การแยกวิเคราะห์ข้อมูล 2023: คำจำกัดความ ประโยชน์ และความท้าทาย!

มีความสามารถที่สำคัญหลายอย่างที่นักวิเคราะห์จำเป็นต้องมี ความรู้พื้นฐานที่นักวิเคราะห์ทุกคนควรมีนั้นถูกกำหนดโดยทั่วไป ตามด้วยความเชี่ยวชาญพิเศษที่จะแยกแยะนักวิเคราะห์

การแยกวิเคราะห์ข้อมูลเป็นทักษะหนึ่งที่นักวิเคราะห์ข้อมูลควรพิจารณาพัฒนา

ทำไม

ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง จะต้อง ถูกแปลงเป็นข้อมูลที่มีการจัดระเบียบหรือข้อมูลใหม่ ก่อนที่จะนำไปใช้ได้ ตัวแยกวิเคราะห์ข้อมูลมักจะทำการแยกวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อแปลงข้อมูลดิบเป็นประเภทที่ง่ายต่อการเข้าใจ ใช้ หรือเก็บรักษา

การแยกวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร?

การแยกวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวข้องกับ การแปลงข้อมูลจากรูปแบบหนึ่งไปยังอีกรูปแบบหนึ่ง เมื่อเราต้องการอ่านรหัสคอมพิวเตอร์และสร้างรหัสเครื่อง มักจะใช้ในคอมไพเลอร์

เมื่อโปรแกรมเมอร์สร้างโค้ดที่ทำงานบนฮาร์ดแวร์ สิ่งนี้มักเกิดขึ้น เอ็นจิ้น SQL ยังรวมถึงตัวแยกวิเคราะห์ แบบสอบถาม SQL ถูกแยกวิเคราะห์โดยเอ็นจิ้น SQL ก่อนดำเนินการและสร้างผลลัพธ์

ซึ่งมักเกิดขึ้นในกรณีของการขูดเว็บเมื่อข้อมูลถูกนำออกจากหน้าเว็บผ่านการขูดเว็บ

การทำให้ข้อมูลอ่านง่ายขึ้นและดีขึ้นสำหรับการวิเคราะห์หลังจากที่คุณคัดมาจากเว็บคือขั้นตอนต่อไปเพื่อให้แน่ใจว่าทีมของคุณสามารถใช้ผลลัพธ์ได้อย่างเหมาะสม

ประโยชน์ของการแยกวิเคราะห์ข้อมูล

การแยกวิเคราะห์ข้อมูลมีข้อดีหลายอย่างที่สามารถใช้ได้กับหลายภาคส่วน มาดูเหตุผลห้าอันดับแรกว่าทำไมคุณจึงควรใช้การประมวลผลข้อมูล

1. ประหยัดค่าใช้จ่ายและใช้เวลาน้อยลง

คุณสามารถประหยัดเวลาและความพยายามได้อย่างมากโดยการทำงานซ้ำๆ โดยอัตโนมัติด้วยการวิเคราะห์ข้อมูล นอกจากนี้ การแปลงข้อมูลเป็นประเภทที่อ่านได้ง่ายขึ้นช่วยให้ทีมของคุณสามารถเข้าใจข้อมูลได้เร็วขึ้นและทำงานได้ง่ายขึ้น

2. ความคล่องตัวของข้อมูลที่มากขึ้น

คุณอาจนำข้อมูลที่แยกวิเคราะห์และแปลงเป็นเวอร์ชันที่เป็นมิตรต่อมนุษย์กลับมาใช้ใหม่ได้ด้วยเหตุผลหลายประการ โดยสรุป การแยกวิเคราะห์ข้อมูลจะขยายขอบเขตของการดำเนินการข้อมูลของคุณ

3. ข้อมูลคุณภาพสูง

โดยปกติแล้ว การแปลงข้อมูลเป็นรูปแบบที่มีการจัดระเบียบมากขึ้นจำเป็นต้องทำความสะอาดข้อมูลและกำหนดมาตรฐาน นี่หมายความว่าการแยกวิเคราะห์ข้อมูลช่วยเพิ่มคุณภาพโดยรวม

4. การรวมข้อมูลแบบง่าย

การแยกวิเคราะห์ข้อมูลกระตุ้นให้คุณแปลงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ให้เป็นรูปแบบเฉพาะได้ การดำเนินการนี้ทำให้คุณสามารถรวมแหล่งข้อมูลต่างๆ ไว้ในปลายทางเดียว ซึ่งอาจเป็นแอปพลิเคชัน เทคนิค หรือขั้นตอนก็ได้

