Для большинства людей, не сведущих в особенностях, нюансах и тонкостях работы с данными, «майнинг» и «извлечение» являются одним и тем же. Но на деле, оба процесса имеют массу кардинальных различий, а также используются с разной целью. Поэтому команда проекта «Спарсим» решила рассказать, что же именно представляют собой эти способы получения информации, а также объяснить разницу между ними всем читателям нашего блога!
Что такое майнинг данных?
Майнинг, он же интеллектуальный анализ, он же поиск информации в базах данных (Knowledge Discovery in Database, KDD) – это технология, применяемая при быстром анализе больших наборов данных с помощью статистических и математических методов для определения скрытых закономерностей с целью извлечения выгоды. В большинстве случаев, используется отделами аналитики крупных предприятий для:
- Сегментации целевой аудитории;
- Анализа «потребительской корзины»;
- Прогнозирования объема продаж;
- Выявлении фактов мошенничества;
- Перспективах новых продуктов.
И это лишь часть из большого списка вариантов использования дата-майнеров. Сегодня их применяют в большинстве отраслей: от розничной торговли, до финансово-экономического сектора. В большинстве случаев, интеллектуальный анализ данных проходит в несколько этапов:
- Сбор и очистка полученных данных от «шума» и «мусора»;
- Интеграция информации, собранной из различных источников;
- Извлечение сведений, представляющих интерес для будущего исследования;
- Конвертация в формат, удобный для дальнейшей работы;
- Непосредственно «майнинг данных» по заданному алгоритму работы программы;
- Оценка возможных рисков, построение шаблонов для подтверждения гипотез;
- Визуализация в заданном пользователем формате.
При огромной пользе, инструмент доступен исключительно крупным компаниям, т.к. подразумевает привлечение команды специалистов, пользующихся дорогим программным обеспечением. Кроме того, из-за полноты информации о целевой аудитории, при обнаружении утечки или «слива», компания может понести серьезную ответственность, т.к. попадание таких данных в открытые источники является серьезным нарушением конфиденциальности пользователей.
Чем скрепинг отличается от майнинга?
Если майнинг – это целая наука, то скрепинг – всего лишь инструмент для получения нужной информации из открытых источников во всемирной сети. При этом речь идет не только о веб-страницах: инструмент может анализировать текстовые документы, PDF-файлы, объявления на специализированных сервисах и т.д. И в отличие от интеллектуального анализа, извлечение подразумевает сбор и систематизацию данных по запросу, заданному пользователем. Может использоваться для:
- Архивации;
- Переноса данных при «переезде» сайта;
- Сбора бизнес-аналитики.
При чем именно третий вариант обрел популярность среди начинающих онлайн-предпринимателей, т.к. позволяет получать важные статистические данные о конкурентах для дальнейшей самостоятельной обработки. При этом он используется для:
- Мониторинга цен, изучения товарного ассортимента;
- Агрегирования контента и новостей;
- Анализа настроений потребителей за счет сбора отзывов с различных сайтов.
И это далеко не все варианты использования веб-скребков для бизнеса. Но при относительной простоте и стоимости, этот метод сбора данных обладает рядом недостатков:
- Возможность «уронить» сервер сканируемого сайта;
- Запрет IP-адресов, используемых при работе скриптов;
- Несоответствие политике конфиденциальности.
Так в чем же разница?
- «Майнинг» ищет информацию исключительно в базах данных, в то время как скрепинг «извлекает» её со всех простор всемирной сети;
- Для интеллектуального анализа данные должны быть строго структурированы, в то время как парсер может работать даже с неструктурированными источниками;
- Цель майнинга данных – проанализировать собранные данные для выведения закономерностей, скрепинг же является инструментом для сбора;
- Автоматический анализ требует привлечения целой команды хорошо подготовленных специалистов, в то время как извлечение может быть выполнено одним человеком, далеким от мира веб-разработки.
А решение о внедрении или использовании этих инструментов ложится на плечи руководителя, в то время как онлайн-сервисы готовы предоставить свои услуги каждому, кто осознает важность и пользу использования информации для построения правильных бизнес-стратегий.
