Как обработать неструктурированные данные после скрапинга

Дата-сайентисты в среднем тратят до 60% своего времени на очистку и подготовку неструктурированных данных, чтобы позже их проанализировать. Без должной обработки такие данные – будь то текст, изображения или видео – остаются хаотичными и непригодными для дальнейшей работы.

В отличие от структурированных данных, которые аккуратно укладываются в таблицы и базы данных, неструктурированные данные не имеют заранее определенного формата. Это создает проблемы при хранении, извлечении и анализе. Тем не менее, их очистка и структурирование крайне важны для повышения точности, соблюдения нормативных требований и эффективной обработки.

Низкое качество данных может привести к неверным выводам и дорогостоящим бизнес-ошибкам. Вот почему очистка данных важна в обработке собранной скрапингом информации – она преобразует сырые данные в структурированные форматы, которые уже можно анализировать и использовать.

В этой статье мы расскажем об основных этапах очистки и обработки неструктурированных данных после скрапинга. Вы узнаете, как превратить сырые, беспорядочные данные в ценную информацию, что позволит проводить более качественную аналитику. Давайте начнем!

Что такое неструктурированные данные и почему с ними сложно работать после веб-скрапинга?

Неструктурированные данные – это информация без заранее определенной модели или структуры. Они могут быть представлены в различных форматах: мультимедийные файлы, изображения, аудио, свободный текст. В отличие от структурированных данных, они не подчиняются четким правилам организации.

Большая часть бизнес-информации (более 85% по оценкам Merrill Lynch) является неструктурированной. К примеру, это могут быть:

• текстовые документы (например, письма и отчёты),
• публикации в социальных сетях,
• мультимедийные файлы (аудио, видео),
• данные с сенсоров,
• записи звонков и стенограммы чатов,
• договоры и другая документация.

Управление такими данными осложняется по нескольким причинам. Традиционные базы данных не справляются с обработкой больших объёмов неструктурированной информации – это приводит к трудностям в хранении и анализе: около 90% данных остаются не затронутыми. После скрапинга проблема усугубляется тем, что разные команды и подразделения создают и редактируют данные без координации – это приводит к несогласованности форматов и стандартизация становится почти невозможной.

Хранение и обработка данных, полученных посредством скрапинга, требуют особых подходов. Например, SQL-базы данных плохо подходят для работы с неструктурированными данными, так как они не рассчитаны на хранение разнообразной информации и часто требуют ручных корректировок. Документоориентированные базы данных имеют большую гибкость и позволяют объединять в одном месте числовые значения, строки, словари и списки.

Нельзя забыть и о безопасности данных. Нерегулируемая неструктурированная информация может создать риски с точки зрения соблюдения законов – например, утечки могут раскрыть конфиденциальные данные клиентов, маркетинговые активности могут не соответствовать первоначальному согласию на сбор информации, а обработка запросов на поиск или удаление данных становится затруднительной.

Кроме того, обработка неструктурированных данных влияет и на время получения результатов. Прежде чем данные станут пригодными для анализа, их необходимо преобразовать в формат, понятный компьютеру/программе – это один из способов конвертации неструктурированных данных в структурированные. Дополнительно, вложенные категории в сырых данных часто показывают ошибки при преобразовании в традиционные табличные форматы.

Современные методы обработки данных, основанные на машинном обучении, предлагают инновационные решения для работы с неструктурированной информацией. Они могут "читать" веб-страницы визуально, а не просто анализировать HTML-код – это помогает управлять данными, хотя автоматическое масштабирование ресурсов остаётся сложной задачей.

Объемы неструктурированных данных стремительно растут, а большинство компаний даже не знают, где эти данные хранятся. Это делает управление и использование информации еще более сложной задачей.

Работа с такими данными требует применения сложных алгоритмов и современных технологий – от обработки естественного языка до компьютерного зрения и аудиоанализа. Особенно сложно комбинировать данные из различных источников и форматов, когда речь идёт о мультиканальном сборе информации.

Ситуация становится еще более запутанной, когда необходимо одновременно обрабатывать и объединять разнородные неструктурированные данные из множества источников. Это создает дополнительные трудности для аналитиков и систем обработки информации.

Структурированные и неструктурированные данные: в чем разница?

Эти два типа данных выполняют разные задачи и требуют разных подходов к обработке.

Структурированные данные организованы по строгим правилам и имеют фиксированный формат, что облегчает их хранение, поиск и анализ. Обычно они находятся в реляционных базах данных, где информация распределена по строкам и столбцам, а связи между данными четко определены. Пример – финансовые отчеты, базы клиентов, системы учета запасов. Благодаря такому формату их можно быстро обработать с помощью SQL-запросов, BI-инструментов и платформ для визуализации данных.

Неструктурированные данные не имеют заранее определенного формата. Они могут существовать в виде текста, изображений, аудио и видео. Пример – электронные письма, посты в соцсетях, стенограммы звонков и мультимедийные файлы. Обработка такого рода информации сложнее, поскольку она не вписывается в привычные таблицы реляционных баз данных. Для хранения неструктурированных данных применяют озера данных и NoSQL базы. Чтобы извлечь из них полезную информацию, часто требуются сложные методы, например обработка естественного языка (NLP), машинное обучение и искусственный интеллект.

