Unternehmer und Unternehmensleiter nutzen Daten, um die Teamleistung zu verbessern, den Umsatz zu steigern und bessere Entscheidungen zu treffen. Das Analysieren und Sammeln von Daten ist einer der wichtigsten Aspekte jedes datengesteuerten Unternehmens. Als Erstes müssen Sie herausfinden, wo sich die Daten befinden. Der Prozess des Extrahierens von Daten aus einer Datenbank oder einer anderen Quelle in großem Maßstab wird als Enterprise Data Scraping bezeichnet. Dies kann manuell oder mithilfe einer speziell für diesen Zweck entwickelten Software erfolgen.
Unabhängig davon, wie Sie Daten extrahieren, hilft Ihnen das Erlernen der Vorgehensweise dabei, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Es kann entmutigend sein, einen Datenextraktions-Scraper für ein Unternehmen zu erstellen, muss es aber nicht. Bei Web-Scraping-Projekten müssen verschiedene Elemente berücksichtigt werden, und es ist wichtig, eine Lösung zu finden, die Ihren individuellen Anforderungen entspricht. Unser Ziel ist es, Ihnen zu helfen, den Prozess besser zu verstehen, indem wir einen Überblick über die wichtigsten Schritte zum Erstellen einer erfolgreichen Infrastruktur geben.
Damit Ihr Data Scraping-Projekt erfolgreich ist, benötigen Sie eine gut durchdachte und skalierbare Architektur. Die Informationen in diesem Artikel können zur Lead-Generierung, Preisanalyse, Marktforschung usw. verwendet werden. Sie werden Ihnen dabei helfen, die Bedeutung skalierbarer Architekturen, effizienter Crawls, Proxys und automatisierter Datenqualitätssicherung zu erkennen.
Was ist ein Data Scraper?
Unter Datenextraktion versteht man den Prozess des Extrahierens von Informationen aus Datenbanken oder anderen Quellen. Mit dieser Methode können Daten sowohl aus strukturierten als auch aus unstrukturierten Quellen extrahiert werden. Der Datenextraktionsprozess kann manuell durchgeführt werden, wird jedoch normalerweise durch ein Tool automatisiert. Wenn die Daten in ein anderes Format umgewandelt werden müssen, ist dies in der Cloud gespeichert oder vor Ort.
Je nachdem, wie viele Daten Sie extrahieren müssen, kann der Datenextraktionsprozess recht einfach oder recht komplex sein. Anschließend werden eine Abfrage und eine Analyse der neuen Datenbank durchgeführt, um alle relevanten Informationen zu erhalten. Mithilfe der Daten können dann Berichte und Dashboards erstellt werden, die Unternehmen bei der Entscheidungsfindung unterstützen.
Der Prozess Extrahieren, Transformieren und Laden wird beim Verschieben von Daten zwischen Umgebungen verwendet. Bevor Daten in ein neues Zielsystem geladen werden, müssen Daten, die zwischen Systemen übertragen werden müssen, extrahiert werden. Beim Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) ist dies der wichtigste Schritt.
Warum ist Data Scraping für Unternehmen notwendig?
Die Datenextraktion ist immer dann unerlässlich, wenn ein Unternehmen große Datenmengen zur Analyse oder Nachverfolgung sammeln muss. Die Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen erleichtert die Standardisierung, Organisation, Nachverfolgung und Verwaltung von Informationen. Das Tool ermöglicht es Unternehmen, bestimmte Datenpunkte aus größeren Datensätzen zu extrahieren. Mithilfe von Daten können strategische Entscheidungen effektiver getroffen werden.
Unternehmen verlassen sich auf Datenextraktionssoftware, weil sie die Genauigkeit verbessert, menschliche Fehler reduziert und den Zeitaufwand für sich wiederholende Aufgaben verringert. Die automatisierte Datenerfassung macht Geschäftsprozesse effizienter. Daten wie historische Trendanalysen können für zukünftige Analyse- und Berichtszwecke gespeichert werden. Durch die Datenextraktion können Geschäftsprozesse optimiert und Kosten gesenkt werden.
Wichtige Funktionen, auf die Sie bei einem Enterprise Data Scraper achten sollten
1. Skalierbare Architektur
Um ein groß angelegtes Web Scraping-Projekt umzusetzen, muss zunächst eine skalierbare Architektur entwickelt werden. Sie sollten eine Indexseite haben, die auf alle anderen Seiten verweist, die Sie extrahieren möchten. Ein Enterprise-Datenextraktionstool kann das Erstellen von Indexseiten einfacher und schneller machen.
Es kommt häufig vor, dass eine Indexseite Links zu anderen Seiten enthält, die entfernt werden müssen. Im E-Commerce sind diese Seiten typischerweise Kategorie-„Regal“-Seiten, die Links zu zahlreichen Produktseiten enthalten. Die einzelnen Blogbeiträge sind immer von einem Blog-Feed für Blogartikel verlinkt. Die Discovery- und Extraktions-Spider sollten jedoch getrennt werden, wenn Sie die Datenextraktion im Unternehmen skalieren möchten.
