаний электронной коммерции необходимо за пару часов собрать все каталоги продуктов своих конкурентов, чтобы скорректировать свои цены на основе данных ценовой разведки. Многие приложения корпоративного масштаба требуют, чтобы пауки закончили сбор данных в течение разумного периода времени.
Чтобы настроить систему, командам следует рассмотреть следующие шаги:
a. Подробно изучите программное обеспечение для веб-скрапинга.
b. Увеличьте скорость сканирования, настроив оборудование и поисковых роботов.
c. Масштабируемый скрапинг требует соответствующего оборудования и эффективности сканирования.
d. Убедитесь, что усилия команды не тратятся на ненужные задачи.
e. При развертывании конфигураций помните о скорости
Разработка инфраструктуры парсинга корпоративного уровня представляет собой существенную проблему из-за этой потребности в скорости. Убедитесь, что ваша команда парсинга не тратит доли секунды на ненужные процессы, и выжмите всю последнюю унцию скорости из вашего оборудования. По этой причине команды парсинга корпоративного уровня должны получить полное представление о рынке программное обеспечение для сбора прокси-данных и используемые ими фреймворки.
3. Эффективность и надежность сканирования
Лучше всего, если вы всегда будете фокусироваться на эффективности и надежности сканирования для масштабирования корпоративных проектов по извлечению данных. Цель должна заключаться только в том, чтобы получить необходимые вам данные с наименьшим количеством запросов и наивысшим уровнем доверия. Вы можете сканировать веб-сайт медленнее, если вы сделаете дополнительные запросы или извлечете данные. Следовательно, вам придется перемещаться по сотням веб-сайтов с неряшливым кодом поверх постоянно развивающихся веб-сайтов.
Желательно ожидать, что ваш целевой веб-сайт будет вносить изменения, которые нарушат работу вашего паука каждые 2-3 месяца (потеря покрытия или качества извлечения данных). Паук извлечения продукта должен уметь обрабатывать все различные правила и схемы, используемые различными макетами веб-страниц, вместо того, чтобы иметь несколько пауков для каждого макета, который может использовать целевой веб-сайт. Ваши пауки должны быть максимально настраиваемыми.
Чтобы повысить эффективность сканирования, примите во внимание следующие моменты:
Лучше всего не отображать JavaScript в headless-браузере при сканировании, так как это снижает скорость.
Если вам не нужны изображения, не запрашивайте и не извлекайте их.
Было бы лучше, если бы вы сделали своих пауков максимально настраиваемыми.
При использовании нескольких поисковых роботов убедитесь, что вы ориентируетесь на последний возможный макет сайта.
Убедитесь, что вы используете headless-браузер.
Ваш парсинг должен быть ограничен страницами индекса и категорий.
Используйте безголовые браузеры только для развертывания безсерверных функций и рендеринга JavaScript в качестве крайней меры, например Всплеск or кукольник. При сканировании рендеринг JavaScript с помощью headless-браузера требует больших ресурсов и значительно снижает скорость сканирования. Не запрашивайте и не извлекайте изображения без необходимости. По возможности очищайте страницу индекса/категории, если вы можете получить необходимые данные, не запрашивая каждую страницу элемента.
Вам следует избегать запроса каждой страницы продукта, если вы можете получить необходимую информацию со страницы полки (например, названия продуктов, цены, рейтинги и т. д.) без запроса каждой страницы продукта. Инженерная группа должна исправить все сломанные пауки в течение пары дней, что не всегда возможно для большинства компаний, которым необходимо ежедневно извлекать данные о продуктах.
Мы разработали лучший инструмент для извлечения данных, Crawlbase, чтобы использовать в таких ситуациях, пока паук не будет исправлен. С помощью этого инструмента поля целевого веб-сайта автоматически идентифицируются (название продукта, цена, валюта, изображение, SKU и т. д.) и возвращены.
4. Надежная инфраструктура прокси-сервера для таргетинга данных
Ваш проект по извлечению корпоративных данных также требует масштабируемой инфраструктуры управления прокси-серверами. Вам нужна управляемый облачный прокси-сервер для надежного парсинга веб-сайтов и таргетинга данных, привязанных к местоположению, в масштабе. Ваша команда будет тратить много времени на управление прокси-серверами без здоровых и хорошо управляемых прокси-серверов и не сможет эффективно парсить в масштабе без них.
Для получения масштабных корпоративных данных требуется обширный список прокси-серверов, Ротация IP, регулирование запросов, управление сеансами и логика черных списков для предотвращения блокировки ваших прокси-серверов.
Вам нужно будет спроектировать своего паука таким образом, чтобы избежать контрмер против ботов без использования headless-браузера, чтобы вы могли достичь необходимой ежедневной пропускной способности. Эти браузеры отображают JavaScript, но парсинг веб-сайта резко замедляется из-за их больших ресурсов. За исключением крайних случаев, когда вы исчерпали все другие варианты, они практически бесполезны при парсинге в масштабе.
5. Масштабируемая система автоматизированного контроля качества данных
Система автоматизированного контроля качества данных необходима для любого проекта по извлечению корпоративных данных. Часто упускаемый из виду аспект веб-скрейпинга — это контроль качества данных. Когда они сталкиваются с серьезными проблемами, все так сосредоточены на создании пауков и управлении прокси, что редко думают о QA.
Качество данных, извлеченных из предприятия, напрямую связано с качеством данных, полученных из него. Предположим, у вас нет надежной системы, которая бы обеспечивала получение надежного потока высококвалифицированной информации для вашего проекта по извлечению корпоративных данных. В этом случае у вас даже не будет самой сложной инфраструктуры веб-скрейпинга.
Когда дело доходит до масштабные проекты по веб-скрапингу, максимально автоматизировав его, вы получите ключ к обеспечению качества данных. Попытка вручную проверить качество данных при ежедневном скрапинге миллионов записей невозможна.
Извлечение корпоративных данных с помощью Crawlbase
Понимание требований к извлечению корпоративных данных и соответствующее проектирование архитектуры является ключом к построению успешной инфраструктуры извлечения данных. Эффективность сканирования такой архитектуры также не следует игнорировать.
Неважно, какой у вас формат файла, какая у вас коллекция контента или насколько сложен документ; Crawlbase может справиться с этим. С CrawlbaseАвтора Crawler, специально созданный для извлечения данных, позволяет автоматически и в больших масштабах обнаруживать, стандартизировать и извлекать данные самого высокого качества из сложных документов и веб-сайтов.
Анализ надежных и ценных данных станет простым, если все элементы для извлечения корпоративных данных будут внедрены и будут работать бесперебойно благодаря высококачественной автоматизации извлечения данных.
