本文将讨论：
- 抓取和解析通常需要大量的内部基础设施
- Web Scraper API自动化数据抓取和解析，无需基础设施
- 现成的数据集无需独立进行数据收集
抓取和解析通常需要大量的内部基础设施
抓取和解析是一个非常手动且繁琐的过程。人们可以选择使用机器人或网络爬虫来完成这些任务。对于那些不太熟悉这些工作原理的人来说，网络抓取是一种执行数据收集的方法，将数据从网络复制到数据库或电子表格中，以便以后进行分析。
解析是在数据已经被检索后进行的操作。它帮助将大数据集结构化，以便人们能够以建设性的方式理解、处理和使用信息。通常，这是通过将HTML文件转换为可解读的文本、数值和其他可用的信息来实现的。
最大的问题是网站不断改变其结构，同样，数据集也在不断变化。因此，在手动抓取和解析时，确实需要能够跟踪这些信息的变化并确保其可访问性，这是数据收集过程中最困难的部分。为此，你需要许多开发人员、IT人员和服务器，这些是一些公司不愿意处理的。
Web Scraper API自动化数据抓取和解析，无需基础设施
Web Scraper API完全自动化实时抓取和解析。这意味着你不需要在内部构建或维护复杂的系统。如果你想在处理新目标网站（例如一个专注于电子商务的公司已经从市场A收集数据，现在想开始从市场B收集数据集）时外包数据收集操作，这是一个极好的选择。
使用该工具与手动抓取和解析相比的主要优势包括：
- 获取清理、匹配、综合、处理和结构化的数据，以便你可以立即使用它
- 节省手动工作的时间和资源，因为所有数据收集都由我们的AI和ML驱动算法完成
- 能够根据你的预算以及不断变化的项目和目标扩大或缩小数据收集操作
- 利用能够自动适应目标网站结构变化和阻塞的技术
- 你能够获得持续的新鲜和最新的数据点
现成的数据集无需独立进行数据收集
如果你要抓取一个流行网站，例如：
- 市场
- 社交媒体网络
- 旅行/酒店/租车平台
- 商业/信息服务目录
那么预先收集的‘数据集’是首选。其主要优点包括：
- 结果几乎立即（几分钟内）检索到
- 这是一个更具成本效益的选择
- 无需技术知识，无需在职的DevOps团队，也无需数据收集基础设施
此外，该解决方案提供了你可以使用的选项。例如：
- 选项1：根据对你重要的参数定制数据集（例如，与西班牙足球影响者相关的子数据集）
- 选项2：你可以根据你的独特用例和业务策略完全定制数据集（例如，在特定电子钱包上某种加密货币的所有交易量）
结论
Bright Data为你提供了多种满足当前需求的选择。数据集为你提供快速、成本效益高的访问，而Web Scraper API完全自动化复杂的数据收集任务，直接向团队成员、系统和算法交付信息。不确定哪个产品最适合你？立即注册，我们的团队将帮助你找到合适的产品。
