Tahukah Anda bahwa di dunia yang dipenuhi informasi, memahami data mentah dari internet ibarat mencari jarum di tumpukan jerami? Namun, melihat hikmahnya, duo dinamis – ETL dan Pengikisan web – memberikan kejelasan dan makna pada kekacauan data yang tidak terbatas dan tidak terstruktur.
ETL adalah singkatan dari “Extract, Transform and Load” dan mengacu pada proses integrasi data. Seperti namanya, data diekstraksi dari berbagai sumber, diubah, dan dimuat ke dalam suatu sistem.
Sekarang mari kita lihat lebih dekat sinerginya dengan web scraping.
Pengikisan web melibatkan pengumpulan data yang dapat ditindaklanjuti dari situs web dan halaman web untuk dianalisis guna mempromosikan inisiatif berbasis data.
Proses pengikisan web melibatkan ekstraksi, transformasi, dan memuat data dari situs web menjadi file yang dapat dibaca.
Oleh karena itu, ETL adalah langkah penting dalam web scraping untuk mengumpulkan dan mengatur data dengan lancar dari web yang luas.
Daftar Isi
Memahami ETL dengan kata-kata sederhana
Untuk memahami ekstraksi, transformasi, dan pemuatan secara lebih komprehensif, mari berikan analogi kotak mainan sederhana.
Ekstrak: Sesederhana kedengarannya, ekstraksi mengacu pada pengambilan informasi. Katakanlah Anda memiliki sebuah kotak besar yang penuh dengan mobil mainan. Memilih mobil tertentu dari kotak ini adalah mengekstraksi.
Transformasi: Transformasi berarti mengubah atau mengatur mainan secara berbeda dari aslinya. Katakanlah Anda ingin semua mainan mobil Anda diurutkan berdasarkan warnanya. Jadi mobil merah menyatu, mobil biru menyatu, dan seterusnya.
Memuat: Setelah akhirnya menyortir mainan mobil berdasarkan warna, letakkan di wadah terpisah di mana mainan tersebut akan diletakkan di tempat yang telah ditentukan.
Sekarang setelah Anda memahaminya, web scraping sangat mirip.
Kutipan: Seperti contoh mobil mainan, bayangkan informasi spesifik dari sebuah situs web. Ekstraksi pengikisan web melibatkan pengumpulan data dari situs web, seperti mengambil semua judul produk parfum dari halaman hasil pencarian Amazon.
Transformasi: Setelah Anda mengumpulkan semua judul, Anda dapat mengaturnya berdasarkan abjad. Selama transformasi di web scraping, format atau struktur data berubah. Dalam hal ini, data yang dikumpulkan disusun menurut abjad.
Memuat: Terakhir, data yang diubah perlu disimpan di suatu tempat di mana kita dapat menemukannya saat diperlukan. Memuat di web scraping menyimpan file data terorganisir di satu lokasi untuk digunakan nanti, seperti analisis.
Jadi, pengikisan data ETL melibatkan pengambilan data dari halaman web tertentu, menyortir dan menyimpan data dalam format yang diperlukan sehingga Anda dapat dengan mudah mengaksesnya dan menggunakannya untuk pengambilan keputusan.
Pengikisan web adalah solusi yang secara otomatis menavigasi situs web dan mengekstrak data relevan dalam skala besar. Data disimpan dalam jenis file pilihan dan digunakan untuk aplikasi dan pengambilan keputusan.
Prosesnya dimulai dengan permintaan HTTP ke situs web yang diinginkan dan dari sini Anda dapat mengekstrak konten HTML dari halaman web tertentu.
Konten HTML sekarang diurai (yaitu, file atau catatan dipisahkan sehingga dapat dengan mudah diedit dan disimpan) untuk menyimpan elemen yang diperlukan dengan tepat.
Setelah menguraikan dan menganalisis data, bidang data yang diekstraksi disimpan dalam berbagai format seperti CSV, JSON atau Excel untuk analisis dan integrasi lebih lanjut.
Kumpulan data ini memiliki berbagai kasus penggunaan untuk mengungkap dinamika pasar.
