Siga esta publicación del blog y conviértase en un experto en análisis sintáctico de datos. Aquí lo verás:
- ¿Qué es el análisis sintáctico de datos?
- ¿Qué hace un analizador sintáctico de datos?
- Ventajas del análisis sintáctico de datos
- Desafíos del análisis sintáctico de datos
- Creación o compra de una herramienta de análisis sintáctico de datos
- Análisis sintáctico de datos según Bright Data
¿Qué es el análisis sintáctico de datos?
El análisis sintáctico de datos es el proceso de transformar datos de un formato a otro. En concreto, el análisis sintáctico de datos se utiliza normalmente para estructurar datos. Esto significa convertir datos no estructurados en datos estructurados o más estructurados. Por lo tanto, el análisis sintáctico de datos lo realiza generalmente un analizador sintáctico de datos para convertir los datos sin procesar en formatos que sean más fáciles de analizar, utilizar o almacenar.
El análisis sintáctico de datos se realiza a través de APIs o bibliotecas y es especialmente útil cuando se trata de análisis de datos, gestión de datos y recopilación de datos. Puede utilizar un analizador de datos para dividir un gran conjunto de datos en partes más pequeñas, extraer datos específicos de una fuente sin procesar y convertir datos de una estructura a otra. Por ejemplo, dada una página HTML, un analizador de datos programado correctamente podrá convertir los datos contenidos en el documento a un formato más fácil de leer y comprender, como CSV.
El análisis sintáctico de datos se utiliza a diario en diversos sectores, desde las finanzas a la educación, desde Big Data al comercio electrónico. Un analizador de datos bien hecho extrae información relevante de los datos en bruto de forma automática, sin ningún trabajo manual. A continuación, se utilizan estos datos analizados para estudios de mercado, comparaciones de precios, etc.
Veamos ahora cómo funciona un analizador de datos.
¿Qué hace un analizador de datos?
Un analizador de datos es una herramienta que toma datos en un formato y los devuelve en otro. Así, un analizador de datos recibe datos como entrada, los elabora y los devuelve en un nuevo formato como salida. Así pues, un proceso de análisis sintáctico de datos se basa en analizadores sintácticos de datos, que pueden escribirse en varios lenguajes de programación. Hay varias bibliotecas y API disponibles para el análisis sintáctico de datos.
Vamos a entender cómo funciona un analizador de datos a través de un ejemplo. En detalle, supongamos que quiere analizar un documento HTML. Entonces, el analizador HTML:
- Recibe un documento HTML como entrada.
- Leerá el documento y guardará su código HTML como una cadena.
- Analizar la cadena de datos HTML para extraer la información de interés.
- Elaborar, procesar o limpiar los datos de interés durante el análisis, si es necesario.
- Convertir los datos analizados en un archivo JSON, CSV o YAML o escribirlos en una base de datos SQL o NoSQL.
Tenga en cuenta que la forma en que el analizador de datos analiza los datos y los convierte a un formato cambia en función de cómo se instruya o defina el analizador. En concreto, esto depende de las reglas pasadas como parámetros de entrada a una API o programa de análisis sintáctico. O, en el caso de un script personalizado, depende de cómo esté codificado el analizador de datos. En ambos casos, no se requiere interacción humana, y el analizador procesará los datos automáticamente.
Veamos ahora por qué es tan importante el análisis sintáctico de datos.
Ventajas del análisis sintáctico de datos
El análisis sintáctico de datos tiene varias ventajas, aplicables en muchos sectores. Veamos las razones más importantes por las que debería adoptar el análisis sintáctico de datos.
Ahorro de tiempo y dinero
El análisis sintáctico de datos le permite automatizar tareas repetitivas, ahorrándole tiempo y esfuerzo. Además, transformar los datos en formatos más legibles significa que su equipo podrá comprender los datos más rápidamente y realizar sus tareas con mayor facilidad.
Mayor flexibilidad de los datos
Una vez que se analizan los datos y se convierten a un formato amigable, se pueden reutilizar para diferentes propósitos. En otras palabras, el análisis sintáctico de datos aumenta la flexibilidad de sus procesos de datos.
Datos de mayor calidad
Normalmente, convertir los datos a formatos más estructurados requiere limpiarlos y estandarizarlos. Esto significa que el análisis sintáctico de datos mejora la calidad general de sus datos.
Integración simplificada de datos
El análisis sintáctico de datos le permite transformar datos de múltiples fuentes a un único formato. Esto le ayuda a integrar datos diferentes en un mismo destino, que puede ser una aplicación, un algoritmo o un proceso.
Análisis mejorado de datos
Tratar con datos estructurados facilita el estudio y el análisis de los datos. Esto también conduce a un análisis más profundo y preciso.
Desafíos del análisis sintáctico de datos
Tratar con datos no es fácil, y el análisis sintáctico de datos no es la excepción. La razón es que hay varios obstáculos a los que un analizador sintáctico de datos está llamado a enfrentarse. Veamos tres retos que debería tener en cuenta.
Tratamiento de errores e incoherencias
Los datos de entrada de un proceso de análisis sintáctico suelen ser datos brutos, no estructurados o semiestructurados. Como consecuencia, es probable que los datos de entrada contengan errores, imprecisiones e incoherencias. Los documentos HTML son uno de los casos más comunes en los que se puede encontrar este tipo de problemas. Esto se debe a que la mayoría de los navegadores modernos son lo suficientemente inteligentes como para renderizar correctamente las páginas HTML incluso cuando contienen errores de sintaxis. Por lo tanto, las páginas HTML de entrada pueden contener etiquetas no cerradas, contenido HTML no válido según el W3C (World Wide Web Consortium) o simplemente caracteres HTML especiales. Para analizar este tipo de datos, se necesita un sistema de análisis sintáctico inteligente que pueda solucionar automáticamente estos problemas.
