Neste artigo, discutiremos:
- O que é extração de dados
- Tipos de extração de dados e fontes
- Como extrair dados
- Como a extração de dados pode ajudar sua empresa
- As melhores ferramentas de extração de dados
O que é extração de dados
A extração de dados é o processo de obtenção de dados específicos a partir de um conjunto de informações, como dados de código aberto disponíveis na web. Esse é o primeiro passo de um processo conhecido pela sigla “ETL”:
- Extrair
- Transformar
- Carregar
Depois que as informações-alvo, como preços competitivos e dados de marketing, são coletadas, elas podem ser analisadas e utilizadas como Business Intelligence (BI) no processo de tomada de decisão. Isso pode ser feito por uma parte interessada, como um líder de equipe que decide mudar a mensagem da campanha de marketing, ou por um algoritmo que atualiza os preços com base nas mudanças em tempo real dos concorrentes.
Tipos de extração de dados e fontes
Os dados podem vir de uma ampla variedade de fontes, que são quase tão numerosas quanto as diferentes metodologias utilizadas para obter as informações alvo.
Tipos de fontes de dados
Os dados podem ser derivados de atividades internas, como estatísticas sobre retenção e rotatividade de clientes, de bancos de dados e arquivos governamentais, bem como da web.
Fontes de dados digitais
Os dados coletados na internet podem ser divididos em Informações de Identificação Pessoal (PII) e informações protegidas por senha — ambas as quais é melhor evitar coletar, pois isso é ilegal de acordo com regulamentos internacionais de dados, incluindo o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) na Europa e a Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia (CCPA). Ambos se tornaram padrões da indústria e é ruim para as empresas, tanto do ponto de vista legal quanto do ponto de vista do consumidor, se envolverem neles.
Locais de código aberto onde os dados podem ser coletados e aproveitados para gerar valor comercial incluem:
- Redes sociais
- Motores de busca
- Sites de concorrentes
- Fóruns de discussão
- Sites governamentais
- Arquivos históricos
- Mercados de comércio eletrônico
Fontes de dados físicos
O mundo físico gera bilhões de pontos de dados a cada segundo de cada dia, incluindo:
- Registros médicos
- Pedidos de seguro e reclamações
- Pedidos de hipotecas/empréstimos
- Dados de transações em pontos de venda (PoS)
- Dados de geolocalização gerados por carros nas estradas ou consumidores em lojas
- Dados meteorológicos relativos às condições climáticas e fenômenos naturais
Tipos de extração de dados
Os conjuntos de dados podem ser de vários tipos. Aqui estão alguns dos mais populares:
Um: Registros de dados completos
Normalmente, consistem em todos os pontos de dados de um determinado site-alvo. Por exemplo, todos os fornecedores, produtos e avaliações de clientes de um mercado eletrônico específico.
Dois: Conjuntos de dados diferenciais
São conjuntos de dados que são atualizados constantemente com base em valores que mudaram ou foram atualizados desde a coleta inicial. Isso pode incluir preços, número de seguidores (nas redes sociais)/funcionários, capital inicial arrecadado etc.
Três: subconjuntos inteligentes
Isso inclui o uso de filtros para obter acesso a informações muito específicas que podem ajudar a responder a perguntas comerciais ou ajudar a informar decisões comerciais. Por exemplo,“O que a ‘Empresa A’ está fazendo de errado?” e“O que nós, como empresa de capital de risco, podemos fazer de diferente para criar valor agregado?” Um ponto de dados relevante aqui pode ser o sentimento negativo nas redes sociais entre o público millennial em relação aos produtos da empresa que não levam em consideração o meio ambiente.
Quatro: Conjuntos de datos enriquecidos
Esses Conjuntos de dados têm um valor maior do que outros, pois mesclam informações de várias fontes da web, permitindo que as partes interessadas tenham uma visão mais ampla da questão em pauta. Por exemplo, cruzar avaliações/sentimento do consumidor de 5 sites/fóruns de discussão diferentes.
Como extrair dados
Em primeiro lugar, é importante entender que existem duas categorias principais quando se trata de dados:
Dados não estruturados: são dados em sua forma mais básica/bruta. Muitas vezes, incluem entradas duplicadas ou arquivos corrompidos e estão em vários formatos diferentes. É muito difícil para os sistemas e algoritmos processarem, indexarem e usarem dados nessa forma.
Dados estruturados: são dados em sua forma mais “pura” e “refinada”. Arquivos duplicados e corrompidos foram eliminados e todos os registros de dados foram convertidos em um formato uniforme. É muito fácil para algoritmos e sistemas escanear, indexar, analisar e produzir resultados valiosos a partir desse tipo de dados.
Como extrair dados estruturados/não estruturados
Existem muitas maneiras de extrair dados estruturados/não estruturados, dependendo de suas habilidades e recursos. Por exemplo, se você tem habilidades de programação, pode usar Python para criar um coletor personalizado. Alternativamente, você pode usar a Linguagem de Consulta Estruturada (SQL) para organizar e consultar dados em um banco de dados relacional.