Pemantauan harga
Pengikisan web sangat membantu dalam pemantauan harga. Sebagai pengecer di platform e-commerce seperti Amazon, hampir mustahil untuk melihat ribuan harga produk pesaing Anda dan memantau perubahannya secara manual.
Selain itu, layanan pengikisan web memungkinkan Anda mengekstrak data dari detail harga seperti harga saat ini, daftar harga, diskon, dan persentase penghematan.
Proses ekstraksi, transformasi, dan pemuatan diterapkan di sini. Pertama saat mengambil kolom data yang relevan dari platform. Kurasi dan pembersihan kemudian dilakukan untuk memastikan konsistensi dan akurasi. Terakhir, Anda memuatnya ke dalam database atau menjadwalkannya untuk dijalankan pada interval tertentu.
Alokasi sumber daya yang efisien
Dengan menggunakan Point of Interest (POI) atau wawasan data geografis, Anda dapat membuat keputusan yang lebih baik untuk bisnis Anda dengan mengalokasikan sumber daya secara efisien.
Misalkan Anda adalah retailer online yang kehabisan persediaan lemari es. Sekarang Anda perlu mengetahui waktu yang tepat ketika rute relatif tidak terlalu sibuk dan lebih mudah untuk mengirimkan inventaris dengan nyaman dan pada waktu yang tetap.
Proses ETL mengekstrak data geospasial, mengkategorikannya berdasarkan waktu sibuk dan ramai, dan menyajikannya untuk analisis dan pengambilan keputusan. Ini membantu manajemen inventaris dan kepuasan pelanggan.
Riset pasar
Pengikisan web sangat penting untuk melakukan riset pasar untuk industri apa pun. Anda dapat mengekstrak data dari situs pesaing, forum industri, platform media sosial, situs ulasan, dan banyak lagi. Akses legal terhadap data berarti hanya mengumpulkan informasi yang tersedia untuk umum.
Titik data diubah dengan menghapus nilai duplikat, memperbaiki kesalahan, dan memvalidasi dengan akurat.
Untuk riset pasar, analisis data tentang kondisi pasar, strategi kompetitif, kinerja, dan preferensi pelanggan untuk mendapatkan wawasan yang berguna. Hal ini memungkinkan Anda menerapkan strategi dan keputusan berbasis data untuk pengembangan bisnis Anda.
Generasi pemimpin
Pengikisan web membantu perusahaan menghasilkan prospek penjualan dan menemukan kandidat untuk direkrut di berbagai tingkatan. Anda dapat meningkatkan perolehan prospek dengan menggunakan web scraping untuk mengakses database prospek berkualitas tinggi.
Informasi prospek, seperti nama, posisi, pendidikan, dan karier, diubah menjadi format JSON, CSV, atau Excel. Anda dapat menargetkan lead dengan strategi yang sesuai sehingga mereka dapat berkonversi menjadi pelanggan.
Namun, ada kemungkinan besar terdapat masalah privasi. Hal ini karena orang-orang pada dasarnya khawatir jika informasi kontak pribadi mereka diekstraksi oleh platform seperti LinkedIn.
Untuk menjamin keamanan dan privasi masyarakat, web scraping hanya boleh mengumpulkan data yang tersedia untuk umum sehingga kontak mereka tidak digunakan untuk spam dan pelecehan.
Catatan terakhir
Singkatnya, sinergi antara proses data ETL (Extract, Transform, Load) dan web scraping menyediakan perangkat yang ampuh untuk menavigasi lautan informasi yang luas di Internet.
Dari memulai permintaan HTTP, menguraikan konten HTML, hingga menyimpan data dalam berbagai format seperti CSV, JSON, atau Excel, web scraping mempermudah transformasi informasi mentah menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti.
Tingkatkan strategi data Anda dengan pengalaman web scraping Grepsr selama puluhan tahun! Sesuaikan solusi kami dengan perubahan kebutuhan bisnis Anda. Manfaatkan kekuatan data yang dapat ditindaklanjuti dan mulailah menyusun kisah sukses berbasis data Anda sekarang juga. Jangan hanya beradaptasi – berkembanglah dengan Grepsr.
