Veri Ayrıştırma 2023: Tanım, Faydalar ve Zorluklar!

Yayınlanan: 2023-03-27

Bir analistin sahip olması gereken çeşitli önemli yetenekler vardır. Tüm analistlerin sahip olması gereken temel bilgiler tipik olarak tanımlanır ve ardından bir analisti ayırt edecek uzmanlıklar gelir.

Veri Ayrıştırma, veri analistlerinin geliştirmeyi düşünmesi gereken bir beceridir.

Neden?

Yapılandırılmamış veriler, kullanılmadan önce organize verilere veya yeni verilere dönüştürülmelidir . Bir veri ayrıştırıcı, ham verileri anlaşılması, kullanılması veya saklanması daha kolay türlere dönüştürmek için genellikle veri ayrıştırma işlemi gerçekleştirir.

İçindekiler

Veri Ayrıştırma Nedir?

Veri ayrıştırma , verileri bir biçimden başka bir biçime dönüştürmeyi içerir. Bilgisayar kodunu okuyup makine kodu üretmemiz gerektiğinde derleyicilerde sıklıkla kullanılırlar.

Programcılar donanım üzerinde yürütülen bir kod oluşturduğunda, bu sıklıkla meydana gelir. SQL motorları ayrıca ayrıştırıcıları da içerir. Bir SQL sorgusu, yürütülmeden ve sonuç üretilmeden önce SQL motorları tarafından ayrıştırılır.

veri ayrıştırma

Bu genellikle web kazıma durumunda bir web sayfasından web kazıma yoluyla veri alındığında meydana gelir.

Verileri web'den çekip çıkardıktan sonra daha kolay okunabilir ve analiz için daha iyi hale getirmek, ekibinizin sonuçları doğru bir şekilde kullanabilmesini sağlamanın bir sonraki adımıdır.

Veri Ayrıştırmayı Kimler Kullanacak?

Veri analizi, veri yönetimi ve veri toplama, API'ler veya kitaplıklar aracılığıyla gerçekleştirilebilen veri ayrıştırmadan büyük ölçüde yararlanır.

Büyük veri kümelerini yönetilebilir parçalara bölmek , işlenmemiş kaynaklardan belirli verileri çıkarmak ve verileri tek bir biçimden diğerine dönüştürmek için bir veri ayrıştırıcı kullanılabilir.

Örneğin, düzgün programlanmış bir veri ayrıştırıcı, bir HTML web sitesinde bulunan verileri CSV gibi daha okunabilir ve anlaşılır bir biçime dönüştürebilir.

Veri ayrıştırma, ticaretten yüksek öğretime, Büyük Veriden e-ticarete kadar çeşitli sektörlerde düzenli olarak kullanılmaktadır. İyi tasarlanmış bir veri ayrıştırıcı, el işçiliğine ihtiyaç duymadan işlenmemiş bilgilerden önemli ayrıntıları mekanik olarak çıkarır.

Bilgi, fiyat karşılaştırmaları, pazar değerlendirmesi ve diğer amaçlar için kullanılabilir. Şimdi bir veri ayrıştırıcının çalışmasını inceleyelim.

Neden Veri Ayrıştırıcı Kullanmalısınız?

Veri ayrıştırıcı olarak bilinen bir program, verileri bir türden diğerine dönüştürür. Sonuç olarak, bir veri ayrıştırıcı, girdi genişlettikçe verileri alır ve ardından verileri yeni bir yapıda dışa aktarır.

Çeşitli programlama dillerinde oluşturulabilen veri ayrıştırıcılar, veri ayrıştırma prosedürünün temelidir.

Veri ayrıştırma için çok sayıda araç veya API'nin mevcudiyeti not edilmelidir. Bir veri ayrıştırıcının nasıl çalıştığını daha iyi anlamak için bir örneğe bakalım.

