Parsing Data 2023: Definisi, Manfaat, dan Tantangan!

Diterbitkan: 2023-03-27

Ada berbagai kemampuan krusial yang perlu dimiliki oleh seorang analis. Pengetahuan dasar yang harus dimiliki oleh semua analis biasanya ditentukan, diikuti oleh spesialisasi yang membedakan seorang analis.

Parsing Data adalah salah satu keterampilan yang harus dipertimbangkan oleh analis data untuk dikembangkan.

Mengapa?

Data tidak terstruktur harus diubah menjadi data terorganisir atau data baru sebelum dapat digunakan. Pengurai data sering melakukan penguraian data untuk mengonversi data mentah menjadi tipe yang lebih mudah dipahami, digunakan, atau disimpan.

Daftar isi

Apa itu Penguraian Data?

Penguraian data melibatkan pengubahan data dari satu format ke format lain . Saat kita perlu membaca kode komputer dan menghasilkan kode mesin, mereka sering digunakan dalam kompiler.

Saat pemrogram membuat kode yang dijalankan di perangkat keras, hal ini sering terjadi. Mesin SQL juga menyertakan parser. Kueri SQL diuraikan oleh mesin SQL sebelum dieksekusi dan memberikan hasil.

penguraian data

Hal ini biasanya terjadi dalam kasus web scraping ketika data telah diambil dari halaman web melalui web scraping.

Membuat data lebih mudah dibaca dan lebih baik untuk dianalisis setelah Anda menghapusnya dari web adalah langkah selanjutnya untuk memastikan bahwa tim Anda dapat memanfaatkan hasilnya dengan baik.

Siapa yang Menggunakan Parsing Data?

Analisis data, administrasi data, dan pengumpulan data semuanya mendapat manfaat besar dari penguraian data, yang dapat dilakukan melalui API atau pustaka.

Pengurai data dapat digunakan untuk membagi kumpulan data besar menjadi potongan-potongan yang dapat dikelola , mengekstrak data tertentu dari sumber yang tidak diproses, dan mengubah data dari satu format ke format lainnya.

Misalnya, pengurai data yang diprogram dengan benar akan dapat mengubah data yang ada di situs web HTML menjadi format yang lebih mudah dibaca dan dipahami, seperti CSV.

Penguraian data digunakan secara teratur di berbagai sektor, dari perdagangan hingga pendidikan tinggi, dari Big Data hingga e-commerce . Pengurai data yang dirancang dengan baik secara mekanis mengekstrak detail penting dari info yang belum diproses tanpa memerlukan tenaga kerja manual.

Info tersebut dapat digunakan untuk perbandingan harga, evaluasi pasar, dan tujuan lainnya. Sekarang mari kita periksa pengoperasian parser data.

Mengapa Anda Menggunakan Pengurai Data?

Program yang dikenal sebagai pengurai data mengubah data dari satu jenis ke jenis lainnya. Akibatnya, parser data mengambil data saat input mengembangkannya, lalu mengekspor data dalam struktur baru.

Pengurai data, yang dapat dibuat dalam berbagai bahasa pemrograman, adalah dasar dari prosedur penguraian data.

Ketersediaan banyak alat atau API untuk penguraian data harus diperhatikan. Mari kita lihat contoh untuk lebih memahami bagaimana fungsi parser data.

Prosesor HTML kemudian akan:

Menerima file HTML sebagai masukan.
Periksa kode HTML dokumen dan simpan sebagai larik.
mengambil data yang relevan, dan mengurai string data HTML.

Jika perlu, perluas, proses, atau hapus data yang Anda minati saat menguraikan. Konversikan data yang diproses ke file JSON, CSV, atau YAML, atau ke database SQL atau NoSQL.

Penting untuk diperhatikan bahwa cara parser data mem-parsing data dan mengubahnya menjadi format bergantung pada bagaimana parser diinstruksikan atau didefinisikan. Ini bergantung pada aturan yang disediakan sebagai variabel masukan ke API atau perangkat lunak parsing.

Dalam contoh skrip khusus, ini ditentukan oleh cara parser data dikodekan. Dalam kedua skenario, tidak diperlukan campur tangan manusia, dan data diproses secara otomatis oleh parser.

Mari kita lihat mengapa penguraian data sangat penting.

Manfaat Parsing Data

Penguraian data memiliki beberapa keunggulan yang dapat diterapkan di banyak sektor. Mari kita lihat lima alasan utama mengapa Anda harus menggunakan pemrosesan data.

