本記事では、専用ツールを用いたデータ収集を効率化する3つの手法を解説します：
- #1: データ収集の自動化
- #2: 既成データセットの活用
- #3: 検索エンジンデータの力を解き放つ
#1: データ収集の自動化
多くの成功したビジネスマネージャーは、すべてを自分一人で成し遂げようとしますが、ある時点で単独での対応が困難になります。繁栄を目指すプロフェッショナルや企業は、タスクの委任が不可欠であることを理解しています。時には従業員に委任し、また時には強力なツールやテクノロジーを活用します。
DevOps専門家チームを手動で管理する代わりに、データ収集のニーズを完全に外部委託し自動化することをお勧めします。これにより、ビジネス戦略と運営に時間とエネルギーをより集中させることが可能になります。
Bright DataのWebスクレイパーAPIは、完全に自動化されたデータ収集ツールであり、完全に自動化されたデータ収集ジョブを実行するのに役立ちます。このソリューションの主な利点には以下が含まれます：
- 大量の同時リクエストを処理可能
- オープンソースの公開データを数秒で取得
- 企業のリアルタイムニーズに基づきデータ収集ジョブを「オン」/「オフ」に切り替え可能
- 追加スタッフの雇用や物理サーバーの拡張を気にせず、データ収集量を（増減）調整可能
- データセットはすぐに使用可能で、アクセスが必要なチーム内の「利用者」に、選択した形式で直接配信されます
#2: すぐに使えるデータセットを活用する
「巨人の肩の上に立つ」とは、先人の成果を基盤として自ら偉大なものを築くことを意味する比喩です。多くの起業家は成功のためにはゼロから何かを創造する必要があると信じていますが、これは必ずしも真実ではありません。既存のものを基盤として活用すれば、貴重なリソースを節約し、より優れた結果をより迅速に生み出せます。
この原則はデータ収集にも適用できます。多くの企業は、競争上の情報優位性を得るために「独自」のデータセットを考え出す必要があると考えています。これは一部のケースでは真実ですが、全ての場合に当てはまるわけではありません。あなたは、同様のデータセットを求める競合企業が集まる業界の文脈で事業を展開しています。そこで考えてみてください。アクセスしたいデータセットを苦労して収集する代わりに、既に存在するものを要求できるとしたらどうでしょう。
Bright Dataが「データセット」を導入した際、まさにこの発想が基になっています。これは本質的に、ウェブサイト全体の事前収集済みデータポイントです。このオプションの主な利点は以下の通りです：
- スピード– ウェブサイト全体の完全なスナップショットを数秒で取得可能
- 構造化– データセットは構造化されており、選択した形式（パース済みJSON、CSV、Excel）で即座に使用可能
- アクセス性 – 複数の企業向けに同一ウェブサイトから繰り返し収集・相互参照された大規模データネットワークを活用するため、独自収集では入手困難なデータポイントにアクセス可能
#3: 検索エンジンデータの力を解き放つ
多くの企業がデータ収集を行っていますが、検索エンジンデータの重要性を見落としたり、必要な技術的ノウハウやインフラを単純に持っていないケースが非常に多いです。
検索データは独自のカテゴリーであり、消費者の仮説を裏付けたり、より「具体的」な数値ベースのデータセットと相互参照したりするために使用できます。 例えば、企業がパリ行きの航空券価格データを収集し、それを検索データと照合した結果、「パリのクリスマス休暇のお得なプラン」といったトレンド検索クエリを確認した場合。両方のデータセットを活用することで、消費者向けにより豊かで競争力のある関連性の高い提案を作成できます。
ここでBrightDataのSERP APIが活躍します。このソリューションの主な利点は以下の通りです：
- ボタンひとつで、あらゆるキーワード・検索エンジンにおける実際のユーザー検索クエリと検索結果にアクセス可能
- レーザーのように精密な地域ターゲティングにより、実際のユーザー視点で検索データセットを収集。ニューヨーク市の消費者が検索結果ページで何を見ているか、北京の買い物客が同じ商品について何を見ているかを把握可能
- テキスト、画像、地図、ショッピング結果など多様なデータタイプの監視が可能
結論
既存のデータ収集ツール群に本ツールを追加することで、作業効率が向上し、新たな自動化レイヤーと従来では得られなかったユーザー視点が加わります。
