Анализ данных 2023: определение, преимущества и проблемы!

Существуют различные важные способности, которыми должен обладать аналитик. Обычно определяются базовые знания, которыми должны обладать все аналитики, за которыми следуют специализации, отличающие аналитика.

Анализ данных — это один из таких навыков, который аналитики данных должны развивать.

Почему?

Неструктурированные данные должны быть преобразованы в организованные данные или новые данные, прежде чем их можно будет использовать. Анализатор данных часто выполняет синтаксический анализ данных для преобразования необработанных данных в типы, которые легче понять, использовать или сохранить.

Что такое парсинг данных?

Синтаксический анализ данных включает в себя преобразование данных из одного формата в другой формат . Когда нам нужно прочитать компьютерный код и создать машинный код, они часто используются в компиляторах.

Когда программисты создают код, который выполняется на оборудовании, это часто происходит. Механизмы SQL также включают синтаксические анализаторы. SQL-запрос анализируется механизмами SQL перед выполнением и получением результатов.

Обычно это происходит в случае веб-скрейпинга, когда данные были взяты с веб-страницы посредством веб-скрейпинга.

Сделать данные более удобными для чтения и более удобными для анализа после того, как вы извлечете их из Интернета, — это следующий шаг к тому, чтобы ваша команда могла правильно использовать результаты.

Преимущества парсинга данных

Синтаксический анализ данных имеет несколько преимуществ, применимых во многих секторах. Давайте рассмотрим пять основных причин, по которым вам следует использовать обработку данных.

1. Экономичный и менее затратный по времени

Вы можете сэкономить много времени и усилий, автоматизировав повторяющиеся операции с помощью анализа данных. Кроме того, преобразование данных в более удобочитаемые типы позволяет вашей команде быстрее воспринимать данные и легче выполнять свои обязанности.

2. Большая универсальность данных

Вы можете повторно использовать данные, которые были проанализированы и преобразованы в удобную для человека версию по целому ряду причин. Короче говоря, синтаксический анализ данных расширяет область ваших операций с данными.

3. Высококачественные данные

Обычно преобразование данных в более организованные формы требует очистки и стандартизации данных. Это означает, что синтаксический анализ данных повышает общее качество.

4. Упрощенная интеграция данных

Анализ данных требует, чтобы вы могли преобразовывать данные из разных источников в уникальный формат. Это позволяет включать различные источники данных в одно место назначения, которое может быть приложением, методом или процедурой.

5. Расширенный анализ данных

Работа с организованными данными упрощает изучение и анализ данных. Это также приводит к более глубокому и точному анализу.

Сложности анализа данных

Работа с данными может быть сложной, и анализ данных не является исключением. Объяснение этому состоит в том, что синтаксический анализатор данных должен преодолеть ряд проблем. Давайте рассмотрим три задачи, о которых следует помнить.

1. Управление несоответствиями и ошибками

Процесс разбора данных обычно получает в качестве входных данных необработанные, неорганизованные или частично структурированные данные. Как следствие, во входных данных могут присутствовать ошибки, погрешности и расхождения.

HTML-документы являются одним из наиболее частых источников таких проблем. Это связано с тем, что большинство современных браузеров достаточно умны, чтобы правильно отображать HTML-страницы, независимо от того, содержат ли они синтаксические ошибки.

В результате ваши входные HTML-страницы могут содержать незакрытые теги, недействительный HTML-контент W3C или просто специальные символы HTML. Для синтаксического анализа таких данных требуется интеллектуальный механизм синтаксического анализа, который может обрабатывать эти проблемы автоматически.

2. Управление огромными объемами данных

Парсинг данных требует усилий и системных ресурсов. В результате синтаксический анализ может вызвать проблемы с производительностью, особенно при работе с большими данными.

В результате вам может потребоваться объединить обрабатываемые данные, чтобы анализировать различные входные документы одновременно, а также сэкономить время.

С другой стороны, это может увеличить потребление ресурсов и привести к полной путанице. В результате синтаксический анализ больших объемов данных является сложной задачей, требующей использования передовых инструментов.

3. Управление различными форматами данных

Эффективный анализатор данных должен быть способен обрабатывать различные входные и выходные данные. Это связано с тем, что форматы данных меняются с той же скоростью, что и вся ИТ-индустрия.

Проще говоря, вы должны поддерживать свой анализатор данных в актуальном состоянии и поддерживать различные форматы. Парсер данных также должен иметь возможность получать и экспортировать данные в многосимвольных кодировках.