1. Hemat biaya dan memakan waktu lebih sedikit

Anda dapat menghemat banyak waktu dan tenaga dengan mengotomatiskan tugas berulang dengan penguraian data. Selain itu, mengubah data menjadi jenis yang lebih mudah dibaca memungkinkan tim Anda memahami data dengan lebih cepat dan menjalankan tugasnya dengan lebih mudah.

2. Keserbagunaan Data Lebih Besar

Anda dapat menggunakan kembali data yang telah diurai dan diubah menjadi versi ramah manusia karena berbagai alasan. Singkatnya, penguraian data memperluas cakupan operasi data Anda.

3. Data Berkualitas Tinggi

Biasanya, mengonversi data ke bentuk yang lebih teratur memerlukan pembersihan dan standarisasi data. Ini menyiratkan bahwa penguraian data meningkatkan kualitas total.

4. Integrasi Data Disederhanakan

Penguraian data mendesak Anda dapat mengonversi data dari sumber yang berbeda ke dalam format yang unik. Ini memungkinkan Anda menggabungkan berbagai sumber data ke dalam satu tujuan, yang bisa berupa aplikasi, teknik, atau prosedur.

5. Analisis data yang disempurnakan

Bekerja dengan data terorganisir menyederhanakan data untuk dipelajari dan dianalisis. Ini juga menghasilkan analisis yang lebih mendalam dan tepat.

Kesulitan Parsing Data

Berurusan dengan data bisa jadi sulit, dan penguraian data tidak terkecuali. Penjelasan untuk ini adalah pengurai data harus mengatasi sejumlah tantangan. Mari kita lihat tiga tantangan yang harus diingat.

1. Mengelola Inkonsistensi dan Kesalahan

Proses parsing data biasanya menerima data yang tidak diproses, tidak terorganisir, atau semi-terstruktur sebagai input. Akibatnya, kesalahan, kesalahan, dan ketidaksesuaian kemungkinan besar ada dalam data input.

Dokumen HTML adalah salah satu sumber masalah yang paling sering terjadi. Hal ini disebabkan fakta bahwa sebagian besar browser kontemporer cukup cerdas untuk merender halaman HTML dengan benar terlepas dari apakah ada kesalahan sintaksis atau tidak.

Akibatnya, halaman input HTML Anda mungkin menyertakan tag yang tidak ditutup, konten HTML yang tidak valid W3C, atau hanya karakter HTML khusus. Mengurai data seperti itu, diperlukan mesin parsing cerdas yang dapat menangani masalah ini secara otomatis.

2. Mengelola Data dalam jumlah besar

Penguraian data menghabiskan tenaga dan sumber daya sistem. Akibatnya, penguraian dapat menyebabkan masalah kinerja, terutama saat menangani Big Data.

Akibatnya, Anda mungkin perlu mengombinasikan data yang diproses untuk mengurai berbagai kertas masukan sekaligus sekaligus menghemat waktu.

Di sisi lain, ini dapat meningkatkan konsumsi sumber daya dan kebingungan total. Akibatnya, penguraian data dalam jumlah besar merupakan pekerjaan sulit yang memerlukan penggunaan alat canggih.

3. Mengelola Berbagai Format Data

Pengurai data yang efektif harus mampu menangani berbagai input dan output data. Hal ini disebabkan fakta bahwa format data berubah dengan kecepatan yang sama dengan seluruh industri TI.

Sederhananya, Anda harus menjaga parser data Anda tetap mutakhir dan mampu menangani berbagai format. Pengurai data juga harus dapat menerima dan mengekspor data dalam penyandian multi-karakter.

Anda akan diizinkan untuk menggunakan data yang diurai pada macOS dan juga Windows dengan cara ini.

Membuat vs Membeli Alat Parsing Data

Seperti yang sudah jelas, keberhasilan proses penguraian data ditentukan oleh jenis pengurai yang digunakan.

Akibatnya, muncul pertanyaan apakah lebih baik membiarkan staf teknis membuat parser data atau hanya menggunakan solusi bisnis yang ada, seperti Bright Data.

Mengembangkan parser Anda sendiri lebih dapat disesuaikan tetapi membutuhkan lebih banyak waktu dan usaha, sedangkan membeli parser lebih cepat tetapi memberi Anda lebih sedikit pilihan. Jelas, situasinya lebih rumit dari itu.

Jadi, mari kita coba mencari tahu apakah Anda harus mengembangkan atau membeli pengurai data.

Membuat Pengolah Data

Dalam hal ini, bisnis Anda memiliki tim pengembangan internal yang mampu membuat parser data khusus.

