Wie man die Datenqualität beim Web Scraping sicherstellt
Ein Aspekt des Web Scraping, den zahlreiche Organisationen und Einzelpersonen oft übersehen, ist die Qualität der extrahierten Daten. Die Gewinnung qualitativ hochwertiger Daten bleibt eine Herausforderung bei groß angelegten Web-Scraping-Projekten. Auf der anderen Seite schenken viele Unternehmen der Datenqualität erst dann die nötige Aufmerksamkeit, wenn sie sich selbst davon betroffen fühlen. In diesem Artikel erfahren Sie
Ein Aspekt des Web Scraping, den zahlreiche Organisationen und Einzelpersonen oft übersehen, ist die Qualität der extrahierten Daten.
Die Extraktion qualitativ hochwertiger Daten bleibt eine Herausforderung bei groß angelegten Web-Scraping-Projekten. Auf der anderen Seite schenken viele Unternehmen der Datenqualität erst dann die nötige Aufmerksamkeit, wenn sie ihnen Probleme bereitet.
In diesem Artikel erhalten Sie einen Einblick in die Extraktion hochwertiger Daten, damit Ihr Web Scraping-Projekt erfolgreich ist.
Beginnen wir jedoch mit den Merkmalen von Qualitätsdaten.
Wie definieren Sie Qualitätsdaten?
Es gibt zweifellos keinen Maßstab, der die Qualität von Daten definiert, denn Daten von guter Qualität können für andere schlecht sein. Stattdessen hängt die Messung der Datenqualität von der Ermittlung und Gewichtung der Datenmerkmale für die Anwendungen der Organisationen ab, die diese Daten verwenden.
Sie können die nachstehenden Eigenschaften als Richtschnur für die Qualität der Daten verwenden:
Genauigkeit und Präzision:
Dieses Zeichen gibt an, wie genau die Daten den realen Zustand ohne irreführende Informationen wiedergeben. Sie werden nicht die gewünschten Ergebnisse erzielen, wenn Sie Ihr weiteres Vorgehen auf der Grundlage falscher Daten planen. Außerdem würde es zusätzliche Kosten verursachen, die Züge aufgrund von ungenauen Daten zu korrigieren.
Vollständigkeit und Umfassendheit:
Das wichtigste Merkmal vollständiger Daten ist, dass sie keine leeren oder unvollständigen Felder enthalten dürfen. Wie ungenaue Daten würden auch unvollständige Daten dazu führen, dass Unternehmen Entscheidungen treffen, die sich nachteilig auf das Geschäft auswirken.
Gültigkeit/Datenintegrität:
Normalerweise haben die Daten in einem gültigen Datensatz das richtige Format, die Werte liegen innerhalb des zulässigen Bereichs und sind vom richtigen Typ. Er bezieht sich auf den Prozess der Datenerfassung und nicht auf die Daten selbst. Die Daten, die die Validierungs-Benchmarks nicht erfüllen, erfordern zusätzlichen Aufwand bei der Integration in die übrige Datenbank.
Konsistenz und Zuverlässigkeit:
Dieses Merkmal bedeutet, dass eine Information aus einer bestimmten Quelle nicht im Widerspruch zu derselben Information aus einer anderen Quelle oder einem System steht. Wenn beispielsweise das Geburtsdatum einer prominenten Persönlichkeit in einer Quelle mit 7. September 1986 angegeben ist, kann es sein, dass in einer anderen Quelle sein Geburtsdatum mit 7. Oktober 1986 angegeben ist. Diese Unstimmigkeit in den Daten würde letztlich zu zusätzlichen Kosten und zu einer Schädigung des Ansehens Ihrer Organisation führen.
Pünktlichkeit:
Wie der Name schon sagt, bezieht sich die Aktualität darauf, wie aktuell die Informationen sind. Mit der Zeit wird die Genauigkeit der Informationen in den Quellen veraltet und unzuverlässig, da sie die Vergangenheit und nicht die gegenwärtige Situation darstellen. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, zeitnahe Informationen zu erhalten, um ein optimales Ergebnis für Ihre Bemühungen zu erzielen. Wenn Sie Ihre Entscheidungen auf der Grundlage veralteter Informationen treffen, verpassen Sie sonst Chancen für Ihr Unternehmen.
