Webスクレイピングをより高速に実行する方法とは?

ブライトデータの「データコレクター」を活用することで、Webスクレイピングと解析を完全に自動化させることができます。コードライティングも不要で、複雑なシステムを構築・維持する手間が不要になります。Eコマースの価格、在庫情報、求人、不動産サイトのリスティング情報、また、投資情報など、一般に公開されているデータを瞬時に入手でき、市場・競合解析に大変有用です。
Data Collection Without Collecting Any Data
Keiko Zeltzer (鎌田桂子) | Business Manager (ビジネスマネージャー)
17-11月-2021
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ブライトデータの「データコレクター」を活用することで、Webスクレイピングと解析を完全に自動化させることができます。コードライティングも不要で、複雑なシステムを構築・維持する手間が不要になります。Eコマースの価格、在庫情報、求人、不動産サイトのリスティング情報、また、投資情報など、一般に公開されているデータを瞬時に入手でき、市場・競合解析に大変有用です。

この記事では、以下について説明します。

自社でWebスクレイピングと解析を行うためには、専用のインフラストラクチャーの構築・整備が必要

Webスクレイピングと解析はマニュアル作業が多く要求されることから、非常に手間のかかるタスクです。ボットや、Webクローラーを活用して作業の実行を行うのですが、長期的かつ安定的にタスクを行う上で、リソース不足、また、技術的理解が足りないなどの要因でお悩みの企業様も多いかと思います。そこで、ブライトデータでは、コードライティングの手間の要らないデータコレクターをお勧めします。一般に公開されているWebデータを、データベースまたはスプレッドシートにコピー、データ収集を実行する方法です。

データが取得されると、解析が自動で行われます。同作業で情報を理解、処理、および使用できるように、大規模なデータセットを構造化されます。通常、これは、HTMLファイルが解読可能なテキスト、数値、およびその他の使用可能な情報に変換されるときに行われます。

データ収集タスクを行う上で、最大の問題は、各ウェブサイトが構造を変え続けていることです。同じように、データセットも絶えず変化しています。したがって、手動でスクレイピングおよび解析する場合、これらの情報の変更を追跡し、データ収集プロセスの最も難しい部分であるアクセス可能であることを確認できる必要があります。これを実現するには、多くの開発、ITリソースが必要になるだけでなく、サーバー面でも調整やメンテナンスが要求されます。

ブライトデータの「データコレクター」は、コードライティングの必要無く、データのWebスクレイピングと解析を完全自動化

ブライトデータのデータコレクターは、瞬時、高速リアルタイムでスクレイピングと解析を行い、タスク実行は完全に自動化されています。複雑なシステムの構築を社内で実行する必要がありません。データ収集先のターゲットサイト(例えば、某競合EコマースサイトAのデータ収集しているが、某競合EコマースサイトBが勢力も勢力を伸ばしていることから、収集を開始したい)など、タスクの拡張を行う際に容易に実施ができます。

マニュアルでスクレイピングおよび解析を行う場合に対するブライトデータのデータ収集ツール、データコレクターを使用する場合の主な利点は次のとおりです:

  • データ納品前にクリーニング、照合、合成、処理、構造化されたデータにアクセスできるため、すぐに使用を開始できます。
  • すべてのデータ収集はAIとML(機械学習)のアルゴリズムを使用して行われるため、手動によるタスク実行の時間とリソースの両方を節約できます。
  • 予算に応じてデータ収集操作を拡大または縮小でき、プロジェクトと目的を絶えず調整することができます。
  • データ収集のターゲットサイトの構造の変更やブロックに対して、自動的に適応するテクノロジーを活用できます。
  • 継続的に最新のデータポイントにアクセスできます。

欲しいデータから構成される「データセット」。データ収集を個別に実行する必要がなくなり更に便利!

ご利用企業様に人気のWebスクレイピングコンテンツの事例:

  • 小売り・ECサイト
  • ソーシャルメディア
  • 旅行/ホテル/レンタカー予約サイト
  • 求人/企業情報サービスメディア

次に、事前に収集されたファイルで納品される「データセット」のメリットは以下のとおり:

  • 結果はほぼ瞬時に(数分以内に)取得されます
  • 費用効果の高いオプションです
  • 「データコレクター」と同様に技術的なノウハウが無くてもご利用可能。開発リソース、データ収集のインフラストラクチャーの構築の必要がありません。

ブライトデータでは、ご利用企業様のニーズに応じてデータセットの項目を調整いたします(以下例):

  • 例1:データ収集項目に合わせて、データセットをカスタマイズします(例:スペインのサッカーのインフルエンサーに関連するサブデータセット)
  • 例2:独自のユースケースとビジネス戦略に基づいて、データセットを完全にカスタマイズできます(例:特定の電子ウォレット上の特定の暗号通貨のすべてのボリュームなどのデータ)

まとめ

Bright Dataは、お客様毎に異なるニーズに合わせて、データ収集のソリューションをご提供します。「データコレクター」は、複雑なデータ収集ジョブを完全に自動化し、チームメンバー、システム、およびアルゴリズムに情報を直接配信させることができます。一方のデータセットは、お客様の希望される納品スペックに合わせて収集し、収集済みファイルをご提供する大変費用対効果の高いソリューションです。

Keiko Zeltzer (鎌田桂子) | Business Manager (ビジネスマネージャー)

ロンドン大学東洋アフリカ学院修士課程卒。世界第2のシリコンバレーと呼ばれるイスラエル在住歴16年。これまで、オンラインゲーム、Eコマース、貿易業など数多くの分野のB2Bパートナーシップ、グローバルなプロジェクトマネジメント、カントリーマネージメントを経験。現在、Bright Data・ジャパンのメンバーとして、イスラエル本社より日々の営業活動に当たる傍ら、Bright Dataを活用した各業界のデジタルインサイトを広める啓蒙活動を行う。

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