Layanan Ekstraksi Data Web dan Formulir Pengumpulan Data Halaman Situs Web

Untuk setiap riset pasar bisnis dan survei memainkan peran penting dalam pengambilan keputusan strategis. Teknik penghapusan web dan ekstraksi data membantu Anda menemukan informasi dan data yang relevan untuk bisnis atau penggunaan pribadi Anda. Sebagian besar profesional waktu secara manual menyalin-menyisipkan data dari halaman web atau mengunduh seluruh situs web yang mengakibatkan pemborosan waktu dan upaya.

Sebagai gantinya, pertimbangkan untuk menggunakan teknik penggarukan web yang merayapi ribuan laman situs web untuk mengekstrak informasi tertentu dan secara bersamaan menyimpan informasi ini ke dalam basis data, file CSV, file XML atau format khusus lainnya untuk referensi di masa mendatang.

Contoh proses ekstraksi data web meliputi:

• Membobol portal pemerintah, mengekstraksi nama-nama warga untuk sebuah survei

• Merangkak situs web pesaing untuk penetapan harga produk dan data fitur

• Gunakan web scraping untuk mengunduh gambar dari situs fotografi stok untuk desain situs web

Pengumpulan Data Otomatis

Scraping web juga memungkinkan Anda untuk memonitor perubahan data situs web selama periode yang ditentukan dan mengumpulkan data ini secara terjadwal secara otomatis. Pengumpulan data otomatis membantu Anda menemukan tren pasar, menentukan perilaku pengguna dan memprediksi bagaimana data akan berubah dalam waktu dekat.

Contoh pengumpulan data otomatis meliputi:

• Pantau informasi harga untuk saham tertentu secara per jam

• Kumpulkan tingkat hipotek dari berbagai perusahaan keuangan setiap hari

• Periksa apakah laporan-laporan secara konstan pada saat dan bilamana diperlukan

Dengan menggunakan layanan ekstraksi data web, Anda dapat menambang data apa pun yang terkait dengan tujuan bisnis Anda, mengunduhnya ke dalam spreadsheet sehingga mereka dapat dianalisis dan dibandingkan dengan mudah.

Dengan cara ini Anda mendapatkan hasil yang akurat dan lebih cepat menghemat ratusan jam kerja dan uang!

Dengan layanan ekstraksi data web, Anda dapat dengan mudah mengambil informasi harga produk, prospek penjualan, basis data pengiriman, data pesaing, data profil, dan banyak lagi secara konsisten.

Desain Halaman Web untuk Art's Sake atau Data?

Apakah halaman rumah Anda harus menjadi karya seni, atau haruskah itu berkonsentrasi untuk memberikan informasi yang berguna?

Seperti yang ditunjukkan di bawah ini, jawabannya adalah keduanya. Halaman web harus terlebih dahulu memiliki informasi yang cukup untuk mesin pencari untuk mengindeksnya dan menampilkannya dalam hasil pencarian, tetapi juga cukup menarik untuk mendorong pengunjung untuk membaca lebih banyak.

Bandingkan halaman web dengan media lain:

  • Brosur diambil oleh pembaca, atau diserahkan kepada pembaca, dan karena itu pencarian tidak lagi diperlukan. Halaman sampul brosur adalah karya seni tanpa informasi, tetapi sudah memiliki pembaca. Informasinya bisa semuanya dalam detail besar atau kecil, atau di dalamnya bisa semua gambar. Itu tidak masalah karena sudah ada di tangan pembaca, tanpa ada pencarian.
  • Iklan cetak sudah ada dalam publikasi yang dibeli pembaca. Pembaca biasanya tidak dapat menghindari melihat mereka ketika membalik halaman.
  • Iklan televisi dan radio menemukan semua pembaca yang menonton atau mendengarkan. Pembaca tidak perlu mencari mereka.

Puaskan pencarian:

Halaman web pertama-tama harus bekerja keras untuk menemukan pembaca dengan menjadi relevan dengan pencarian. Relevansi ini hanya dicapai oleh kata-kata yang dapat diindeks oleh mesin telusur, bukan gambar.

Hanya yang paling relevan yang terlihat:

Itu harus lebih relevan daripada mungkin sepuluh juta halaman web lain yang mengandung kata pencarian yang sama. Siapa yang akan berpikir untuk mencari halaman web itu di halaman 99 atau halaman 999999 dari hasil pencarian. Biasanya, jika halaman web tidak pada 2 atau 3 halaman mesin pencari pertama itu tidak akan dilihat oleh surfer internet rata-rata. Usaha yang dihabiskan untuk membuat karya seni itu sia-sia jika tidak ada yang melihatnya.

Terlihat baik:

Halaman web kemudian harus mendorong minat lebih lanjut dengan mencari yang dirancang secara profesional. Seorang pengunjung tidak akan peduli jika keponakan favorit Anda yang berusia sebelas tahun mengorbankan banyak waktu untuk membangunnya, daripada pergi keluar untuk bermain. Jika situs web Anda tidak terlihat profesional hari ini, Anda kehilangan pengunjung.