5. การวิเคราะห์ข้อมูลที่ปรับปรุงแล้ว

การทำงานกับข้อมูลที่จัดระบบทำให้การศึกษาและวิเคราะห์ข้อมูลง่ายขึ้น นอกจากนี้ยังส่งผลให้มีการวิเคราะห์เชิงลึกและแม่นยำยิ่งขึ้น

การสร้างและการซื้อเครื่องมือแยกวิเคราะห์ข้อมูล

ดังที่ควรจะชัดเจน ประสิทธิภาพของกระบวนการแยกวิเคราะห์ข้อมูลจะพิจารณาจากประเภทของตัวแยกวิเคราะห์ที่ใช้

เป็นผลให้เกิดคำถามว่าควรให้เจ้าหน้าที่ด้านเทคนิคสร้างตัวแยกวิเคราะห์ข้อมูลหรือเพียงใช้วิธีแก้ไขทางธุรกิจที่มีอยู่ เช่น Bright Data จึงเกิดขึ้น

การพัฒนาโปรแกรมแยกวิเคราะห์ของคุณเองนั้นสามารถปรับแต่งได้มากกว่าแต่ต้องใช้เวลาและความพยายามมากกว่า ในขณะที่การซื้อโปรแกรมแยกวิเคราะห์จะเร็วกว่าแต่ให้ตัวเลือกน้อยกว่า เห็นได้ชัดว่าสถานการณ์ซับซ้อนกว่านั้น

ดังนั้น ลองคิดดูว่าคุณควรพัฒนาหรือซื้อตัวแยกวิเคราะห์ข้อมูลหรือไม่

การสร้างตัวประมวลผลข้อมูล

ในกรณีนี้ ธุรกิจของคุณมีทีมพัฒนาภายในที่สามารถสร้างตัวแยกวิเคราะห์ข้อมูลแบบกำหนดเองได้

ข้อดี:

• คุณสามารถแก้ไขให้ตรงตามความต้องการเฉพาะของคุณได้
• คุณมีรหัสตัวแยกวิเคราะห์ข้อมูลและมีอำนาจเต็มที่ในการพัฒนา
• หากใช้บ่อยในอนาคต ราคาอาจถูกกว่าการซื้อผลิตภัณฑ์ที่สร้างไว้ล่วงหน้า

จุดด้อย:

• เป็นไปไม่ได้ที่จะมองข้ามต้นทุนการพัฒนา การจัดการโปรแกรม และการโฮสต์เซิร์ฟเวอร์
• ทีมนักพัฒนาของคุณจะต้องทุ่มเทเวลาจำนวนมากในการออกแบบ สร้าง และบำรุงรักษา
• ปัญหาด้านประสิทธิภาพอาจเกิดขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากแผนการใช้จ่ายสำหรับเซิร์ฟเวอร์ที่มีประสิทธิภาพถูกจำกัด

การสร้างเครื่องมือแยกวิเคราะห์จากศูนย์มีข้อดีเสมอ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากต้องตอบสนองความต้องการที่ซับซ้อนหรือเฉพาะเจาะจง

ในขณะเดียวกันก็ต้องใช้งานและทรัพยากรจำนวนมาก เป็นผลให้คุณอาจไม่สามารถจัดหาเงินทุนหรือไม่ต้องการให้ทีมงานที่มีทักษะสูงของคุณเสียเวลาในการพัฒนาเครื่องมือดังกล่าว

การซื้อตัวประมวลผลข้อมูล

ในสถานการณ์นี้ คุณซื้อโซลูชันเชิงพาณิชย์ที่มีฟังก์ชันการแยกวิเคราะห์ข้อมูลที่คุณต้องการ โดยปกติจะต้องซื้อใบอนุญาตซอฟต์แวร์หรือจ่ายค่าใช้จ่ายเล็กน้อยต่อการเรียกใช้ API

ข้อดี

• ทีมพัฒนาของคุณจะไม่เสียเวลาหรือทรัพยากรไปกับมัน
• ไม่มีความลับและค่าใช้จ่ายชัดเจนตั้งแต่เริ่มต้น
• ผู้ให้บริการไม่ใช่พนักงานของคุณจะรับผิดชอบในการอัปเดตและบำรุงรักษาเครื่องมือ

