داده‌ استاتیک و دینامیک چیست؟

داده‌ استاتیک و دینامیک، وب اسکرپینگ و به طور کلی فرآیندهای جمع آوری خودکار داده، ماهیت جمع آوری داده ها را چنان تغییر داد که موجب حل چالش های قدیمی شد اما با خود مشکلات جدیدی را به ارمغان آورد.

به گزارش تکناک ، وب اسکرپینگ (Web scraping ) فرآیند استفاده از ربات ها برای استخراج محتوا و داده ها از یک وب سایت است.  Web scraping کدهای زیرین HTML و همراه با آن داده‌های ذخیره شده در پایگاه داده را استخراج می‌کند. سپس اسکراپر می تواند کل محتوای وب سایت را در جای دیگری تکرار کند.

یکی از مزایای جمع آوری خودکار داده ها انتخاب آنها با توجه به پویایی است. از آنجایی که اکنون می‌توانیم حجم غیرقابل تصوری از اطلاعات را در عرض چند ثانیه جمع‌آوری کنیم، دریافت نمونه ای خاص دیگر مشکلی نیست.

علاوه بر این، در تجارت، ما اغلب منابع یکسانی را بارها و بارها جستجو می کنیم تا رقابت، برندها و هر چیز دیگری را که مربوط به صنعت باشد، بررسی کنیم.

دینامیک داده، یک مسئله بهینه سازی است. در مواردی که فیلدهای خاصی ممکن است به طور مکرر به روز نشوند یا این تغییرات برای مورد استفاده اهمیتی نداشته باشند، ممکن است هر بار به روز کردن داده ها ضروری نباشد.

داده های استاتیک در مقابل دینامیک

داده های استاتیک (شاخه‌ای از مکانیک که به بررسی تعادل نیروها در سامانه های بی‌حرکت می‌پردازدن تا اننهاانه) را می توان به صورت دوگانه تعریف کرد. داده استاتیک نوعی از داده است که به طور مکرر تغییر نمی‌کند. نمونه‌هایی از این منابع می‌تواند سرمقاله ها، نام کشور یا شهر، شرح رویدادها و مکان‌ها و غیره باشد. بعید است که یک گزارش خبری اصل محور، پس از انتشار، تغییر کند.

از سوی دیگر، داده های دینامیک چیزی است که به طور مداوم اغلب به دلیل فاکتور های خارجی درجریان تغییر است. انواع رایج داده های دینامیک ممکن است قیمت محصول، تعداد سهام، تعداد رزروها و غیره باشد.

مواردی از اطلاعات مانند توضیحات محصول، عناوین مقالات و محتوای تجاری هم وجود دارد که در بین این دو تعریف قرار می گیرد و با مقداری فرکانس تغییر می‌کنند.

اینکه آیا این داده ها در دسته داده های استاتیک (statics : branch of mechanics concerned with balance of forces in nonmoving systems) یا دینامیکی قرار می گیرند به استفاده مورد نظر از این نوع داده ها بستگی دارد. پروژه ها، مستقل از نوع داده ها، کم و بیش برای منابع اطلاعاتی خاص کاربرد خواهند داشت.

برای مثال، ابزارهای سئو ممکن است ارزش کمتری در داده های قیمت گذاری پیدا کنند، اما می خواهند عناوین متا، توضیحات و بسیاری از ویژگی های دیگر را به روز کنند.

از سوی دیگر، مدل‌های قیمت‌گذاری به ندرت برای توصیف محصولات به‌روزرسانی می‌شوند. ممکن است لازم باشد یک بار آن را برای تطبیق محصول بگیرند. اما اگر برای اهداف سئو به روز شود، هنوز دلیلی برای بازدید مجدد از توضیحات وجود ندارد.

نقشه برداری از داده های شما

هر پروژه تجزیه و تحلیل و جمع آوری داده ها ضروریات خود را خواهد داشت. با بازگشت به مثال مدل قیمت‌گذاری، دو ویژگی فنی ضروری است یکی تطبیق محصول و دیگری داده‌های قیمت‌گذاری.

از آنجا که  هر پیاده سازی سیستم  قیمت گذاری خودکار نیاز به دقت دارد، محصولات باید با قیمت ها مطابقت داده شوند. عدم تطابق محصولات و تغییر قیمت‌ها می‌تواند خسارت زیادی به درآمد وارد کند، به‌ویژه اگر به تغییرات قیمت توجه نشده باشد.