HTML işlemcisi daha sonra şunları yapacaktır:

Girdi olarak bir HTML dosyası alın.
Belgenin HTML kodunu inceleyin ve bir dizi olarak kaydedin.
ilgili verileri alın ve HTML veri dizesini ayrıştırın.

Gerekirse, ayrıştırma sırasında sizi ilgilendiren verileri genişletin, işleyin veya temizleyin. İşlenen verileri bir JSON, CSV veya YAML dosyasına veya bir SQL veya NoSQL veritabanına dönüştürün.

Bir veri ayrıştırıcının verileri ayrıştırma ve onu bir biçime dönüştürme yönteminin, ayrıştırıcıya nasıl talimat verildiğine veya tanımlandığına bağlı olduğunu hesaba katmak önemlidir. Bu, bir ayrıştırma API'sine veya yazılımına girdi değişkenleri olarak sağlanan kurallara bağlıdır.

Özel bir betik örneğinde, veri çözümleyicinin nasıl kodlandığı belirlenir. Her iki senaryoda da insan müdahalesine gerek yoktur ve veriler ayrıştırıcı tarafından otomatik olarak işlenir.

Veri ayrıştırmanın neden bu kadar önemli olduğuna bir göz atalım.

Veri Ayrıştırmanın Faydaları

Veri ayrıştırmanın birçok sektörde geçerli olan çeşitli avantajları vardır. Veri işlemeyi kullanmanız için en önemli beş nedene bir göz atalım.

1. Uygun Maliyetli ve Daha Az Zaman Alan

Veri ayrıştırma ile tekrar eden işleri otomatikleştirerek zamandan ve emekten büyük ölçüde tasarruf edebilirsiniz. Ayrıca verilerin daha okunaklı türlere dönüştürülmesi, ekibinizin verileri daha hızlı kavramasını ve görevlerini daha kolay gerçekleştirmesini sağlar.

2. Daha Fazla Veri Çok Yönlülüğü

Ayrıştırılmış ve insan dostu bir sürüme dönüştürülmüş verileri çeşitli nedenlerle yeniden kullanabilirsiniz. Özetle, veri ayrıştırma, veri operasyonlarınızın kapsamını genişletir.

3. Yüksek Kaliteli Veri

Genellikle, verileri daha düzenli biçimlere dönüştürmek, verilerin temizlenmesini ve standartlaştırılmasını gerektirir. Bu, veri ayrıştırmanın toplam kaliteyi iyileştirdiği anlamına gelir.

4. Basitleştirilmiş Veri Entegrasyonu

Veri ayrıştırma, farklı kaynaklardan gelen verileri benzersiz bir biçime dönüştürebilmenizi sağlar. Bu, çeşitli veri kaynaklarını bir uygulama, teknik veya prosedür olabilecek tek bir hedefte birleştirmenize olanak tanır.

5. Gelişmiş veri analizi

Organize verilerle çalışmak, verileri incelemek ve analiz etmek için basitleştirir. Bu aynı zamanda daha derinlemesine ve hassas analizlerle sonuçlanır.

Veri Ayrıştırma Zorlukları

Verilerle uğraşmak zor olabilir ve veri ayrıştırma da bir istisna değildir. Bunun açıklaması, bir veri ayrıştırıcının bir dizi zorluğun üstesinden gelmesi gerektiğidir. Akılda tutulması gereken üç zorluğa bakalım.

1. Tutarsızlıkları ve Hataları Yönetme

Bir veri ayrıştırma işlemi genellikle girdi olarak işlenmemiş, düzenlenmemiş veya yarı yapılandırılmış verileri alır. Sonuç olarak, girdi verilerinde hatalar, hatalar ve tutarsızlıklar olması muhtemeldir.

HTML belgeleri, bu tür sorunların en sık rastlanan kaynaklarından biridir. Bunun nedeni, çoğu çağdaş tarayıcının, sözdizimi hataları içerip içermediklerinden bağımsız olarak HTML sayfalarını düzgün bir şekilde işleyecek kadar akıllı olmalarıdır.

