ทำความรู้จัก Data Scraping คืออะไร ทำไมถึงสำคัญ

Table of Contents

ยุคนี้ไม่ว่าจะหันไปทางไหนก็หนีไม่พ้นการพัฒนาของเทคโนโลยีต่างๆ รอบตัว และหนึ่งในสิ่งสำคัญที่เกี่ยวข้องก็คือเว็บไซต์ที่ไม่ว่าจะเป็นการทำงาน การทำธุรกิจ การเรียน ไปจนถึงการใช้ชีวิตประจำวันล้วนแล้วแต่มีการใช้งานเว็บไซต์ทั้งสิ้น ซึ่งในวงการเทคโนโลยีด้านเว็บไซต์ต่างเต็มไปด้วยข้อมูลมากมายมหาศาลที่มีคุณค่าและต้องการเก็บรวบรวมอย่างมีประสิทธิภาพ ดังนั้นเครื่องมือจำเป็นเพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านั้นในปริมาณที่มากคงหนีไม่พ้น Data Scraping ทางเลือกที่ช่วยให้การดึงข้อมูลต่างๆ มาใช้ง่ายดายและรวดเร็ว ในบทความนี้เราจะพามาทำความรู้จักกับความสำคัญของ Data Scraping แบบเจาะลึกมากขึ้น

Data Scraping คืออะไร?

Data Scraping คือ กระบวนการดึงข้อมูลจำนวนมากจากแหล่งข้อมูลบนเว็บไซต์ ซึ่งเป็นกระบวนการที่ซับซ้อนเพื่อนำเข้าข้อมูลจากเว็บไซต์ไปยังไฟล์หรือสเปรดชีตต่างๆ ทั้งสำหรับการใช้งานส่วนตัว หรือ การต่อยอดข้อมูลในด้านต่างๆ ขององค์กร โดยมีจุดประสงค์คือดึงข้อมูลหรือเพื่อนำข้อมูลไปใช้ซ้ำในเว็บไซต์อื่นๆ ซึ่งในปัจจุบันมีแอปพลิเคชันและซอฟต์แวร์มากมายสำหรับการ Data Scraping แบบอัตโนมัติ โดยทั่วไปแล้วมักใช้เพื่อเป้าหมายดังนี้

- รวบรวมข้อมูลทางธุรกิจเพื่อชี้แจงเนื้อหาบนเว็บไซต์
- กำหนดราคาสำหรับ Travel booking หรือ เว็บไซต์เปรียบเทียบต่างๆ
- ค้นหาข้อมูลคนที่มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้า หรือ วิเคราะห์ตลาดผ่านแหล่งข้อมูลสาธารณะ
- ส่งข้อมูลผลิตภัณฑ์จากเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซไปยังแพลตฟอร์มช้อปปิ้งออนไลน์ต่างๆ

Data Scraping มีประโยชน์ในด้านที่ดีต่อผู้ที่ต้องการใช้งานอย่างสุจริต แต่แน่นอนว่าหลายคนมีการนำไปใช้ในทางที่ผิดวัตถุประสงค์ ตัวอย่างเช่น การดึงข้อมูลรวบรวมที่อยู่อีเมลเพื่อจุดประสงค์ในการหลอกลวง และการดึงข้อมูลที่มีลิขสิทธิ์จากเว็บไซต์หนึ่งเพื่อนำไปเผยแพร่โดยอัตโนมัติบนเว็บไซต์อื่น เป็นต้น อย่างไรก็ตามในบางประเทศห้ามมีการใช้เทคนิคนี้ในการรวบรวมอีเมลอัตโนมัติเพื่อประโยชน์ทางการค้า ซึ่งถือเป็นการปฏิบัติที่ผิดจริยธรรมในเชิงการตลาดอีกด้วย

