El mundo digital en el que vivimos está creando constantemente un flujo de datos cada vez mayor. La utilización de big data dinámico se ha convertido en la clave del análisis de datos para las empresas.
¿Por qué es tan importante capturar datos dinámicos?
En términos generales, puede ver mejor y actuar más rápido al monitorear constantemente los flujos de datos dinámicos. Para decirlo más específicamente, obtener datos dinámicos puede ayudar:
1. Tome decisiones basadas en datos más rápido
La captura de datos dinámicos lo equipa con información en tiempo real sobre las nuevas tendencias en el mercado y sus competidores. Con toda la información actualizada a mano, puede reducir en gran medida la diferencia horaria entre actualizaciones de productos. En otras palabras, puede obtener información basada en datos y tomar decisiones basadas en datos de manera más rápida y fácil.
Así como Jeff Bezos, CEO de Amazon, lo expresó en una carta a los accionistas, “La velocidad es importante en los negocios”. La “toma de decisiones a alta velocidad” es de gran importancia para el desarrollo empresarial.
2. Construye una base de datos más poderosa
A medida que el volumen de datos sigue creciendo en el mundo digital actual, el valor vinculado a cada pieza de datos ha disminuido drásticamente. Para mejorar la calidad de la analítica de datos y la validez de las decisiones, las empresas necesitan construir una base de datos integral y de alto volumen mediante la extracción continua de datos dinámicos.
Los datos son un activo urgente. Cuanto más antigua es la información, más difícil es recopilarla. A medida que el número de información se duplica cada año en tamaño y velocidad, se vuelve sin precedentes crucial realizar un seguimiento de los datos cambiantes para su posterior análisis.
En términos generales, la recopilación de datos a corto plazo ayuda a detectar problemas recientes y a tomar pequeñas decisiones, mientras que la recopilación de datos a largo plazo puede ayudarlo a identificar tendencias y patrones para establecer objetivos comerciales a largo plazo.
3. Establecer un sistema adaptativo y analítico
El objetivo final del análisis de datos es construir un sistema analítico de datos adaptativo y autónomo, para analizar los problemas de forma continua. No hay duda de que un sistema analítico adaptativo se basa en la recopilación automática de datos dinámicos. En este caso, ahorra tiempo en la construcción de modelos analíticos cada vez y elimina los factores humanos en el ciclo. La conducción autónoma de automóviles es un gran ejemplo de una solución analítica adaptativa.
¿Cómo los datos dinámicos promueven el crecimiento empresarial de manera efectiva?
Podemos aplicar análisis de datos dinámicos en muchos aspectos, para facilitar el desarrollo empresarial, que incluyen:
1. Monitoreo del producto
La información del producto, como los precios, la descripción, las opiniones de los clientes, la imagen, están disponibles en los mercados en línea y se actualizan periódicamente. Por ejemplo, una investigación de mercado previa al lanzamiento se puede realizar fácilmente recuperando información del producto en Amazon o scraping los precios de eBay.
La extracción de información dinámica también le permite evaluar la posición competitiva de los productos y desarrollar estrategias para fijar precios y almacenar de manera efectiva. Puede ser un método confiable y efectivo para monitorear las acciones de la competencia en el mercado.
2. Gestión de la Experiencia del Cliente
Las empresas están cada vez más atentas a la gestión de la experiencia del cliente que nunca. Según la definición de Gartner, es “la práctica de diseñar y reaccionar a las interacciones del cliente para cumplir o superar las expectativas del cliente, por lo tanto, aumentar la satisfacción del cliente, la lealtad y la defensa”.
Por ejemplo, extraer todas las reseñas de un producto en Amazon puede ayudar a descifrar cómo se sienten los clientes sobre el producto mediante el análisis de los comentarios positivos y negativos. Esto es útil para comprender las necesidades de los clientes, así como para conocer el nivel de satisfacción de un cliente en tiempo real.
3. Estrategias de marketing
El análisis dinámico de datos le permite saber qué estrategia funcionó mejor en el pasado, si la estrategia de marketing actual funciona bien y qué mejoras se pueden hacer. La extracción de datos dinámicos le permite evaluar el éxito de una estrategia de marketing en tiempo real y realizar ajustes precisos en consecuencia.
¿Cómo podemos acceder fácilmente a los datos dinámicos?
Para recopilar datos dinámicos de manera oportuna y continua, copiar y pegar manualmente tradicional ya no es práctico. Una herramienta de web scraping fácil de usar podría ser la solución óptima en este caso con las siguientes ventajas:
1. Codificación libre
Con una herramienta de web scraping, no necesita tener conocimientos previos de programación. Scraping datos dinámicos de la web es fácil de lograr para cualquier persona y cualquier empresa.
2. Funciona para todo tipo de sitios web.
Los diferentes sitios web tienen diferentes estructuras, por lo que incluso un programador experimentado necesita estudiar la estructura de un sitio web antes de escribir los guiones. Pero se puede usar una herramienta de raspado web potente para extraer de diferentes sitios web de forma rápida y fácil, ahorrándole toneladas de tiempo al estudiar los diferentes sitios web.
3. Extracciones datos programadas
Esto requiere que la herramienta de web scraping sea compatible con la operación en la nube, en lugar de ejecutarse solo en una máquina local. De esta forma, el raspador (scraper) puede ejecutarse para extraer datos de acuerdo con su programación preferida automáticamente.
4. Octoparse Extracción en la Nube de puede hacer más que eso
1) Horario flexible
La extracción en la nube de Octoparse admite el scraping de datos web en cualquier momento y con cualquier frecuencia según sus necesidades.
2) Mayor velocidad para la recopilación de datos
Con 6-20 servidores en la nube trabajando simultáneamente, el mismo conjunto de datos puede acelerar hasta 6-20 veces más rápido que si se ejecuta en una máquina local.
3) Eficiencia de costo
Octoparse extracción en la nube admite el funcionamiento del scraper y el almacenamiento de datos dinámicos en la nube, sin preocuparse por el alto costo de mantenimiento del hardware o la interrupción de la red.
Además, un costo 50% menor en comparación con servicios similares en el mercado, Octoparse se dedica a mejorar el valor del análisis de datos, equipando a todos con acceso asequible a Big Data. extracción en la nube admite el funcionamiento del scraper y el almacenamiento de datos dinámicos en la nube, sin preocuparse por el alto costo de mantenimiento del hardware o la interrupción de la red.
4) API, personaliza tus feeds de datos
Aunque los datos de la nube se pueden exportar a nuestra base de datos automáticamente, con API, puede mejorar mucho la flexibilidad de los datos exportados a su propio sistema.
Aunque los datos de la nube se pueden exportar a nuestra base de datos automáticamente, con API, puede mejorar mucho la flexibilidad de los datos exportados a su propio sistema.
Lo que necesita saber es que la API en Octoparse tiene dos tipos: Octoparse API y Advanced API. El primero, en el Plan Estándar, admite la gestión de datos. Este último está bajo el plan profesional, admite la gestión de tareas y la gestión de datos.
