Web-Scraping, auch bekannt als Web Harvesting oder Screen Scraping, ist eine automatische Methode zum Abrufen von Daten von Websites. Diese Daten können verarbeitet und in einem strukturierten Format in einer Datenpipeline gespeichert werden. Web Scraping kann dies manuell tun; die Automatisierung des Prozesses ist jedoch normalerweise schneller, effizienter und weniger fehleranfällig. Web Scraping ist eine Technik zum Abrufen von Daten von Webseiten auf verschiedene Arten. Diese Optionen umfassen Web-Scraping-Tools, bestimmte APIs oder sogar das Schreiben Ihres Codes von Grund auf.
Die meisten Unternehmen nutzen heutzutage Scraping-Tools, da sie dadurch keine Infrastruktur für das Scraping einrichten müssen, was ebenfalls eine Menge Geld kostet. Darüber hinaus müssen sie sich nicht mit technischeren Scraping-Aufgaben befassen. Diese Cloud-basierten Scraping-Unternehmen bieten benutzerfreundliche APIs und robuste Lösungen, die nicht viel Programmier- und technisches Wissen erfordern.
Web Scraping bietet viele Vorteile. Web Scraping wird in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt, darunter Informationstechnologie, E-Commerce, Bildung, Immobilien, Marketing und andere. Extrahierte Daten können eine wertvolle Ressource sein. Sie haben das Potenzial, Unternehmen dabei zu unterstützen, bessere Entscheidungen zu treffen. Im Folgenden sind einige der Vorteile aufgeführt: Lead-Generierung, Preis- und Produktoptimierung, Wettbewerbsanalyse, Datenanalyse.
- Lead-Generierung
- Preis- und Produktoptimierung
- Wettbewerbsanalyse
- Datenanalyse
Durch ein zuverlässiges Web Scraper Tool wie Crawling API, wir können so viele Daten extrahieren wie wir wollen, ohne uns um Einschränkungen, Sperren und CAPTCHAs sorgen zu müssen.
Ein Web-Scraper-Tool zum Verfolgen und Verwalten von Datenpipelines bietet mehrere nützliche Funktionen, wie z. B. das Scraping von Daten in mehreren Threads, Echtzeit-Datenübertragung, Live-Überwachung, Schemaverwaltung und geolokalisierte rotierende Proxys.
Eine robuste Web Scraping-Datenpipeline ermöglicht es Ihnen, Daten von Websites automatisch zu erfassen und in eine Datenpipeline einzuspeisen, die mit Visualisierungstools wie Tableau und Power BI verarbeitet und angezeigt werden kann. Auf diese Weise können die Organisationen Zeit bei der mühsamen Datenerfassung sparen und die Datenpipeline anderweitig warten.
Datenpipeline
Eine Datenpipeline, oft als ETL bezeichnet, verschiebt Daten von einem Prozess zu einem anderen. Das bedeutet, dass die Ausgabe eines Systemsegments zur Eingabe des nächsten wird. Diese Pipelines transportieren Daten aus mehreren Quellen; mehrere Leitungen können an einem Punkt zusammenlaufen, in verschiedene Richtungen fließen und sind ständig in Bewegung. Die Hauptaufgabe einer Datenpipeline besteht darin, Daten von einem Zustand oder Ort zu einem anderen zu transportieren.
Die über eine Datenpipeline ausgeführten Standardprozesse sind ETL: Extrahieren, Transformieren und Laden.
Mit „Extrahieren“ ist das Sammeln von Daten vom tatsächlichen Standort und deren Umwandlung in ein lesbares Format gemeint. Mit „Laden“ ist das Senden von Daten an eine Datenbank, beispielsweise eine Datenbank, gemeint, wo die Daten analysiert werden können.
Die Datenquelle kann aus Daten von Software-as-a-Service-Anwendungen (SaaS) und relationalen Datenbanken bestehen. Die meisten Pipelines verwenden einen Push-Mechanismus, einen API-Aufruf, eine Replikations-Engine, die regelmäßig Daten abruft, oder einen Webhook, um Rohdaten aus verschiedenen Quellen aufzunehmen. Darüber hinaus können die Daten auch in Echtzeit oder in festgelegten Intervallen synchronisiert werden.