In einem E-Commerce-Projekt würde die Extraktion von Unternehmensdaten die Entwicklung eines Spiders, des Product Discovery Spiders, zum Entdecken und Speichern der URLs von Produkten in Zielkategorien und eines weiteren Spiders zum Scrapen der Produktdaten umfassen. Mit diesem Ansatz können Sie einem Prozess mehr Ressourcen zuweisen als dem anderen und Sie können Engpässe vermeiden, indem Sie die beiden Kernprozesse Web Scraping, Crawling und Scraping aufteilen.
2. Eine optimierte Konfiguration der Hardware
Der Aufbau einer unternehmensweiten Datenextraktionsinfrastruktur, die hohe Ergebnisse liefert, hängt stark vom Spider-Design und der Crawling-Effizienz ab. Beim Scraping im großen Maßstab müssen Sie Ihre Hardware und Spider für hohe Leistung konfigurieren, nachdem Sie während der Planungsphase eine skalierbare Architektur entwickelt haben.
Bei unternehmensweiten Datenextraktionsprojekten treten bei der Entwicklung im großen Maßstab häufig Geschwindigkeitsprobleme auf. Die Spider von E-Commerce-Unternehmen müssen innerhalb weniger Stunden die gesamten Produktkataloge ihrer Konkurrenten durchforsten, um ihre Preise auf der Grundlage von Preisintelligenzdaten anzupassen. Viele unternehmensweite Anwendungen erfordern, dass Spider ihre Scrapes innerhalb einer angemessenen Zeit abschließen.
Um ein System zu konfigurieren, sollten Teams die folgenden Schritte berücksichtigen:
a. Machen Sie sich eingehend mit der Web-Scraping-Software vertraut.
b. Verbessern Sie die Crawling-Geschwindigkeit, indem Sie Ihre Hardware und Spider optimieren.
c. Skalierbares Scraping erfordert die entsprechende Hardware und Crawling-Effizienz.
d. Stellen Sie sicher, dass die Teamanstrengungen nicht für unnötige Aufgaben verschwendet werden.
e. Denken Sie beim Bereitstellen von Konfigurationen an die Geschwindigkeit
Die Entwicklung einer Scraping-Infrastruktur auf Unternehmensebene stellt aufgrund dieses Bedarfs an Geschwindigkeit eine erhebliche Herausforderung dar. Stellen Sie sicher, dass Ihr Scraping-Team keine Sekundenbruchteile mit unnötigen Prozessen verschwendet und holen Sie das letzte Quäntchen Geschwindigkeit aus Ihrer Hardware heraus. Aus diesem Grund sollten sich Unternehmens-Web-Scraping-Teams ein umfassendes Verständnis des Marktes für Proxy Scraper Software und die Frameworks, die sie verwenden.
3. Wirksamkeit und Zuverlässigkeit des Crawlings
Am besten konzentrieren Sie sich immer auf Crawling-Effizienz und Robustheit, um unternehmensweite Datenextraktionsprojekte zu skalieren. Das Ziel sollte nur sein, Holen Sie sich die Daten, die Sie benötigen mit den wenigsten Anfragen und dem höchsten Vertrauensniveau. Sie können eine Website langsamer crawlen, wenn Sie zusätzliche Anfragen stellen oder Daten extrahieren. Folglich müssen Sie zusätzlich zu sich ständig weiterentwickelnden Websites Hunderte von Websites mit schlampigem Code durchsuchen.
Es ist ratsam, damit zu rechnen, dass Ihre Zielwebsite alle 2-3 Monate Änderungen vornimmt, die Ihren Spider beschädigen (Verlust der Abdeckung oder der Qualität der Datenextraktion). Ein Produktextraktions-Spider sollte in der Lage sein, alle unterschiedlichen Regeln und Schemata zu verarbeiten, die von verschiedenen Webseitenlayouts verwendet werden, anstatt mehrere Spider für jedes Layout zu haben, das eine Zielwebsite verwenden könnte. Ihre Spider sollten so konfigurierbar wie möglich sein.
Um die Crawl-Effizienz zu verbessern, berücksichtigen Sie die folgenden Punkte:
Es wäre am besten, wenn Sie beim Crawlen kein JavaScript in einem Headless-Browser rendern würden, da dies Ihre Geschwindigkeit verlangsamt.
Wenn Sie die Bilder nicht benötigen, fordern Sie sie nicht an und extrahieren Sie sie nicht.
Am besten wäre es, wenn Sie Ihre Spider so konfigurierbar wie möglich machen würden.
Achten Sie bei der Verwendung mehrerer Spider darauf, dass Sie das letzte mögliche Layout der Site ansprechen.
Stellen Sie sicher, dass Sie einen Headless-Browser verwenden.
Ihr Scraping sollte auf die Index- und Kategorieseiten beschränkt sein.