Tratamiento de grandes cantidades de datos
El análisis sintáctico de los datos requiere tiempo y recursos del sistema. Por lo tanto, el análisis sintáctico puede dar lugar a problemas de rendimiento, especialmente cuando se trata de Big Data. Por esta razón, es posible que tenga que paralelizar sus procesos de datos para analizar varios documentos de entrada simultáneamente y ahorrar tiempo. Por otro lado, esto aumentaría el uso de recursos y, en consecuencia, la complejidad general. Por lo tanto, analizar grandes volúmenes de datos no es tarea fácil y requiere herramientas avanzadas.
Manejo de distintos formatos de datos
Un analizador de datos potente debe ser capaz de manejar varios datos de entrada y salida. Esto se debe a que los formatos de datos evolucionan tan rápidamente como toda la industria de TI. En otras palabras, necesita mantener su analizador de datos actualizado y capaz de manejar diferentes formatos. Además, un analizador de datos debe ser capaz de importar y exportar datos en diferentes codificaciones de caracteres. De este modo, podrá utilizar los datos analizados tanto en Windows como en macOS.
Crear o comprar un analizador de datos
Como ya debería estar claro, la eficacia de un proceso de análisis sintáctico de datos depende del analizador utilizado. Por lo tanto, es natural preguntarse si es mejor dejar que su equipo técnico construya un analizador sintáctico de datos o simplemente adoptar una solución comercial existente, como Bright Data.
Construir su propio analizador es más flexible pero lleva más tiempo, mientras que comprarlo es inmediato pero le da menos control sobre él. Obviamente, el asunto es más complejo que eso. Así que intentaremos averiguar si es mejor crear o comprar un analizador de datos.
Crear un analizador de datos
En este escenario, su empresa cuenta con un equipo de desarrollo interno que puede crear una herramienta de análisis de datos personalizada desde cero.
Pros
- Puede adaptarla a sus necesidades específicas.
- Usted es el propietario del código del analizador de datos y controla su proceso de desarrollo.
- Si se utiliza mucho, a la larga puede resultar más barato que pagar por un producto preconstruido.
Contras
- No se puede ignorar el costo del desarrollo, la gestión del software y el alojamiento del servidor.
- Su equipo de desarrollo tendrá que dedicar mucho tiempo a diseñarlo, desarrollarlo y mantenerlo.
- Puede haber problemas de rendimiento, sobre todo si el presupuesto para un servidor potente es limitado.
Construir una herramienta de análisis sintáctico desde cero siempre tiene sus ventajas, sobre todo si debe cumplir requisitos especialmente complejos o específicos. Al mismo tiempo, esto requiere mucho tiempo y recursos. Por eso, es posible que no pueda permitírselo o que simplemente quiera que su equipo altamente cualificado no pierda el tiempo construyendo una herramienta de este tipo.
Comprar un analizador de datos
En este caso, se adquiere una solución comercial que ofrezca las funciones de análisis sintáctico de datos que se buscan. Esto suele implicar el pago de una licencia de software o de una pequeña cuota por cada llamada a la API.
Pros
- Su equipo de desarrollo no perderá tiempo ni recursos construyéndolo.
- El costo está claro desde el principio y no hay sorpresas.
- El proveedor (no su equipo de trabajo) se encargará de actualizar y mantener la herramienta.
Contras
- La herramienta puede no satisfacer sus necesidades futuras.
- No tiene control sobre la herramienta.
- Puede que acabe gastando más dinero que construyéndola.
Comprar una herramienta de análisis sintáctico es fácil y rápido. Tras unos pocos clics, podrá empezar a analizar datos. Al mismo tiempo, si elige una herramienta que no es lo suficientemente avanzada, puede quedarse corta muy rápidamente y no satisfacer sus futuras peticiones.
Análisis de datos según Bright Data
Como acaba de aprender, elegir entre construir o comprar depende mucho de sus objetivos y necesidades. La solución ideal sería disponer de una herramienta comercial que le ayudara a construir su propio analizador de datos personalizado. Afortunadamente, ¡existe y se llama Web Scraper IDE!
Web Scraper IDE es una herramienta completa para desarrolladores que ofrece funciones de análisis y enfoques ya hechos. Esto le permite reducir el tiempo de desarrollo y le ayuda a escalar en conformidad. Además, viene con las capacidades de proxy de desbloqueo de Bright Data para permitirle raspar la Web de forma anónima.
Si esto le parece demasiado complejo, tenga en cuenta que Bright Data viene con una oferta de Datos como Servicio. En concreto, puede pedir a Bright Data que le proporcione un conjunto de datos personalizado y adaptado a sus necesidades. Esto se entregará bajo demanda o de forma programada. Básicamente, Bright Data le proporcionará los datos web que necesite cuando los necesite, ocupándose del rendimiento, la calidad y la entrega. Esto facilita aún más el análisis de los datos.
Conclusión
El análisis sintáctico de datos permite transformar automáticamente los datos brutos en un formato que facilite su uso. Esto significa ahorrar tiempo y mano de obra, así como mejorar la calidad de los datos resultantes. Como resultado, el análisis de datos será más fácil y eficaz. Al mismo tiempo, el análisis sintáctico de datos plantea algunos problemas, como los caracteres especiales y los errores en los archivos de entrada. Por lo tanto, no es fácil crear un analizador de datos eficaz. Por este motivo, es posible que desee adquirir una solución comercial de análisis sintáctico de datos, como Web Scraper IDE de Bright Data. Además, no olvide que Bright Data ofrece una amplia selección de conjuntos de datos listos para usar.
