Analisis data adalah bagian yang sangat penting dalam bisnis dan crawling data adalah proses yang sangat membantu analisis data tersebut. Crawling data sendiri tidak hanya bermanfaat pada bisnis saja, akan tetapi bisa dipakai untuk mengembangkan beberapa bidang juga. Berikut ini kami akan coba berikan penjelasan mengenai crawling data mulai dari pengertian sampai caranya seperti apa.
Pengertian Crawling Data
Untuk bisa memanfaatkan crawling data dengan baik, tentunya kalian perlu memahami dulu apa itu crawling data. Crawling data itu merupakan sebuah proses yang dilakukan oleh sebuah program komputer untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber. Jadi bot akan menjelajahi internet dan mengindeks serta mengumpulkan data yang umumnya akan dianalisis kembali untuk berbagai macam keperluan.
Data yang sudah dikumpulkan nantinya bisa dijadikan sebagai alat untuk pengembangan sebuah sistem atau hanya sebagai data penelitian. Proses crawling dimulai dengan crawler yang mengunjungi sebuah web tertentu dan kemudian mengikuti tautan yang ada di halaman tersebut. Data yang ditemukan ini akan disimpan dalam basis data yang biasanya dibutuhkan mesin pencari, sehingga bisa menampilkan hasil pencarian yang lebih relevan.
Dampak Melakukan Crawling Data
Crawling data ini memang memiliki dampak yang sangat besar karena berhubungan dengan data yang sangat besar dan luar. Berikut ini kami akan jelaskan dampak data crawling bagi sebuah bisnis yang membuat banyak bisnis perlu melakukannya.
1. Meningkatkan Kualitas Produk dan Layanan
Crawling data adalah langkah mendapatkan data yang lebih lengkap mengenai keinginan dari konsumen, sehingga perusahaan lebih memahaminya. Jadi perusahaan akan mampu meningkatkan kualitas produk dan juga layanan kepada konsumen dengan dasar data tersebut. Selain itu perusahaan juga bisa secara cepat merespons umpan balik dari konsumen dan memproduksi produk terbaik berdasarkan konsumen.
2. Mengembangkan Daya Saing
Perusahaan bisa memiliki daya saing yang lebih besar apabila melakukan crawling data ini dan mendapatkan data yang lebih luas. Perusahaan jadi bisa memahami lebih baik mengenai pesaing dan juga bisa beradaptasi dengan berbagai perubahan yang terjadi di lingkup bisnis. Data tersebut jelas memberi kemampuan bagi perusahaan untuk bisa bersaing dengan lebih baik dengan kompetitor.
3. Meningkatkan Efisiensi Operasional
Crawling data mampu memberikan kesempatan perusahaan mampu meningkatkan efisiensi operasional yang menjadi kunci kesuksesan. Mulai dari manajemen logistik, memantau kinerja staf dan lain sebagainya bisa dilakukan dengan baik dan akhirnya operasional lebih efisien. Efisiensi ini akan berhubungan dengan efisiensi biaya dan juga produktivitas yang bisa semakin meningkat.
Proses Kerja Crawling Data
Proses crawling data sendiri melalui beberapa tahapan yang mungkin harus dipahami dari awal sampai akhir mendapatkan beragam data. Berikut ini kami akan jelaskan tahapannya.
- Memulai pada titik awal yakni web atau kumpulan URL yang sudah ditentukan sebelumnya dalam perencanaan crawling data. Crawling data adalah penjelajahan, dan mengunjungi web yang ditentukan itu menjadi titik awal.
- Setelah itu crawler akan mengunjungi tautan yang ada di halaman tersebut dan hal tersebut dilakukan secara terus menerus. Langkah ini akan membuat crawler akan mengunjungi banyak situs untuk mengumpulkan data yang dibutuhkan.
- Pada saat menjelajah crawler akan mengambil data yang diperlukan dan kemudian melakukan indeks dalam kumpulan data.
- Crawler kemudian mengunjungi website yang sudah diindeks sebelumnya secara berkala untuk memastikan data yang diambil tetap yang terbaru.
- Dalam prosesnya crawler tetap mengikuti etika dalam pengambilan data, caranya dengan mematuhi file robots.txt yang biasanya terdapat pada host website. Jadi crawler tahu mana halaman yang boleh dan tidak boleh diindeks.
Cara Melakukan Crawling Data
Bila ingin melakukan crawling data, maka perlu tahu dulu bagaimana cara crawling data yang baik dan benar. Berikut ini cara untuk melakukan crawling data.
- Tentukan dulu sumber data yang nantinya akan menjadi target crawling
- Manfaatkan software crawling untuk bisa mengumpulkan informasi dari sumber data yang ditentukan.
- Konfigurasi software crawling data adalah langkah penting dalam crawling data untuk menentukan berapa jumlah halaman dan data yang diambil.
Contoh Penerapan Crawling Data
Ada banyak sekali contoh penerapan crawling data di era digital seperti sekarang ini, berikut ini kami akan jelaskan beberapa contoh crawling data.
e-Commerce
e-Commerce melakukan penerapan crawling data untuk beberapa tujuan, berikut beberapa di antaranya.
- Menganalisis ulasan untuk memahami konsumen dengan jauh lebih baik.
- Memantau harga pesaing secara real time untuk menyesuaikan harga supaya tetap kompetitif.
- Memantau persediaan supaya tidak berlebihan namun juga tidak kurang.
Perbedaan dari Crawling Data dengan Web Scraping
Web scraping dengan crawling data memang memiliki karakteristik yang sama, akan tetapi sebenarnya berbeda. Berikut perbedaan crawling data dan web scraping.
1. Tujuan
Tujuan crawling data itu lebih luas yakni untuk menjelajahi semua web, memahami struktur dan mengumpulkan data yang relevan. Sementara web scraping hanya mengambil data tertentu.
2. Ruang Lingkup
Ruang lingkup crawling data lebih luas karena tidak hanya satu situs dan satu jenis data saja, sementara web scraping hanya web tertentu dan data tertentu saja.
3. Otomatisasi
Crawling data sudah pasti bisa berjalan otomatis, sementara web scraping membutuhkan program khusus untuk bisa otomatis.
Crawling data adalah proses penting dalam analisis data termasuk bagi perusahaan. Kalian bisa mempelajari crawling data di Coding Studio dengan mudah dan murah.