Es gibt zwei Arten von Datenerfassungsmodellen: Stapelverarbeitung und Stream-Verarbeitung. Bei der Batch-Verarbeitung werden die Daten aus der Quelle regelmäßig erfasst und an das Zielsystem gesendet. Bei der Stream-Verarbeitung hingegen werden die Daten sofort nach ihrer Erstellung beschafft, bearbeitet und geladen.
Das Ziel kann ein Datenspeicher wie lokale Server, ein Cloud-basiertes Data Warehouse oder eine Business Intelligence- oder Analyseanwendung wie Power BI oder Tableau sein.
Die Datentransformation umfasst die Standardisierung, Sortierung, Deduplizierung, Validierung und Verifizierung von Daten. Das Hauptziel besteht darin, die Datenanalyse zu ermöglichen.
Datenpipelines verfügen über eine Überwachungsfunktion zur Gewährleistung der Datenintegrität und einen Mechanismus, der Administratoren bei Fehlerszenarien warnt.
Viele Unternehmen erstellen ihre eigenen Datenpipelines. Die Entwicklung einer internen Pipeline ist jedoch nicht ohne Schwierigkeiten. Verschiedene Datenquellen bieten unterschiedliche APIs und verwenden unterschiedliche Technologien. Jede Datenquelle erfordert neuen Code, der möglicherweise neu geschrieben werden muss, wenn sich die API eines Anbieters ändert oder das Unternehmen ein anderes Data Warehouse-Ziel wählt. Dateningenieure müssen sich mit zwei weiteren Problemen auseinandersetzen: Geschwindigkeit und Skalierbarkeit. Die hohen Preise und der laufende Wartungsaufwand können als erhebliche Hindernisse für den Aufbau einer internen Datenpipeline angesehen werden.
Es gibt Cloud-basierte Data Warehouses und Cloud-basierte ETL-Dienste. Unternehmen können innerhalb von Minuten eine Cloud-First-Plattform für die Datenübertragung einrichten, und Dateningenieure können sich bei der Überwachung und Verwaltung ungewöhnlicher Szenarien und Fehlerpunkte auf die Lösung verlassen. Der Anbieter einer SaaS-Lösung überwacht die Pipeline auf diese Probleme, sendet rechtzeitig Warnungen und unternimmt alle angemessenen Schritte, um Fehler zu beheben. Anstatt die Datenpipeline zu warten, können Unternehmensleiter und IT-Management den Kundenservice verbessern oder die Produktleistung optimieren.
Lösungen für Datenpipelines
Cloud-basiert
Die Verwendung von Cloud-basierten Tools zur Datenkombination hat ein sehr günstiges Kosten-Nutzen-Verhältnis. Unternehmen haben herausgefunden, wie sie ihre Infrastruktur auf dem neuesten Stand halten und dabei so wenig Geld wie möglich ausgeben können. Die Auswahl von Anbietern zur Verwaltung von Datenpipelines ist jedoch eine ganz andere Angelegenheit.
Die Art und funktionale Reaktion einer Datenpipeline würde sich von Cloud-Tools zum Migrieren und Verwenden von Daten in einer Echtzeitlösung unterscheiden.
Open-Source
Der Begriff hat eine starke Konnotation für Datenwissenschaftler, die klare Datenpipelines wollen, die Kunden nicht über die Datennutzung täuschen. Unternehmen, die Kosten senken und ihre Abhängigkeit von Anbietern verringern wollen, profitieren von Open-Source-Tools. Um das Benutzererlebnis anzupassen und zu modifizieren, erfordern solche Tools jedoch Fachwissen und funktionales Verständnis.
