데이터 구문 분석 2023: 정의, 이점 및 과제!

분석가가 갖추어야 할 중요한 능력은 다양합니다. 모든 분석가가 갖추어야 할 기본 지식은 일반적으로 정의되어 있으며 그 뒤에는 분석가를 구별할 수 있는 전문성이 있습니다.

데이터 구문 분석은 데이터 분석가가 개발을 고려해야 하는 기술 중 하나입니다.

왜?

구조화되지 않은 데이터는 사용되기 전에 조직화된 데이터 또는 새로운 데이터로 변환 되어야 합니다. 데이터 파서는 종종 데이터 파싱을 수행하여 원시 데이터를 이해, 사용 또는 유지하기 쉬운 유형으로 변환합니다.

데이터 구문 분석이란 무엇입니까?

데이터 구문 분석에는 데이터를 한 형식에서 다른 형식으로 변환하는 작업 이 포함됩니다. 컴퓨터 코드를 읽고 기계 코드를 생성해야 할 때 컴파일러에서 자주 사용됩니다.

프로그래머가 하드웨어에서 실행되는 코드를 만들 때 이런 일이 자주 발생합니다. SQL 엔진에는 구문 분석기도 포함됩니다. SQL 쿼리는 실행되어 결과를 생성하기 전에 SQL 엔진에 의해 구문 분석됩니다.

이것은 일반적으로 웹 스크래핑을 통해 웹 페이지에서 데이터를 가져온 경우 웹 스크래핑의 경우에 발생합니다.

웹에서 데이터를 스크랩한 후 데이터를 더 쉽게 읽고 분석할 수 있도록 만드는 것이 팀이 결과를 적절하게 활용할 수 있도록 하는 다음 단계입니다.

데이터 구문 분석의 이점

데이터 구문 분석에는 많은 부문에 적용할 수 있는 몇 가지 이점이 있습니다. 데이터 처리를 사용해야 하는 상위 5가지 이유를 살펴보겠습니다.

1. 비용 효율적이고 시간 소모가 적습니다.

데이터 구문 분석을 통해 반복적인 집안일을 자동화하여 많은 시간과 노력을 절약할 수 있습니다. 또한 데이터를 더 읽기 쉬운 유형으로 변환하면 팀이 데이터를 더 빨리 파악하고 업무를 더 쉽게 수행할 수 있습니다.

2. 데이터 다용성 향상

다양한 이유로 구문 분석되고 사람에게 친숙한 버전으로 변환된 데이터를 재사용할 수 있습니다. 간단히 말해서 데이터 구문 분석은 데이터 작업의 범위를 넓힙니다.

3. 고품질 데이터

일반적으로 데이터를 보다 조직화된 형식으로 변환하려면 데이터 정리 및 표준화가 필요합니다. 이는 데이터 구문 분석이 전체 품질을 향상시킨다는 것을 의미합니다.

4. 데이터 통합 ​​단순화

데이터 구문 분석을 통해 다양한 소스의 데이터를 고유한 형식으로 변환할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 데이터 소스를 애플리케이션, 기술 또는 절차가 될 수 있는 단일 대상으로 통합할 수 있습니다.

5. 향상된 데이터 분석

정리된 데이터로 작업하면 데이터를 단순화하여 연구하고 분석할 수 있습니다. 이를 통해 보다 심층적이고 정확한 분석이 가능합니다.

데이터 구문 분석 도구 생성 및 구매

분명히 알 수 있듯이 데이터 구문 분석 프로세스의 효율성은 사용된 구문 분석기의 유형에 따라 결정됩니다.

결과적으로 기술 직원이 데이터 파서를 만들도록 하는 것이 바람직한지 또는 단순히 Bright Data와 같은 기존 비즈니스 구제책을 사용하는 것이 바람직한지에 대한 질문이 발생합니다.

자신만의 파서를 개발하는 것은 더 많은 사용자 정의가 가능하지만 더 많은 시간과 노력이 필요한 반면 파서를 구입하는 것은 더 빠르지만 더 적은 옵션을 제공합니다. 분명히 상황은 그보다 더 복잡합니다.

따라서 데이터 파서를 개발해야 하는지 구매해야 하는지 알아내도록 합시다.

데이터 프로세서 만들기

이 경우 귀하의 비즈니스에는 사용자 지정 데이터 파서를 생성할 수 있는 내부 개발 팀이 있습니다.

장점:

• 특정 요구 사항에 맞게 수정할 수 있습니다.
• 귀하는 데이터 파서 코드를 소유하고 있으며 개발에 대한 완전한 권한이 있습니다.
• 자주 사용한다면 미리 제작된 제품을 구매하는 것보다 미래에 더 저렴할 수 있습니다.