Verwenden Sie Headless-Browser nur um serverlose Funktionen bereitzustellen und JavaScript als letztes Mittel darzustellen, wie zum Beispiel Splash or Puppenspieler. Beim Crawlen ist das Rendern von JavaScript mit einem Headless-Browser sehr ressourcenintensiv und verringert die Crawling-Geschwindigkeit erheblich. Fordern Sie keine Bilder an und extrahieren Sie sie nicht, es sei denn, dies ist erforderlich. Scrapen Sie, wenn möglich, die Index-/Kategorieseite, wenn Sie die benötigten Daten erhalten können, ohne jede Artikelseite anzufordern.
Sie sollten es vermeiden, jede Produktseite einzeln anzufordern, wenn Sie die benötigten Informationen (z. B. Produktnamen, Preise, Bewertungen usw.) auch ohne jede einzelne Produktseite von der Regalseite abrufen können. Das Entwicklungsteam muss alle defekten Spider innerhalb weniger Tage reparieren, was den meisten Unternehmen, die täglich Produktdaten extrahieren müssen, nicht immer möglich ist.
Wir haben das beste Datenextraktionstool, Crawlbase, entwickelt, um es in diesen Situationen zu verwenden, bis der Spider repariert werden kann. Mithilfe dieses Tools werden die Felder der Zielwebsite automatisch identifiziert (Produktname, Preis, Währung, Image, SKU usw.) und zurückgegeben.
4. Robuste Proxy-Infrastruktur für zielgerichtete Daten
Ihr Enterprise-Datenextraktionsprojekt erfordert auch eine skalierbare Proxy-Management-Infrastruktur. Sie benötigen eine verwalteter Cloud-basierter Proxy um das Web zuverlässig zu durchsuchen und standortspezifische Daten in großem Umfang abzufragen. Ihr Team wird viel Zeit mit der Verwaltung von Proxys verbringen, wenn die Proxys nicht intakt und gut verwaltet sind, und wird ohne sie nicht in der Lage sein, effektiv und in großem Umfang zu scrapen.
Um Unternehmensdaten in großem Umfang zu erhalten, ist eine umfangreiche Proxy-Liste erforderlich. IP-Rotation, Anforderungsdrosselung, Sitzungsverwaltung und Blacklist-Logik, um zu verhindern, dass Ihre Proxys blockiert werden.
Sie müssen Ihren Spider so gestalten, dass er Anti-Bot-Gegenmaßnahmen vermeidet, ohne einen Headless-Browser zu verwenden, um sicherzustellen, dass Sie den erforderlichen täglichen Durchsatz erreichen können. Diese Browser rendern JavaScript, aber das Scraping einer Website wird aufgrund ihrer hohen Ressourcen drastisch verlangsamt. Außer in Randfällen, in denen Sie alle anderen Optionen ausgeschöpft haben, sind sie beim Scraping im großen Maßstab praktisch nutzlos.
5. Skalierbares System zur automatisierten Datenqualitätssicherung
Ein System zur automatischen Datenqualitätssicherung ist für jedes unternehmensweite Datenextraktionsprojekt unverzichtbar. Ein oft übersehener Aspekt des Web Scraping ist die Datenqualitätssicherung. Wenn ernsthafte Probleme auftreten, sind alle so sehr auf das Erstellen von Spidern und Verwalten von Proxys konzentriert, dass sie kaum an die Qualitätssicherung denken.
Die Qualität der aus einem Unternehmen extrahierten Daten hängt direkt mit der Qualität der daraus erzeugten Daten zusammen. Angenommen, Sie verfügen nicht über ein robustes System, das sicherstellt, dass Sie einen zuverlässigen Strom hochqualifizierter Informationen für Ihr Unternehmensdatenextraktionsprojekt erhalten. In diesem Fall verfügen Sie nicht einmal über die ausgefeilteste Web-Scraping-Infrastruktur.
Wenn es um die groß angelegte Web Scraping Projekte, ist eine möglichst hohe Automatisierung der Schlüssel zur Gewährleistung der Datenqualität. Der Versuch, die Qualität Ihrer Daten manuell zu validieren, wenn täglich Millionen von Datensätzen gescrapt werden, ist unmöglich.
Scrapen Sie Unternehmensdaten mit Crawlbase
Der Schlüssel zum Aufbau einer erfolgreichen Datenextraktionsinfrastruktur besteht darin, die Anforderungen Ihres Unternehmens an die Datenextraktion zu verstehen und Ihre Architektur entsprechend zu gestalten. Auch die Crawl-Effizienz einer solchen Architektur sollte nicht außer Acht gelassen werden.
Es spielt keine Rolle, welches Dateiformat Sie haben, welche Inhaltssammlung Sie haben oder wie komplex ein Dokument ist; Crawlbase kann damit umgehen. Mit Crawlbases Crawler, speziell für die Datenextraktion entwickelt, können Sie automatisch und im großen Maßstab Daten in bester Qualität aus komplexen Dokumenten und Websites ermitteln, standardisieren und extrahieren.
Die Analyse zuverlässiger und wertvoller Daten wird einfach, sobald alle Elemente für die Unternehmensdatenextraktion vorhanden sind und mit einer hochwertigen Datenextraktionsautomatisierung reibungslos funktionieren.
