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经由过程收集抓取,企业可以使用数据的威力,定制营销计谋,为电商运营带来巨年夜的价值。经由过程收集抓取获取优质数据陪同着很多挑战。为了深切相识整个行业的近况,Oxylabs 与 Censuswide 互助,查询拜访了 1000 多位高级数据决议计划者,他们来自美国及英国的各个电商企业。
除了了收集抓取挑战以外,查询拜访还有涵盖了其他诸多主题,包括热点的数据类型、提取要领、营收影响以和对于收集抓取基础举措措施的将来投资。
就挑战而言,Oxylabs 哀求查询拜访介入者从详尽的列表中选择前三个问题。下面是排名前三的成果,以和处置惩罚响应问题的受访者百分比及 Oxylabs 专家团队提供的解决方案:
挑战 #1:获取及时数据(51.70%)
产物价格、消费者举动及市场趋向瞬息万变。使用及时价格监控,企业可以当即处置惩罚进入数据库的信息,以便快速调解计谋。
获取及时数据需要可以或许解决或者防止验证码并保留数据拜候的繁杂基础举措措施。遗憾的是,纵然收集爬虫是无害的,对于办事器不会造成分外的显著负荷,它们也经常面对这些挑战,目的于在减慢呆板人的速率。
可是,及时数据对于在浩繁企业的价值其实太诱人,人们发明了一些要领来帮忙维持对于主要网站的连续拜候。
虽然有一些解决方案可解决验证码,但凡是最佳是彻底防止验证码。为此,可使用高质量的室第代办署理,限定哀求数目,并更改哀求连续时间。此外,公司可以采用真实用户代办署理的数据库,匹配 TLS 参数及 HTTP 标头,并烧毁已经利用的 Cookie,从而改良其阅读器的指纹。
挑战 #2:治理及处置惩罚年夜型数据集(51.44%)
跟着电商收集抓取操作的范围晋升,治理及处置惩罚年夜量信息变患上日趋繁杂。
收集抓取可以比以前的任何技能更快地出现更年夜量的数据。是以,绝不不测地,公司发明处置惩罚年夜型数据集布满挑战,特别是将收集抓取与内部来历相联合的环境下。
此外,公然可用来历的数据凡是采用非布局化 HTML 格局,人类理解起来异样坚苦。需要预备专用解析剧本,从年夜量数据提取有价值的信息。
将半布局化数据解析为轻易拜候的格局很难,可是,数据堆栈可降服这个问题,将多个来历的数据聚合到一个处所举行阐发。加载到数据堆栈以后,信息会举行处置惩罚,消弭质量问题,并整合来自彼此依靠的来历的数据。该信息会进一步优化,更便在数据专业人士举行阐发。
数据堆栈此刻凡是包括治理半布局化格局的数据的功效,如许公司可以很是轻松地将收集抓取集成到其寻常的流水线中,而不是依靠多个差别来历的软件。
挑战 #3:找到靠得住的外包互助伙伴(50.65%)
于内部开展收集抓取勾当很是繁杂,并带来很多挑战。此外,内部数据提取没法使用专业化公司提供的妨碍解除及治理专业常识。
于如今的情况中找到互助伙伴相对于轻易,由于收集抓取于最近几年来变患上尤其热点。可是,选择面的增长,也让市场满盈着能力乱七八糟的各类数据公司,使电商公司很难找到适合的对于象。
是以,应该先开展天资鉴定历程,然后再最先与任何收集抓取提供商成立互助伙伴瓜葛。
• 能力:确保潜于互助伙伴具有须要的东西及体系来提取企业所需的特定命据。
• 定制:差别网站的布局差异很年夜。想法找出可以轻松修改以顺应差别网站格局及编码要领的体系。
• 数据质量:确保数据公司提供的格局可以由阐发师轻松处置惩罚及浏览。
• 撑持:寻觅经验富厚的互助伙伴,以便帮忙您降服办事器问题并确保靠得住的数据流。
降服挑战可带来多项利益。
获取及时数据、治理年夜型数据集并找出靠得住的互助伙伴,这些问题让 50% 的 Oxylabs 查询拜访受访者感应为难。解决这些问题可带来分外的利益,简化运营以提供可更有用治理及处置惩罚的更优质数据,带来可加强决议计划的更好洞察。
寻觅解决方案往往不易,可是,所带来的利益会为企业增长显著的持久价值。主要的是按部就班,不要急在寻求快速解决要领,并充实摸索各类备选方案,以提高效率、鞭策事情效率晋升并切合企业方针。
作者:Julius Cerniauskas,Oxylabs 首席履行官
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