Mengapa saat ini web-scraping menjadi teknologi yang cukup banyak mendapatkan perhatian?

Dalam sebuah penelitian, data memerankan bagian yang sangat penting. Contohnya, bagi departemen RnD sebuah perusahaan yang ingin riset produk tertentu. Mereka perlu mengumpulkan data dari berbagai sumber, untuk menopang penelitian yang mereka sedang lakukan. Atau, bagi departemen Marketing sebuah perusahaan yang ingin mengetahui apa yang sedang dibutuhkan oleh pasar. Maka, mereka melakukan riset pasar untuk mendapatkan data yang nantinya akan mereka olah.

Pada umumnya, proses memperoleh dan mengumpulkan data untuk penelitian atau riset ini memakan waktu. Terlebih lagi apabila data perlu diambil dari berbagai sumber seperti website atau media sosial. Seseorang harus mencari kata kunci yang tepat, mencarinya di berbagai sumber website atau media sosial, dan menimbang-nimbang apakah data tersebut sesuai dengan kualifikasi data yang diinginkan. Proses seperti ini tentunya akan memakan waktu berhari-hari, dan itu baru proses pengumpulan data saja!

Tantangan dalam Mengumpulkan Data

Selama proses penelitian, kita tidak dapat menghindari pengumpulan data dan proses pengerjaannya bisa sangat membosankan. Tentunya akan membutuhkan data yang banyak dan bersifat acak untuk dapat melakukan proyek penelitian yang baik.

Berikut adalah beberapa metode pengumpulan data yang cukup umum selama proses penelitian:

Pengumpulan Data secara Manual

Mengumpulkan data secara manual sering kali menjadi salah satu metode yang paling umum. Meskipun, metode ini memungkinkan seseorang yang sedang melakukan penelitian untuk memiliki kontrol dan kendali penuh dalam proses pengumpulan data. Namun, metode ini sangat rentan terhadap kesalahan manusia dan membutuhkan waktu paling lama untuk menyelesaikannya.

Masalah lain dengan pengumpulan data manual adalah apabila kita ingin mengumpulkan data secara acak (random data), yang mana akan membutuhkan tenaga lebih besar dan waktu yang lebih lama. Ketika volume data semakin besar, akan sangat melelahkan untuk mengatur dan memelihara data ini.

Pengumpulan Data oleh sebuah Perusahaan

Sering kali sebuah perusahaan perlu sejumlah data. Apalagi dengan perusahaan yang bekerja sama dengan lembaga penelitian seperti universitas, maka perusahaan tersebut terkadang menyediakan alat, data, atau dana hibah untuk membantu mereka melakukan penelitian. Namun, peneliti mungkin menemukan bahwa kumpulan data ini dapat menjadi bias dan kurang signifikan untuk penelitian mereka.

Pengumpulan Data oleh sebuah Lembaga Data/Penelitian

Kumpulan data dapat dibeli oleh universitas untuk memberikan akses kepada peneliti mereka. Dalam kasus ini, beberapa data dari pemerintah dapat diakses, data dan informasi ini dapat dirilis setiap tahun untuk dilihat publik. Meskipun data ini bisa sangat berguna dalam penelitian, sulit bagi peneliti individu untuk mendapatkan akses data dari lembaga dan departemen pemerintah.

Ini adalah beberapa pilihan yang tersedia untuk jenis penelitian yang berbeda, seperti penelitian medis, akademis atau market. Namun, mereka biasanya akan menghabiskan banyak waktu, sumber daya keuangan, dan sumber daya tenaga kerja untuk mendapatkan akses.

Semua metode di atas mungkin memiliki tingkat risiko tersendiri dalam hal melakukan kesalahan dalam pengumpulan data seperti informasi yang bias dan aksesibilitas.

Saat ini, beberapa telah beralih ke metode web-scraping sebagai teknologi yang mampu mengumpulkan data dari berbagai sumber dengan cepat. Web-scraping membuat siapapun yang membutuhkan data bervolume besar dapat mengoptimasikan proses penelitian mereka dengan otomatisasi ini.

Mengenal Web-Scraping

Web-scraping adalah proses ekstraksi atau mengambil data dari berbagai sumber seperti website, secara otomatis. Siapa pun dapat menggunakan teknologi ini untuk mengumpulkan data volume tinggi untuk pengambilan keputusan, serta penelitian yang mengumpulkan data volume tinggi untuk proyek penelitian.

Dengan menggunakan web scraping, kita dapat secara otomatis mengumpulkan data yang tersedia untuk umum dalam skala besar. Melalui cognitive automation, web scraping mampu mengumpulkan jutaan data dari jutaan web.

Kita sering kali mendengar istilah web-scraping dan web-crawling, yang mana definisinya mungkin terdengar sama, namun sebenarnya mereka memiliki perbedaan.

Perbedaan Web Scraper dan Web Crawler

Web-crawler juga dikenal sebagai “laba-laba”. Ini adalah jenis ‘robot’ yang akan menelusuri world wide web dan mengikuti tautan. Pada umumnya teknologi ini berfungsi untuk menargetkan URL tertentu untuk konten sebelum pindah ke proses pengikisan data (data scraping).

Web scraper adalah teknologi yang dapat mengekstrak data dari halaman web secara akurat dengan cepat. Data selector adalah komponen penting dalam data scraping, karena berfungsi untuk mengekstrak data dari file HTML.

Manfaat Web-Scraping bagi Proses Penelitian

Baik itu untuk riset pasar atau riset akademis, web-scraping dapat berguna untuk riset online. Otomatisasi web-scraping memungkinkan peneliti mengumpulkan sejumlah besar kumpulan data dalam waktu yang lebih singkat.

Kita dapat menyesuaikan proses pengumpulan data sesuai dengan kebutuhan subjek penelitian dan lapangan. Hal ini dapat menghilangkan risiko kesalahan data, bias dan aksesibilitas yang mungkin terjadi dalam metode tradisional pengumpulan data. Peneliti bebas mengakses data yang dapat mereka perbarui dengan informasi yang diinginkan setiap saat. Hal ini tidak hanya menghemat waktu dan biaya untuk pengumpulan data, namun peneliti juga dapat melakukan penelitian yang menarik dan unik tanpa batasan.

Video di atas adalah contoh bagaimana web scraping dapat berguna untuk riset pasar. Robot tidak hanya dapat mengumpulkan data secara otomatis dari platform e-commerce, namun juga dapat menganalisis ulasan pelanggan dengan kecerdasan buatan Natural Language Processing (NLP). Otomatisasi ini dapat membantu sebuah perusahaan untuk memahami feedback konsumen terhadap produk mereka dengan cara yang lebih cerdas.

Baca tentang bagaimana anda mengetahui bahwa anda perlu robot cerdas untuk otomatisasi proses bisnis

Oleh: Kezia Nadira