Datenextraktion
Der Prozess des Sammelns und Erhaltens von Daten zur Verarbeitung und Analyse aus verschiedenen Quellen wird als Datenextraktion bezeichnet. Es ist der erste Schritt des umfassenderen ETL-Prozesses (Extract, Transform, Load), der auch das Extrahieren von Daten, deren Transformation in ein nutzbares Format und das Laden in eine Datenbank oder ein Data Warehouse umfasst. Das Hauptziel der Datenextraktion ist das Abrufen von Daten aus einer Quelle, die alles von E-Mails und Webseiten bis hin zu Datenbanken und flachen Dateien sein kann.
In einer Zeit, in der ständig Daten erzeugt werden, sind Extraktionstechniken entscheidend, um schnell große Datenmengen zu sammeln und zu strukturieren. Vergleichen Sie Plattformen in unserem ScraperAPI-Alternativen-Leitfaden oder erkunden Sie Scraper APIs mit 500 vorgefertigten Endpunkten. Anschließend können diese strukturierten Daten in verschiedenen Bereichen angewendet werden, darunter maschinelles Lernen und Analytik sowie Business Intelligence.
Warum ist die Datenextraktion für Unternehmen so wichtig?
Unternehmen müssen Daten zu ihrem Vorteil nutzen, wenn sie wettbewerbsfähig bleiben wollen. Deshalb ist die Datenextraktion so wichtig:
- Fundierte Entscheidungen treffen: Mit genauen Daten können Unternehmen Markttrends vorhersagen, mögliche Wachstums- oder Problembereiche erkennen und fundierte Entscheidungen treffen.
- Betriebliche Effizienz: Unternehmen können manuelle Prozesse automatisieren, Zeit sparen und das Fehlerrisiko verringern, indem sie effiziente Datenextraktionstools verwenden.
- Kundenkenntnisse: Marketingstrategien hängen stark davon ab, ein umfassendes Verständnis des Kundenverhaltens und der Kundenpräferenzen zu haben. Mit Hilfe der Datenextraktion, die relevante Datenelemente extrahiert, können vollständige Kundenprofile erstellt werden.
Wie werden Daten extrahiert?
Im Prozess der Datenextraktion wird ein Skript oder ein anderes Tool verwendet, um relevante Daten aus einer Quelle zu ziehen. Diese Daten können dann in verschiedenen Formaten wie CSV, HTML, JSON und anderen gespeichert werden. Meistens sind diese Daten unstrukturiert, semi-strukturiert oder strukturiert.
Methoden zur Datenextraktion
Verschiedene Methoden werden eingesetzt, um Informationen von Websites abzurufen. Die beiden gängigsten Techniken sind logische und physische Extraktion.
Informationen können physisch aus veralteten Quellen extrahiert werden. Es entfällt die Notwendigkeit, eine Verbindung zur Quelle herzustellen, indem eine exakte Kopie der Quelle erstellt und die Inhalte extrahiert werden.
Die logische Extraktion ermöglicht die Datenextraktion aus Quellen, die häufig aktualisiert oder geändert werden. Inkrementelle Extraktion ist ein Werkzeug, das von Dateningenieuren verwendet wird, um alle Änderungen zu finden und zu datieren. Wenn mit allen Daten auf einmal gearbeitet wird, selbst in großen Mengen, ist eine vollständige Extraktion möglich, wenn die Quelle statisch ist und sich im Laufe der Zeit nicht ändert.
Wie verwendet man ein Datenextraktionstool?
Programme, die automatisch Webdaten sammeln und duplizieren, werden als Datenextraktionstools bezeichnet. Unternehmen und Organisationen in praktisch jeder Branche werden irgendwann Daten für verschiedene Anwendungsfälle extrahieren müssen.
Web-Datenextraktionstools sind jedoch mehr als nur einfache Programme, die Informationen in großen Mengen kopieren; um Daten zu extrahieren, ohne blockiert zu werden, müssen sie stark genug sein, um zahlreiche Quellen zu crawlen, und intelligent genug, um menschliches Verhalten zu imitieren.
Was macht ein Datenextraktionstool nützlich?