Para profissionais de negócios sem habilidades de programação, no entanto, provavelmente é melhor optar por uma solução de Scraping de dados totalmente automatizada, como a Web Scraper API. Essa é uma ferramenta que limpa, combina, sintetiza, processa e estrutura automaticamente os dados-alvo não estruturados antes de entregá-los às suas equipes/sistemas. Esses dados já estão estruturados no formato de sua escolha (JSON, CSV, HTML ou Microsoft Excel) e prontos para serem analisados.
O processo de extração de dados estruturados/não estruturados
Para pessoas com “inclinação para programação”, fique à vontade para conferir nosso guia de Scraping de dados em Python. Aqui está um esboço geral das etapas envolvidas na extração de dados utilizando Python:
- Etapa 1: escolha a URL que você deseja segmentar
- Etapa 2: identifique os dados que você gostaria de coletar
- Etapa 3: Escreva o código
- Etapa 4: Execute o código para extrair os dados
- Etapa 5: Armazene os dados no formato necessário
Para uma ferramenta automatizada como a API Web Scraper, o processo é o seguinte:
- Escolha o site de destino.
- Selecione a frequência de coleta e o formato de dados preferidos.
- Receba os dados no destino de sua escolha (webhook, e-mail, Amazon S3, Google Cloud, Microsoft Azure, SFTP ou API).
Como a extração de dados pode ajudar sua empresa
A extração de dados pode ser usada de várias maneiras para ajudá-lo:
- Expandir seus negócios – Por exemplo, identificando novas necessidades dos usuários ao rastrear tendências de pesquisa no Google e, em seguida, adaptando as ofertas a essas necessidades.
- Competir de forma mais eficaz – Ao ver onde seus concorrentes estão ganhando mais tração com o público (nas redes sociais, por exemplo), bem como quais produtos têm as maiores taxas de conversão, permitindo que você se adapte.
- Otimizar campanhas de marketing – As empresas podem explorar o sentimento social da plataforma e incorporar mensagens responsivas nas campanhas.
- Inteligência de investimento – As corretoras de investimento podem acompanhar notícias, o sentimento público e as atividades financeiras corporativas de código aberto para prever com mais precisão o movimento do mercado de ações em determinados títulos.
Os maiores desafios que as empresas enfrentam com a extração de dados
Alguns dos maiores desafios que as empresas enfrentam ao tentar extrair dados incluem:
- Falta de conhecimento técnico em termos de programação e/ou falta de pessoal qualificado para a extração de dados (DevOps/TI/programadores etc.).
- Incapacidade de construir, comprar e manter o hardware e software necessários para realizar operações de coleta de dados em tempo real de forma eficaz.
- Incapacidade de coletar, limpar, processar e analisar dados em um cronograma que realmente ajude a criar “valor no momento”, para que os tomadores de decisão possam otimizar as campanhas com base nas atividades atuais dos concorrentes/consumidores.
As melhores ferramentas de extração de dados
Existem muitas ferramentas de extração de dados disponíveis. Algumas são melhores do que outras — fatores relevantes a serem considerados incluem a qualidade dos dados, fontes de dados, endereços IP e pares. Você precisa ter muito cuidado ao escolher com qual provedor de dados trabalhar, garantindo que está comprando informações de qualidade e atualizadas, obtidas legalmente, para garantir o valor a longo prazo de seus produtos e serviços baseados em dados.
Os produtos da Bright Data empregam padrões líderes do setor no que diz respeito à coleta ética de dados. Todos os pares em nossa rede têm a opção de participar ou não, a seu critério, além de serem totalmente compensados por terem seus dispositivos participando de nossas redes de coleta de dados.
Temos uma equipe dedicada que realiza a conformidade em tempo real, incluindo prevenção baseada em código e mecanismos de resposta tecnológica.
E, finalmente, todos os esforços de coleta de dados são 100% compatíveis com as leis internacionais de dados, incluindo o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) e a Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia (CCPA).
As duas ferramentas mais populares entre as empresas líderes do setor incluem:
Conjuntos de datos
São Conjuntos de dados pré-coletados e prontos para uso que podem ser solicitados e obtidos em questão de minutos. Tudo o que você precisa fazer é escolher o conjunto de dados ao qual deseja acessar e recebê-lo diretamente para sua equipe/algoritmos.
API Web Scraper
A API Web Scraper é uma ferramenta totalmente automatizada que permite que profissionais de negócios sem nenhum conhecimento técnico tenham acesso a um fluxo de dados em tempo real sem precisar programar. Ela limpa e sintetiza as informações desejadas, entregando pontos de dados estruturados diretamente às equipes e algoritmos designados.
Conclusão
A extração de dados é uma opção líder atualmente para a coleta e análise de dados em massa e está ajudando empresas e indivíduos a melhorar seus serviços e conhecimento das expectativas dos clientes/projetos. Embora a extração de dados possa ser realizada sem a ajuda de terceiros, terceirizar o processo pode ajudar a economizar tempo e dinheiro, que podem ser gastos em assuntos comerciais mais urgentes.