Web Scraping zur Sicherung der Datenqualität
Eine Möglichkeit, an hochwertige Daten zu gelangen, ist Web Scraping. Diejenigen, die mit Web Scraping nicht vertraut sind, können in diesem Artikel nachlesen. Web Scraping ist jedoch nicht ohne Herausforderungen.
Jetzt ist es an der Zeit, sich auf die Herausforderungen beim Web-Scraping zu konzentrieren, die sich auf die Qualität der oben genannten Daten auswirken können.
Die Herausforderungen des Web Scraping, die sich auf die Qualität der Daten auswirken
1.Anforderungen
Um qualitativ hochwertige Daten von Web-Scrapern zu erhalten, müssen Sie Ihre Anforderungen in Bezug auf die benötigten Daten klar definieren. Das Web Scraper-Tool kann die Qualität der Daten nur schwer überprüfen, wenn es keine genaue Vorstellung davon hat, welche Daten Sie benötigen, wie diese aussehen und wie genau sie sein müssen.
Um qualitativ hochwertige Daten zu erhalten, müssen Sie die Anforderungen klar und praktisch definieren und sie müssen prüfbar sein, vor allem wenn mindestens eine der folgenden Bedingungen erfüllt ist:
- Die Ziel-Website, die Sie auslesen werden, hat eine Vielzahl von Seitenlayouts und verschiedene Kombinationen von Daten.
- Die Felder, die Sie für einen Artikel anfordern, sind ziemlich groß.
- Die angestrebte Anzahl von Artikeln ist recht groß.
- Sie können die Daten nach einer bestimmten Art von Filterung abrufen, z. B. nach dem geografischen Standort.
- Ein mobiles Gerät kann Daten scrapen.
2. eine Änderung der Struktur der Website:
Website-Eigentümer und ihre Entwickler aktualisieren häufig den Frontend-Teil einer Website. Infolgedessen ändert sich die HTML-Struktur einer Seite, was die Spider oder Web-Crawler ständig stört. Dies liegt daran, dass ein Entwickler einen Web-Crawler entsprechend der aktuellen HTML-Struktur aufbaut.
Durch diese Panne im Crawler wird die Genauigkeit und Aktualität der Daten beeinträchtigt.
3. das Abrufen der falschen Daten:
Nehmen wir an, es gibt eine komplexe Webseite mit zu vielen verschachtelten HTML-Tags. Wenn Sie dann Daten aus dem innersten verschachtelten Element extrahieren müssen, wird es eine ziemliche Herausforderung sein, diese zu extrahieren. Das liegt daran, dass der automatisch generierte XPath in Web-Crawlern möglicherweise nicht genau ist.
Infolgedessen holt der Crawler die Daten, die Sie nicht benötigen.
4. nicht in der Lage zu sein, kontinuierlich zu überwachen
Die Aufrechterhaltung der Datenqualität beim Scraping kann eine große Herausforderung darstellen. Datensätze, die nicht die von Ihnen erwartete Qualität erfüllen, würden die Gesamtintegrität der Daten beeinträchtigen. Da das Online-Scraping in Echtzeit erfolgt, muss sichergestellt werden, dass die Daten den Qualitätskriterien entsprechen.
Eine ständige Überwachung ist unerlässlich, und Sie müssen das Qualitätssicherungssystem testen und anhand neuer Fälle validieren. Ein lineares Qualitätskontrollsystem reicht nicht aus. Sie benötigen auch eine robuste Intelligenzschicht, die aus den Daten lernt, um die Qualität in großem Umfang zu erhalten.
Wenn Sie Daten als Grundlage für maschinelles Lernen oder Initiativen der künstlichen Intelligenz verwenden, können fehlerhafte Daten zu großen Schwierigkeiten führen.