Echtzeitverarbeitung
Die Echtzeitverarbeitung ist für Unternehmen von Vorteil, die Daten aus einer regulierten Streaming-Quelle verarbeiten müssen. Darüber hinaus ist die Echtzeitverarbeitung aufgrund der Kompatibilität des Finanzmarkts und mobiler Geräte möglich. Auf der anderen Seite erfordert die Echtzeitverarbeitung eine eingeschränkte menschliche Interaktion, automatische Skalierungsoptionen und mögliche Partitionen.
Batch Processing
Mithilfe der Stapelverarbeitung können Unternehmen große Datenmengen in regelmäßigen Abständen verschieben, ohne dass Echtzeittransparenz erforderlich ist. Die Methode vereinfacht die Aufgabe von Analysten, die eine große Menge an Marketingdaten kombinieren müssen, um zu einem schlüssigen Ergebnis oder Muster zu gelangen.
Unterschied zwischen Datenpipeline und ETL?
Der Begriff ETL steht für Extrahieren, Transformieren und Laden. Er unterscheidet sich dadurch, dass er sich ausschließlich auf ein System zum Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten in ein bestimmtes Data Warehouse konzentriert. Andererseits ist ETL nur eine Komponente, aus der die Datenpipeline besteht.
ETL-Pipelines senden Daten in Stapeln und in festgelegten Intervallen an ein bestimmtes System. Datenpipelines hingegen verfügen über ein umfassenderes Anwendungsspektrum für die Transformation und Verarbeitung von Daten im Echtzeit- oder Streaming-Modus.
Datenpipelines sind nicht erforderlich, um Daten in ein Data Warehouse zu laden; stattdessen können sie zu einem bestimmten Ziel führen, wie etwa dem S3-Bucket von Amazon, oder sogar eine Verbindung zu einem völlig anderen System herstellen.
Der Einfluss der Datenpipeline auf die Entscheidungsfindung
Die datengesteuerte Kultur ist für die heutigen Entscheidungsträger unverzichtbar geworden. Einer der Hauptgründe für ihren Erfolg ist die Integration mehrerer Analysedaten in ein vereinfachtes Dashboard.
Die begrenzt strukturierten Daten helfen Geschäftsinhabern und Unternehmern dabei, auf der Grundlage der von ihnen gesammelten Beweise die besten Entscheidungen zu treffen. Dieses Muster gilt jedoch auch für Manager, die sich bisher auf einfache Modelldesigns und beschreibende statistische Daten verlassen haben, um fundierte Entscheidungen zu treffen.
Die Vorteile einer Datenpipeline
Einfach und effektiv
Obwohl Datenpipelines eine komplizierte Infrastruktur und Betriebsprozedur haben, sind ihre Verwendung und Navigation unkompliziert. Ebenso erleichtert die Verwendung der Java Virtual Machine-Sprache zum Lesen und Schreiben von Dateien den Lernprozess beim Einrichten einer Datenpipeline.
Das Dekoratormuster hingegen ist darauf ausgelegt, eine einfache Aktion in eine robuste Aktion umzuwandeln. Wenn es um die Weiterleitung von Daten geht, macht es Programmierern mehr Spaß als allen anderen.
App-Kompatibilität
Kunden und Strategen für digitales Marketing können beide von der eingebetteten Natur der Datenpipelines profitieren. Durch die nahtlose Interoperabilität sind keine Installation, keine Konfigurationsdateien und keine Abhängigkeit von einem Server erforderlich. Durch einfaches Einbetten der bescheidenen Größe der Datenpipeline in eine App erhalten Sie vollständigen Datenzugriff.
Metadatenflexibilität
Eine der wertvollsten Funktionen mehrerer Datenpipelines ist die Trennung von benutzerdefinierten Feldern und Datensätzen. Sie können die Informationen verwenden, um die Datenquelle, den Ersteller, Tags, Anweisungen, neue Änderungen und Sichtbarkeitsoptionen aufzuspüren.