Die manuelle Extraktion von Webdaten in großem Maßstab ist nicht möglich. Automatisierung hilft auch dabei, strenge Algorithmen zu etablieren und Unsicherheiten zu vermeiden. Die folgenden Vorteile bietet die Verwendung eines Extraktionstools im Vergleich zur manuellen Vorgehensweise:
- Es ist weitaus genauer als manuelle Methoden.
- Senkt die Kosten für die manuelle Dateneingabe.
- Es bietet Kontrolle über die extrahierten Daten.
- Zeit wird während des Extraktionsprozesses durch die Verwendung eines Datenextraktionstools gespart.
Vorteile von Datenextraktionstools
Daten werden aus einer Quelle abgerufen und an ein Ziel gesendet, aus verschiedenen Gründen. Unabhängig von der Situation erleichtert die Datenextraktion die analytische Anwendung sowie das Management von Streaming-Daten. Die folgenden Vorteile bieten Datenextraktionstools:
- Genauigkeit erhöhen: Datenextraktionstools verbessern die Genauigkeit erheblich, da sie Daten hauptsächlich ohne menschliches Eingreifen übertragen, was Verzerrungen und Fehler minimiert und die Datenqualität erhöht.
- Kontrolle geben: Die Daten, die extrahiert werden können, werden hauptsächlich durch die Datenextraktionstools bestimmt. Dies geschieht beim Zusammenstellen von Daten aus verschiedenen Quellen, da es hilft, die genauen Daten zu identifizieren, die für den Vorgang benötigt werden, und den Rest für spätere Übertragungen zu speichern.
- Produktivität und Effizienz steigern: Durch die Automatisierung des gesamten Prozesses kann ein Datenextraktionstool die Zeit, die für das Sammeln von Daten benötigt wird, reduzieren, was wiederum die Produktivität steigert.
- Skalierbarkeit: Durch die Verwendung von Datenextraktionstools können Unternehmen den Umfang festlegen, in dem sie Daten sammeln möchten. Es erspart Ihnen die Mühe, manuell durch Quellen zu gehen, um Informationen zu sammeln; stattdessen können Sie einfach anpassen, wie viele Informationen gesammelt werden und zu welchem Zweck.
- Einfache Nutzung: Datenextraktionstools sind einfach zu bedienen, da sie interaktiv sind und Ihnen eine visuelle Darstellung Ihrer Daten bieten, was es auch Personen ohne umfangreiche Programmierkenntnisse ermöglicht, sie zu nutzen.
Wie funktioniert ein Datenextraktionstool?
Ein Datenextraktionstool, auch bekannt als Datenextraktionssoftware, verwendet Automatisierung, um Daten aus E-Mails, Webseiten, Formularen und anderen Online-Quellen abzurufen.
Die verschiedenen Arten von Datenextraktionstools
- SaaS-Möglichkeiten
- Chrome-Erweiterungen
- Web-Scraping-APIs und Scraper-Bots
- Open-Source-Bibliotheken auf Github.com
SaaS-Lösungen
1. Piloterr
Piloterr.com ist eine führende Plattform für Web-Datenextraktion und bietet mehr als 50 gebrauchsfertige APIs. Sie stellt eine umfassende Datenbank mit über 60 Millionen Unternehmen weltweit bereit, einschließlich detaillierter LinkedIn-Informationen. Piloterr.com hebt sich durch seinen fortschrittlichen Website-Rendering-Algorithmus hervor, der Echtzeit-Updates gewährleistet und über 90% der globalen Unternehmen in verschiedenen Branchen abdeckt. Die Plattform unterstützt benutzerdefinierte API-Endpunkt-Anfragen und bietet robusten technischen Support mit einem starken Fokus auf Sicherheit und DSGVO-Konformität. Nutzer können ein benutzerfreundliches System nutzen und haben Zugang zu einer Reihe von Tools für Datenanreicherung, Website-Crawling, Technologieidentifikation....
Zusätzlich bietet Piloterr.com Lernmaterialien und Ressourcen im Support für effektive Datenextraktion und API-Nutzung. Registrieren Sie sich kostenlos auf Piloterr.
2. Captain Data
Da es so viele Optionen für Automatisierung und Datenextraktion bietet, belegt Captain Data den Spitzenplatz. Strukturierte Daten können einfach aus mehr als 30 Quellen extrahiert werden, wie z.B. Google, LinkedIn, TrustPilot und anderen.