5. die Anmeldungspflicht
Bevor Sie Inhalte von einigen Websites scrapen können, müssen Sie sich zunächst anmelden. Wenn Crawler eine Anmeldung verlangen, kann es sein, dass Ihr Crawler zum Standard wird und untätig bleibt. Infolgedessen würde der Crawler keine Daten extrahieren.
6. unvollständige Datenextraktion
Haben Sie gesehen, dass einige Websites wie Twitter oder Facebook mehr Inhalt laden, wenn Sie nach unten scrollen? Das liegt daran, dass dynamische Inhalte über Ajax geladen werden. Wenn der Bot also auf solchen Websites nicht nach unten scrollt, kann er nicht den gesamten Inhalt erfassen. Das hat zur Folge, dass die von Ihnen extrahierten Daten nicht vollständig sind.
7. die Überprüfung der Semantik der Daten
Es ist eine ziemliche Herausforderung, die Semantik der Textdaten, die Sie aus Websites auslesen, durch einen einheitlichen automatisierten QA-Prozess zu überprüfen. Die meisten Unternehmen entwickeln Systeme, die bei der Überprüfung der Semantik von Daten helfen, die Sie aus Websites auslesen. Es gibt jedoch keine Technologie, mit der sich die Semantik in jedem Szenario ermitteln lässt.
Das Gebot der Stunde ist daher die manuelle Prüfung, die recht anspruchsvoll ist.
8. Anti-Bot-Gegenmaßnahmen
Wenn Sie Websites in großem Umfang auslesen, z. B. bis zu 500 Seiten oder mehr, werden Sie wahrscheinlich auf Anti-Bot-Maßnahmen stoßen. Dazu gehören IP-Sperren, wenn Sie eine beträchtliche Anzahl von Anfragen stellen.
Wenn Sie renommierte E-Commerce-Websites, z. B. Amazon, auslesen, werden Sie sogar mit ausgefeilteren Anti-Bot-Maßnahmen wie Distil Networks oder Imperva konfrontiert. Diese Websites könnten fälschlicherweise annehmen, dass Sie einen DDoS-Angriff (Distributed Denial of Service) starten.
Wie die Datenqualität durch einen automatisierten QA-Prozess sichergestellt werden kann
Da Sie Daten von Hunderten bis Tausenden von Webseiten auslesen werden, ist die einzige Möglichkeit, die Qualität der ausgelesenen Daten zu bestimmen, eine automatisierte Methode.
Hier sind einige Elemente, die Sie überprüfen müssen:
Datenqualität und -korrektheit
Sie müssen sich vergewissern, dass Sie die richtigen Informationen ausgelesen haben. Zum Beispiel, dass Sie die Felder, die Sie aus den richtigen Seitenelementen ausgelesen haben, übernommen haben. Außerdem wäre es hilfreich, wenn Sie sicherstellen, dass der automatisierte Prozess die Daten, die der Scrapper ausgelesen hat, nachbearbeitet hat.
Dazu gehören das Entfernen von HTML-Tags aus dem Inhalt, die entsprechende Formatierung, der Leerraum und das Entfernen von Sonderzeichen aus dem Text. Auch die Feldnamen sind identisch mit denen, die Sie angegeben haben. Auf diese Weise wird sichergestellt, dass die Daten genau in dem Format vorliegen, das Sie in der Anforderungsphase gefordert haben.
Erfassungsbereich
Was die Reichweite betrifft, so müssen Sie sicherstellen, dass der Scraper alle einzelnen Elemente erfasst hat. Zu diesen Einzelartikeln gehören Produkte, Artikel, Blogbeiträge, Nachrichteneinträge usw.
Nachdem Sie die Elemente identifiziert haben, müssen Sie sicherstellen, dass der Scrapper alle Felder für dieses Element verschrottet hat.
Überwachung von Spinnen
Die Spider-Überwachung ist ein entscheidender Bestandteil jedes Web-Scraping-Prozesses, um die Datenqualität zu gewährleisten, die der Scraper auslesen wird. In einem solchen Überwachungssystem könnten Sie die Spider in Echtzeit mit dem von ihnen erfassten Output infizieren.
