Вместе с ростом товаров и услуг, зависящих от данных для своей работы, возрастает и потребность в высококачественных данных. Несмотря на то, что количество и качество информации в Интернете постоянно растут, большинству компаний все еще сложно извлекать данные в понятном и удобном формате. Мы занимаемся парсингом данных веба достаточно долго, чтобы определить лучшие процедуры и стратегии, которые гарантируют надежные данные из Интернета.

В HIR infotech мы обеспечиваем организацию информации в удобном формате, высокое качество и простоту использования для всех пользователей. Вот как мы поддерживаем качество зеттабайт данных для множества клиентов со всего мира.

Метод ручного тестирования (Manual QA):

1. Оценка парсера

Каждый проект по извлечению онлайн данных начинается с настройки парсера. Здесь стабильность и качество кода парсера имеют первостепенное значение, поскольку они непосредственно влияют на качество данных. Наша техническая команда, обладающая обширными знаниями и опытом в области технологий, программирует парсеры. После создания парсера два коллеги анализируют код, чтобы подтвердить, что используется наилучшая стратегия извлечения данных, и проверить наличие возможных ошибок. После завершения этого этапа парсер устанавливается на наши выделенные серверы.

2. Проверка данных

После запуска парсера начинают поступать первые данные. Перед завершением настройки эти данные лично проверяются инженерной командой, а затем одним из наших представителей по бизнесу. Эта тщательная ручная проверка качества исключает возможные проблемы с парсером или его взаимодействием с веб-сайтом. Любые ошибки проверяются и исправляются в парсере перед завершением настройки.

---

Автоматический мониторинг:

1. Ошибки в проверке данных

Для каждого элемента данных существует определенный тип значения. Например, точка данных "Цена" всегда будет иметь числовое значение, а не слова. Несоответствия в названиях классов, которые возникают при обновлении веб-сайта, могут привести к тому, что парсер извлечет неправильные данные для определенного поля. Система мониторинга данных будет проверять, соответствует ли каждая точка данных своему соответствующему типу значения одновременно. Система быстро уведомляет членов команды, работающих над проектом, когда обнаруживается несоответствие, и проблема быстро устраняется.

2. Вариации на основе объема

Могут возникать ситуации, когда количество записей резко уменьшается или колеблется. В контексте парсинга веб-страниц, это является предупредительным индикатором. В то же время, система мониторинга уже имеет предварительно ожидаемое количество записей для различных проектов. Технология незамедлительно уведомляет пользователей, если обнаруживает какие-либо расхождения в количестве данных.

Серверы высокой производительности

Признается, что парсинг веб-страниц требует мощных машин и является ресурсоемкой процедурой. Качество серверов будет влиять на то, насколько плавно проходит парсинг, что, в свою очередь, влияет на качество данных. Мы устанавливаем и запускаем наши парсеры на серверах высокой производительности, исходя из нашего личного опыта. Это помогает предотвратить ситуации, когда парсеры работают некорректно из-за слишком большой загрузки сервера.

Очистка данных

Материал, который был первоначально спарсен, может содержать лишние элементы, такие как HTML-теги. В этом отношении эти данные могут быть описаны как грубые. Наша система очистки данных отлично справляется с удалением этих компонентов и правильной очисткой данных. Результатом являются чистые данные, свободные от нежелательных компонентов.

Часто задаваемый вопрос:

Как можно управлять качеством данных?

Управление качеством данных предоставляет контекстно-специфичную стратегию для повышения пригодности данных, используемых для анализа и принятия решений. Целью является получение понимания состояния этих данных с использованием различных методов и технологий на все более сложных и объемных наборах данных.

Почему важно извлечение данных?

Извлечение данных и оценка качества исследования связаны, так как часто выполняются одновременно. Стандартизированные формы извлечения данных могут повысить достоверность и надежность, снизить искажения и обеспечить единообразие для систематических обзоров.

Что такое метод извлечения?

Первый этап в отделении желательных природных продуктов от исходных материалов - это извлечение. Однако согласно принципу извлечения, существует несколько методов извлечения, включая растворительное извлечение, дистилляцию, прессование и сублимацию. Самым распространенным методом является растворительное извлечение.

Что такое извлечение данных в больших данных?

Извлечение данных - это процесс сбора или извлечения данных из нескольких источников, многие из которых могут быть неструктурированными.

_Оригинальная публикация на _https://hirinfotech.com/ | Email: inquiry@hirinfotech.com