Nesta publicação, abordaremos:
- Entendendo o Data as a Service
- As vantagens de integrar o DaaS às operações comerciais
- Desafios da integração de Dados como Serviço
- Empresas que adotaram com sucesso as soluções DaaS
- Como sua empresa pode começar a usar uma ferramenta de Dados como Serviço
Entendendo o Data as a Service
A Bright Data é uma das primeiras empresas a introduzir o DaaS no espaço do comércio digital B2B. O DaaS, assim como o SaaS (Software como Serviço), é uma solução baseada na web para coleta, entrega, armazenamento e análise de dados. Normalmente, é baseado em nuvem e depende de terceiros tanto para o hardware quanto para o software.
O principal objetivo do DaaS é criar um feed de informações em tempo real para consumidores de dados corporativos locais, sem a necessidade de desenvolver, gerenciar e solucionar problemas no processo de coleta de dados.
Benefícios do Data as a Service (DaaS)
O Data as a Service (DaaS) está transformando a maneira como as empresas acessam, gerenciam e aproveitam os dados, oferecendo uma vantagem competitiva no mercado digital atual. Aqui estão alguns benefícios importantes:
- Escalabilidade ágil: dimensione facilmente as operações de coleta de dados para atender às necessidades do negócio sem investimento inicial significativo.
- Extração de dados sem código: acesse dados complexos sem uma equipe dedicada de desenvolvedores, evitando a necessidade de atualizações contínuas de código.
- Entrega eficiente de dados: receba dados estruturados e prontos para uso diretamente para suas equipes, permitindo uma análise e integração rápidas.
- Economia de custos e tempo: elimine a necessidade de infraestrutura interna e pessoal especializado, reduzindo significativamente os custos operacionais e acelerando a conversão de dados em insights.
- Qualidade de dados aprimorada: aproveite a tecnologia avançada para fluxos de dados ininterruptos, garantindo dados confiáveis e de alta qualidade.
- Acesso versátil aos dados: simplifique a aquisição de dados com apenas alguns cliques, escolhendo os sites de destino, Pontos de dados, frequência e formato de entrega preferido.
- Tomada de decisões estratégicas: aproveite os dados do setor em tempo real para tomar decisões estratégicas, obtendo insights sobre o comportamento dos concorrentes e dos consumidores.
O DaaS não apenas otimiza a coleta de dados, mas também permite que as empresas se concentrem nas operações principais, impulsionando a inovação e o crescimento.
As vantagens de integrar o DaaS às operações comerciais
Muitas empresas gastam inúmeras horas revisando guias de Scraping de dados, mas, uma vez que escolhem uma solução DaaS, esses projetos de pesquisa se tornam obsoletos. As principais vantagens das integrações comerciais do DaaS incluem:
Primeira: menos despesas gerais
Uma das principais vantagens de uma solução DaaS é sua capacidade de minimizar as despesas gerais. Isso significa eliminar a necessidade de gastar dinheiro com equipes técnicas dedicadas à coleta de dados, manutenção de servidores/datacenters e desenvolvimento de software interno de coleta de dados.
Dois: maior flexibilidade de volume
Ao usar soluções internas rígidas, a escalabilidade pode demorar a ocorrer. Se os recursos de coleta de dados precisarem ser ampliados, novos membros da equipe precisarão ser contratados, mais servidores precisarão ser comprados ou alugados, etc. Ao usar uma solução DaaS, no entanto, as empresas podem aumentar/diminuir os volumes de coleta de dados por projeto. Isso pode significar flutuações diárias, semanais ou até mesmo mensais. A facilidade com que isso pode ser feito significa menos dores de cabeça para os gerentes de projeto, bem como maior controle em tempo real sobre os orçamentos e os recursos da equipe.
Três: integração e expansão do sistema
Ao construir ou comprar sistemas de coleta de dados para uma organização, normalmente há um longo processo de integração do sistema. Além disso, uma vez que o novo sistema tenha sido integrado, quando a empresa deseja coletar um novo tipo de Conjunto de dados ou deseja atingir novos sites, esses recursos precisam ser “adquiridos”.
Com o DaaS, no entanto, você conta com uma rede de coleta de dados que possui a experiência e o know-how técnico de centenas de milhares de sites-alvo. Eles já mapearam arquiteturas complexas de sites e usam recursos de aprendizado de máquina (ML) para adaptar seus Scrapers a bloqueios em tempo real e mudanças estruturais nos sites.
