Pengikisan data, juga dikenal sebagai pengikisan web atau pengumpulan data, adalah proses mengekstraksi informasi dari situs web dan halaman web untuk mengumpulkan data berharga untuk berbagai tujuan. Ini melibatkan penggunaan alat dan skrip otomatis untuk menavigasi situs web dan mengambil data tertentu, seperti teks, gambar, tautan, dan lainnya, dalam format terstruktur. Pengikisan data telah menjadi teknik penting bagi bisnis, peneliti, analis, dan pengembang untuk mengumpulkan wawasan, memantau pesaing, dan mendorong inovasi.
Sejarah asal usul Data scraping dan penyebutan pertama kali.
Asal usul pengikisan data dapat ditelusuri kembali ke masa-masa awal internet ketika konten web mulai tersedia untuk umum. Pada pertengahan tahun 1990an, dunia usaha dan peneliti mencari metode yang efisien untuk mengumpulkan data dari situs web. Penyebutan data scraping pertama kali ditemukan dalam makalah akademis yang membahas teknik mengotomatiskan ekstraksi data dari dokumen HTML.
Informasi terperinci tentang Pengikisan data. Memperluas topik Pengikisan data.
Pengikisan data melibatkan serangkaian langkah untuk mengambil dan mengatur data dari situs web. Prosesnya biasanya dimulai dengan mengidentifikasi situs web target dan data spesifik yang akan diambil. Kemudian, alat atau skrip web scraping dikembangkan untuk berinteraksi dengan struktur HTML situs web, menavigasi halaman, dan mengekstrak data yang diperlukan. Data yang diekstraksi sering kali disimpan dalam format terstruktur, seperti CSV, JSON, atau database, untuk analisis dan penggunaan lebih lanjut.
Pengikisan web dapat dilakukan menggunakan berbagai bahasa pemrograman seperti Python, JavaScript, dan perpustakaan seperti BeautifulSoup, Scrapy, dan Selenium. Namun, penting untuk memperhatikan pertimbangan hukum dan etika saat mengambil data dari situs web, karena beberapa situs mungkin melarang atau membatasi aktivitas tersebut melalui persyaratan layanan atau file robots.txt.
Struktur internal Pengikisan data. Cara kerja pengikisan data.
Struktur internal pengikisan data terdiri dari dua komponen utama: perayap web dan ekstraktor data. Perayap web bertanggung jawab untuk menavigasi situs web, mengikuti tautan, dan mengidentifikasi data yang relevan. Dimulai dengan mengirimkan permintaan HTTP ke situs web target dan menerima respons yang berisi konten HTML.
Setelah konten HTML diperoleh, ekstraktor data mulai bekerja. Ini mem-parsing kode HTML, menemukan data yang diinginkan menggunakan berbagai teknik seperti pemilih CSS atau XPath, lalu mengekstrak dan menyimpan informasi. Proses ekstraksi data dapat disesuaikan untuk mengambil elemen tertentu, seperti harga produk, ulasan, atau informasi kontak.
Analisis fitur utama Pengikisan data.
Pengikisan data menawarkan beberapa fitur utama yang menjadikannya alat yang ampuh dan serbaguna untuk akuisisi data:
-
Pengumpulan Data Otomatis: Pengikisan data memungkinkan pengumpulan data secara otomatis dan berkelanjutan dari berbagai sumber, menghemat waktu dan tenaga untuk entri data manual.
-
Akuisisi Data Skala Besar: Dengan web scraping, sejumlah besar data dapat diekstraksi dari berbagai situs web, memberikan gambaran komprehensif tentang domain atau pasar tertentu.
-
Pemantauan Waktu Nyata: Web scraping memungkinkan bisnis memantau perubahan dan pembaruan situs web secara real-time, memungkinkan respons cepat terhadap tren pasar dan tindakan pesaing.
-
Keanekaragaman Data: Pengikisan data dapat mengekstraksi berbagai jenis data, termasuk teks, gambar, video, dan lainnya, menawarkan perspektif holistik terhadap informasi yang tersedia online.
-
Intelijen Bisnis: Pengikisan data membantu menghasilkan wawasan berharga untuk analisis pasar, riset pesaing, perolehan prospek, analisis sentimen, dan banyak lagi.
Jenis Pengikisan Data
Pengikisan data dapat dikategorikan ke dalam jenis yang berbeda berdasarkan sifat situs web target dan proses ekstraksi data. Tabel berikut menguraikan tipe utama pengikisan data:
| Jenis | Keterangan |
|---|---|
| Pengikisan Web Statis | Mengekstrak data dari situs web statis dengan konten HTML tetap. Ideal untuk situs web yang tidak sering melakukan pembaruan. |
| Pengikisan Web Dinamis | Berurusan dengan situs web yang menggunakan JavaScript atau AJAX untuk memuat data secara dinamis. Membutuhkan teknik yang canggih. |
| Pengikisan Media Sosial | Berfokus pada penggalian data dari berbagai platform media sosial, seperti Twitter, Facebook, dan Instagram. |
| Pengikisan E-niaga | Mengumpulkan detail produk, harga, dan ulasan dari toko online. Membantu dalam analisis dan penetapan harga pesaing. |
| Pengikisan Gambar dan Video | Mengekstrak gambar dan video dari situs web, berguna untuk analisis media dan agregasi konten. |
Pengikisan data dapat diterapkan di berbagai industri dan kasus penggunaan:
Aplikasi Pengikisan Data:
-
Riset Pasar: Pengikisan web membantu bisnis memantau harga pesaing, katalog produk, dan ulasan pelanggan untuk membuat keputusan yang tepat.
