Análise de dados

No domínio do desenvolvimento de software, especialmente se você colaborar estreitamente com equipes técnicas, provavelmente encontrará o termo “análise de dados”. Basicamente, a análise de dados é o processo de transformar um formato de dados em outro, normalmente tornando-os em um formato mais acessível e legível. No entanto, esta descrição apenas arranha a superfície.

Neste artigo, nos aprofundaremos no conceito de análise em programação. Exploraremos o que a análise de dados envolve e consideraremos as vantagens de desenvolver um analisador de dados interno em vez de optar por uma solução de extração de dados pré-existente que lide com a análise para você.

Definição de análise de dados

A análise de dados é uma técnica fundamental para organizar e estruturar dados e suas definições podem variar dependendo do contexto. Para simplificar nossa compreensão, vamos fornecer uma definição direta.

O que é análise?

Basicamente, a análise é o processo pelo qual os dados, muitas vezes na forma de um formato de dados não estruturado ou complexo como HTML, são meticulosamente examinados e extraídos. Um analisador bem projetado está equipado para discernir as informações relevantes nos dados, aderindo a regras e lógica predefinidas e, em seguida, transforma-as em um formato mais gerenciável, como JSON, CSV ou uma tabela estruturada.

É crucial enfatizar que um analisador não está inerentemente vinculado a um formato de dados específico. Em vez disso, serve como uma ferramenta versátil que pode converter dados de um formato para outro. As especificidades de como a conversão ocorre e o formato resultante dependem do design e da finalidade do analisador.

Os analisadores encontram aplicação em uma ampla variedade de tecnologias e domínios, incluindo:

• Linguagens de programação como Java e outras.
• Linguagens de marcação como HTML e XML.
• Linguagens centradas em dados, como SQL, usadas em bancos de dados.
• Linguagens de modelagem.
• Linguagens de script.
• Protocolos de Internet como HTTP.
• E muitos mais.

Nas seções subsequentes, exploraremos mais detalhadamente as nuances da análise de dados e examinaremos as considerações entre a construção de um analisador interno e a adoção de uma solução de extração de dados pronta.

Construir ou Comprar – Tomando a Decisão

Quando se trata da perspectiva de negócios, surge uma questão crucial: “Deve nossa equipe técnica embarcar na construção de seu próprio analisador de dados ou devemos optar pela terceirização?” Como orientação geral, o instinto pode levar você a acreditar que construir um analisador interno costuma ser mais econômico do que comprar uma ferramenta pré-fabricada. No entanto, esta decisão está longe de ser simples e vários factores devem ser cuidadosamente ponderados antes de determinar se deve construir ou comprar.

Vamos explorar os possíveis resultados e considerações associados a ambas as opções.

Construindo um analisador de dados

Suponha que você opte por desenvolver seu próprio analisador de dados. Esta decisão oferece várias vantagens distintas:

1. Solução sob medida: Construir seu próprio analisador lhe dá a liberdade de personalizá-lo com precisão de acordo com seus requisitos exclusivos de análise. Ele pode ser ajustado para atender às suas necessidades específicas.
2. Controle de custo: Em muitos casos, construir um analisador interno pode ser mais econômico, principalmente no longo prazo, pois você tem maior controle sobre as despesas.
3. Autonomia: Você mantém controle total sobre o processo de tomada de decisão quando se trata de atualizações e manutenção do analisador. Este nível de autonomia pode ser vantajoso.

No entanto, como acontece com qualquer empreendimento, existem desvantagens notáveis em construir seu próprio analisador:

1. Investimento em recursos: A construção de um analisador requer o recrutamento e treinamento de uma equipe interna dedicada ao processo de desenvolvimento.
2. Despesas gerais de manutenção: A manutenção contínua é essencial, traduzindo-se em despesas internas adicionais e na alocação de recursos de tempo.
3. Custos de infraestrutura: Você precisará adquirir e estabelecer servidores capazes de processar dados na velocidade necessária, incorrendo em despesas adicionais.
4. Tomada de decisão complexa: Embora você tenha o controle, tomar as decisões corretas para o desenvolvimento eficaz do analisador pode ser um desafio. A colaboração estreita com a equipe de tecnologia é vital, exigindo tempo e esforço significativos para planejamento e testes.
5. Intensidade de recursos: Construir um analisador sofisticado para analisar volumes substanciais de dados exige um comprometimento substancial de recursos e tempo. Tal projeto requer uma equipe de desenvolvedores altamente qualificada e com uso intensivo de recursos.

Em resumo, construir seu próprio analisador oferece vantagens, mas tem um custo significativo, tanto em termos de recursos quanto de tempo. Este investimento é especialmente pronunciado no desenvolvimento de um analisador sofisticado capaz de lidar com grandes volumes de dados. A consideração cuidadosa de suas necessidades específicas e dos recursos disponíveis é essencial para tomar uma decisão informada.

