Dengan meningkatnya analisis big data global, pendapatan tahunan pasar diperkirakan mencapai $68,09 miliar pada tahun 2025.
Seperti lautan yang luas dan dalam, big data mencakup sejumlah besar kumpulan data yang beragam dan berkembang secara bertahap seiring berjalannya waktu. Hal ini mengacu pada kumpulan data yang sangat besar dan terlalu rumit untuk diproses oleh perangkat lunak pemrosesan data konvensional.
Ini merupakan tantangan dan peluang atau tambang emas bagi mereka yang mahir dalam Big Data untuk mengungkap harta terpendam yang menyimpan nilai dan wawasan luar biasa dari lanskap informasi.
Seperti yang telah kita ketahui, informasi ini terdiri dari data kualitatif dan kuantitatif yang telah kita bahas pada blog sebelumnya.
Sekarang, di artikel ini, kita akan mempelajari bagaimana perusahaan dapat menggunakan layanan web scraping untuk mengekstrak data kualitatif dan mendapatkan wawasan.
Daftar Isi
Pentingnya data kualitatif
Data yang merupakan pengalaman subjektif dari pengalaman individu dan perbedaan pribadi merupakan data kualitatif.
Data kualitatif terdiri dari data yang tidak bersifat numerik. Paling sering diungkapkan dalam bentuk teks. Mereka memberikan jawaban atas pertanyaan “mengapa” atau “bagaimana” berdasarkan pola yang diamati.
Misalnya jawaban pertanyaan terbuka dari survei, ulasan pelanggan, rasa permen, tekstur suatu zat, dll.
Ini adalah bagian penting dari penelitian atau studi kasus. Penelitian kualitatif memberikan wawasan mendalam mengenai permasalahan atau situasi seseorang atau masyarakat.
Ini juga mencakup bias pribadi dan perbedaan individu karena data kualitatif bersifat subjektif.
Data kualitatif sangat berharga karena beberapa alasan.
- Hal ini memberikan pemahaman yang komprehensif dan mendalam tentang konteks seputar suatu topik dengan lebih banyak nuansa dan makna yang mungkin tidak dapat ditangkap sepenuhnya oleh data kuantitatif saja.
- Saat menyelidiki suatu fenomena, hipotesis awal dibangun dan pertanyaan penelitian disempurnakan untuk penyelidikan lebih lanjut.
- Ini fleksibel dan dapat disesuaikan dengan lingkungan yang berbeda, memungkinkan Anda menyesuaikan metode agar sesuai dengan orang. Dan Anda dapat beradaptasi dengan konteks dan tujuannya.
- Para pengambil kebijakan, praktisi, dan figur otoritas dapat menggunakan data kualitatif untuk secara strategis mengembangkan solusi yang lebih tepat dan efektif terhadap permasalahan masyarakat.
Jika Anda ingin mempelajari lebih lanjut tentang data kualitatif dan metode analisisnya, baca artikel ini:
Pengikisan web adalah praktik penting bagi perusahaan dengan segala ukuran, baik perusahaan rintisan kecil maupun perusahaan besar.
Ini melibatkan penggalian data dari situs web untuk mendapatkan wawasan dan mendorong pengambilan keputusan strategis.
Bagi perusahaan yang ingin menerapkan web scraping, ada dua pilihan: alat web scraping atau layanan web scraping.
Dengan mempertimbangkan secara cermat pro dan kontra dari setiap opsi, perusahaan dapat memilih solusi data terbaik yang akan membantu mereka menggunakan data secara efektif dan mencapai tujuan mereka.
Berikut ini perbandingan kedua solusi pengumpulan data secara berdampingan:
Contoh dari latihan
Misalkan Anda adalah kepala perwakilan layanan pelanggan dari perusahaan multinasional raksasa Swedia yang dikenal di dunia sebagai IKEA.
Sebagai perusahaan besar, kini Anda bisa mendapatkan keuntungan yang signifikan dengan mengekstraksi ulasan dan penilaian pelanggan dari produk-produk yang penjualannya sangat lambat atau tidak sama sekali.
Ulasan pelanggan adalah data kualitatif terbaik yang dapat Anda masukkan ke dalam proses pengambilan keputusan bisnis Anda. Karena IKEA memiliki ribuan ulasan untuk satu produk, proses ekstraksi yang dilakukan oleh tim internal atau alat pengikis versi terbatas tidak efektif dan memakan waktu.
Memilih mitra data eksternal adalah keputusan terbaik yang dapat Anda buat dalam situasi ini karena ini adalah proyek besar dengan ribuan bidang data tempat Anda dapat mengekstrak informasi.
Dengan menganalisis pendapat pelanggan tentang produk tertentu, Anda dapat memperoleh wawasan yang berharga.
Misalnya, apa alasan produk tersebut tidak menarik dan tidak diinginkan pembeli? Demikian pula dengan tim penelitian dan pengembangan Anda dan cari tahu bagaimana dan apa yang dapat Anda lakukan secara berbeda baik dari segi desain atau material sehingga Anda dapat melakukan perubahan yang diperlukan.
Terakhir, Anda dapat meningkatkan katalog produk perusahaan, meningkatkan layanan pelanggan, dan memperkaya pengalaman pembeli melalui wawasan berbasis data.
Manfaat Layanan Web Scraping untuk Pengumpulan Data Kualitatif
Solusi pengikisan web menawarkan beberapa keuntungan untuk ekstraksi data kualitatif dibandingkan pengikisan web, alat, perangkat lunak, atau ekstensi browser.
- Efisiensi: Platform DaaS seperti Grepsr mengotomatiskan pengumpulan data kualitatif dalam jumlah besar dari ribuan halaman dalam hitungan menit. Kami kemudian segera mengirimkannya ke saluran pilihan Anda untuk analisis lebih lanjut.
- Berbagai sumber: Layanan ini memiliki pakar berpengalaman yang dapat mengumpulkan data kualitatif dari berbagai platform web seperti media sosial, forum diskusi, dan blog, sehingga memberi Anda data dua kali lebih banyak dalam waktu singkat.
- Data waktu nyata: Dengan menyesuaikan layanan, Anda dapat mengakses data kualitatif terkini secara real-time dan mendapatkan wawasan tentang tren, opini, dan pengalaman orang-orang di industri Anda yang terus berkembang.
- fleksibilitas: Layanan pengikisan web memungkinkan pengumpulan data kualitatif dengan cara yang disesuaikan untuk memenuhi kebutuhan spesifik. Selain itu, layanan ini menawarkan fleksibilitas dalam proses analisis.
- Efektivitas biaya: Karena memerlukan sedikit usaha manusia dan memungkinkan otomatisasi perayap untuk mengikis konten dalam skala besar. Pada akhirnya, mitra data eksternal lebih hemat biaya dibandingkan metode tradisional dalam mengumpulkan data kualitatif seperti wawancara atau kelompok fokus.
Diploma
Kesimpulannya, penggunaan layanan web scraping untuk ekstraksi data kualitatif telah menjadi kebutuhan dalam lanskap berbasis data saat ini.
Layanan ekstraksi data menawarkan efisiensi luar biasa, sumber data beragam, wawasan waktu nyata, fleksibilitas, dan efektivitas biaya. Oleh karena itu, hal ini merupakan aspek transformatif bagi perusahaan yang ingin mengelola kompleksitas data besar dan mendorong kesuksesan mereka.
Manfaatkan kekuatan data kualitatif dengan layanan ekstraksi data yang andal dan dikelola secara profesional saat ini.