بیشتر تطابق ها از طریق عناوین، توضیحات و مشخصات محصول اتفاق می افتد. دو مورد اول اغلب تغییر می کنند. این تغییرات به ویژه در پلتفرم های تجارت الکترونیک، جایی که بهینه سازی برای کلمات کلیدی یک عامل رتبه بندی مهم است بیشتر اتفاق می افتد. با این حال، آنها هیچ تاثیری بر توانایی مطابقت با هویت محصول نخواهند داشت زیرا ویژگی های اساسی تغییر نمی کنند (به عنوان مثال، یک آیفون همیشه یک آیفون باقی می ماند).

به این ترتیب، توضیحات و عناوین محصولات ممکن است به عنوان داده های ثابت در نظر گرفته شوند، حتی اگر تا حدودی  داده های دینامیک باشند. تغییرات این نوع داده ها  برای اهداف پروژه، تقریباً آنقدر تأثیرگذار نیستند که نظارت مستمر را طلب کنند.

داده‌های قیمت‌گذاری، همانطور که ممکن است از قبل واضح باشند، نه تنها به طور طبیعی دائماً در حال تغییر هستند، بلکه رصد هر گونه تغییر در صورت وقوع برای پروژه ضروری است. به این ترتیب داده‌های قیمت‌گذاری ، مطمئناً داده های دینامیک در نظر گرفته می شود.

کاهش هزینه ها با نقشه برداری داده

صرف نظر از روش یکپارچه سازی، داخلی یا خارجی، روش های جمع آوری و ذخیره سازی داده ها پرهزینه است. علاوه بر این، بیشتر شرکت‌ها از راه‌حل‌های ذخیره‌سازی مبتنی بر ابر استفاده می‌کنند، که می‌تواند تمام نوشته‌ها را در هزینه کلی شامل شود، به این معنی که تازه‌سازی داده‌ها باعث کاهش بودجه می‌شود.

نقشه برداری از انواع داده ها (به عنوان مثال، ایستا یا پویا) می تواند فرآیندهای جمع آوری داده ها را از طریق چندین مسیر بهینه کند. اول، صفحات را می توان به داده های ایستا، داده های پویا یا ترکیبی طبقه بندی کرد. در حالی که دسته اول ممکن است تا حدودی کم عمق باشد، اما همچنان نشان می دهد که نیازی به بازدید مکرر آن صفحات وجود ندارد.

صفحات مختلط همچنین ممکن است کاهش هزینه های نوشتن و ذخیره سازی را آسان تر کند. کاهش حجم داده های منتقل شده از یک مکان به مکان دیگر، به خودی خود نوعی بهینه سازی است، اما زمانی که پهنای باند، خواندن/نوشتن و هزینه های ذخیره سازی در نظر گرفته شود، این موارد مرتبط تر می شوند.

با این حال، از آنجایی که اسکراپرها معمولاً کل HTML را دانلود می‌کنند، هر بازدید از URL، کل موضوع را در حافظه ذخیره می‌کند. با استفاده از ارائه دهندگان خارجی، هزینه ها معمولاً به ازای هر درخواست تخصیص می یابد، بنابراین تفاوتی بین به روزرسانی تمام فیلدهای داده یا فقط فیلدهای پویا وجود ندارد.

با این حال، در برخی از برنامه ها، جمع آوری داده های تاریخی ممکن است ضروری باشد. دانلود و به‌روزرسانی یک فیلد با داده‌های یکسان در هر دوره زمانی، هزینه‌های نوشتن و ذخیره‌سازی را بدون دلیل موجه بالا می‌برد. یک تابع مقایسه ساده را می توان پیاده سازی کرد که بررسی می کند آیا چیزی تغییر کرده است یا خیر و فقط در صورتی که چنین بوده است، جمع آوری داده جدید را انجام دهد.

در فرایند جمع آوری داده توسط اسکرپر های داخلی، به میزان بسیار بیشتری همه موارد فوق هنوز هم اعمال می شود. هزینه‌ها را می‌توان با کاهش اسکرپ های غیرضروری، محدود کردن مقدار نوشته‌ها و تجزیه تنها بخش‌های ضروری HTML بهینه کرد.