Como garantir a qualidade dos dados na Web Scraping
Um aspecto da Web scraping que inúmeras organizações e indivíduos frequentemente ignoram é a qualidade dos dados extraídos. A extração de dados de alta qualidade continua sendo um desafio em projetos de grande escala da Web scraping . Por outro lado, muitas organizações também não dão a atenção necessária à qualidade dos dados até que isso as incomode. Neste artigo, você verá
Um aspecto da Web scraping que inúmeras organizações e indivíduos frequentemente ignoram é a qualidade dos dados que extraem.
A extração de dados de alta qualidade continua sendo um desafio em projetos de grande escala na Web scraping . Por outro lado, muitas organizações também não dão a atenção necessária à qualidade dos dados até que isso as incomode.
Neste artigo, você obterá informações sobre como extrair dados de alta qualidade para que seu projeto scraping da Web seja bem-sucedido.
Mas, primeiro, vamos começar com as características dos dados de qualidade.
Como você define dados de qualidade?
Sem dúvida, não existe um padrão que defina dados de qualidade, pois dados de boa qualidade podem ser ruins para outros. Em vez disso, a medição da qualidade dos dados dependerá da identificação e da ponderação das características dos dados para os aplicativos das organizações que usarão esses dados.
Você pode usar as propriedades abaixo como uma diretriz para basear a qualidade dos dados:
Exatidão e precisão:
Esse caractere especifica a precisão com que os dados representam a condição do mundo real sem informações enganosas. Você não obterá os resultados desejados se planejar seu próximo curso de ação com base em dados incorretos. Além disso, incorrerá em custos adicionais para retificar as ações devido a dados imprecisos.
Completude e abrangência:
A principal característica dos dados completos é que eles não devem conter campos vazios ou incompletos. Assim como os dados imprecisos, os dados incompletos levariam as organizações a tomar decisões que afetariam negativamente os negócios.
Validade/integridade dos dados:
Normalmente, os dados em um conjunto de dados válido estão no formato correto, com valores dentro do intervalo e são do tipo correto. Refere-se ao processo de coleta de dados e não aos dados em si. Os dados que não satisfazem os padrões de referência de validação exigirão esforço adicional para serem integrados ao restante do banco de dados.
Consistência e confiabilidade:
Essa característica indica que uma informação de uma determinada fonte não contradiz a mesma informação de uma fonte diferente ou de um sistema. Por exemplo, se a data de nascimento de uma figura proeminente for 7 de setembro de 1986 em uma fonte, em outra, você poderá descobrir que a data de nascimento é 7 de outubro de 1986. Essa inconsistência nos dados resultaria, em última análise, em custos adicionais e danos à reputação de sua organização.
Pontualidade:
Como o nome indica, a atualidade se refere ao grau de atualização das informações. Com o tempo, a precisão das informações nas fontes se torna desatualizada e não confiável, pois representa o passado e não a situação atual. Portanto, é fundamental extrair informações oportunas para obter o melhor resultado para seus esforços. Caso contrário, se você basear suas decisões em informações desatualizadas, isso resultará na perda de oportunidades para sua organização.
Web scraping para garantir a qualidade dos dados
Uma das maneiras de obter dados de qualidade é por meio da Web scraping. Aqueles que não estão familiarizados com a Web scraping podem consultar este artigo. No entanto, a Web scraping não é isenta de desafios.
Portanto, agora é hora de nos concentrarmos nos desafios da Web scraping que podem afetar a qualidade dos dados que discutimos acima.
Os desafios da Web scraping que afetam a qualidade dos dados
1.Requisitos
Para obter dados de qualidade dos raspadores da Web, você precisa definir claramente seus requisitos em termos dos dados necessários. É difícil para a ferramenta de raspagem da Web verificar a qualidade dos dados sem ter uma visão exata dos dados de que você precisa, sua aparência e o nível de precisão necessário.
Para obter dados de qualidade, você precisa definir os requisitos de forma clara e prática e eles devem ser testáveis, principalmente quando pelo menos uma das condições a seguir for verdadeira:
- O site de destino que você acessará scraping tem uma variedade de layouts de página e várias combinações de dados.
