Analiza danych

W dziedzinie tworzenia oprogramowania, zwłaszcza jeśli blisko współpracujesz z zespołami technicznymi, prawdopodobnie spotkasz się z terminem „analizowanie danych”. W swej istocie analizowanie danych to proces przekształcania jednego formatu danych w inny, zazwyczaj przekształcając go w bardziej przystępną i czytelną formę. Jednakże ten opis jedynie zarysowuje powierzchnię.

W tym artykule zagłębimy się w koncepcję parsowania w programowaniu. Zbadamy, na czym polega analizowanie danych i rozważymy zalety opracowania własnego analizatora danych w porównaniu z wyborem istniejącego rozwiązania do ekstrakcji danych, które zajmie się analizą danych za Ciebie.

Definiowanie analizy danych

Analizowanie danych to podstawowa technika organizowania i strukturyzacji danych, a jej definicje mogą się różnić w zależności od kontekstu. Aby uprościć nasze zrozumienie, podamy prostą definicję.

Co to jest parsowanie?

W swej istocie analizowanie to proces, podczas którego dane, często w postaci nieustrukturyzowanego lub złożonego formatu danych, takiego jak HTML, są skrupulatnie sprawdzane i wyodrębniane. Dobrze zaprojektowany analizator składni jest w stanie rozpoznać istotne informacje w danych, stosując się do predefiniowanych reguł i logiki, a następnie przekształca je w łatwiejszy w zarządzaniu format, taki jak JSON, CSV lub tabela strukturalna.

Należy podkreślić, że analizator składni nie jest z natury powiązany z określonym formatem danych. Zamiast tego służy jako wszechstronne narzędzie, które może konwertować dane z jednego formatu na inny. Specyfika sposobu konwersji i wynikowy format zależą od projektu i przeznaczenia analizatora składni.

Parsery znajdują zastosowanie w szerokiej gamie technologii i dziedzin, w tym:

• Języki programowania takie jak Java i inne.
• Języki znaczników, takie jak HTML i XML.
• Języki zorientowane na dane, takie jak SQL, używane w bazach danych.
• Języki modelowania.
• Języki skryptowe.
• Protokoły internetowe, takie jak HTTP.
• I wiele więcej.

W kolejnych sekcjach przyjrzymy się bliżej niuansom analizowania danych i przeanalizujemy rozważania pomiędzy zbudowaniem własnego parsera a przyjęciem gotowego rozwiązania do ekstrakcji danych.

Budować czy kupować — podjęcie decyzji

Z perspektywy biznesowej pojawia się kluczowe pytanie: „Czy nasz zespół techniczny powinien rozpocząć budowę własnego parsera danych, czy też powinniśmy zdecydować się na outsourcing?” Ogólnie rzecz biorąc, instynkt może prowadzić do przekonania, że zbudowanie wewnętrznego analizatora składni jest często bardziej opłacalne niż zakup gotowego narzędzia. Jednak decyzja ta nie jest łatwa i przed podjęciem decyzji o budowie lub zakupie należy dokładnie rozważyć wiele czynników.

Przyjrzyjmy się potencjalnym wynikom i rozważaniom związanym z obiema opcjami.

Budowa analizatora danych

Załóżmy, że zdecydujesz się na opracowanie własnego analizatora danych. Decyzja ta ma kilka wyraźnych zalet:

1. Rozwiązanie szyte na miarę: Zbudowanie własnego parsera daje Ci swobodę dostosowania go dokładnie do Twoich unikalnych wymagań dotyczących analizy. Można go precyzyjnie dostosować do konkretnych potrzeb.
2. Kontrola kosztów: W wielu przypadkach zbudowanie wewnętrznego parsera może być bardziej opłacalne, szczególnie w dłuższej perspektywie, ponieważ masz większą kontrolę nad wydatkami.
3. Autonomia: Zachowujesz pełną kontrolę nad procesem decyzyjnym, jeśli chodzi o aktualizacje i konserwację parsera. Ten poziom autonomii może być korzystny.

Jednakże, jak w przypadku każdego przedsięwzięcia, tworzenie własnego parsera ma zauważalne wady:

1. Inwestycja w zasoby: Zbudowanie parsera wiąże się z koniecznością rekrutacji i przeszkolenia wewnętrznego zespołu dedykowanego procesowi rozwoju.
2. Konserwacja nad głową: Bieżące utrzymanie jest niezbędne, co przekłada się na dodatkowe wydatki wewnętrzne i alokację zasobów czasu.
3. Koszty infrastruktury: Będziesz musiał zakupić i zainstalować serwery zdolne do przetwarzania danych z wymaganą szybkością, co wiąże się z dodatkowymi wydatkami.
4. Złożone podejmowanie decyzji: Chociaż masz kontrolę, podejmowanie właściwych decyzji dotyczących skutecznego rozwoju parsera może być wyzwaniem. Ścisła współpraca z zespołem technicznym jest niezbędna i wymaga dużo czasu i wysiłku na planowanie i testowanie.
5. Intensywność zasobów: Skonstruowanie zaawansowanego parsera do analizowania znacznych ilości danych wymaga znacznego zaangażowania zasobów i czasu. Taki projekt wymaga wysoko wykwalifikowanego i wymagającego dużych zasobów zespołu programistów.

Podsumowując, zbudowanie własnego parsera ma zalety, ale wiąże się ze znacznymi kosztami, zarówno pod względem zasobów, jak i czasu. Inwestycja ta jest szczególnie widoczna w przypadku opracowania zaawansowanego parsera zdolnego obsłużyć duże ilości danych. Aby podjąć świadomą decyzję, niezbędne jest dokładne rozważenie konkretnych potrzeb i dostępnych zasobów.