Captain Data ist eine umfassende Datenautomatisierungs-Suite mit mehr als 400 gebrauchsfertigen Workflows, weit mehr als nur ein Web-Scraping-Tool. Ohne die Notwendigkeit zu programmieren, ermöglichen wir Vertriebs- und Marketingteams, effizienter und schneller zu arbeiten.
Die Idee ist einfach: Daten aus dem Internet beziehen, diese aus anderen Quellen anreichern und in Tabellenkalkulationen, andere Anwendungen oder Ihr CRM integrieren. Für Sales Operations- und Growth-Teams, die die Lead-Generierung steigern und das Unternehmenswachstum beschleunigen möchten, ist Captain Data die perfekte Lösung.
Nachteile:
- Hohe monatliche Mitgliedschaftsgebühren für das Scraping großer Datenmengen.
3. Diffbot
Diffbot ist ein KI-Datenextraktor, der einen großen Datensatz namens Knowledge Graph als Quelle für vorläufige Marktforschung, Aktienanalysen oder Statistiken nutzt. Die kostenlose Version hat ein Limit von 10.000 Credits, und die Abonnement-Pläne beginnen bei 299 US-Dollar pro Monat.
Vorteile:
- KI-gestütztes Datenextraktions-Tool.
- JS-Rendering wurde unterstützt.
- Es gibt eine mobile App dafür.
- Die Zugänglichkeit des Knowledge Graphs.
Nachteile:
- Hohe monatliche Mitgliedschaftsgebühren für das Scraping großer Datenmengen.
- Viele Aufträge werden ohne zufriedenstellendes Ergebnis zurückgesendet.
3. Octoparse
Ein visuelles Web-Datenextraktions-Tool namens Octoparse kann heruntergeladen werden und ist mit Hunderten von Vorlagen zum Scrapen von Websites wie Yahoo Japan und OpenSea ausgestattet. Benutzerdefinierte Strukturierung, Auto-Exporte und andere Funktionen sind über seine Toolbox verfügbar. Die Abonnementpreise beginnen bei 89 US-Dollar pro Monat.
Vorteile:
- Software für Web-Scraping und -Organisation in einem.
- IP-Rotation wurde angeboten, um Blockierungen zu verhindern.
- Die Tutorials sind umfassend und einfach zu nutzen.
Nachteile:
- Es funktioniert am besten mit einer leichten Abfragelast.
- Für einen kostenlosen Plan sind nur zwei aktive gleichzeitige Aktivitäten verfügbar.
- Die Verarbeitung von Anfragen dauert länger.
- Web-Scraping über die Cloud ist auf Premium-Pläne beschränkt. Auf Ihrem lokalen Computer verwendet die kostenlose Option keine Proxy-Credits.
- Proxies & Datensätze
4. Brightdata
Bright Data, früher bekannt als Luminati, ist eine der bekanntesten Web-Scraping-Technologien. Neben Wohn-IPs gewährt es Zugang zu Unternehmensverzeichnissen und E-Commerce-Datenbanken. Die monatlichen Kosten des Dienstes betragen 500 US-Dollar, was es teuer macht.
Vorteile:
- Hervorragende Netzwerkverfügbarkeit durch die Nutzung mehrerer Proxies.
- Gut für Geotargeting.
- Eine Pay-per-Use-Option ist zusätzlich zu monatlichen Verpflichtungen verfügbar.
Nachteile:
- Während einige Konkurrenten unbegrenztes Datenvolumen anbieten, hat dieser Dienst ein gemessenes Volumen.
- Es gibt Raum für intuitivere Dokumentation.
- Bis neue Credits hinzugefügt werden, wird das Testkonto gesperrt.
- Eine Kredit- oder Debitkarte muss hinzugefügt und verifiziert werden.
- Chrome-Erweiterungen
5. Web Scraper
Eine Open-Source-Datenextraktions-Tool zum Sammeln und Analysieren von Webdaten ist die Web Scraper Chrome-Erweiterung. Web Scraper ist für eine kostenlose Anwendung bemerkenswert leistungsstark. Auf allen Seitenebenen, einschließlich Kategorien, Unterkategorien, Produktseiten und Paginierung, können Daten von dynamischen Websites extrahiert werden.
Es verfügt über eine benutzerfreundliche Point-and-Click-Oberfläche und ausreichend Beispiele, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern. Listen und Tabellen können einfach im CSV-Format ohne Code heruntergeladen werden.