Adquirindo um analisador de dados

Agora, que tal a opção de adquirir um analisador de dados pronto? Vamos começar explorando as vantagens:

1. Economia de recursos: A opção pela compra de um analisador elimina a necessidade de investimentos significativos em recursos humanos. Tudo, incluindo a manutenção do analisador e o gerenciamento do servidor, é feito pelo provedor.
2. Experiência e suporte Swift: Quaisquer desafios que surjam podem ser rapidamente resolvidos pelo fornecedor, que possui amplo conhecimento e familiaridade com sua tecnologia.
3. Confiabilidade: Os analisadores adquiridos normalmente são rigorosamente testados e ajustados para atender às demandas do mercado, reduzindo a probabilidade de falhas ou problemas de desempenho.
4. Tempo e tomada de decisão: Você economiza um tempo valioso e agiliza a tomada de decisões, pois a responsabilidade pela otimização e construção do analisador é do parceiro terceirizado.

No entanto, existem algumas desvantagens a serem consideradas ao optar por comprar um analisador:

1. Considerações de custo: A aquisição de um analisador pode implicar um custo inicial mais elevado em comparação com a construção de um internamente.
2. Controle Limitado: Você pode ter controle limitado sobre as complexidades do analisador, pois é uma solução pré-projetada.

Agora, embora as vantagens de adquirir um analisador possam parecer convincentes, um fator crucial para auxiliar na sua tomada de decisão é avaliar a natureza do analisador que você precisa. Um desenvolvedor experiente pode criar um analisador básico de forma relativamente rápida, talvez em uma semana. No entanto, se suas necessidades se estenderem a um analisador complexo, o cronograma de desenvolvimento poderá durar meses, consumindo tempo e recursos substanciais.

Além disso, sua escolha pode ser influenciada pelo tamanho do seu negócio e pelos recursos disponíveis. Grandes empresas com amplos recursos e tempo à sua disposição podem considerar a construção e manutenção de um analisador internamente. Em contraste, as pequenas empresas que procuram eficiência para facilitar o crescimento podem achar mais apelativa a opção de adquirir um analisador.

Concluindo, a decisão entre construir e comprar um analisador deve estar alinhada com os requisitos específicos do analisador e os recursos à sua disposição. A avaliação cuidadosa das necessidades do seu negócio irá guiá-lo na direção da escolha mais vantajosa para sua situação específica.

Analisador Dedicado

Uma de nossas principais ofertas é o Dedicated Parser, uma ferramenta poderosa que automatiza a extração de campos de dados predefinidos de uma ampla variedade de sites suportados. Abrange os principais gigantes do comércio eletrônico como Amazon, eBay, Walmart, bem como os principais mecanismos de pesquisa, incluindo Google, Bing, Baidu e Yandex.

Nosso analisador dedicado é um burro de carga, lidando com um volume substancial de dados todos os dias. Para colocar isso em perspectiva, só em fevereiro de 2019, processou impressionantes 12 bilhões de solicitações. E estes números continuaram a aumentar; com base em nossas estatísticas do primeiro trimestre de 2019, o total de solicitações testemunhou um crescimento de 7.02% em comparação ao quarto trimestre de 2018. Esses números servem como uma prova da escalabilidade e do desempenho inabalável do analisador.

Com anos de desenvolvimento dedicado, nosso analisador está bem equipado para lidar com qualquer volume de dados com eficiência inabalável.

Analisador personalizado

Complementando nossas ofertas está o Custom Parser, um recurso valioso nas APIs Scraper. Esta ferramenta capacita os usuários com controle total sobre o processo de análise, proporcionando a flexibilidade necessária em seus esforços de extração de dados. Em essência, ele permite que os usuários criem suas próprias instruções de análise adaptadas a qualquer site, aproveitando seletores XPath ou CSS para navegar em documentos HTML ou XML e identificar elementos específicos.

O Analisador Personalizado serve como uma solução versátil, abordando cenários onde o Analisador Dedicado pode falhar. Ele permite que os usuários extraiam dados de sites não cobertos pelas plataformas suportadas pelo Dedicated Parser. Mesmo nos casos em que um site é compatível, mas as informações desejadas permanecem indefinidas, o Analisador Personalizado vem em socorro.

Conforme evidenciado, o processo de construção de um analisador eficaz está longe de ser uma tarefa simples. Exige soluções complexas e esforços contínuos de desenvolvimento. Dada a natureza em constante evolução dos sites, a manutenção e o aprimoramento contínuos são essenciais para acessar e extrair consistentemente os pontos de dados desejados.

A velha questão de construir ou comprar um analisador ressurge. Construir um analisador do zero é uma jornada árdua, que requer anos de experiência, melhorias contínuas e manutenção constante para garantir o desempenho ideal. Na verdade, o resultado final pode revelar-se bastante dispendioso, tanto em termos de tempo como de recursos.

Links Úteis:

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