Análisis de datos

En el ámbito del desarrollo de software, especialmente si colabora estrechamente con equipos técnicos, probablemente encontrará el término "análisis de datos". En esencia, el análisis de datos es el proceso de transformar un formato de datos en otro, normalmente haciéndolo en una forma más accesible y legible. Sin embargo, esta descripción apenas roza la superficie.

En este artículo, profundizaremos en el concepto de análisis en programación. Exploraremos lo que implica el análisis de datos y consideraremos las ventajas de desarrollar un analizador de datos interno frente a optar por una solución de extracción de datos preexistente que se encargue del análisis por usted.

Definición de análisis de datos

El análisis de datos es una técnica fundamental para organizar y estructurar datos, y sus definiciones pueden variar según el contexto. Para simplificar nuestra comprensión, proporcionemos una definición sencilla.

¿Qué es el análisis?

En esencia, el análisis es el proceso mediante el cual los datos, a menudo en forma de un formato de datos complejo o no estructurado como HTML, se examinan y extraen meticulosamente. Un analizador bien diseñado está equipado para discernir la información relevante dentro de los datos, adhiriéndose a reglas y lógica predefinidas, y luego la transforma en un formato más manejable, como JSON, CSV o una tabla estructurada.

Es crucial enfatizar que un analizador no está inherentemente ligado a un formato de datos específico. En cambio, sirve como una herramienta versátil que puede convertir datos de un formato a otro. Los detalles de cómo se produce la conversión y el formato resultante dependen del diseño y propósito del analizador.

Los analizadores encuentran aplicaciones en una amplia gama de tecnologías y dominios, que incluyen:

• Lenguajes de programación como Java y otros.
• Lenguajes de marcado como HTML y XML.
• Lenguajes centrados en datos como SQL utilizados en bases de datos.
• Lenguajes de modelado.
• Lenguajes de scripting.
• Protocolos de Internet como HTTP.
• Y muchos más.

En las secciones siguientes, exploraremos más a fondo los matices del análisis de datos y examinaremos las consideraciones entre crear un analizador interno y adoptar una solución de extracción de datos lista para usar.

Construir o comprar: tomar la decisión

Cuando se trata de la perspectiva empresarial, surge una pregunta crucial: "¿Debería nuestro equipo tecnológico embarcarse en construir su propio analizador de datos o deberíamos optar por la subcontratación?" Como pauta general, el instinto puede llevarle a creer que construir un analizador interno suele ser más rentable que comprar una herramienta prefabricada. Sin embargo, esta decisión está lejos de ser sencilla y se deben sopesar cuidadosamente múltiples factores antes de determinar si construir o comprar.

Exploremos los posibles resultados y consideraciones asociados con ambas opciones.

Creación de un analizador de datos

Supongamos que decide emprender el desarrollo de su propio analizador de datos. Esta decisión ofrece varias ventajas distintas:

1. Solución hecha a medida: Crear su propio analizador le otorga la libertad de personalizarlo con precisión según sus requisitos de análisis únicos. Se puede ajustar con precisión para satisfacer sus necesidades específicas.
2. Control de costos: En muchos casos, crear un analizador interno puede resultar más rentable, especialmente a largo plazo, ya que se tiene un mayor control sobre los gastos.
3. Autonomía: Usted conserva el control total sobre el proceso de toma de decisiones en lo que respecta a las actualizaciones y el mantenimiento del analizador. Este nivel de autonomía puede resultar ventajoso.

Sin embargo, como ocurre con cualquier esfuerzo, existen desventajas notables al construir su propio analizador:

1. Inversión de recursos: La creación de un analizador requiere la contratación y capacitación de un equipo interno dedicado al proceso de desarrollo.
2. Gastos generales de mantenimiento: El mantenimiento continuo es esencial, lo que se traduce en gastos internos adicionales y en la asignación de recursos de tiempo.
3. Costos de infraestructura: Deberá adquirir y establecer servidores capaces de procesar datos a la velocidad requerida, lo que generará gastos adicionales.
4. Toma de decisiones compleja: Si bien usted tiene el control, tomar las decisiones correctas para un desarrollo eficaz del analizador puede resultar un desafío. La estrecha colaboración con el equipo tecnológico es vital, ya que exige mucho tiempo y esfuerzo para la planificación y las pruebas.
5. Intensidad de recursos: La construcción de un analizador sofisticado para analizar volúmenes sustanciales de datos exige un compromiso sustancial de recursos y tiempo. Un proyecto de este tipo requiere un equipo de desarrolladores altamente capacitado y que requiera muchos recursos.

En resumen, construir su propio analizador ofrece ventajas, pero tiene un costo significativo, tanto en términos de recursos como de tiempo. Esta inversión es especialmente pronunciada cuando se desarrolla un analizador sofisticado capaz de manejar grandes volúmenes de datos. Una consideración cuidadosa de sus necesidades específicas y los recursos disponibles es esencial para tomar una decisión informada.

