Анализ данных с собственных ресурсов и веб-сайтов конкурентов — способ развивать бизнес и увеличивать количество лидов. Его активно используют как небольшие, так и крупные компании. Однако собирать и обрабатывать вручную огромные объёмы информации — долго и сложно. На помощь бизнесу приходят парсеры, которые позволяют получить необходимое количество данных, систематизировать их и затем использовать в работе. 

Но всё ли мы знаем о парсинге? В статье раскроем секреты эффективного парсинга: как получить максимум от данных.

Парсинг данных: что это такое

Слово парсинг, или, по-другому, синтаксический анализ, означает сбор и преобразование разрозненных данных по заданным условиям в читаемый формат. Проще говоря, это инструменты, которые автоматически собирают интересующую вас информацию с веб-страниц. Специальные программы так и называются — парсеры. 

Как правило, парсинг включает в себя три этапа:

1. Парсер сканирует исходные данные — HTML-код, базу данных, массив электронных писем по ключевым словам.
2. Далее программа вычленяет смысловые единицы — пункты меню, ссылки, цены, наименования товаров и т.д.
3. Пользователь получает сконвертированный объём данных в нужном формате — например, в виде структурированной таблицы Excel.

Парсинг данных применяют в разных сферах бизнеса. В электронной коммерции можно парсить данные о ценах на товары у конкурентов, в финансовой отрасли — о котировках акций и других финансовых показателях, в медицинской — о заболеваниях и лечении. С помощью парсинга решают различные задачи, и в зависимости от цели выбирают информацию, которую нужно спарсить:

• Анализ конкурентных сайтов — сбор информации о продуктах и ценах.
• SEO-анализ — сбор семантического ядра и поиск ошибок.
• Маркетинговые кампании — сбор клиентской базы или поиск подходящих площадок для размещения рекламы.
• Наполнение сайтов контентом — например, сбор информации с зарубежных порталов для её переноса и адаптации на русскоязычном сайте.
• Изучение активности пользователей — парсинг постов, комментариев, хэштегов.
• Сквозной анализ бизнес-процессов — сбор данных о бюджетах рекламных кампаний, их результатах и окупаемости.
• Парсинг электронной почты — сбор нужной информации из электронных писем за определённый период.
• Парсинг в HR — парсеры извлекают сведения о кандидатах из резюме и сводят их в единую базу данных.

Допустим, компания, которая занимается продажей обуви, хочет знать информацию о расценках на товары своих конкурентов. Если собирать данные вручную, маркетологу-аналитику придётся открыть десятки сайтов, сформировать по каждому таблицу с ценами, перенести в неё данные, несколько раз всё перепроверить. Эта работа может занять несколько дней. 

Парсеры автоматизируют подобные процессы. В программе достаточно ввести список сайтов и указать нужные условия — тип данных и формат их вывода. И уже через несколько минут получить готовый результат.

Другой пример: компания предоставляет клиентам услуги в области обучения дизайну интерьеров. Для чего здесь может понадобиться парсинг? Компания сравнит данные по конкурентам, чтобы понять, в чём отличается от них. Например, сможет:

• автоматически собрать данные о ценах на курсы по дизайну интерьеров из различных образовательных учреждений;
• отследить изменение цен на курсы по дизайну интерьеров со временем;
• отследить упоминания учебных заведений и курсов в социальных сетях, блогах сайтов и других онлайн-платформах, чтобы оценить репутацию и популярность учебных заведений и курсов;
• сравнить программы обучения дизайну интерьера на основе таких параметров, как продолжительность курса, содержание программы, квалификация преподавателей;
• собрать и проанализировать отзывы пользователей о курсах по дизайну интерьера.

Что можно парсить в сфере недвижимости? Информацию о доступных объектах со множества сайтов. Это могут быть новые объявления о продаже квартир в различных районах города, данные о ценах на квартиры и статистика об их изменении, данные о новых объектах, которые выставляют на продажу и др. 

После того как компания соберёт и проанализирует полученную информацию, она может разрабатывать собственную стратегию развития, чтобы отстроиться от конкурентов.

Бизнес использует парсинг данных и для анализа собственных ресурсов. Например, компании необходимо собрать и проанализировать расходы на канцелярские товары за год. В этом случае парсер соберёт данные со всех счетов-фактур в программах электронного документооборота.

• Читайте также:
  • 11 сервисов для автоматизации процессов в бизнесе

В чём преимущества парсинга данных

Парсинг — это метод сбора данных, который несёт в себе ряд важных преимуществ:

• Высокая скорость и точность

Сотрудникам не нужно тратить бесчисленное количество часов на ручную сортировку данных, чтобы получить полезную для бизнеса информацию. За счёт автоматизации рутинных процессов парсеры обеспечивают тот же результат за меньшее время и с большей точностью. 

• Экономичность и низкие инвестиции

Инструмент анализа данных требует относительно небольших вложений по сравнению с альтернативой, когда команда занимается сбором информации вручную. Парсинг сам по себе создает легко понятную информацию. Поэтому для чтения проанализированных данных не требуется специальных навыков или затрат на дополнительную подготовку сотрудников.