Obwohl die Browser-Erweiterung kostenlos ist, können Nutzer, die Automatisierung, zusätzliche Exportoptionen, einen Proxy, einen Parser und eine API wünschen, Abonnement-Pläne wählen. Die Kosten für diese Optionen betragen faire 50 US-Dollar pro Monat.
6. Simple Scraper
Wie der Name schon sagt, wird das Web-Scraping mit einem Simple Scraper vereinfacht. Es kann sofort heruntergeladen werden und ist völlig kostenlos. Führen Sie Rezepte in der Cloud aus, erstellen Sie eine API oder scrapen Sie lokal damit.
Mit seiner API können Sie wiederholt neue Daten von jeder Website, die Sie scrapen, anfordern.
Mit Simple Scraper können Sie verschiedene Aufgaben erledigen, einschließlich Deep Scraping, um Daten hinter Links zu sammeln, und Informationen von Tausenden von Webseiten mit einem einzigen Klick zu scrapen und dann nach Google Sheets zu exportieren. Ziemlich leistungsstark für ein kostenloses Tool.
7. Scraper API
Über das grundlegende Scraping hinaus bietet ScraperAPI zusätzliche Unterstützung und ist mit nützlichen Funktionen wie Anti-Bot und JS-Rendering ausgestattet. Seine Pläne beginnen bei 49 US-Dollar pro Monat, und Sie können es nur nutzen, wenn Sie den Befehl in der Konsole starten.
Vorteile
- Integrierte Umgehung und Rotation von Proxies.
- Freundliche, entwicklerorientierte Benutzeroberfläche.
Nachteile:
- Für günstigere Pläne ist Geotargeting auf die USA und die EU beschränkt.
- Es wird für Nicht-Entwickler nicht möglich sein, das Website-Datenextraktions-Tool zu testen.
8. Scrapingbee
Ein gutes Datenextraktions-Tool für gängige Web-Scraping-Aufgaben ist ScrapingBee. Vertriebsteams nutzen es, um Leads zu sammeln, Daten aus sozialen Medien zu extrahieren und Kontaktdaten zu gewinnen. Es wird von Marketern für SEO und Growth Hacking verwendet. Mit einem großen Proxy-Pool können Sie Backlink-Prüfungen und Keyword-Monitoring im großen Maßstab durchführen.
Ohne Kreditkarte bietet ScrapingBee eine kostenlose Testversion mit 1000 API-Aufrufen an. Der Einstiegsplan beginnt bei 49 US-Dollar pro Monat für 100.000 API-Credits.
Open-Source-Bibliotheken
1. Puppeteer
Im Vergleich zum Scraping mit reinem Node vereinfacht Puppeteer, eine Node-Bibliothek, den Prozess. Über das DevTools-Protokoll bietet es eine High-Level-API zur Steuerung von Chrome oder Chromium.
Mit HTML-DOM-Selektoren können Sie Puppeteers Headless-Browser verwenden, um den Inhalt einer Webseite zu scrapen. Mit Puppeteer können Sie vorgerenderten Inhalt (auch bekannt als Server-Side-Rendering) erstellen, indem Sie eine SPA (Single-Page-Anwendung) crawlen. Screenshots und PDFs der Seiten können erstellt werden.
Obwohl es so eingestellt werden kann, dass es vollständiges (nicht-Headless) Chromium oder Chrome ausführt, läuft es standardmäßig im Headless-Modus. Eine Scraping-Anwendung zwischen Node.js und Puppeteer kann entwickelt werden.
2. Scrapy (Zyte)
Ein kostenloses, Open-Source-Anwendungsframework für Website-Crawling heißt Scrapy. Es läuft auf Linux, Windows, Mac und BSD und ist in Python geschrieben. Für die Webdatenextraktion ist es skalierbar, schnell und einfach zu bedienen. Erstellen, starten und verwalten Sie Web-Crawler in der Zyte Scrapy-Cloud. Zahlreiche Anwendungen, wie Data Mining, Informationsverarbeitung und Archivierung, sind für die abgeleiteten strukturierten Daten möglich. Nicht zu vergessen, es kann als allgemeiner Web-Crawler oder zur Datenextraktion über APIs (wie Amazon Associates Web Services) verwendet werden.