Adquirir un analizador de datos

Ahora bien, ¿qué pasa con la opción de adquirir un analizador de datos ya preparado? Comencemos explorando las ventajas:

1. Ahorro de recursos: Optar por comprar un analizador elimina la necesidad de realizar importantes inversiones en recursos humanos. Todo, incluido el mantenimiento del analizador y la gestión del servidor, está a cargo del proveedor.
2. Experiencia y soporte rápido: Cualquier desafío que surja puede ser abordado rápidamente por el proveedor, que posee una amplia experiencia y familiaridad con su tecnología.
3. Fiabilidad: Los analizadores comprados generalmente se prueban y ajustan rigurosamente para satisfacer las demandas del mercado, lo que reduce la probabilidad de fallas o problemas de rendimiento.
4. Tiempo y toma de decisiones: Ahorra tiempo valioso y agiliza la toma de decisiones, ya que la responsabilidad de optimizar y construir el analizador recae en el socio subcontratado.

Sin embargo, existen algunas desventajas a considerar al optar por comprar un analizador:

1. Consideraciones de costos: Adquirir un analizador puede implicar un costo inicial más alto en comparación con construir uno internamente.
2. Control limitado: Es posible que tenga un control limitado sobre las complejidades del analizador, ya que es una solución prediseñadas.

Ahora bien, si bien las ventajas de comprar un analizador pueden parecer convincentes, un factor crucial que le ayudará en la toma de decisiones es evaluar la naturaleza del analizador que necesita. Un desarrollador experimentado puede crear un analizador básico con relativa rapidez, quizás en una semana. Sin embargo, si sus necesidades se extienden a un analizador complejo, el cronograma de desarrollo puede abarcar meses, consumiendo mucho tiempo y recursos.

Además, su elección puede verse influenciada por el tamaño de su empresa y los recursos disponibles. Las grandes empresas con amplios recursos y tiempo a su disposición podrían considerar la posibilidad de crear y mantener un analizador interno. Por el contrario, las empresas más pequeñas que buscan eficiencia para facilitar el crecimiento pueden encontrar más atractiva la opción de comprar un analizador.

En conclusión, la decisión entre crear y comprar un analizador debe alinearse con sus requisitos específicos del analizador y los recursos a su disposición. Una evaluación cuidadosa de las necesidades de su negocio lo guiará hacia la opción más ventajosa para su situación particular.

Analizador dedicado

Una de nuestras ofertas clave es Dedicated Parser, una potente herramienta que automatiza la extracción de campos de datos predefinidos de una amplia gama de sitios web compatibles. Abarca gigantes líderes del comercio electrónico como Amazon, eBay, Walmart, así como los principales motores de búsqueda, incluidos Google, Bing, Baidu y Yandex.

Nuestro analizador dedicado es un caballo de batalla que maneja un volumen sustancial de datos día tras día. Para ponerlo en perspectiva, solo en febrero de 2019, procesó la asombrosa cifra de 12 mil millones de solicitudes. Y estas cifras han seguido aumentando; Según nuestras estadísticas del primer trimestre de 2019, las solicitudes totales experimentaron un crecimiento de 7,021 TP3T en comparación con el cuarto trimestre de 2018. Estas cifras sirven como testimonio de la escalabilidad y el rendimiento inquebrantable del analizador.

Con años de desarrollo dedicado a sus espaldas, nuestro analizador está bien equipado para abordar cualquier volumen de datos con una eficiencia inquebrantable.

Analizador personalizado

Como complemento a nuestras ofertas, se encuentra el analizador personalizado, una característica valiosa dentro de las API de Scraper. Esta herramienta brinda a los usuarios un control total sobre el proceso de análisis, brindando la flexibilidad necesaria en sus esfuerzos de extracción de datos. En esencia, permite a los usuarios crear sus propias instrucciones de análisis adaptadas a cualquier sitio web, aprovechando los selectores XPath o CSS para navegar por documentos HTML o XML y señalar elementos específicos.

El analizador personalizado sirve como una solución versátil que aborda escenarios en los que el analizador dedicado puede resultar insuficiente. Permite a los usuarios extraer datos de sitios web no cubiertos por las plataformas compatibles con Dedicated Parser. Incluso en los casos en los que un sitio web es compatible, pero la información deseada sigue siendo difícil de alcanzar, el analizador personalizado viene al rescate.

Como se ha demostrado, el proceso de creación de un analizador eficaz está lejos de ser una tarea sencilla. Exige soluciones complejas y esfuerzos de desarrollo continuo. Dada la naturaleza en constante evolución de los sitios web, el mantenimiento y la mejora continuos son imprescindibles para acceder y extraer constantemente los puntos de datos deseados.

Resurge la antigua pregunta de si construir o comprar un analizador. Construir un analizador desde cero es un viaje arduo que requiere años de experiencia, mejoras continuas y mantenimiento constante para garantizar un rendimiento óptimo. En verdad, el resultado final puede resultar bastante costoso, tanto en términos de tiempo como de recursos.

Enlaces útiles:

https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/