- Os campos que você solicita para um item são bem grandes.
- O número alvo de itens é bastante grande.
- Você pode scrape os dados de acordo com alguma forma de filtragem, por exemplo, filtrar os dados com base na localização geográfica.
- Um dispositivo móvel pode scrape dados.
2. alterações na estrutura do site:
Os proprietários de sites e seus desenvolvedores atualizam frequentemente a parte de front-end de um site. Como resultado, a estrutura HTML de uma página muda, interrompendo constantemente os spiders ou rastreadores de páginas da Web. Isso ocorre porque um desenvolvedor cria um rastreador da Web de acordo com a estrutura HTML naquele momento.
Portanto, devido a essa falha no rastreador, a precisão e a atualidade dos dados serão prejudicadas.
3. buscar os dados errados:
Digamos que haja uma página da Web complexa com muitas tags HTML aninhadas. Portanto, quando você precisar extrair dados de um elemento aninhado mais interno, será um grande desafio extraí-los. Isso ocorre porque o XPath gerado automaticamente nos rastreadores da Web pode não ser preciso.
Como resultado, o rastreador buscará os dados de que você não precisa.
4. não ser capaz de monitorar continuamente
Manter a qualidade dos dados em scraping pode ser um grande desafio. Os registros de dados que não atendem à qualidade esperada afetariam a integridade geral dos dados. Como o scraping on-line ocorre em tempo real, é necessário garantir que os dados atendam aos critérios de qualidade.
O monitoramento constante é essencial, e você precisa testar o sistema de garantia de qualidade e validá-lo em relação a novos casos. Não é suficiente ter um sistema de controle de qualidade linear; você também precisa de uma camada de inteligência robusta que aprenda com os dados para manter a qualidade em escala.
Se você utilizar quaisquer dados como base para iniciativas de aprendizado de máquina ou inteligência artificial, dados errôneos poderão criar sérias dificuldades.
5. requisito de login
Antes de scraping qualquer conteúdo de alguns sites, você deve primeiro fazer login. Quando os rastreadores exigem um login, seu rastreador pode se tornar padrão e inativo. Como resultado, o rastreador não extrairá nenhum dado.
6. extração de dados incompleta
Você já viu alguns sites como o Twitter ou o Facebook carregarem mais conteúdo à medida que você rola a tela para baixo? Isso se deve ao carregamento dinâmico de conteúdo via Ajax. Portanto, nesses sites, se o bot não rolar a tela para baixo, ele não conseguirá obter todo o conteúdo. Como resultado, os dados que você extraiu não estarão completos.
7. verificação da semântica dos dados
É um grande desafio verificar a semântica dos dados textuais que você scrape extrai dos sites por meio de um processo de controle de qualidade automatizado e unificado. A maioria das empresas está desenvolvendo sistemas para ajudar na verificação da semântica dos dados que você scrape extrai dos sites. Entretanto, nenhuma tecnologia é adequada para encontrar a semântica em todos os cenários.
Portanto, a ordem do dia é o teste manual, que é bastante desafiador.
8. contramedidas contra bots
Se você estiver acessando scraping sites em grande escala, digamos até 500 páginas ou mais, é provável que encontre contramedidas antibot. Isso inclui proibições de IP quando você faz um número considerável de solicitações.
Se você estiver acessando scraping sites de comércio eletrônico de renome, por exemplo, a Amazon, você enfrentará até mesmo contramedidas antibot mais sofisticadas, como a Distil Networks ou a Imperva. Esses sites podem presumir falsamente que você está lançando um ataque de negação de serviço distribuído (DDoS).
Como garantir a qualidade dos dados por meio de um processo automatizado de controle de qualidade
Como você estará scraping dados de centenas a milhares de páginas da Web, a única maneira viável de determinar a qualidade dos dados que você extraiu é por meio de um método automatizado.