Kelebihan:

Anda dapat memodifikasinya untuk memenuhi kebutuhan khusus Anda.
Anda memiliki kode pengurai data dan memiliki otoritas penuh atas pengembangannya.
Jika sering digunakan, ini mungkin lebih murah di masa mendatang daripada membeli produk siap pakai.

Kontra:

Tidak mungkin mengabaikan biaya pengembangan, manajemen program, dan hosting server.
Tim pengembang Anda harus mencurahkan banyak waktu untuk merancang, membangun, dan memeliharanya.
Masalah kinerja dapat muncul, terutama jika rencana pengeluaran untuk server yang efisien dibatasi.

Membangun alat parsing dari bawah ke atas selalu memiliki keuntungan, terutama jika harus memenuhi persyaratan yang sangat rumit atau spesifik.

Pada saat yang sama, ini membutuhkan banyak pekerjaan dan sumber daya. Akibatnya, Anda mungkin tidak dapat membiayainya atau tidak ingin tim Anda yang sangat terampil membuang waktu untuk mengembangkan alat semacam itu.

Pusat Data

Membeli Pengolah Data

Dalam situasi ini, Anda membeli solusi komersial yang menyediakan fungsi penguraian data yang Anda perlukan. Ini biasanya memerlukan pembelian lisensi perangkat lunak atau membayar sedikit biaya per panggilan API.

Pro

Tim pengembangan Anda tidak akan membuang waktu atau sumber daya untuk itu.
Tidak ada rahasia dan biayanya sudah jelas sejak awal.
Penyedia, bukan staf Anda, yang akan bertanggung jawab untuk memperbarui dan memelihara alat tersebut.

Kontra

Alat tersebut mungkin tidak memenuhi kebutuhan Anda di masa mendatang.
Anda tidak memiliki pengaruh atas alat tersebut.
Anda bisa berakhir dengan menginvestasikan lebih banyak uang daripada yang Anda inginkan.

Membeli aplikasi penguraian cepat dan sederhana. Anda siap untuk memulai penguraian data setelah beberapa klik. Pada saat yang sama, jika Anda memilih alat yang tidak cukup canggih, mungkin akan segera gagal dan gagal memenuhi kebutuhan masa depan Anda.

Seperti yang baru saja Anda ketahui, keputusan antara membangun dan membeli sangat dipengaruhi oleh tujuan dan kebutuhan Anda.

Jawaban yang paling cocok untuk pertanyaan ini adalah memiliki alat bisnis yang dapat membantu Anda membuat pengurai data yang disesuaikan. Untungnya, itu memang ada dan dikenal sebagai IDE Pengikis Web!

Web Scraper IDE adalah alat pengembang berfitur lengkap dengan alat dan pendekatan penguraian yang dibuat sebelumnya. Hal ini memungkinkan Anda mengurangi waktu pengembangan serta menskalakan dengan lebih efektif.

Ini juga termasuk fitur pemblokiran proxy Bright Data , memungkinkan Anda untuk mengikis Web secara pribadi.

Jika ini tampak terlalu rumit, ingatlah bahwa Bright Data menawarkan Data sebagai Layanan. Anda dapat secara khusus meminta Bright Data untuk membuat kumpulan data khusus yang sesuai dengan kebutuhan Anda.

Ini akan diberikan baik atas permintaan atau secara teratur. Bright Data pada dasarnya akan memberi Anda data internet yang Anda butuhkan saat Anda membutuhkannya sekaligus memastikan kecepatan, kualitas, dan pengiriman. Ini lebih menyederhanakan pemrosesan data!

Tautan langsung:

Apa itu Agregasi Data?
Pembersihan Data CRM
Pengikisan Web Wikipedia
Mengapa Menggunakan Migrasi Data?

Pikiran Akhir: Penguraian Data 2023

Penguraian data memungkinkan Anda mengonversi data mentah secara instan menjadi format yang lebih bermanfaat. Ini berarti menghemat tenaga dan waktu sekaligus meningkatkan kualitas data.

Akibatnya, analisis data akan menjadi lebih sederhana dan lebih efisien. Secara bersamaan, penguraian data menghadirkan beberapa kesulitan, termasuk karakter khusus dan kesalahan dalam file input.

Akibatnya, membuat pengurai Data yang efisien bukanlah tugas yang mudah. Inilah sebabnya mengapa Anda harus mempertimbangkan untuk berinvestasi dalam alat parsing data komersial, seperti IDE Scraper Web Bright Data.

Juga, perlu diingat bahwa Bright Data memiliki banyak koleksi database siap pakai.