Mudah diikuti:

Tetapi setelah mencapai pengunjung di depan sepuluh juta halaman web yang bersaing, dengan situs web menarik berisi semua kata yang dicari pengunjung, informasi di situs web juga harus jelas dan mudah dinavigasi. Pengunjung ingin melihat sekilas apakah Anda memiliki jawaban atas pertanyaan mereka, apakah Anda memiliki produk yang mereka cari, dengan harga dan pengiriman. Brosur atau iklan cetak mungkin memiliki semua itu, tetapi pengunjung dapat selalu memasang brosur atau iklan untuk dibaca nanti. Halaman web harus melibatkan pengunjung di sana dan kemudian, jika mereka terganggu dan tidak menemukan jalan kembali.

Kesimpulan

Sebuah halaman web harus menarik dan kaya informasi untuk melakukan tugasnya, tetapi jika tidak ditemukan dalam pencarian itu membuang-buang waktu dan uang.

Manusia, Kita Punya Masalah – Data Besar

Saat ini, kami dibanjiri dalam Big Data, di mana-mana, benar-benar meresap dan terus terang sedikit sombong ketika perusahaan dan pemerintah mengumpulkan SEMUA pengukuran orang dan statistik vital kami. Lebih buruk lagi, kita memiliki orang-orang yang tidak tahu apa yang harus dilakukan dengan itu semua, tetapi entah bagaimana di masa depan semua data yang mereka kumpulkan akan bernilai sesuatu? Akankah – dalam bentuk apa? Dalam format saat ini atau format masa depan lainnya yang tidak dapat diimpor? Banyak jaringan toko kelontong mengumpulkan data pembelian kami dan selama satu dekade atau lebih, dan semua data lama itu tidak relevan dengan pembelian kami hari ini, dan sebagian besar data lama itu dalam format yang tidak dapat digunakan.

Tentu saja, itulah yang paling dikhawatirkan dengan Big Data hari ini. Masalah paling mendesak yang saya temukan adalah bahwa kita memiliki manusia bodoh yang salah menafsirkan data, terus-menerus muncul dengan kesalahan positif. Misalnya, saya telah menerima iklan bertarget yang menyarankan bra dukungan olah raga, apa buang-buang uang, karena saya laki-laki. Bahkan ketika iklan yang ditargetkan berjalan setelah individu yang aktif secara fisik dan bugar, dalam hal ini 50% + dari iklan tersebut kehilangan tanda mereka. Perusahaan mungkin berpikir itu berjalan baik dan perusahaan iklan analitik Big Data berpikir penjualannya untuk kliennya, tapi itu 50% tidak efisien. Bagaimana Big Data dengan begitu banyak janji membuat Kesalahan Besar seperti itu? Memang, ini adalah kesalahan yang relatif kecil (dalam contoh terakhir saya) dalam skema keseluruhan hal.

Perusahaan Data Mining Besar memberikan data kepada pemimpin perusahaan yang 'berasumsi' bahwa data berarti satu hal, dan kemudian keputusan yang buruk dengannya. Keputusan-keputusan buruk ini mengarah ke keuntungan yang lebih rendah, dan bukannya memperbaiki kesalahan, mereka melihat kembali data dengan bias persepsi dan kemudian menggandakan kesalahan-kesalahan sebelumnya. Dalam pemerintahan hal yang sama dilakukan, sering karena kesalahan dalam penentuan kausalitas, dan kemudian lebih buruk ketika kita melempar sedikit manipulasi data untuk melayani agenda politik mereka – selalu menunjuk ke data untuk meyakinkan kita bahwa mereka melakukan apa yang terbaik di masyarakat bunga.

Jika manusia tidak bisa melakukan lebih baik dari ini, mungkin mereka harus berhenti mengumpulkan data di tempat pertama karena Big Data akan semakin besar dengan Internet of Things dan rantai pasokan yang terhubung sampai ke lantai pabrik robot. Jika Anda pikir Anda, sebagai konsumen, hanya angka sebelum sekarang, Anda memiliki banyak angka yang tergabung menjadi satu dan pembuat keputusan data telah menentukan segalanya tentang Anda berdasarkan algoritma yang ditulis oleh masukan bias informasi – ingat meskipun kita mengambil tentang data yang lebih besar kita masih memiliki masalah GIGO – Sampah Di – Sampah.

Penulis Think Tank ini oleh karena itu cukup terbebani oleh janji-janji luhur Big AI Data dalam kaitannya dengan apa yang sedang disampaikan sekarang dan percaya bahwa lebih banyak data tidak akan memperbaiki masalah yang lebih besar.

– Bacaan yang Disarankan Lebih Lanjut:

1.) NASA Tech Briefs News, Sept. 2017, artikel: "Digitalisasi – Faktor Sukses Kritis Baru" oleh Arun Jain dari Siemens, Alisa Coffey dari Aerospace Automotive dan Bernd Heuchemer, VP Marketing Siemens.

2.) Majalah ARS Technica Magazine: "Jangankan perkiraan Elon-the tidak menyeramkan untuk AI dalam bisnis – Jangan takut mesin-mesin – teknologi AI hampir tidak siap untuk berpikir sendiri," oleh Alan Zeicheck 9 / 25/2017.

3.) Majalah Forbes, 25 September 2017 artikel berjudul: "The Amazing Ways Burberry Is Using Artificial Intelligence dan Big Data To Drive Success," oleh Bernard Marr.