Смотрите ниже таблицу с основными различиями:

Структурированные данные широко используются в отчетности и традиционной бизнес-аналитике благодаря простоте анализа. Однако им не хватает глубины и разнообразия неструктурированных данных, которые часто содержат ценные качественные инсайты.

Неструктурированные данные сложнее обрабатывать, но они дают организациям более широкий и богатый набор данных. Это позволяет анализировать настроения клиентов, выявлять тенденции в поведении пользователей и извлекать информацию из текста, аудио и изображений. Однако работа с неструктурированными данными требует больших вычислительных мощностей, специализированного ПО и экспертизы в области data science.

Обработка и организация собранных данных

Сырые данные, полученные посредством скрапинга, требуют тщательной очистки и структурирования, чтобы превратить их в полезную информацию. Этот процесс включает несколько этапов: удаление дубликатов, приведение форматов к единому виду и структурирование неорганизованной информации для дальнейшего анализа.

Удаление дубликатов и нерелевантного контента

Первый и важнейший шаг очистки данных – избавление от повторяющихся записей, так как их наличие может исказить результаты анализа, делая определённые данные кажущимися более распространёнными, чем они есть на самом деле, и скрывая ценную информацию. Для начала необходимо определить, что именно считать дубликатом – полное совпадение или соответствие по определённым бизнес-правилам.

Существуют два основных способа удаления дубликатов:

• Точное совпадение. Этот метод выявляет и удаляет записи, полностью совпадающие по всем параметрам.
• Нечёткое совпадение. Более сложный подход, использующий алгоритмы, например расстояние Левенштейна, для обнаружения записей с небольшими различиями.

Также широко применяются алгоритмы хеширования, которые позволяют быстро обработать большие объёмы данных. Они преобразуют большие блоки информации в короткие уникальные идентификаторы, что упрощает поиск и сравнение дубликатов между новыми данными, собранных скрапером, и уже обработанными.

Исправление проблем с кодировкой и несоответствий

При скрапинге сайтов часто возникают проблемы с кодировкой, когда настройки вашего инструмента не совпадают с кодировкой сайта. Это приводит к тому, что текст искажается и появляются неверные символы.

Чтобы решить проблему:

• Определите кодировку сайта через HTTP-заголовки или meta-теги.
• Установите правильную кодировку в вашем инструменте для скрапинга.
• Обрабатывайте кодировку при сохранении результатов.
• Следите за обновлениями meta-тегов, если они появляются.

Также нужно правильно работать с пробелами: удаляйте лишние пробелы в начале и конце строк, чтобы данные оставались однородными и анализ был корректным.

Преобразование неструктурированных данных в удобный формат

Для превращения неструктурированной информации в структурированный формат требуются разные подходы для различных типов данных. Например, для работы с текстом отлично подходят методы обработки естественного языка, такие как:

• Извлечение сущностей.
• Анализ тональности.
• Классификация тем.
• Резюмирование текста.

Нейронные сети и компьютерное зрение справляются особенно хорошо с визуальными данными, например, при распознавании изображений товаров – они умеют находить нужные объекты и выявлять закономерности.

Выбор системы хранения данных также важен. Привычные SQL-базы не подходят для хранения неструктурированных деталей, так как требуют много ручной работы. Документоориентированные базы данных оказались более гибкими – они позволяют хранить числа, строки, словари и списки в одном месте.

Также необходимо уделить особое внимание числам. Числовые значения часто извлекаются в виде строк с запятыми и точками. Их нужно корректно преобразовать в числовой формат для дальнейшего анализа.

Стандартизируйте единицы измерения, так как использование разных систем может создать проблемы при сравнении данных. Приведение всех значений к общим единицам делает анализ более осмысленным.

Автоматизация очистки и преобразования значительно упрощает работу. Современные инструменты используют автоматические правила проверки, что снижает объем ручной работы и минимизирует ошибки.

Для преобразования неструктурированных данных в структурированные помогает извлечение признаков:

• Определение ключевых характеристик в данных.
• Преобразование их в структурированный формат.
• Извлечение сущностей (имен, дат, мест) из текста.

Еще один метод – векторизация текста, которая превращает текстовые данные в числовые векторы, пригодные для моделей машинного обучения с использованием техник, таких как TF-IDF и word embeddings.

Лучшие практики управления неструктурированными данными

Эффективное управление неструктурированными данными - ключ к успешной стратегии работы с информацией. Компаниям необходимы систематические подходы к обработке, анализу и хранению неструктурированной информации.

Автоматизация очистки данных

Автоматизация – основа эффективного управления данными. Современные инструменты используют автоматические правила проверки, обеспечивающие точность данных с самого начала. Эти системы оптимизируют процессы и являются неотъемлемой частью управления неструктурированными данными.