Darüber hinaus können Sie mit einem Spider-Monitoring-System den Ursprung potenzieller Qualitätsprobleme unmittelbar nach Abschluss der Ausführung durch den Spider erkennen.
Normalerweise sollte ein Spider- oder Scraper-Überwachungssystem die von ihm gescrapten Daten anhand eines Schemas überprüfen. Dieses Schema sollte die von Ihnen erwartete Struktur, die Datentypen und die Werteinschränkungen der gescrapten Daten definieren.
Weitere herausragende Merkmale des Spider-Überwachungssystems sind die Erkennung von Fehlern, die Überwachung von Verboten, die Verringerung der Artikelabdeckung und andere wichtige Funktionen der Spider-Ausführungen.
Es wäre hilfreich, wenn Sie auch bei Spidern, die in langen Läufen arbeiten, häufige Echtzeit-Datenvalidierungsverfahren anwenden würden. Diese Technik ermöglicht es Ihnen, einen Spider zu stoppen, wenn er feststellt, dass er unangemessene Daten sammelt. Auch eine Datenauswertung nach der Ausführung wäre hilfreich.
Wie können Proxys beim Web Scraping helfen?
Proxys sind die erste und wichtigste Komponente eines jeden Web-Scraping-Projekts. Wenn Sie tonnenweise Seiten von Websites über einen Bot scrapen müssen, müssen Sie mehrere Anfragen an die Zielwebsite senden.
Wie bereits erwähnt, müssen Sie, da die meisten Ziel-Websites Ihre IP-Adresse blockieren, einen Proxy-Server verwenden, um Ihre echte IP-Adresse zu verschleiern.
Ein einziger Proxy würde für diese Aufgabe jedoch nicht ausreichen, da die Verwendung eines einzigen Proxys zu einer IP-Sperre führen würde. Stattdessen benötigen Sie einen Pool von rotierenden Proxys.
Wir empfehlen Ihnen, die Proxy-Verwaltung auszulagern, es sei denn, Sie verfügen über ein eigenes Team für diese Aufgabe. Viele Proxy-Anbieter bieten verschiedene Dienste an, doch ist es nicht ganz einfach, einen zuverlässigen Proxy-Anbieter zu finden.
Auf ProxyScrape bemühen wir uns, Ihnen einen optimalen Service mit verschiedenen Proxy-Typen zu bieten, um Ihre Bedürfnisse zu erfüllen. Bitte besuchen Sie unsere Dienstleistungsseite, um mehr Details zu erfahren.
Mehr als Proxies
Die Verwendung eines Proxy-Anbieters reicht nicht aus, um die Anti-Bot-Maßnahmen zu minimieren, die viele Websites derzeit einsetzen.
Die meisten dieser Websites verwenden Javascript, um festzustellen, ob die Anfrage von einem Bot oder einem Menschen stammt. Aus diesem Grund sollten Sie die Verwendung von skriptfähigen Headless-Browsern wie Splash oder Puppeteer einschränken. Diese Headless-Browser rendern beim Scrapen in großem Maßstab jegliches Javascript auf der Seite, da sie ressourcenintensiv sind und somit die Geschwindigkeit beim Scrapen der Daten verringern.
Durch die Verwendung von Proxys müssen Sie also dafür sorgen, dass Ihr Scraper oder ein Bot wie ein Mensch scrollt.
Schlussfolgerung
Jetzt haben Sie vielleicht einen umfassenden Überblick darüber, wie schwierig es ist, Datenqualität zu erreichen. Wenn Sie Proxys verwenden und andere Maßnahmen ergreifen, wie z. B. die vollständige Vermeidung von Headless Browsern zum Scrapen von Daten, sind Sie auf dem richtigen Weg.
Außerdem müssen Sie Techniken zur Datenvalidierung während und nach der Validierung entwickeln, um sicherzustellen, dass die von Ihnen gesammelten Daten der Qualität entsprechen.