Для більшості людей, які не знають особливостей, нюансів і тонкощів роботи з даними, «майнінг» і «витяг» є одним і тим же. Але насправді обидва процеси мають масу кардинальних відмінностей, а також використовуються з різною метою. Тому команда проекту «Спарсим» вирішила розповісти, що саме являють собою ці способи отримання інформації, а також пояснити різницю між ними всім читачам нашого блогу!
Що таке майнінг даних?
Майнінг, він же інтелектуальний аналіз, він пошук інформації в базах даних (Knowledge Discovery in Database, KDD) – це технологія, що застосовується при швидкому аналізі великих наборів даних за допомогою статистичних і математичних методів для визначення прихованих закономірностей з метою отримання вигоди. У більшості випадків використовується відділами аналітики великих підприємств для:
- Сегментації цільової аудиторії;
- Аналізу «споживчого кошика»;
- прогнозування обсягу продажу;
- Виявлення фактів шахрайства;
- Перспективи нових продуктів.
І це лише частина великого списку варіантів використання дата-майнерів. Сьогодні їх застосовують у більшості галузей: від роздрібної торгівлі до фінансово-економічного сектора. У більшості випадків інтелектуальний аналіз даних проходить у кілька етапів:
- Збір та очищення отриманих даних від «шуму» та «сміття»;
- Інтеграція інформації, зібраної із різних джерел;
- Вилучення відомостей, що становлять інтерес для майбутнього дослідження;
- Конвертація у формат, зручний для подальшої роботи;
- Безпосередньо “майнінг даних” за заданим алгоритмом роботи програми;
- Оцінка можливих ризиків; побудова шаблонів для підтвердження гіпотез;
- Візуалізація у заданому користувачем форматі.
При величезній користі інструмент доступний виключно великим компаніям, т.к. передбачає залучення команди фахівців, які користуються дорогим програмним забезпеченням. Крім того, через повноту інформації про цільову аудиторію, при виявленні витоку або «зливу», компанія може понести серйозну відповідальність, т.к. Попадання таких даних у відкриті джерела є серйозним порушенням конфіденційності користувачів.
Чим скріпінг відрізняється від майнінгу?
Якщо майнінг – це ціла наука, то скріпінг – лише інструмент для отримання потрібної інформації з відкритих джерел у всесвітній мережі. При цьому йдеться не лише про веб-сторінки: інструмент може аналізувати текстові документи, PDF-файли, оголошення на спеціалізованих сервісах тощо. І на відміну від інтелектуального аналізу, вилучення передбачає збір та систематизацію даних на запит, заданий користувачем. Може використовуватися для:
- Архівації;
- Перенесення даних під час «переїзду» сайту;
- Збір бізнес-аналітики.
При чому саме третій варіант набув популярності серед початківців онлайн-підприємців, т.к. дозволяє отримувати важливі статистичні дані конкурентів для подальшої самостійної обробки. При цьому він використовується для:
- Моніторинг цін, вивчення товарного асортименту;
- Агрегування контенту та новин;
- Аналіз настроїв споживачів за рахунок збору відгуків з різних сайтів.
І це далеко не всі варіанти використання веб-скребків для бізнесу. Але при відносній простоті та вартості, цей метод збору даних має ряд недоліків:
- Можливість «упустити» сервер сканованого сайту;
- Заборона IP-адрес, що використовуються під час роботи скриптів;
- Невідповідність до політики конфіденційності.
То в чому ж різниця?
- «Майнінг» шукає інформацію виключно в базах даних, тоді як скріпінг «витягує» її з усіх простір всесвітньої мережі;
- Для інтелектуального аналізу дані мають бути строго структуровані, тоді як парсер може працювати навіть із неструктурованими джерелами;
- Мета майнінгу даних – проаналізувати зібрані дані для виведення закономірностей, скріпінг є інструментом для збору;
- Автоматичний аналіз вимагає залучення цілої команди добре підготовлених фахівців, у той час як вилучення може бути виконане однією людиною, далекою від світу веб-розробки.
А рішення про впровадження або використання цих інструментів лягає на плечі керівника, тоді як онлайн-сервіси готові надати свої послуги кожному, хто усвідомлює важливість та користь використання інформації для побудови правильних бізнес-стратегій.