Таким образом, вам будет разрешено использовать проанализированные данные как в macOS, так и в Windows.

Создание и покупка инструмента для анализа данных

Как должно быть очевидно, эффективность процесса анализа данных определяется типом используемого анализатора.

В результате возникает вопрос, что предпочтительнее: позволить техническому персоналу создать анализатор данных или просто использовать существующее бизнес-средство, такое как Bright Data.

Разработка собственного синтаксического анализатора более настраиваема, но требует больше времени и усилий, в то время как его покупка выполняется быстрее, но дает меньше возможностей. Очевидно, что ситуация более сложная.

Итак, давайте попробуем разобраться, стоит ли вам разрабатывать или покупать парсер данных.

Создание процессора данных

В этом случае у вашего бизнеса есть внутренняя команда разработчиков, способная создать собственный парсер данных.

Плюсы:

• Вы можете изменить его в соответствии с вашими конкретными требованиями.
• Вы владеете кодом парсера данных и полностью отвечаете за его разработку.
• При частом использовании в будущем это может обойтись дешевле, чем покупка готового продукта.

Минусы:

• Невозможно не учитывать затраты на разработку, управление программой и размещение сервера.
• Вашей команде разработчиков придется посвятить значительное количество времени его проектированию, созданию и поддержке.
• Могут возникнуть проблемы с производительностью, особенно если план расходов на эффективный сервер ограничен.

Создание инструмента синтаксического анализа с нуля всегда имеет преимущества, особенно если он должен удовлетворять особо сложным или специфическим требованиям.

В то же время это требует значительного объема работы и ресурсов. В результате вы можете быть не в состоянии финансировать его или просто не хотите, чтобы ваша высококвалифицированная команда тратила время на разработку такого инструмента.

Покупка процессора данных

В этой ситуации вы покупаете коммерческое решение, которое предоставляет необходимые вам функции анализа данных. Обычно это влечет за собой покупку лицензии на программное обеспечение или небольшую плату за вызов API.

Плюсы

• Ваша команда разработчиков не будет тратить на это время и ресурсы.
• Секретов нет, и стоимость очевидна с самого начала.
• Поставщик, а не ваш персонал, будет отвечать за обновление и обслуживание инструмента.

Минусы

• Инструмент может не удовлетворить ваши будущие требования.
• Вы не имеете никакого влияния на инструмент.
• Вы можете вложить больше денег, чем планировали.

Купить приложение для синтаксического анализа можно быстро и просто. Вы готовы начать анализ данных после нескольких щелчков мышью. В то же время, если вы выберете инструмент, который недостаточно совершенен, он может скоро не соответствовать вашим будущим потребностям.

Как вы только что узнали, выбор между строительством и покупкой сильно зависит от ваших целей и потребностей.

Наиболее подходящим ответом на этот вопрос было бы наличие бизнес-инструмента, который может помочь вам в создании специализированного анализатора данных. К счастью, он существует и известен как Web Scraper IDE!

Web Scraper IDE — это полнофункциональный инструмент разработчика с готовыми инструментами и подходами для синтаксического анализа. Это позволяет сократить время разработки, а также повысить эффективность масштабирования.

Он также включает в себя функции разблокировки прокси-серверов Bright Data , позволяющие вам собирать данные в Интернете в частном порядке.

Если это кажется слишком сложным, имейте в виду, что Bright Data предлагает данные как услугу. Вы можете специально попросить Bright Data создать собственный набор данных, соответствующий вашим требованиям.

Это будет предоставляться либо по запросу, либо на регулярной основе. Bright Data, по сути, предоставит вам необходимые интернет-данные, когда вам это нужно, а также обеспечит скорость, качество и доставку. Это еще больше упрощает обработку данных!

Быстрые ссылки:

• Что такое агрегация данных?
• Очистка данных CRM
• Веб-парсинг Википедии
• Зачем использовать миграцию данных?

Заключительные мысли: анализ данных 2023

Синтаксический анализ данных позволяет мгновенно преобразовывать необработанные данные в более удобный формат. Это означает экономию труда и времени, а также повышение качества данных.

Как следствие, анализ данных будет проще и эффективнее. В то же время синтаксический анализ данных сопряжен с некоторыми трудностями, в том числе со специальными символами и ошибками во входных файлах.

В результате создание эффективного парсера данных — непростая задача. Вот почему вам следует рассмотреть возможность инвестирования в коммерческий инструмент для анализа данных, такой как IDE Bright Data Web Scraper.

Также имейте в виду, что у Bright Data есть большая коллекция готовых к использованию баз данных.