Integrierte Komponenten
Die Web Scraping-Datenpipeline enthält integrierte Komponenten, mit denen Sie Ihre Daten in die Pipeline hinein und aus ihr heraus bekommen, selbst wenn Sie die anpassbare Option haben. Nachdem Sie die integrierten Funktionen aktiviert haben, können Sie mit der Verarbeitung der Daten mithilfe von Stream-Operatoren beginnen.
Verbessert die Effizienz
Datenpipelines ermöglichen eine hochleistungsfähige Datenmigration und -manipulation. Die robuste Infrastruktur gewährleistet zudem eine hohe Datenqualität, indem sie fehlerhafte Datenübertragungen aussortiert und Datenredundanz verhindert.
Ermöglicht eine schnelle Datenanalyse, um geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen
Datenpipelines bieten eine sichere Umgebung für die Datenverwaltung und -analyse. Sie ermöglichen Unternehmen die Analyse von Daten und die Bereitstellung umsetzbarer Erkenntnisse durch die Integration von Visualisierungstools.
Mögliche Herausforderungen beim Web Scraping
Beim Web Scraping stoßen Entwickler und Datenwissenschaftler häufig auf zwei wesentliche Hindernisse: das Vorhandensein von Anti-Bot-Systemen und die mit dem Betrieb von Scrapern verbundenen Kosten.
Websites verwenden Anti-Bot-Systeme wie CAPTCHAs, Fingerabdruck-Herausforderungen und mehr, um zu verhindern, dass Bots auf ihre Inhalte zugreifen. Das Überwinden dieser Systeme erfordert fortgeschrittene Methoden. Darüber hinaus erfordert Web Scraping erhebliche Rechenressourcen, Bandbreite, regelmäßige Wartung und Updates.
Sehen wir uns nun einige Herausforderungen an, mit denen Sie beim Web Scraping konfrontiert werden können:
- IP-Sperren: Wenn eine Website feststellt, dass eine IP-Adresse für böswillige oder übermäßige Anfragen verwendet wird, kann sie den Zugriff von dieser Adresse verbieten oder einschränken.
- CAPTCHAs: CAPTCHAs (Completely Automated Public Turing Tests to Tell Computers and Humans Apart) sind weit verbreitete Sicherheitsmaßnahmen, die es Web Scraping-Datenpipelines erschweren, auf Websites zuzugreifen. Sie erfordern eine manuelle Interaktion, um eine Herausforderung zu lösen, bevor der Zugriff auf den gewünschten Inhalt gewährt wird.
- Dynamischer Inhalt: Herkömmliche Web Scraping-Techniken basieren stark auf der Analyse von HTML-Quellcode, der oft statische Daten enthält. Moderne Websites enthalten jedoch häufig dynamische Inhalte, die sich in Echtzeit ändern. Dies stellt eine Herausforderung für das Web Scraping-Tool zur Verwaltung der Datenpipeline dar, da es seine Methoden anpassen muss, um diese dynamischen Daten zu erfassen.
- Anmeldeanforderungen: Viele Websites verlangen, dass sich Benutzer anmelden, bevor sie auf bestimmte Inhalte zugreifen können. Dies kann Web Scraping-Bemühungen erschweren, da es die Handhabung von Authentifizierungsprozessen und die Erfassung gültiger Anmeldeinformationen erfordert.
- Komplexe Website-Struktur: Websites mit komplexen Strukturen und verschachtelten Elementen können eine Herausforderung für das effiziente Scraping darstellen. Das Navigieren durch verschiedene Seiten, die Handhabung der Seitennummerierung und das Extrahieren relevanter Informationen aus verschiedenen Abschnitten kann zeitaufwändig und komplex sein.
- Anti-Scraping-Maßnahmen: Einige Websites implementieren aktiv Anti-Scraping-Maßnahmen, um Bots abzuschrecken und ihre Daten zu schützen. Diese Maßnahmen können das Blockieren bestimmter Benutzeragenten, die Implementierung von JavaScript-Herausforderungen oder den Einsatz von Verschleierungstechniken umfassen, um Scraping zu erschweren.