단점:

• 개발, 프로그램 관리 및 서버 호스팅 비용을 간과할 수 없습니다.
• 개발자 팀은 설계, 구축 및 유지 관리에 상당한 시간을 할애해야 합니다.
• 특히 효율적인 서버에 대한 지출 계획이 제한된 경우 성능 문제가 발생할 수 있습니다.

특히 복잡하거나 특정 요구 사항을 충족해야 하는 경우 처음부터 구문 분석 도구를 구축하는 것은 항상 이점이 있습니다.

동시에 상당한 양의 작업과 리소스가 필요합니다. 결과적으로 자금을 조달할 수 없거나 고도로 숙련된 팀이 그러한 도구를 개발하는 데 시간을 낭비하는 것을 원하지 않을 수 있습니다.

데이터 프로세서 구매

이 경우 필요한 데이터 구문 분석 기능을 제공하는 상용 솔루션을 구입합니다. 이는 일반적으로 소프트웨어 라이센스를 구매하거나 API 호출당 소액의 요금을 지불하는 것을 수반합니다.

장점

• 귀하의 개발 팀은 그것에 시간이나 자원을 낭비하지 않을 것입니다.
• 비밀이 없으며 비용은 처음부터 명백합니다.
• 직원이 아닌 공급자가 도구 업데이트 및 유지 관리를 담당합니다.

단점

• 이 도구는 향후 요구 사항을 충족하지 못할 수 있습니다.
• 도구에 영향을 미치지 않습니다.
• 결국 의도한 것보다 더 많은 돈을 투자하게 될 수 있습니다.

구문 분석 응용 프로그램을 구입하는 것은 빠르고 간단합니다. 몇 번의 클릭으로 데이터 구문 분석을 시작하도록 설정되었습니다. 동시에 충분히 발전되지 않은 도구를 선택하면 곧 부족해지고 미래의 요구 사항을 충족하지 못할 수 있습니다.

방금 알아낸 것처럼 구축과 구매 사이의 결정은 목표와 필요에 따라 크게 영향을 받습니다.

이 질문에 대한 가장 적합한 대답은 맞춤형 데이터 파서를 만드는 데 도움이 되는 비즈니스 도구를 갖추는 것입니다. 다행스럽게도 존재하며 Web Scraper IDE로 알려져 있습니다!

Web Scraper IDE는 사전 구축된 구문 분석 도구 및 접근 방식을 갖춘 완전한 기능을 갖춘 개발자 도구입니다. 이를 통해 개발 시간을 단축하고 보다 효과적으로 확장할 수 있습니다.

또한 Bright Data의 프록시 차단 해제 기능이 포함되어 있어 비공개로 웹을 스크랩할 수 있습니다.

이것이 너무 복잡해 보인다면 Bright Data가 Data as a Service를 제공한다는 점을 명심하십시오. 요구 사항에 맞는 사용자 정의 데이터 세트를 생성하도록 Bright Data에 구체적으로 요청할 수 있습니다.

이는 요청 시 또는 정기적으로 제공될 예정입니다. Bright Data는 본질적으로 속도, 품질 및 전달을 보장하면서 필요할 때 필요한 인터넷 데이터를 제공합니다. 이것은 데이터 처리를 더욱 단순화합니다!

빠른 링크:

• 데이터 집계란 무엇입니까?
• CRM 데이터 정리
• Wikipedia 웹 스크래핑
• 데이터 마이그레이션을 사용하는 이유는 무엇입니까?

최종 생각: 데이터 구문 분석 2023

데이터 구문 분석을 통해 원시 데이터를 보다 유용한 형식으로 즉시 변환할 수 있습니다. 이것은 노동력과 시간을 모두 절약하는 동시에 데이터 품질을 향상시키는 것을 의미합니다.

결과적으로 데이터 분석은 더 간단하고 효율적이 될 것입니다. 동시에 데이터 구문 분석은 입력 파일의 특수 문자 및 실수를 포함하여 몇 가지 어려움을 나타냅니다.

결과적으로 효율적인 데이터 파서를 만드는 것은 간단한 작업이 아닙니다. 이것이 바로 Bright Data의 Web Scraper IDE와 같은 상용 데이터 구문 분석 도구에 대한 투자를 고려해야 하는 이유입니다.

또한 Bright Data에는 바로 사용할 수 있는 대규모 데이터베이스 모음이 있다는 점을 명심하십시오.