เนื่องจากธุรกิจต่างๆ หันมาให้ความสำคัญกับ Data Scraping มากยิ่งขึ้น ส่งผลให้ความต้องการทั้งข้อมูลพื้นฐานและข้อมูลที่ผ่านการประมวลผลแล้วเพิ่มมากขึ้นด้วยเช่นกัน ดังนั้นการรวบรวมข้อมูลที่มีความเป็นปัจจุบันและมีความเชื่อถือด้วยวิธีการเดิมๆ ย่อมไม่ตอบโจทย์ยุคสมัยอย่างเห็นได้ชัด เพราะต้องใช้เวลาในการรวบรวมที่นานและมีค่าใช้จ่ายสูง ทำให้มีการพัฒนาเครื่องมือ Data Scraping อัตโนมัติเพื่อช่วยให้การดึงข้อมูลมีประสิทธิภาพสูงสุด อย่างไรก็ตามปัจจุบันมีวิธีการรวบรวมข้อมูลที่หลากหลายรวมไปถึงมีเครื่องมือมากมายที่ตอบสนองความต้องการ ที่สำคัญควรคำนึงถึงกฎหมายและจริยธรรมที่อาจเกี่ยวข้องกับข้อมูลร่วมด้วย

เทคนิคการทำ Data Scraping

โดยทั่วไปการทำ Data Scraping จากเว็บไซต์จะต้องดึงเนื้อหาทั้งหมดมาจากเว็บไซต์ ซึ่งเป็นวิธีการพื้นฐานที่ส่วนมากนิยมใช้ เพื่อให้ได้การประมวลผลด้วยการใช้โปรแกรม Data Scraping และสร้างไฟล์ข้อมูลขึ้นมาหนึ่งไฟล์ซึ่งจะได้เนื้อหาที่แยกออกมา

HTML Parsing

เป็นการแยกวิเคราะห์ HTML ที่เกี่ยวข้องกับการใช้ JavaScript ในการกำหนดเป้าหมายไปที่หน้า HTML แบบ linear หรือ nested ซึ่งเป็นวิธี Data Scraping ที่ขึ้นชื่อว่ามีประสิทธิภาพและสามารถทำการแยกข้อความและลิงก์ได้อย่างรวดเร็ว ตัวอย่างเช่น อีเมล ลิงก์แบบซ้อน และการ ดึงข้อมูลจากหน้าจอ

DOM Parsing

Document Object Model (DOM) เป็นการกำหนดโครงสร้าง เนื้อหา และสไตล์ของไฟล์ XML โดยปกติแล้วเครื่องมือที่ใช้สแกนจะเป็นตัวแยกวิเคราะห์ DOM เพื่อใช้ในการดูโครงสร้างของหน้าเว็บอย่างละเอียด ตัวแยกวิเคราะห์ DOM จะใช้เพื่อเข้าถึง nodes ที่มีข้อมูลและสแกนหน้าเว็บไซต์ด้วยเครื่องมืออื่นๆ เช่น XPath สำหรับเนื้อหาที่สร้างแบบไดนามิก โดยที่สามารถฝังเว็บเบราว์เซอร์เพื่อดึงหน้าเว็บทั้งหมด หรือ บางส่วนของหน้าเว็บได้ตามต้องการ

Vertical Aggregation

Vertical Aggregation ถูกพัฒนาขึ้นโดยการประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก จนสามารถสร้างแพลตฟอร์มรวมข้อมูลเพื่อช่วยในการกำหนดเป้าหมายกลุ่มเฉพาะได้อย่างน่าทึ่ง ซึ่งแพลตฟอร์มเหล่านั้นได้มีการรวบรวมข้อมูลที่สามารถทำงานได้ทั้งบนคลาวด์ และใช้เพื่อสร้างและตรวจสอบบอทสำหรับกลุ่มเฉพาะได้แบบอัตโนมัติ เรียกได้ว่าแทบไม่ต้องใช้คนในการควบคุมให้เสียเวลา เป็นการทำ Data Scraping โดยการสร้างบอทขึ้นตามข้อมูลที่จำเป็น และประสิทธิภาพจะขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูลที่ดึงออกมา