Sonuç olarak, giriş HTML sayfalarınız kapatılmamış etiketler, W3C-geçersiz HTML içeriği veya yalnızca özel HTML karakterleri içerebilir. Bu tür verileri ayrıştırın, bu sorunları otomatik olarak halledebilen akıllı bir ayrıştırma motoru gerektirir.

2. Büyük miktarda Veriyi yönetme

Veri ayrıştırma çaba ve sistem kaynaklarını tüketir. Sonuç olarak ayrıştırma, özellikle Büyük Veri ile uğraşırken performans sorunlarına neden olabilir.

Sonuç olarak, çeşitli girdi kağıtlarını aynı anda ayrıştırmak ve zamandan tasarruf etmek için işlenen verilerinizi birleştirmeniz gerekebilir.

Öte yandan, bu durum kaynak tüketimini ve toplam kafa karışıklığını artırabilir. Sonuç olarak, büyük miktarda veriyi ayrıştırmak, gelişmiş araçların kullanılmasını gerektiren zor bir iştir.

3. Çeşitli Veri Biçimlerini Yönetme

Etkili bir veri ayrıştırıcı, çeşitli girdi ve çıktı verilerini işleyebilmelidir. Bunun nedeni, veri formatlarının tüm BT endüstrisi ile aynı oranda değişmesidir.

Basit bir ifadeyle, veri ayrıştırıcınızı güncel tutmalı ve çeşitli biçimleri işleyebilecek durumda olmalısınız. Bir veri ayrıştırıcı ayrıca çok karakterli kodlamalarda veri alıp dışa aktarabilmelidir.

Bu şekilde Windows'un yanı sıra macOS'ta ayrıştırılmış verileri kullanmanıza izin verilecektir.

Veri Ayrıştırma Aracı Oluşturma ve Satın Alma Karşılaştırması

Açık olması gerektiği gibi, bir veri ayrıştırma işleminin etkinliği, kullanılan ayrıştırıcı türüne göre belirlenir.

Sonuç olarak, teknik personelin bir veri ayrıştırıcı oluşturmasına izin vermenin mi yoksa sadece Bright Data gibi mevcut bir iş çözümünü kullanmasının mı tercih edileceği sorusu ortaya çıkıyor.

Kendi ayrıştırıcınızı geliştirmek daha özelleştirilebilir ancak daha fazla zaman ve çaba gerektirirken, bir tane satın almak daha hızlıdır ancak size daha az seçenek sunar. Açıkçası, durum bundan daha karmaşık.

Öyleyse, bir veri ayrıştırıcı geliştirmeniz mi yoksa satın almanız mı gerektiğini anlamaya çalışalım.

Veri İşlemcisi Oluşturma

Bu durumda, işletmenizin özel bir veri ayrıştırıcı oluşturabilen dahili bir geliştirme ekibi vardır.

Artıları:

Özel gereksinimlerinizi karşılamak için değiştirebilirsiniz.
Veri ayrıştırıcı koduna sahipsiniz ve geliştirilmesi üzerinde tam yetkiye sahipsiniz.
Sık kullanılırsa gelecekte hazır bir ürün satın almaktan daha ucuza gelebilir.

Eksileri:

Geliştirme, program yönetimi ve sunucu barındırma maliyetlerini gözden kaçırmak imkansızdır.
Geliştirici ekibinizin onu tasarlamak, inşa etmek ve sürdürmek için önemli miktarda zaman ayırması gerekecektir.
Özellikle verimli bir sunucu için harcama planı kısıtlıysa, performans sorunları ortaya çıkabilir.

Sıfırdan bir ayrıştırma aracı oluşturmanın her zaman avantajları vardır, özellikle de özellikle karmaşık veya özel gereksinimleri karşılaması gerekiyorsa.

Aynı zamanda, bu önemli miktarda çalışma ve kaynak gerektirir. Sonuç olarak, onu finanse edemeyebilirsiniz veya çok yetenekli ekibinizin böyle bir araç geliştirmek için zaman kaybetmesini istemeyebilirsiniz.