• Гибкость и видимость данных

Текущие данные и форматы их представления могут со временем устаревать. Регулярно обновляемые программы для парсинга позволяют собирать актуальную информацию и преобразовывать её в понятную основу для принятия бизнес-решений. Кроме того, готовые данные можно использовать для различных целей, что делает парсинг универсальным бизнес-инструментом.

• Законность парсинга

Парсеры работают с открытыми источниками данных. В этом смысле парсинг данных не нарушает российское законодательство. Нюансы и тонкости начинаются, когда компания принимает решение о том, как использовать полученную информацию.

Что запрещено при парсинге:

• Нарушать авторские и интеллектуальные права — например, полностью копировать данные с сайтов конкурентов на свои ресурсы.
• Использовать парсеры для DDOS-атак за счёт многочисленных запросов в адрес одного сайта.
• Собирать личные данные пользователей — электронные адреса, номера телефонов и прочее — для таргетированной рекламы. Если вы хотите продвинуть в интернете свой продукт, лучше воспользоваться специализированными рекламными платформами. Например, МТС Маркетолог анализирует только обезличенные и агрегированные данные по собственной базе абонентов МТС, после чего формирует из них сегменты аудитории. В дальнейшем рекламные объявления будут получать только те пользователи, которые дали на это согласие.
• Парсить секретные данные — например, защищённые коммерческой тайной.
• Продавать данные, полученные с помощью синтаксического анализа.

Проблемы парсинга данных

Можно выделить три наиболее существенные проблемы, которые сопряжены с парсингом данных:

• Ошибки и несоответствия в исходных данных

Современные браузеры настроены так, чтобы правильно отображать содержимое HTML-кода, даже если он содержит синтаксические ошибки — например, незакрытые теги или лишние символы. Однако всё это способно исказить интерпретацию данных при работе парсера.

• Нагрузка на информационную инфраструктуру компании

Если компания на старте обзавелась не самыми мощными компьютерами, продвинутые программы для парсинга будут задействовать большую часть вычислительных ресурсов. Поэтому при недостаточной мощности IT-инфраструктуры синтаксический анализ приводит к проблемам с производительностью.

• Работа с различными форматами данных

IT-индустрия постоянно модернизирует форматы данных. Поэтому бизнесу важно использовать парсер, который можно регулярно обновлять. В противном случае анализатор не сможет работать с актуальными форматами кодировок. 

Все три проблемы может решить парсер, который будет:

• регулярно обновляться;
• обладать достаточной мощностью для обработки нескольких потоков данных;
• предусматривать оптимизацию под любые системные требования и операционные системы.

Какие бывают программы для парсинга

Если у компании есть необходимые ресурсы, она может создать парсер силами собственного IT-отдела. Это позволит полностью контролировать программу и при необходимости вносить в неё изменения. Однако самописный парсер требует больших затрат времени. Кроме того, необходимо учесть расходы на работу программистов.

Более простое и доступное решение — использовать готовую программу. Это может быть расширение для браузера, облачный сервис или десктопная версия парсера. 

• Расширения подходят для сбора конкретных данных. Как правило, это бесплатное решение, которое подойдёт для небольших компаний и стартапов. Главный недостаток расширений — ограниченность функций. Как правило, такие парсеры не всегда можно масштабировать под сложные задачи.
• Облачные и десктопные парсеры — более функциональны. Обычно бесплатные версии ограничены количеством страниц, которые можно спарсить. Платные парсеры предусматривают тарифные планы, которые различаются по количеству проектов, роботов, запросов, по срокам хранения данных. Кроме того, платные парсеры могут предлагать дополнительные опции — например, обучение, помощь в настройке, интеграции с IT-платформами и прочее.

Какими популярными парсерсами можно пользоваться без навыков программирования:

• Диггернаут — облачный сервис, который парсит данные о ценах на товары, отзывы, рейтинги, новости и заголовки, открытые данные из госисточников (полицейские сводки, росреестр, госзакупки).
• iDatica отслеживает цены конкурентов, анализирует спрос на товары, определяет объёмы продаж, помогает визуализировать данные через системы аналитики, автоматизирует наполнение интернет-магазинов контентом — автоматически добавляет товары, характеристики и фотографии от вашего поставщика.
• ParseHub — простой в использовании сервис, не требует навыков кодирования, позволяет собирать данные с миллионов веб-страниц. Несложный API даёт возможность легко интегрировать данные в систему клиента.
• Mozenda — подходит как платформа для самостоятельного парсинга, имеет большой опыт работы с клиентами во всём мире, которые могут запускать парсер на своей облачной платформе.
• Import.io — интуитивная веб-платформа, которая не требует специальных знаний для сбора данных в области розничной торговли, туристического бизнеса, аналитики, электронной коммерции.
• Octoparse — позволяет создать собственный парсер без кодирования в конструкторе рабочих процессов и визуализировать всё в браузере. Имеет бесплатную версию.

Парсинг данных повысит вашу конкурентоспособность. С помощью синтаксического анализа вы автоматизируете трудоёмкие задачи по сбору и анализу данных, приведёте разрозненные информационные блоки в удобный и готовый к работе вид. Главное — помнить, что парсинг данных не должен нарушать действующее российское законодательство, которое регулирует интеллектуальные права и работу с персональными данными.