XPath

XPath หรือ XML Path Language ซึ่งเป็นภาษาสำหรับการสืบค้นหาเอกสาร XML ซึ่งเอกสาร XML จะมีโครงสร้างโดยรวมคล้ายกับต้นไม้ ทำให้โปรแกรม Data Scraping สามารถใช้ XPath เพื่อนำทางผ่านเอกสารไปได้โดยการเลือก nodes ตามพารามิเตอร์ โปรแกรมดึงข้อมูลอาจรวมการแยกวิเคราะห์ DOM เข้ากับ XPath เพื่อแยกหน้าเว็บทั้งหมด แล้วเผยแพร่ข้อมูลต่างๆ บนเว็บไซต์ปลายทาง

Google Sheets

Google Sheets เป็นเครื่องมือ Data Scraping ที่ได้รับความนิยมอีกอันหนึ่ง โดยผู้ใช้งานสามารถเลือกฟังก์ชัน IMPORTXML ใน Sheets เพื่อดึงข้อมูลจากเว็บไซต์นั้นๆ ซึ่งมีประโยชน์ในเรื่องการแยกรูปแบบ หรือ ข้อมูลเฉพาะจากเว็บไซต์ อีกทั้งยังสามารถตรวจสอบได้ว่าสามารถ Data Scraping เว็บไซต์ได้ หรือ มีการตั้งค่าป้องกันไว้

Data Scraping และความปลอดภัยทางไซเบอร์

อย่างที่กล่าวไว้ข้างต้นว่า Data Scraping มีความละเอียดอ่อนในการใช้ประโยชน์ ซึ่งในแง่ลบนั้นถูกมองว่าอาจถูกนำไปใช้เพื่อความผิดต่างๆ หรือ เปิดเผยและใช้ข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องกับการตลาดโดยตรง เพราะผู้ใช้งานอาจไม่รู้ว่ามีการรวบรวมข้อมูลของตนอยู่ ดังนั้นโปรแกรม Data Scraping อาจไม่มีการจัดเก็บข้อมูลอย่างปลอดภัยจนทำให้ผู้ไม่ประสงค์ดีสามารถเข้าถึงข้อมูลได้ โดยการใช้ข้อมูลเพื่อสิ่งต่อไปนี้

Phishing attacks

การล้วงข้อมูลลับด้วยวิธีทางสังคม หรือ Social Engineering เป็นการที่แฮคเกอร์ใช้เหยื่อหลอกล่อให้ผู้ใช้ตายใจและเผลอกรอกข้อมูลส่วนตัวไปโดยไม่รู้ตัว

Password cracking attacks

- Dictionary Attack
  การสุ่มเดา password จากไฟล์ที่มีการรวบรวมคำศัพท์ต่างๆ ที่อยู่ใน Dictionary และคำศัพท์ที่พบบ่อยๆ

- Brute force Attack
  การเดา password จากทุกความเป็นไปได้ของตัวอักษรในแต่ละหลัก

ทั้งหมดนี้คือ Data Scraping แบบเจาะลึกที่เรารวบรวมมาให้ได้ทำความเข้าใจ เชื่อว่าอ่านมาถึงตรงนี้คงทราบแล้วว่าสิ่งนี้มีทั้งข้อดีและข้อดีในแง่ลบขึ้นอยู่กับการนำมาใช้งานของแต่ละบุคคล ทางที่ดีควรคำนึงถึงข้อดีเพื่อนำมาพัฒนากลยุทธ์ในองค์กรให้ดียิ่งขึ้น หากคุณกำลังมองหามืออาชีพ Data Scraping สามารถใช้บริการ Fastwork ของเราได้ง่ายๆ แค่ไม่กี่คลิกคุณก็สามารถปรึกษา สอบถาม และจ้างงานเหล่าฟรีแลนซ์มือโปรของเราได้แล้ว

ฟรีแลนซ์ในหมวด Programming & Tech

ดูเพิ่มเติม