Информация – ценнейший ресурс в ценовом анализе, ведь тот, кто владеет информацией, тот и правит рынком. В эпоху цифровизации, в которой мы живём, биг дата является краеугольным камнем в области сбора и анализа данных. Одно дело искать и структурировать информацию в небольших объёмах, и совсем другое хранить терабайты данных. Сегодня мы разберёмся, как организовать парсинг, когда объёмы информации увеличиваются в геометрической прогрессии.
Различия между обычном парсингом и парсингом больших данных
Сбор больших данных при ценовом мониторинге по смыслу не отличается от обычно парсинга, различия лишь в масштабах. Термин «Большие данные» имеет множество трактовок, мы будем иметь в виду информацию, содержащую более 10 миллионов записей. Объёмный сбор информации требует более продвинутых технологий.
Ниже мы описали наиболее выраженные различия между обычным парсингом данных и парсингом больших данных.
Прокси-серверы
При масштабном парсинге проблема блокировки ботов стоит наиболее остро, огромное число запросов неизбежно приведёт к блокировке ip-адреса внутренней защитой сайта, для обхода блокировки необходимо использовать прокси-серверы для смены ip-адреса. Это создаёт иллюзию того, что запросы исходят от разных пользователей.
Облачные сервисы
Если при обычном парсинге ещё можно выбирать между локально установленным парсером и облачным сервисом, то при сборе больших данных вычислительных мощностей компьютера попросту не хватит. Программное обеспечение на удалённых серверах по заданным настройкам само будет решать какие веб-источники следует посещать, когда их следует посещать и из какого места.
Облачное хранение данных
Аналогично предыдущему пункту, собранную информацию необходимо где-то хранить. Десятки внешних жестких дисков не самое элегантное решение. В отличии от физических носителей облачные хранилища помогут удобно структурировать и хранить собранные данные.
Машинное обучение
Работать с такими объёмами данных вручную невозможно, поэтому использование нейросетей и машинного обучения необходимо для анализа полученной информации.
5 факторов успешного парсинга больших данных
Ставьте четкие цели
Ваши цели должны быть очень конкретными, вы должны чётко представлять, какого результата необходимо добиться. Например, если вашей целью является увеличение продаж и выяснение предпочтений клиентов, вы можете анализировать их отзывы и активность в социальных сетях, составляя ассортимент товаров на основе вкусов ваших клиентов. Заметьте, в примере мы не говорили об анализе стоимости товаров, или других факторов ценового мониторинга, возможность собирать большие данные не значит необходимость делать это, несмотря на масштабы поиска нужно стараться не отвлекаться на лишнюю информацию для сохранения ресурсов.
Выберите релевантные источники данных
Что бы гарантировать достоверность информации, старайтесь обращаться к надёжным источникам. Так же время от времени полезно будет проверять целевые ресурсы на достоверность данных.
Убедитесь в полноте информации
Перед анализом стоит проверить, что собранная информация охватывает все основные показатели и характеристики, чтобы не проводить повторный парсинг после первого неудачного анализа. Кроме полноты данных нужно следить за их актуальностью, иначе весь путь будет пройден напрасно, а ресурсы безвозвратно утеряны.
Установите показатели успеха
Что бы понимать, на сколько точен и эффективен получился анализ больших данных стоит установить показатели его успеха. Для этого можно просто посмотреть на уровень продаж, или соответствие прогнозов реальному положению дел. Оценка эффективности парсинга больших данных поможет вам повысить его эффективность в будущем.
Итоги
Как вы могли убедиться, несмотря на сходства парсинга больших данных с обычным парсингом, в нём есть много нюансов и тонкостей, которые могут существенно усложнить ценовой мониторинг. Наш сервис AllRival поможет вам провести работу подобного масштаба с использованием облачных технологий и прокси-серверов.