- Umgang mit großen Datenmengen: Beim Web Scraping ist häufig das Sammeln und Verarbeiten großer Datenmengen erforderlich. Die effektive Verwaltung und Speicherung dieser Daten kann eine Herausforderung sein und erfordert eine robuste Infrastruktur und effiziente Datenspeicherlösungen.
- Rechtliche und ethische Überlegungen: Obwohl das Scraping von Datenpipelines im Web nicht illegal ist, kann das Scraping bestimmter Websites oder bestimmter Datentypen gegen Nutzungsbedingungen oder Urheberrechte verstoßen. Das Verstehen und Einhalten rechtlicher und ethischer Richtlinien ist bei der Durchführung von Web-Scraping-Aktivitäten unerlässlich.
- Wartung der Abstreifer: Da Websites ihre Struktur und Inhalte häufig aktualisieren, muss Ihr Web Scraper-Tool zur Verfolgung von Datenpipelines regelmäßig gewartet und aktualisiert werden, um seine Wirksamkeit sicherzustellen. Dies erfordert die Überwachung von Websites auf Änderungen, die entsprechende Anpassung von Scrapern und die Behebung etwaiger Probleme.
- Skalierbarkeit: Das Skalieren von Web-Scraping-Vorgängen zur Verarbeitung großer Datenmengen oder zur Ausrichtung auf mehrere Websites kann Skalierbarkeitsprobleme mit sich bringen. Es kann komplex sein, sicherzustellen, dass Scraper mit erhöhtem Datenverkehr umgehen können, sich an Änderungen in der Website-Struktur anpassen und mehrere gleichzeitige Scraping-Prozesse verwalten können.
Web Scraping bringt mehrere Herausforderungen mit sich, darunter Anti-Bot-Systeme, Rechenressourcen, dynamische Inhalte, Anmeldeanforderungen, komplexe Website-Strukturen, Anti-Scraping-Maßnahmen, Datenverwaltung, rechtliche Aspekte, Scraper-Wartung und Skalierbarkeit. Um diese Hindernisse zu überwinden, sind fortgeschrittene Techniken, sorgfältige Planung und zuverlässige Lösungen erforderlich.
Der Crawlbase Scraper für Ihre Datenpipeline
APIs sind eine großartige Möglichkeit, die Produktivität zu steigern, indem sie Zeit und Ressourcen sparen. Heutzutage wollen Unternehmen nicht mehr bei Null anfangen und das Internet durchforsten, um Geld und Zeit zu sparen. APIs sind die Zukunft von Software as a Service, wobei APIs von Drittanbietern es Entwicklern ermöglichen, alles extrem einfach zu erledigen, und mehrere wichtige Funktionen bieten, die dabei helfen können, die Datenpipeline effektiv zu verwalten.
Der Crawlbase Scraper ist eines der besten Scraping-Tools für Web Scraping. Sie können damit eine große Anzahl von Webseiten extrahieren, ohne dass es träge wird. Sie können damit jede Art von Einschränkung umgehen und mühelos große Webseiten extrahieren. Crawlbase verarbeitet Scraping-Daten von Standorten weltweit und verwendet die fortschrittlichste KI, um sicherzustellen, dass jede Anfrage erfolgreich ist. Seine API basiert auf Hunderten von hochwertigen Proxys mit über 17 Rechenzentren weltweit, die Scraping-Daten von Standorten weltweit verarbeiten.
Die Ausgabe dieser Scraper sind im Allgemeinen unstrukturierte Daten in Form von JSON oder rohem HTML. Die Daten müssen sortiert und bereinigt werden, bevor sie in die Datenpipeline eingespeist werden. Es gibt verschiedene Techniken zum Bereinigen der Scraped-Daten, an denen die Entwickler arbeiten müssen. Die bereinigten Daten können verwendet werden, um die Maschinelles Lernen Modelle oder für Analysezwecke. Diese Art von Scraper-Tool kann perfekt zu Ihrer Datenpipeline passen, um die Datensätze zu verwalten, zu verfolgen und zu visualisieren.