Azure Cognitive Services предоставляет мощные инструменты для работы с текстовыми неструктурированными данными:

• Продвинутые алгоритмы анализа тональности.
• Автоматическое извлечение ключевых фраз.
• Распознавание именованных сущностей.
• Контекстно-зависимое понимание языка.

Apache NiFi – гибкое решение для оптимизации потоков данных между системами. Оно позволяет:

• Автоматизировать загрузку данных.
• Поддерживать различные форматы данных.
• Проводить мониторинг в реальном времени.
• Гарантировать целостность данных.
• Управлять сложными преобразованиями.
• Извлекать ключевые идеи с помощью простых инструментов (NLP, регулярные выражения).

Обработка естественного языка (NLP) и регулярные выражения (regex) - основа для 

извлечения значимой информации из неструктурированных текстовых данных. NLP-техники особенно эффективны в сочетании с веб-скрапингом для получения глубоких инсайтов из текстовой информации.

Регулярные выражения предоставляют математический язык для моделирования строковых шаблонов. Их преимущества:

• Вычислительная эффективность при обработке.
• Оптимизированные по памяти операции.
• Экономичное масштабирование.
• Точность сопоставления шаблонов.

Однако решения на основе регулярных выражений потребуют от вас детального планирования. Бесконтрольное использование регулярных выражений часто создает слишком много “шума”. А вот сочетание regex-шаблонов с конкретными ключевыми словами помогает уменьшить количество ложных срабатываний и повысить точность.

А вот преимущества NLP в анализе текста:

• Токенизация для разбиения текста.
• Стемминг для нормализации слов.
• Удаление стоп-слов для уменьшения шума.
• Распознавание именованных сущностей для извлечения информации.

Froxy в Telegram

Присоединяйтесь к нашему сообществу в Telegram, чтобы быть в курсе всех новостей.

Присоединиться

Хранение и управление большими наборами данных

Для работ с с большими объемами неструктурированных данных понадобятся специальные решения для хранения. 

NoSQL базы данных, такие как MongoDB, хорошо подходят для этой задачи, так как не имеют жесткой структуры и позволяют гибко хранить информацию. Они легко масштабируются и поддерживают шардинг на нескольких серверах, что важно при растущих объемах данных. Продвинутые возможности запросов и высокая скорость обработки делают MongoDB мощным инструментом для управления неструктурированными данными, а также дополняют решения для хранения структурированной информации в гибридных средах.

Amazon S3 имеет облачное хранилище, разработанное для массивных наборов данных. Оно отличается неограниченной емкостью, высокой надежностью и легкой интеграцией с аналитическими инструментами. S3 – это без серверное решение, хорошо работающее с различными системами хранения данных, что делает его отличным выбором для организаций, имеющих дело с большими объемами неструктурированной информации.

Для обработки данных в больших масштабах подойдет Apache Spark. Она использует вычисления в памяти для ускорения операций и поддерживает обработку потоковых данных в реальном времени. Spark хорошо интегрируется с существующими инструментами для больших данных и позволяет выполнять операции машинного обучения на огромных наборах данных.

Для эффективного поиска и извлечения неструктурированных данных используются такие платформы, как Elasticsearch, специализирующиеся на быстрой индексации и поиске в реальном времени. Масштабируемая архитектура и поддержка сложных запросов позволяют организациям извлекать ценные идеи из огромных массивов данных.

Качество и доступность данных зависят не только от хранения и обработки – они требуют надежных систем управления данными. Организациям необходимо установить четкие процедуры сбора, контроля доступа и обновления информации.

Критически важным компонентом работы с неструктурированными данными является управление метаданными. Хорошо структурированная система метаданных организует информацию с помощью детальных каталогов, стандартизированных глоссариев и тегов по всей сети. История версий и контекстная документация также повышают прозрачность данных и облегчают отслеживание изменений.

Современные системы информационного поиска (IR system) улучшают управление неструктурированными данными, используя продвинутые алгоритмы ИИ, возможности запросов на естественном языке и интеллектуальные механизмы фильтрации. Эти системы улучшают контекстный поиск и автоматическую категоризацию, упрощая поиск и использование нужной информации.

Наконец, организациям нужно учитывать распределение ресурсов и масштабируемость выбранных решений, чтобы системы хранения и управления могли справляться с ростом объема данных. Важно найти баланс между текущими потребностями и будущим расширением проектов, чтобы эта гибкость влияла на выбор решений.

Заключение

Без надлежащей обработки и структурирования огромное количество ценной информации окажется неиспользованным, что неизбежно приведет к упущенным возможностям. Но если вы сможете внедрить эффективные методы очистки данных, то можете превратить ее в полезную информацию для вашего бизнеса.

Самые передовые инструменты, такие как машинное обучение, обработка естественного языка, а также масштабируемые хранилища данных вроде NoSQL баз данных и облачных сервисов – хорошая основа для для эффективной работы с огромными объемами информации. А качество данных, грамотное управление ими дадут вам преимущество в принятии решений перед конкурентами.