Veri merkezi

Veri İşleyici Satın Alma

Bu durumda, ihtiyaç duyduğunuz veri ayrıştırma işlevlerini sağlayan ticari bir çözüm satın alırsınız. Bu genellikle bir yazılım lisansı satın almayı veya API çağrısı başına küçük bir ücret ödemeyi gerektirir.

Artıları

Geliştirme ekibiniz bunun üzerinde zaman veya kaynak israf etmeyecektir.
Hiçbir sır yoktur ve maliyeti baştan bellidir.
Aracın güncellenmesinden ve bakımından personeliniz değil sağlayıcı sorumlu olacaktır.

Eksileri

Araç, gelecekteki gereksinimlerinizi karşılamayabilir.
Araç üzerinde hiçbir etkiniz yok.
Sonunda planladığınızdan daha fazla para yatırmak zorunda kalabilirsiniz.

Bir ayrıştırma uygulaması satın almak hızlı ve basittir. Birkaç tıklamanın ardından verileri ayrıştırmaya başlayacaksınız. Aynı zamanda, yeterince gelişmiş olmayan bir aracı seçerseniz, yakında yetersiz kalabilir ve gelecekteki ihtiyaçlarınızı karşılayamayabilir.

Az önce öğrendiğiniz gibi, inşa etme ve satın alma arasındaki karar, hedefleriniz ve ihtiyaçlarınız tarafından büyük ölçüde etkilenir.

Bu sorunun en uygun yanıtı, özelleştirilmiş bir veri ayrıştırıcı oluşturmanıza yardımcı olabilecek bir iş aracına sahip olmaktır. Neyse ki var ve Web Kazıyıcı IDE olarak biliniyor!

Web Kazıyıcı IDE, önceden oluşturulmuş ayrıştırma araçları ve yaklaşımları içeren tam özellikli bir geliştirici aracıdır. Bu, geliştirme süresini kısaltmanıza ve daha etkili bir şekilde ölçeklendirmenize olanak tanır.

Ayrıca , Bright Data'nın proxy blokaj kaldırma özelliklerini içerir ve Web'i özel olarak silmenize olanak tanır.

Bu çok karmaşık görünüyorsa, Bright Data'nın Verileri bir Hizmet olarak sunduğunu unutmayın. Bright Data'dan gereksinimlerinize uygun özel bir veri kümesi oluşturmasını özellikle isteyebilirsiniz.

Bu, talep üzerine veya düzenli olarak sağlanacaktır. Bright Data, temel olarak, hız, kalite ve teslimat sağlarken ihtiyacınız olan internet verilerini ihtiyacınız olduğunda size sağlayacaktır. Bu, veri işlemeyi daha da basitleştirir!

Hızlı Linkler:

Veri Toplama Nedir?
CRM Veri Temizleme
Wikipedia Web Kazıma
Veri Geçişini Neden Kullanmalı?

Son Düşünceler: Veri Ayrıştırma 2023

Veri ayrıştırma, ham verileri anında daha kullanışlı bir biçime dönüştürmenizi sağlar. Bu, veri kalitesini artırırken hem işçilikten hem de zamandan tasarruf etmek anlamına gelir.

Sonuç olarak, veri analizi daha basit ve daha verimli olacaktır. Eşzamanlı olarak, veri ayrıştırma, giriş dosyalarındaki özel karakterler ve hatalar dahil olmak üzere bazı zorluklar sunar.

Sonuç olarak, verimli bir Veri ayrıştırıcı oluşturmak basit bir iş değildir. Bu nedenle, Bright Data'nın Web Scraper IDE'si gibi ticari bir veri ayrıştırma aracına yatırım yapmayı düşünmelisiniz.

Ayrıca, Bright Data'nın geniş bir kullanıma hazır veritabanları koleksiyonuna sahip olduğunu unutmayın.