文章來源：探碼科技
利用網絡大數據面臨的挑戰
互聯網上有浩瀚的數據資源，要想抓取這些數據就離不開爬蟲。鑑於網上免費開源的爬蟲框架多如牛毛，很多人認爲爬蟲定是非常簡單的事情。但是如果你要定期、上規模地準確抓取各種大型網站的數據卻是一項艱鉅的挑戰。流行的爬蟲框架Scrapy開發者Scrapinghub在抓取了一千億個網頁後，總結了他們在爬蟲是遇到的挑戰：
- 速度和數據質量：由於時間通常是限制因素，規模抓取要求你的爬蟲要以很高的速度抓取網頁但又不能拖累數據質量。對速度的這張要求使得爬取大規模產品數據變得極具挑戰性。
- 網站格式多變：網頁本身是基於HTML這種鬆散的規範來建立的，各網頁互相不兼容，導致網頁結構複雜多變。在規模爬取的時候，你不僅要瀏覽成百上千個有着草率代碼的網站，還將被迫應對不斷變化的網站。
- 網絡訪問不穩定：如果網站在一個時間訪問壓力過大，或者服務器出現問題，就可能不會正常響應用戶查看網頁的需求。對於網頁數據採集工具而言，一旦出現意外情況，很有可能因爲不知道如何處理而崩潰或者邏輯中斷。
- 網頁內容良莠不齊：網頁上顯示的內容，除了有用數據外，還有各種無效信息；有效信息也通過各種顯示方式呈現，網頁上出現的數據格式多樣。
- 網頁訪問限制：網頁存在訪問頻率限制，網站訪問頻率太高將會面臨被封鎖IP的風險。
- 網頁反扒機制：有些網站爲了屏蔽某些惡意採集而採取了防採集措施。比如Amazon這種較大型的電子商務網站，會採用非常複雜的反機器人對策使得析取數據困難許多。
- 數據分析難度高：規模化的數據採集會導致數據質量得不到保證，變髒或者不完整的數據很容易就會流入到你的數據流裏面，進而破壞了數據分析的效果。
爲了充分利用網絡大數據，企業需要一個有效的系統，該系統不僅可以自動化從網頁中提取數據，同時對數據進行篩選、清理和標準化，並將這些數據集成到現有工具鏈和工作流中。
探碼網絡數據採集系統是一款可以精準爬取網站的爬蟲工具，採用探碼科技自主研發的TMF框架爲架構主體，支持開發可操作的網絡數據採集系統。
探碼對以上挑戰的解決辦法
- 24小時自動化爬蟲採集，制定清晰採集字段，保證初步採集速度和質量；
- 兼顧計算機和人處理網頁數據的特徵，能夠應對網頁結構的複雜多變；
- 雲服務器協同合作，達到採集素的的平衡點，在不降低採集速度的同時保證不被封鎖IP;
- 內置邏輯判斷方案，自定義網站訪問不穩定時的智能應對機制；
- 對採集的原始數據進行“清洗、歸類、註釋、關聯、映射”，將分散、零亂、標準不統一的數據整合到一起，提高數據的質量，爲後期數據分析奠定基礎。
- 探碼的數據採集屬於正常的採集行爲，倡導在獲得網站授權採集後進行採集，共同維護互聯網規範。
探碼網絡數據採集方案
探碼網絡數據採集系統實現數據從採集，處理到應用的全生命週期管理，達到網絡爬蟲，另類數據，網頁解析及採集自動化。目前探碼已建設自己的企業庫數據（3000+企業數據信息），律師數據庫（全過30w+律師數據信息）且這些信息都是通過數據處理與分析，用戶可直接使用於商務中！
數據提取
探碼通過網絡爬蟲、結構化數據、本地數據、物聯網設備、人工錄入等進行全方位實時的彙總採集。對各種來源（如RFID射頻數據、傳感器數據、移動互聯網數據、社交網絡數據等）的非結構化數據進行全自動化採集，藉助網絡爬蟲或網站API,從網頁獲取非結構化數據數據，將其統一結構化爲本地數據。
數據管理
探碼網絡數據採集系統合併來自多個來源的數據，構建複雜的連接和聚合。針對非結構化、半結構化數據的特殊性，在爬取完數據後還需要對採集的原始數據進行“清洗、歸類、註釋、關聯、映射”等一系列操作後，將分散、零亂、標準不統一的數據整合到一起，提高數據的質量，爲後期數據分析奠定基礎。
數據儲存
探碼網絡數據採集系統在獲得所需的數據並將其分解爲有用的組件之後，通過可擴展的方法來將所有提取和解析的數據存儲在數據庫或集羣中，然後創建一個允許用戶可及時查找相關數據集或提取的功能。
解決方案優勢
通過採用探碼網絡數據採集解決方案，實現了以下幾個優勢：
- 全面的數據服務 -通過探碼網絡數據採集系統，您可以輕鬆地獲得網絡數據。您可以實現自動化提取、更新、轉換數據並確保不同的數據元素符合常見的數據格式。
- 最新數據- 解決方案的自動化意味着您的組織可以以最少的工作量進行持續提取。因此，組織可以確保始終使用最新的數據。
- 準確的數據- 探碼網絡數據採集系統使團隊不僅能夠消除與手動提取和轉換相關的工作，而且還能消除與人工工作相關的潛在錯誤。
- 降低成本-企業自身無需昂貴的工程團隊不斷編寫代碼，監控質量和維護邏輯，就能夠規模快速，經濟高效地獲得高質量的網絡數據。
- 可擴展性- 探碼網絡數據採集系統支持提取數百萬個數據點和Web查詢。
總結
探碼科技自主研發的網絡數據採集系統是集Web數據採集，分析和可視化爲一體的數據集成系統，確保您從Web數據中獲得最大的洞察力和價值。