Aqui estão alguns elementos que você precisa verificar:
Qualidade e correção dos dados
Você precisa ter certeza de que extraiu as informações corretas. Por exemplo, você pegou os campos que extraiu dos elementos corretos da página. Além disso, seria útil se você se certificasse de que o processo automatizado tenha pós-processado os dados que o coletor de dados coletou.
Isso inclui a remoção de tags HTML do conteúdo, formatação relevante, espaçamento em branco e remoção de caracteres especiais do texto. Os nomes dos campos também são idênticos aos que você especificou. Esse processo garantiria que os dados estivessem exatamente no formato que você solicitou durante a fase de requisitos.
Cobertura
No que diz respeito à cobertura, você precisa garantir que o raspador tenha raspado todos os itens individuais. Esses itens exclusivos incluem produtos, artigos, postagens em blogs, listagens de notícias etc.
Depois de identificar os itens, você precisa garantir que o coletor de dados tenha eliminado todos os campos desse item.
Monitoramento de aranhas
O processo de monitoramento de spiders é um componente essencial de qualquer processo da Web scraping para assegurar a garantia de qualidade dos dados que o scraper irá scrape. Em um sistema de monitoramento como esse, você poderia inspecionar as aranhas em tempo real com os resultados que elas capturam.
Além disso, um sistema de monitoramento de spider permite que você detecte as origens de possíveis problemas de qualidade imediatamente após o spider ter concluído a execução.
Em geral, um sistema de monitoramento de spider ou scraper deve verificar os dados que ele extraiu em relação a um esquema. Esse esquema deve definir a estrutura que você espera, os tipos de dados e as restrições de valor dos dados extraídos.
Outros recursos importantes do sistema de monitoramento do spider seriam a detecção de erros, o monitoramento de proibições, quedas na cobertura de itens e outras funções importantes das execuções do spider.
Seria útil se você também usasse abordagens frequentes de validação de dados em tempo real para spiders que operam em longas execuções. Essa técnica permitirá que você interrompa um spider se ele descobrir que está coletando dados inadequados. Em seguida, uma avaliação de dados pós-execução também ajudaria.
Como o proxies pode ajudar na Web scraping?
Proxies são o primeiro e principal componente essencial de qualquer projeto da Web scraping . Quando você precisa scrape toneladas de páginas de sites por meio de um bot, é necessário enviar várias solicitações ao site de destino.
Como mencionei anteriormente, como a maioria dos sites-alvo bloqueia seu endereço IP, você precisa usar um servidor proxy para disfarçar seus endereços IP reais.
No entanto, um único proxy não seria suficiente para o trabalho, pois se você usar um único proxy, o resultado seria um banimento de IP. Em vez disso, você precisaria de um pool de proxies residenciais rotativos.
Recomendamos a terceirização do aspecto de gerenciamento do proxy , a menos que você tenha uma equipe dedicada para isso. Muitos provedores de proxy oferecem vários serviços; no entanto, encontrar um provedor de proxy confiável é uma tarefa bastante desafiadora.
Em ProxyScrape, nos esforçamos para oferecer o melhor serviço com vários tipos de proxy para satisfazer suas necessidades. Visite nossa página de serviços para obter mais detalhes.
Indo além Proxies
O uso de um provedor proxy não será suficiente para minimizar as contramedidas anti-bot que muitos sites empregam atualmente.
A maioria desses sites usa javascript para determinar se a solicitação se origina de um bot ou de um ser humano. Sendo assim, você deve restringir o uso de navegadores sem script, como o Splash ou o Puppeteer. Esses navegadores sem cabeçalho renderizam qualquer javascript na página enquanto scraping em escala, porque eles consomem muitos recursos e, portanto, reduzem a velocidade com que você scrape os dados.
Portanto, com o uso do proxies, você deve fazer com que seu scraper ou bot role como um ser humano.
Conclusão
Agora você pode ter uma visão geral abrangente de como é desafiador alcançar a qualidade dos dados. Se você usa o site proxies e outras medidas, como evitar navegadores sem cabeça para scrape dados, está no caminho certo.
Além disso, você precisa desenvolver técnicas de validação de dados durante e após a validação para garantir que os dados que você scrape estão de acordo com a qualidade.