-
Generasi pemimpin: Mengekstraksi informasi kontak dari situs web memungkinkan perusahaan membuat daftar pemasaran yang ditargetkan.
-
Agregasi Konten: Mengambil konten dari berbagai sumber membantu menciptakan platform konten dan agregator berita yang dikurasi.
-
Analisis Sentimen: Mengumpulkan data dari media sosial memungkinkan bisnis mengukur sentimen pelanggan terhadap produk dan merek mereka.
Masalah dan Solusi:
-
Perubahan Struktur Situs Web: Situs web mungkin memperbarui desain atau strukturnya, menyebabkan skrip pengikisan rusak. Pemeliharaan rutin dan pembaruan skrip pengikisan dapat mengurangi masalah ini.
-
Pemblokiran IP: Situs web dapat mengidentifikasi dan memblokir bot scraping berdasarkan alamat IP. Proksi yang diputar dapat digunakan untuk menghindari pemblokiran IP dan mendistribusikan permintaan.
-
Masalah Hukum dan Etika: Pengikisan data harus mematuhi persyaratan layanan situs web target dan menghormati undang-undang privasi. Transparansi dan praktik pengikisan yang bertanggung jawab sangat penting.
-
CAPTCHA dan Mekanisme Anti-Scraping: Beberapa situs web menerapkan CAPTCHA dan tindakan anti-scraping. Pemecah CAPTCHA dan teknik pengikisan tingkat lanjut dapat mengatasi tantangan ini.
Ciri-ciri utama dan perbandingan lainnya dengan istilah sejenis dalam bentuk tabel dan daftar.
| Ciri | Pengikisan Data | Perayapan Data | Penambangan Data |
|---|---|---|---|
| Tujuan | Ekstrak data spesifik dari situs web | Indeks dan analisis konten web | Temukan pola dan wawasan dalam kumpulan data besar |
| Cakupan | Berfokus pada ekstraksi data yang ditargetkan | Cakupan konten web yang komprehensif | Analisis kumpulan data yang ada |
| Otomatisasi | Sangat otomatis menggunakan skrip dan alat | Seringkali dilakukan secara otomatis, namun verifikasi manual adalah hal biasa | Algoritma otomatis untuk penemuan pola |
| Sumber data | Situs web dan halaman web | Situs web dan halaman web | Basis data dan data terstruktur |
| Kasus Penggunaan | Riset pasar, perolehan prospek, pengumpulan konten | Mesin pencari, optimasi SEO | Intelijen bisnis, analisis prediktif |
Masa depan data scraping memiliki kemungkinan-kemungkinan menarik, didorong oleh kemajuan teknologi dan meningkatnya kebutuhan yang berpusat pada data. Beberapa perspektif dan teknologi yang harus diperhatikan antara lain:
-
Pembelajaran Mesin dalam Scraping: Integrasi algoritma pembelajaran mesin untuk meningkatkan akurasi ekstraksi data dan menangani struktur web yang kompleks.
-
Pemrosesan Bahasa Alami (NLP): Memanfaatkan NLP untuk mengekstrak dan menganalisis data tekstual, memungkinkan wawasan yang lebih canggih.
-
API Pengikisan Web: Munculnya API web scraping khusus yang menyederhanakan proses scraping dan menyediakan data terstruktur secara langsung.
-
Pengikisan Data Etis: Penekanan pada praktik pengumpulan data yang bertanggung jawab, mematuhi peraturan privasi data, dan pedoman etika.
Bagaimana server proxy dapat digunakan atau dikaitkan dengan Pengikisan data.
Server proxy memainkan peran penting dalam pengikisan data, khususnya dalam operasi pengikisan skala besar atau sering. Mereka menawarkan manfaat berikut:
-
Rotasi IP: Server proxy memungkinkan pengikis data untuk merotasi alamat IP mereka, mencegah pemblokiran IP dan menghindari kecurigaan dari situs web target.
-
Anonimitas: Proksi menyembunyikan alamat IP asli pengikis, menjaga anonimitas selama ekstraksi data.
-
Geolokasi: Dengan server proxy yang berlokasi di wilayah berbeda, scraper dapat mengakses data yang dibatasi secara geografis dan melihat situs web seolah-olah mereka menjelajah dari lokasi tertentu.
-
Distribusi Beban: Dengan mendistribusikan permintaan di antara beberapa proxy, pengikis data dapat mengatur beban server dan mencegah kelebihan beban pada satu IP.
Tautan yang berhubungan
Untuk informasi selengkapnya tentang pengikisan data dan topik terkait, Anda dapat merujuk ke sumber daya berikut:
