Парсинг превратился в онлайн-гонку вооружений
16.06.2021
Существует более миллиарда веб-сайтов, генерирующих данные и записывающих цифровые следы. Записанные данные — золотая жила для компаний и брендов. Это источник огромного количества аналитических данных и потребностей потребителей, которые могут помочь любому бренду стремительно развить свой бизнес.
Такие гиганты, как Amazon, Walmart, Zara, в прошлом полагались на большие данные, чтобы вывести свой бизнес на вершину успеха. Zara использует большие данные для отслеживания тенденций с учетом мнений потребителей и данных о тенденциях развития, а также обеспечивает поступление свежих запасов в их розничные магазины каждые 21 день.
Возьмем пример Amazon. Недавно они попали в заголовки газет после того, как им удалось заблокировать ботов Walmart, которые очищали его веб-сайты несколько миллионов раз в день, чтобы отслеживать его ценовую стратегию и тактику. Боты Walmart оказались заблокированными в листинге на несколько недель и были вынуждены прибегать к вторичным источникам для получения требуемых данных.
Считается, что автоматизированный парсинг — одно из лучших решений для сбора больших данных и запуска процесса анализа, люди всегда думают, что такой тип технологий доступен только у отраслевых гигантов. Но теперь, когда технологии появляются каждый день, а услуги дешевеют, преимущества больших данных и веб-парсинга больше не ограничиваются отраслевыми гигантами. Они доступны любому желающему, который готов вложить деньги.
Данные — сила
То, что когда-то было простым инструментом для извлечения данных и информации с веб-сайтов, теперь превратилось в гонку компаний и брендов за сбор данных о других брендах и достижение этого конкурентного преимущества. Точно так же появились сторонние сервисы и технологии, которые помогают брендам.
Чтобы решить проблему получения ложной информации, компании развернули прокси-сети, которые помогают им скрывать свои личности и информацию. Данные были силой, которая изначально находилась в руках компаний из списка Fortune 500, которые они использовали для уничтожения своих конкурентов. Однако, благодаря появлению новых технологий парсинга веб-страниц, теперь он более доступен для использования небольшими компаниями.
Как компании используют сбор данных, чтобы вырваться вперед в онлайн-гонке вооружений?
Давайте посмотрим на Proven, бренд по уходу за кожей. У них есть постоянно обновляемая база данных из 8 миллионов отзывов. 100 000 косметических продуктов и более 4 000 научных статей об уходе за кожей и ингредиентах, которые они используют в продуктах. Их машинный алгоритм обнаруживает связь между кремами, тониками и очищающими средствами, чтобы установить связь между типом кожи, этнической принадлежностью и патологическими состояниями, такими как прыщи и раздражения. Клиенты заполняют эти анкеты, и ИИ помогает им выбрать продукт, подходящий для них.
Эта гонка за данными очень распространена в индустрии онлайн-рекламы. Гигантам необходимо следить за тем, чтобы хакеры не использовали их рекламные платформы и методы для распространения вирусов и вредоносных программ. Эта угроза стала более серьезной с быстрым ростом цифрового маркетинга. Крупным компаниям постоянно необходимо очищать рекламные серверы, чтобы гарантировать, что контент является законным и безопасным.
Например, Walmart, один из старейших розничных магазинов в мире, сейчас покорил мир своей инициативой Data Cafe, которая представляет собой современный центр анализа данных. Объем данных, с которыми сталкивается Walmart, огромен, и чтобы понять все это, Walmart подключил Data Cafe, к которому подключено более 200 потоков внутренних и внешних данных, доступных для всех сотрудников. Это значительно расширило возможности Walmart по принятию бизнес-решений и позволило ему принимать меры в режиме реального времени на основе анализа данных и изменений тенденций.
Не сильно отстает от игры Airbnb, которая использует большие данные, чтобы помочь своим потребителям найти наиболее предпочтительный дом для проживания. Airbnb извлекает данные из списка предпочтений, выбранных его потребителями, а затем просматривает свой список свойств на основе ценового диапазона и ключевых слов. Это помогло Airbnb стремительно развить свой бизнес за счет быстрого и эффективного предоставления отличных услуг.
Еще одна компания, играющая в игру с большими данными — это Uber. Как только вы заказываете такси в Uber, он соединяет вас с ближайшим водителем. Этот процесс занимает 15 секунд или меньше, и за это время Uber записывает ваш пункт назначения, а также место получения. Со временем Uber узнает маршруты, по которым вы путешествуете, и как часто. Эти данные для каждого человека, когда-либо использовавшего Uber, накапливаются в огромной базе данных и помогают Uber в различных услугах, таких как определение цен.
Данные — это новейшее оружие в арсенале каждого, и отсутствие возможности использовать его будет большим недостатком.
Если вам нужен парсинг веб-страниц для преобразования вашего бизнеса, свяжитесь с нами, командой Scanhub — экспертом по большим данным.
Комментарии