adminGünümüzün rekabetçi dijital ortamında, işletmeler bilinçli kararlar almak, rakiplerini izlemek ve stratejilerini optimize etmek için veri toplamaya büyük ölçüde ihtiyaç duymaktadır. Ancak doğru veri çıkarma yöntemini anlamak, bu sürecin verimli olması açısından oldukça kritiktir.
Sıklıkla karıştırılan iki yaygın yöntem olan veri tarama (data crawling) ve veri kazıma (data scraping) farklı amaçlara hizmet eder. Her ikisi de web sitelerinden veri toplamayı içerir ancak kapsamları, amaçları ve uygulama biçimleri önemli ölçüde farklılık gösterir.
Bu Yazıda Neleri Ele Alacağız?
- Temel fark nedir?
- Data crawling nedir?
- Data scraping nedir?
- Veri toplamanın temel avantajları
Temel Fark Nedir?
Bu blog yazısında, veri tarama ile veri kazıma arasındaki temel farklara değineceğiz.
Günümüzde veriyle çalışan işletmeler ve organizasyonlar, büyük veri kümelerini toplayıp analiz ederek daha kolay kararlar alma yoluna gitmektedir.
Rakip faaliyetlerini izlemek ve rekabetçi kalmak isteyen tüm işletmelerin dış veri kaynaklarını takip etmesi gerekir.
Bu noktada, web sayfalarından veri toplamak için en yaygın kullanılan iki yöntem, crawling (tarama) ve **scraping (kazıma)**dır. Her ne kadar bu terimler birbirinin yerine kullanılsa da, yöntemler arasında ciddi farklar bulunmaktadır.
Veri Tarama ile Veri Kazıma Arasındaki Temel Farklar
Her iki yöntem de web sitelerinden veri toplama temellidir. Ancak aşağıdaki açılardan birbirinden ayrılırlar:
Kapsam
Crawling (Tarama): Birden fazla site veya sayfadan veri toplar. Scraping (Kazıma): Belirli bir sayfadaki belirli verileri hedefler.
Amaç
Crawling: Web sitelerini dizine eklemek veya büyük veri kümelerini analiz için toplamak amacıyla kullanılır. Scraping: Araştırma ya da iş amaçlı belirli bilgileri çıkarmak için tercih edilir.
Sıklık
Crawling: Sürekli çalışan bir süreç olabilir. Scraping: Genellikle tek seferlik ya da belirli aralıklarla yapılan bir işlemdir.
Data Crawling Nedir?
Veri tarama (data crawling), başka bir adıyla web tarama (web crawling) ya da spidering, internette otomatik olarak gezinen yazılımlarla veri toplama sürecidir.
Bu teknikte kullanılan web crawler ya da botlar, siteler arasında bağlantıları takip ederken içerikleri toplayarak ilerler. Arama motorları (örneğin Google, Bing) yeni içerikleri dizine eklemek için bu yöntemi kullanır.
Crawling’in amacı, mümkün olduğunca fazla veri toplayarak içeriklerin dizinlenmesini sağlamaktır.
Data Scraping Nedir?
Veri kazıma (data scraping), belirli bir web sayfasından spesifik verilerin çıkarılması işlemidir.
Bu teknikte, sayfa içindeki belirli öğeler (örneğin tablolar, formlar, fiyatlar) hedeflenir ve bu öğelerden veri çekilir.
Kazıma işlemi manuel olarak yapılabileceği gibi, yazılım araçları ile otomatik de gerçekleştirilebilir. Scraping genellikle araştırma, analiz ya da fiyat karşılaştırma gibi amaçlarla kullanılır.
Data crawling’den farklı olarak, scraping işlemi belirli ve hedefe yönelik veri çıkarma üzerine odaklanır. Örneğin; ürün bilgileri ya da iletişim bilgileri gibi.
Veri Toplamanın Başlıca Avantajları
- Yeni kurulan veya büyümekte olan işletmeler, rakiplerinin tüm pazarlama faaliyetlerini veri tarama ile izleyebilir.
- Ürün ya da pazarlama yöneticileriniz, kazıma verileri sayesinde daha doğru fiyatlandırma kararları alabilir.
- Tarama teknolojileri zaman kazandırır, çünkü rakipleri manuel olarak takip etmeye gerek kalmaz.
- Çok hızlı veri toplandığı için hızlı iş kararları alınabilir.
- Rakiplerin her hareketine hızlı yanıt verilerek gelir artışı sağlanabilir.
Sonuç Olarak
Web crawling ve web scraping, web sitelerinden veri toplamak için kullanılan iki farklı yöntemdir. Her ne kadar benzer görünseler de, farklı amaçlara hizmet eder ve farklı uygulama biçimlerine sahiptirler.
Bu iki yöntem arasındaki farkları anlamak, verileri etkili bir şekilde toplamak ve analiz etmek isteyen işletmeler için oldukça önemlidir.
İhtiyacınıza uygun olan yöntemi seçerek, işletmeniz için anlamlı içgörüler elde edebilir ve veriye dayalı kararlar alabilirsiniz.
Sık Sorulan Sorular
Veri tarama, çok sayıda web sayfası arasında gezinerek büyük veri kümelerini toplama ve dizinleme sürecidir.
Veri kazıma ise bir web sayfasının belirli bölümlerinden spesifik bilgileri çıkarmaya odaklanır.
İşletmeler, rakipleri izlemek, pazar trendlerini analiz etmek ve fiyat ile ürün listelemelerini takip etmek için web tarama yöntemini kullanır.
Tarama, birçok farklı kaynaktan büyük veri hacimlerinin otomatik olarak toplanmasını sağlar.
Veri kazıma, ürün bilgileri, müşteri yorumları veya iletişim listeleri gibi çok belirli verilerin çıkarılması için idealdir.
Bu yöntem, işletmelerin karar alma süreçlerinde daha net ve odaklı içgörüler elde etmesine yardımcı olur.
•Zaman ve Kaynak Tasarrufu: Rakipleri manuel olarak izleme ihtiyacını ortadan kaldırır.
•Hızlı ve Gerçek Zamanlı Veri Erişimi: Hızlı karar alma süreçlerini destekler.
•Gelir Optimizasyonu: Rakip hareketlerine göre fiyat ve pazarlama stratejilerini ayarlamaya yardımcı olur.
Senkrondata, işletmelerin rakiplerini izlemesi, sektör trendlerini takip etmesi ve veriye dayalı kararlar alabilmesi için yapay zeka destekli web tarama ve mobil uygulama kazıma hizmetleri sunar.