ข้อเสีย

• เครื่องมือนี้อาจไม่ตอบสนองความต้องการในอนาคตของคุณ
• คุณไม่มีอิทธิพลเหนือเครื่องมือ
• คุณสามารถลงเอยด้วยการลงทุนเงินมากกว่าที่คุณตั้งใจไว้

การซื้อแอปพลิเคชันแยกวิเคราะห์ทำได้รวดเร็วและง่ายดาย คุณพร้อมที่จะเริ่มแยกวิเคราะห์ข้อมูลหลังจากคลิกไม่กี่ครั้ง ในช่วงเวลาเดียวกัน หากคุณเลือกใช้เครื่องมือที่ไม่ก้าวหน้าเพียงพอ เครื่องมือนั้นอาจขาดตลาดและไม่ตอบสนองความต้องการในอนาคตของคุณ

อย่างที่คุณเพิ่งค้นพบ การตัดสินใจระหว่างการสร้างและการซื้อนั้นได้รับอิทธิพลอย่างมากจากวัตถุประสงค์และความต้องการของคุณ

คำตอบที่เหมาะสมที่สุดสำหรับคำถามนี้คือการมีเครื่องมือทางธุรกิจที่สามารถช่วยคุณในการสร้างตัวแยกวิเคราะห์ข้อมูลแบบกำหนดเอง โชคดีที่มันมีอยู่จริงและรู้จักกันในชื่อ Web Scraper IDE!

Web Scraper IDE เป็นเครื่องมือสำหรับนักพัฒนาที่มีคุณสมบัติครบถ้วนพร้อมเครื่องมือและแนวทางการแยกวิเคราะห์ที่สร้างไว้ล่วงหน้า ซึ่งช่วยให้คุณลดเวลาในการพัฒนาและปรับขนาดได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

นอกจากนี้ยังมี คุณสมบัติการเลิกบล็อกพร็อกซีของ Bright Data ซึ่งช่วยให้คุณสามารถขูดเว็บแบบส่วนตัวได้

หากสิ่งนี้ดูซับซ้อนเกินไป โปรดจำไว้ว่า Bright Data ให้บริการข้อมูลในรูปแบบหนึ่ง คุณสามารถขอให้ Bright Data สร้างชุดข้อมูลแบบกำหนดเองที่เหมาะกับความต้องการของคุณได้

สิ่งนี้จะจัดให้เมื่อมีการร้องขอหรือเป็นประจำ Bright Data จะทำให้คุณได้รับข้อมูลอินเทอร์เน็ตที่คุณต้องการเมื่อคุณต้องการ ในขณะเดียวกันก็รับประกันความเร็ว คุณภาพ และการส่งมอบ ทำให้การประมวลผลข้อมูลง่ายขึ้นไปอีก!

ลิงค์ด่วน:

• การรวมข้อมูลคืออะไร?
• การล้างข้อมูล CRM
• การขูดเว็บวิกิพีเดีย
• เหตุใดจึงต้องใช้การย้ายข้อมูล

ความคิดสุดท้าย: การแยกวิเคราะห์ข้อมูล 2023

การแยกวิเคราะห์ข้อมูลทำให้คุณสามารถแปลงข้อมูลดิบเป็นรูปแบบที่ใช้งานได้มากขึ้นในทันที ซึ่งหมายถึงการประหยัดทั้งแรงงานและเวลาในขณะเดียวกันก็ปรับปรุงคุณภาพของข้อมูลด้วย

ผลที่ตามมาคือ การวิเคราะห์ข้อมูลจะง่ายขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ในขณะเดียวกัน การแยกวิเคราะห์ข้อมูลก็ทำให้เกิดปัญหาบางอย่าง รวมถึงอักขระพิเศษและข้อผิดพลาดในไฟล์อินพุต

ด้วยเหตุนี้ การสร้างตัวแยกวิเคราะห์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพจึงไม่ใช่เรื่องง่าย นี่คือเหตุผลที่คุณควรพิจารณาลงทุนในเครื่องมือแยกวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพาณิชย์ เช่น Web Scraper IDE ของ Bright Data

นอกจากนี้ โปรดทราบว่า Bright Data มีชุดฐานข้อมูลที่พร้อมใช้งานจำนวนมาก