Desafios da integração do Data as a Service
Embora a adoção do Data as a Service esteja em ascensão, ela não está isenta de desafios. Entre eles estão:
Primeiro: segurança
Para algumas empresas, conectar seus sistemas internos locais, que contêm grandes quantidades de informações confidenciais e offline, pode ser um desafio. Se uma empresa decidir conectar esses sistemas diretamente à web para receber dados, isso pode expô-los a ameaças de segurança cibernética. É por isso que é importante compartimentar adequadamente as atividades, tendo uma estratégia de gerenciamento de dados que inclua servidores externos e internos, bem como firewalls que protejam contra possíveis ataques cibernéticos.
Dois: Conformidade
As empresas que desejam trabalhar com redes de coleta de dados precisarão passar por um rigoroso processo de conformidade, que às vezes pode parecer invasivo e demorado. Por outro lado, as empresas não precisam apenas passar pelos processos de Verificação KYC dos provedores, mas também devem avaliar os provedores em potencial com base em seus próprios padrões e critérios. As empresas devem verificar se as redes de dados:
- Estejam em conformidade com a CCPA e o GDPR
- Utilizem práticas comerciais éticas ao construir suas redes peer-to-peer (como remuneração justa e políticas fáceis de adesão/cancelamento)
- Não se envolvam em atividades ilegais/prejudiciais, como fraude publicitária ou permissão de ataques DDOS (ataque de negação de serviço).
Três: Formatação e limpeza
A última coisa a garantir ao escolher uma solução DaaS é que os dados coletados estejam, de fato, limpos. Isso significa que não há arquivos duplicados ou corrompidos, por exemplo, que os dados foram avaliados quanto à qualidade e autenticidade e que podem ser obtidos e entregues às equipes/sistemas no formato em que eles trabalham atualmente. Isso pode ser JSON, CSV, HTML ou Microsoft Excel.
Empresas que adotaram com sucesso soluções DaaS
Entre as empresas que estão aproveitando com sucesso a tecnologia de scraping de sites estão:
Windward: inteligência preditiva de tráfego marítimo
A Windward atualmente usa as Funções Sem Servidor da Bright Data para alimentar automaticamente seus algoritmos com informações, a fim de prever com mais precisão os ETAs (Tempos Estimados de Chegada) dos navios. Esses pontos de dados incluem informações como horários de navios publicados nos sites das transportadoras marítimas, bem como dados geoespaciais alternativos que indicam a localização atual do navio em mar aberto.
O resultado: a Windward agora é capaz de consumir e analisar com mais eficiência as camadas de dados públicos da web envolvidas em trazer visibilidade total às atividades marítimas de seus clientes.
Manatal:Software como serviço de recrutamento baseado em nuvem
A Mantal é uma solução de recrutamento que visa reduzir o atrito e melhorar os processos de contratação. Para agregar valor às empresas, sua IA precisa de dados em tempo real para encontrar candidatos novos e exclusivos e enriquecer os perfis de candidatos em potencial.
O resultado: eles começaram a usar as soluções DaaS da Bright Data para coletar informações das redes sociais, a fim de obter uma visão mais holística dos candidatos em potencial, aumentando a capacidade e a precisão da correspondência imparcial.
Como sua empresa pode começar a usar uma ferramenta de Dados como Serviço
Uma das melhores maneiras de começar a usar uma solução DaaS é escolher um serviço de coleta de dados confiável. O próximo passo é descobrir quais Pontos de dados trarão mais valor para o seu negócio e de qual site de destino. Digamos que sua empresa atua no comércio digital e está procurando competir melhor em um novo mercado. Você determinou que o mercado em que está tentando entrar é extremamente sensível à qualidade e, portanto, decide coletar avaliações de clientes sobre produtos similares vendidos pelos concorrentes.
Uma vez que o alvo está claro, agora você precisará decidir qual fluxo de trabalho de Dados como Serviço funciona melhor para você. As duas opções são:
- Usar uma API automatizada de Scraper que coleta ativamente seus dados-alvo e os alimenta para sua equipe e sistemas.
- Adquirir conjuntos de dados pré-coletados contendo as informações que você procura e atualizá-los conforme necessário.
