データ解析

ソフトウェア開発の分野では、特に技術チームと緊密に連携している場合は、「データ解析」という用語に遭遇する可能性があります。データ解析の核心は、あるデータ形式を別のデータ形式に変換するプロセスであり、通常はデータ形式をよりアクセスしやすく読みやすい形式にレンダリングします。ただし、この説明は表面をなぞっただけです。

この記事では、プログラミングにおける解析の概念を詳しく掘り下げていきます。データ解析にはどのようなことが必要なのかを調査し、社内のデータ パーサーを開発することと、解析を処理する既存のデータ抽出ソリューションを選択することの利点を検討します。

データ解析の定義

データ解析はデータを整理および構造化するための基本的な手法であり、その定義はコンテキストによって異なります。理解を簡単にするために、簡単な定義を示しましょう。

解析とは何ですか?

本質的に、解析とは、多くの場合、HTML などの非構造化データ形式または複雑なデータ形式の形式のデータを注意深く調べて抽出するプロセスです。適切に設計されたパーサーは、事前定義されたルールとロジックに従ってデータ内の関連情報を識別し、JSON、CSV、構造化テーブルなどのより管理しやすい形式に変換する機能を備えています。

パーサーは本質的に特定のデータ形式に関連付けられていないことを強調することが重要です。代わりに、データをある形式から別の形式に変換できる多用途ツールとして機能します。変換がどのように行われるか、およびその結果の形式の詳細は、パーサーの設計と目的によって異なります。

パーサーは、次のような幅広いテクノロジとドメインにわたってアプリケーションを見つけます。

• Java などのプログラミング言語。
• HTML や XML などのマークアップ言語。
• データベースで使用される SQL などのデータ中心言語。
• モデリング言語。
• スクリプト言語。
• HTTP などのインターネット プロトコル。
• などなど。

後続のセクションでは、データ解析の微妙な違いをさらに検討し、社内パーサーの構築と既製のデータ抽出ソリューションの採用の間の考慮事項を検討します。

構築するか購入するか — 決定を下す

ビジネスの観点になると、重要な疑問が生じます。「当社の技術チームは独自のデータ パーサーの構築に着手すべきでしょうか、それともアウトソーシングを選択すべきでしょうか?」一般的なガイドラインとして、社内パーサーを構築する方が、既製のツールを購入するよりもコスト効率が高いことが多いと直感的に考えるかもしれません。ただし、この決定は決して簡単ではないため、建設するか購入するかを決定する前に、複数の要素を慎重に比較検討する必要があります。

両方のオプションに関連する潜在的な結果と考慮事項を調べてみましょう。

データパーサーの構築

独自のデータ パーサーの開発に着手することを選択したとします。この決定には、いくつかの明確な利点があります。

1. オーダーメイドのソリューション: 独自のパーサーを構築すると、独自の解析要件に合わせて正確にカスタマイズできるようになります。特定のニーズに合わせて細かく調整できます。
2. 原価管理： 多くの場合、社内パーサーを構築すると、費用をより適切に制御できるため、特に長期的には費用対効果が高くなります。
3. 自律性: パーサーの更新とメンテナンスに関しては、意思決定プロセスを完全に制御できます。このレベルの自律性は有利な場合があります。

ただし、他の取り組みと同様に、独自のパーサーを構築する場合にも顕著な欠点があります。

1. リソース投資: パーサーを構築するには、開発プロセス専用の社内チームを採用し、トレーニングする必要があります。
2. メンテナンスのオーバーヘッド 継続的なメンテナンスは不可欠であり、追加の社内経費と時間リソースの割り当てにつながります。
3. インフラストラクチャのコスト: 必要な速度でデータを処理できるサーバーを調達して設置する必要があり、追加の費用がかかります。
4. 複雑な意思決定: 制御はできますが、効果的なパーサー開発のために正しい決定を下すのは困難な場合があります。技術チームとの緊密な連携が不可欠であり、計画とテストには多大な時間と労力が必要です。
5. リソースの集中性: 大量のデータを解析するための高度なパーサーを構築するには、かなりのリソースと時間が必要です。このようなプロジェクトには、高度なスキルとリソースを大量に必要とする開発者チームが必要です。

要約すると、独自のパーサーを構築すると利点がありますが、リソースと時間の両方の点で多大なコストがかかります。この投資は、大量のデータを処理できる高度なパーサーを開発する場合に特に顕著になります。情報に基づいた意思決定を行うには、特定のニーズと利用可能なリソースを慎重に検討することが不可欠です。