Zakup parsera danych

A co z możliwością zakupu gotowego parsera danych? Zacznijmy od zbadania zalet:

1. Oszczędność zasobów: Decydując się na zakup parsera eliminuje potrzebę znacznych inwestycji w zasoby ludzkie. Wszystkim, łącznie z konserwacją parsera i zarządzaniem serwerem, zajmuje się dostawca.
2. Wiedza i szybkie wsparcie: Dostawca posiadający rozległą wiedzę specjalistyczną i znajomość technologii może szybko stawić czoła wszelkim pojawiającym się wyzwaniom.
3. Niezawodność: Zakupione parsery są zazwyczaj rygorystycznie testowane i dostrajane, aby sprostać wymaganiom rynku, zmniejszając prawdopodobieństwo awarii lub problemów z wydajnością.
4. Czas i podejmowanie decyzji: Oszczędzasz cenny czas i usprawniasz podejmowanie decyzji, ponieważ odpowiedzialność za optymalizację i budowę parsera spoczywa na partnerze outsourcingowym.

Decydując się na zakup parsera, należy jednak wziąć pod uwagę pewne wady:

1. Rozważania dotyczące kosztów: Zakup parsera może wiązać się z wyższymi kosztami początkowymi w porównaniu do zbudowania go we własnym zakresie.
2. Ograniczona kontrola: Możesz mieć ograniczoną kontrolę nad zawiłościami parsera, ponieważ jest to rozwiązanie wstępnie zaprojektowane.

Chociaż zalety zakupu parsera mogą wydawać się przekonujące, jednym z kluczowych czynników pomagających w podjęciu decyzji jest ocena charakteru potrzebnego parsera. Doświadczony programista może stosunkowo szybko stworzyć podstawowy parser, być może w ciągu tygodnia. Jeśli jednak Twoje potrzeby obejmują złożony parser, harmonogram rozwoju może obejmować miesiące, pochłaniając znaczny czas i zasoby.

Ponadto na Twój wybór może mieć wpływ wielkość Twojej firmy i dostępne zasoby. Duże przedsiębiorstwa dysponujące dużymi zasobami i czasem mogą rozważyć zbudowanie i utrzymanie parsera we własnym zakresie. Z drugiej strony, mniejsze firmy poszukujące wydajności w celu ułatwienia wzrostu mogą uznać opcję zakupu parsera za bardziej atrakcyjną.

Podsumowując, decyzja pomiędzy zbudowaniem a zakupem parsera powinna być zgodna z konkretnymi wymaganiami parsera i zasobami, którymi dysponujesz. Dokładna ocena potrzeb Twojej firmy poprowadzi Cię do wyboru najkorzystniejszego w Twojej wyjątkowej sytuacji.

Dedykowany parser

Jedną z naszych kluczowych ofert jest Dedicated Parser, potężne narzędzie, które automatyzuje wyodrębnianie predefiniowanych pól danych z szerokiej gamy obsługiwanych stron internetowych. Obejmuje wiodących gigantów handlu elektronicznego, takich jak Amazon, eBay, Walmart, a także główne wyszukiwarki, w tym Google, Bing, Baidu i Yandex.

Nasz dedykowany parser to koń pociągowy, który codziennie przetwarza znaczną ilość danych. Dla porównania, tylko w lutym 2019 r. przetworzył oszałamiającą liczbę 12 miliardów żądań. A liczby te nadal rosną; na podstawie naszych statystyk za pierwszy kwartał 2019 r. całkowita liczba żądań wzrosła o 7,02% w porównaniu do czwartego kwartału 2018 r. Liczby te świadczą o skalowalności i niezachwianej wydajności parsera.

Dzięki wieloletniemu rozwojowi nasz parser jest dobrze wyposażony, aby poradzić sobie z dowolną ilością danych z niezachwianą wydajnością.

Niestandardowy analizator składni

Uzupełnieniem naszej oferty jest Custom Parser, cenna funkcja w interfejsach API Scraper. Narzędzie to zapewnia użytkownikom pełną kontrolę nad procesem analizy, zapewniając elastyczność potrzebną w ich wysiłkach związanych z ekstrakcją danych. Zasadniczo pozwala użytkownikom tworzyć własne instrukcje analizowania dostosowane do dowolnej witryny internetowej, wykorzystując selektory XPath lub CSS do nawigacji w dokumentach HTML lub XML i wskazywania określonych elementów.

Niestandardowy analizator składniowy służy jako wszechstronne rozwiązanie, sprawdzające się w scenariuszach, w których dedykowany parser może okazać się niewystarczający. Umożliwia użytkownikom wyodrębnianie danych ze stron internetowych nieobsługiwanych przez platformy obsługiwane przez Dedykowany Parser. Nawet w przypadkach, gdy witryna jest obsługiwana, ale żądane informacje pozostają nieuchwytne, na ratunek przychodzi niestandardowy analizator składni.

Jak widać, proces budowy skutecznego parsera nie jest prostym przedsięwzięciem. Wymaga skomplikowanych rozwiązań i ciągłego wysiłku rozwojowego. Biorąc pod uwagę stale ewoluujący charakter stron internetowych, ciągła konserwacja i ulepszanie są niezbędne, aby zapewnić spójny dostęp i wyodrębnienie pożądanych punktów danych.

Odwieczne pytanie, czy zbudować, czy kupić parser, powraca. Konstruowanie parsera od podstaw to żmudna podróż, wymagająca lat doświadczenia, ciągłych ulepszeń i ciągłej konserwacji, aby zapewnić optymalną wydajność. Tak naprawdę efekt końcowy może okazać się dość kosztowny, zarówno pod względem czasu, jak i zasobów.

Przydatne linki:

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