ここで特に注目すべきデータタウンホールディスカッションを特集します。Ken Jeeが主導したこの議論は、データインフルエンサーのウェブデータに関する視点を中心に展開され、YouTube視聴者からの熱心なQ&Aもライブで取り上げられました。
スタートアップのデータサイエンティストであるマーク・フリーマンは、Bright Dataのようなデータ収集ツールを使用せずに良質なウェブデータを取得することの「曖昧さ」について掘り下げることから議論を始めました。
「MVP構築プロジェクトでは、データ収集場所の特定自体が大きな課題となるケースがありました」
インターネットデータ分野のインフルエンサー兼エンジニア、シャシャンク・カラニティはデータの共通課題について言及した：
「私にとって[あらゆるプロジェクトで]最も困難なのは良質なデータの取得です。リアルタイムデータを得るため複数の求人サイトをウェブスクレイピングしようとしましたが、ほぼ毎回ブロックされました。公開されているウェブデータが常に容易にアクセスできるわけではないのは残念です」
著名なMLOpsエンジニア、ミキ・バゼリーは、現在のウェブデータ抽出における技術的課題と、Bright Dataのようなソリューションがなぜ画期的なのかを説明した。「特に大企業やスタートアップが迅速に動こうとする場合、常に問題を修正しているために遅くなることを避けられるのが、最速で進む方法の一つです」
YouTube チャンネル @Datawithzack のザック・ウィルソン氏も、Bright Data のような自動化ツールのメリットについて、大きな興奮を込めて次のように述べています。
企業がウェブデータを使って行うことができる非常に一般的なことの 1 つは、競合他社についてより深い洞察を得ることです。 競合プラットフォームがある場合、競合他社が一通の電話でそのデータを提供してくれるようなことはまずありません。彼らはそれを困難にするでしょう。そこで、Web データが本当に威力を発揮するのです。契約の性質上、スクレイパーはおそらく機能しなくなるでしょう。それが、私が Bright Data を本当に気に入っている理由です。スクレイピングを検証できるからです。
一同は同意し、Bright Dataのほぼ完璧なソリューションについてさらに掘り下げた。「外部委託は非常に価値がある…これもBright Dataの素晴らしい点だ…驚異的なプロキシシステムを採用している」とKen Jeeは語った。 「自社製品やモデルが外部データに依存している場合、その信頼性は極めて不安定です。常に変化する環境下でインフラを構築するのは非常に困難です。Bright Dataが最適な解決策なのは明らかです。彼らが管理を維持し、実質的に外部委託できるからです」
これに対しケンはグループに問いかけた。「これが最善の解決策だろうか？」
世界トップクラスのデータ専門家15名以上が揃って同意した。確かに、Bright Dataは今日最も注目すべきデータソリューションだ。ぜひフル動画を視聴し、「データアベンジャーズ」たちの議論全体と、Bright Dataのツールボックスに対する彼らの刺激的な見解をチェックしよう！