データパーサーの取得

では、既製のデータ パーサーを購入するという選択肢はどうでしょうか?まずは利点を見てみましょう。

1. リソースの節約: パーサーの購入を選択すると、人的リソースへの多額の投資が不要になります。パーサーのメンテナンスやサーバー管理を含むすべてはプロバイダーによって処理されます。
2. 専門知識と迅速なサポート: 発生するあらゆる課題には、広範な専門知識と自社テクノロジーに精通したベンダーが迅速に対処できます。
3. 信頼性： 購入したパーサーは通常、厳密にテストされ、市場の需要に合わせて微調整され、クラッシュやパフォーマンスの問題が発生する可能性が低くなります。
4. 時間と意思決定: パーサーの最適化と構築の責任はアウトソーシング パートナーにあるため、貴重な時間を節約し、意思決定を合理化できます。

ただし、パーサーの購入を選択する場合は、考慮すべき欠点がいくつかあります。

1. コストに関する考慮事項: パーサーを入手するには、社内で構築する場合と比較して、初期コストが高くなる可能性があります。
2. 制限された制御: パーサーは事前に設計されたソリューションであるため、パーサーの複雑さの制御には限界があるかもしれません。

パーサーを購入する利点は説得力があるように思えるかもしれませんが、意思決定を支援する重要な要素の 1 つは、必要なパーサーの性質を評価することです。経験豊富な開発者は、基本的なパーサーを比較的迅速に、おそらく 1 週間以内に作成できます。ただし、ニーズが複雑なパーサーにまで及ぶ場合、開発スケジュールは数か月に及ぶ可能性があり、かなりの時間とリソースが消費されます。

さらに、選択はビジネスの規模と利用可能なリソースに影響される可能性があります。自由に使えるリソースと時間が十分にある大企業は、社内でパーサーを構築して保守することを検討するかもしれません。対照的に、成長を促進するために効率性を求める小規模企業は、パーサーを購入するオプションの方が魅力的であると考えるかもしれません。

結論として、パーサーを構築するか購入するかの決定は、特定のパーサー要件と自由に使えるリソースに合わせて行う必要があります。ビジネスのニーズを慎重に評価することで、独自の状況に最も有利な選択を導き出すことができます。

専用パーサー

当社の主要な製品の 1 つは、サポートされている幅広い Web サイトから事前定義されたデータ フィールドの抽出を自動化する強力なツールである D dedicated Parser です。これには、Amazon、eBay、Walmart などの大手電子商取引大手のほか、Google、Bing、Baidu、Yandex などの主要な検索エンジンが含まれます。

当社の専用パーサーは、毎日大量のデータを処理する主力製品です。大局的に見てみると、2019 年 2 月だけでも、120 億件という驚異的なリクエストを処理しました。そして、これらの数字は急増し続けています。 2019 年第 1 四半期の統計に基づくと、総リクエスト数は 2018 年第 4 四半期と比較して 7.02% 増加しました。これらの数字は、パーサーのスケーラビリティと揺るぎないパフォーマンスの証拠として役立ちます。

長年にわたる専用の開発により、当社のパーサーはあらゆるデータ量に確実な効率で対処できる十分な機能を備えています。

カスタムパーサー

当社の製品を補完するのは、Scraper API 内の貴重な機能である Custom Parser です。このツールを使用すると、ユーザーは解析プロセスを完全に制御できるようになり、データ抽出作業に必要な柔軟性が得られます。基本的に、ユーザーは、XPath または CSS セレクターを活用して、HTML または XML ドキュメントをナビゲートし、特定の要素を特定することで、あらゆる Web サイトに合わせた独自の解析命令を作成できます。

カスタム パーサーは、専用パーサーでは不十分なシナリオに対処する多用途のソリューションとして機能します。これにより、ユーザーは、専用パーサーのサポート対象プラットフォームではカバーされていない Web サイトからデータを抽出できるようになります。 Web サイトがサポートされているにもかかわらず、必要な情報が得られない場合でも、カスタム パーサーが役に立ちます。

証明されているように、効果的なパーサーを構築するプロセスは、決して単純な作業ではありません。それには、複雑なソリューションと継続的な開発努力が必要です。 Web サイトの進化し続ける性質を考慮すると、必要なデータ ポイントに一貫してアクセスして抽出するには、継続的なメンテナンスと機能強化が不可欠です。

パーサーを構築するか購入するかという長年の問題が再び浮上しています。パーサーをゼロから構築するのは困難な作業であり、最適なパフォーマンスを確保するには長年の経験、継続的な改善、継続的なメンテナンスが必要です。実際のところ、最終的な結果は、時間とリソースの両方の点でかなりのコストがかかることが判明する可能性があります。

役立つリンク:

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