데이터에서 통찰력으로: 대규모 온라인 데이터 수집 자동화

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경쟁사보다 뛰어난 성과를 거두려면 경쟁사의 성과를 알아야 합니다.

타겟 고객이 사용할 제품과 서비스를 제공하려면 그들이 무엇을 찾고 있는지 알아야 합니다. 시장 동향을 예측하려면 현재 시장 상황을 알아야 합니다.

귀하의 목표와 목적이 무엇이든, 귀하의 비즈니스가 성공하려면 고품질의 시기적절한 관련 데이터에 액세스해야 합니다.

결국, 더 나은 데이터 기반 결정을 내리는 데 도움이 되는 통찰력을 생성할 수 있는 것은 정확한 데이터를 통해서만 가능합니다.

데이터 품질이 중요하지만 양을 무시해서는 안 됩니다. 다행히도 Scraper API와 같은 도구를 사용하면 대규모 데이터 수집을 자동화하고 두 가지 이점을 모두 누릴 수 있습니다. 아래에서 자세히 알아보세요.

기업을 위한 데이터 수집의 중요성

데이터 수집은 모든 규모의 비즈니스에 필수적이며 비즈니스 확장을 가속화하고 의사 결정 프로세스를 개선하는 데 도움이 됩니다.

이는 귀하의 비즈니스가 미래를 보장하는 데 도움이 될 수 있는 다양한 이점을 제공합니다.

• 리드 생성을 개선합니다.
• 고객 유지를 강화합니다.
• 위험을 최소화합니다.
• 수요를 예측합니다.
• 고객 행동에 대한 이해를 향상시킵니다.
• 경쟁사의 활동을 예측합니다.
• 마케팅 전략을 개선합니다.
• 성장 기회를 열어줍니다.

관련 데이터가 없으면 귀하가 내리는 모든 결정은 단순히 직감에 기초하여 불필요한 위험에 노출되고 실패 가능성이 높아집니다.

포괄적인 데이터 수집과 철저한 분석을 통해 귀중한 통찰력을 얻어 성과를 향상하고 성공을 보장할 수 있습니다.

웹 스크래핑을 사용하여 데이터 수집 프로세스 간소화

인터뷰, 포커스 그룹, 설문조사, 양식 등 수많은 데이터 수집 방법이 있지만 온라인 데이터 추출을 통해 가장 많은 양의 데이터에 액세스할 수 있습니다.

온라인 데이터 추출은 해당 업계의 모든 관련 웹사이트를 방문하고 비즈니스에 필요한 데이터 포인트를 수집하는 프로세스입니다.

틈새 시장의 권위 있는 웹사이트에서 통찰력 있는 통계, 제3자 웹사이트의 사용자 리뷰, 경쟁사 웹사이트의 가격 정보 등을 수집할 수 있습니다.

앞으로 몇 년 동안 글로벌 데이터 생성량은 180제타바이트 이상으로 증가하여 다양한 소스와 풍부한 데이터 볼륨에 대한 액세스를 제공할 것으로 예상됩니다.

유일한 문제는 필요한 모든 데이터를 수동으로 수집하는 것이 감당할 수 있는 것보다 더 큰 일이 될 수 있다는 것입니다.

대규모 온라인 데이터 수집을 위해서는 프로세스를 자동화해야 하는데, 다행스럽게도 웹 스크래핑을 통해 쉽게 자동화할 수 있습니다.

웹 스크래핑에는 데이터 추출을 위해 스크래퍼 봇을 사용하는 작업이 포함됩니다.

여러분이 해야 할 일은 필요한 웹페이지를 크롤링하도록 이러한 봇을 프로그래밍하고, 추출할 데이터 유형을 지정하고, 선호하는 추출 형식을 설정하는 것뿐입니다. 거기에서 그들은 다른 모든 것을 처리합니다.

웹 스크레이퍼는 수백 개의 웹 페이지를 거의 즉시 크롤링할 수 있어 최고의 속도와 효율성을 제공합니다.

인적 오류 위험을 제거하고 비용을 최소화하며 필요할 때마다 정확한 고품질 결과를 제공합니다.

상위 2개 웹 스크래핑 도구

데이터 수집 및 추출을 위해 웹 스크레이퍼를 선택할 때 여러 옵션이 있습니다. 특히 Scraper API 또는 코드 없는 스크레이퍼와 같은 기존 웹 스크레이퍼가 있습니다.

둘 다 더 나은 솔루션을 결정하는 데 도움이 될 수 있는 고유한 장단점이 있습니다.

기존 웹 스크레이퍼에는 프로그래밍 언어를 통해 상호 작용해야 하므로 코딩 기술이 필요합니다.

그러나 속도, 효율성, 안티 봇 기술 처리 능력, 동적 웹 페이지, 사용자 정의 등이 노코드 스크레이퍼와 차별화됩니다.

기존 웹 스크레이퍼의 장점:

• 유연한;
• 효율적인;
• 맞춤형.

기존 웹 스크레이퍼의 단점:

• 코딩 기술이 필요합니다.

광범위한 코딩이 필요하기 때문에 기존 웹 스크레이퍼는 대규모 스크래핑이 필요한 비즈니스에 더 적합합니다.

이는 강력한 도구이지만 더 많은 시간 투자가 필요합니다.

좋은 소식은 기존 인프라에 쉽게 통합할 수 있고 고유한 요구 사항에 맞게 완벽하게 사용자 정의할 수 있다는 것입니다.

코드 없는 스크레이퍼는 일반적으로 사용하기가 훨씬 간단합니다.

이름에서 알 수 있듯이 코딩 기술이 필요하지 않습니다. 처음부터 완전히 자동화되어 있으므로 즉시 사용할 수 있습니다.

코드가 없는 스크레이퍼 전문가:

• 완전 자동화;
• 코딩 기술이 필요하지 않습니다.
• 유지보수가 필요하지 않습니다.

코드가 없는 스크레이퍼의 단점:

• 사용자 정의할 수 없습니다.

노코드 스크레이퍼는 사용 편의성으로 인해 일반적으로 광범위한 데이터 수집이 필요하지 않은 개인 및 소규모 기업에 가장 적합합니다.

소규모에서는 효율적일 수 있지만 데이터 요구 사항이 증가함에 따라 제한될 수 있습니다.

이러한 웹 스크레이퍼를 사용하는 방법과 시기

필요에 따라 기존 스크레이퍼와 코드 없는 스크레이퍼는 사용 사례가 서로 다르기 때문에 유용할 수 있습니다.

Scraper API와 같은 기존 웹 스크레이퍼는 다음 용도로 가장 일반적으로 사용됩니다.

• 청중 조사;
• 시장조사
• 경쟁사 분석.

반면, 코드 없는 웹 스크레이퍼는 다음과 같은 용도로 가장 일반적으로 사용됩니다.

• 가격 비교;
• 모니터링을 검토합니다.
• 평판 관리.

일반적으로 대량의 정량적 및 정성적 데이터를 처리하려면 기존 스크레이퍼를 사용하는 것이 더 나을 것입니다. 코드 없는 스크레이퍼는 소량의 정량적 데이터에 유용할 수 있습니다.

결론

대규모 데이터 수집을 자동화하는 것은 시장 동향을 파악하고, 대상 고객과 친숙해지고, 경쟁사보다 뛰어난 성과를 거두는 데 매우 중요합니다.

정확하고 시기적절한 데이터를 통해서만 비즈니스를 발전시킬 수 있는 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

이것에 대해 어떤 생각이 있습니까? 아래 댓글에 한 줄을 남겨주시거나 Twitter나 Facebook으로 토론 내용을 전달해 주세요.

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