Crawling Data adalah: Pahami Proses dan Dampaknya Bagi Bisnis!

Pernahkah kamu mendengar istilah data crawling? Crawling data adalah salah satu proses untuk mengumpulkan dan mengindeks data secara otomatis dari berbagai sumber. Biasanya, atas sebuah informasi yang masuk ke dalam internet, seperti blog atau ecommerce, mesin pencari akan melakukan proses crawling pada informasi tersebut.

Dalam artikel ini kamu akan menemukan berbagai informasi mengenai definisi, fungsi, serta apa perbedaan data crawling dan data scraping.

Table of Contents

Apa Itu Crawling Data?

Data crawling merupakan sebuah proses penting yang membantu proses pengumpulan data dan mengindeksnya secara otomatis, dari berbagai sumber, seperti dokumen, database, atau situs web. Crawling data juga berarti sebagai sebuah proses untuk mengumpulkan dan mengindeks data dari berbagai macam sumber secara otomatis.

Cara ini merupakan tahapan penting yang dipakai mesin pencari untuk memahami setiap konten yang ada di dalam web dan kemudian mengindeksnya.

Fungsi Data Crawling

Secara umum, data crawling mempunyai dua fungsi utama yakni sebagai data statistik serta media untuk membandingkan detail dari sebuah produk. Berikut penjelasan lengkapnya.

Data Statistik

Fungsi pertamanya adalah untuk memenuhi kebutuhan terkait data statistik perusahaan. Pasalnya, tahapan ini memang penting untuk mengumpulkan data-data tertentu, termasuk informasi atau data statistik.

Nantinya, data statistik yang sudah terkumpul akan bermanfaat sebagai materi untuk menganalisis operasional perusahaan. Biasanya, data statistik hasilnya merupakan data-data yang bersifat umum, seperti analisis calon konsumen, analisis pasar, dan lain sebagainya.

Membandingkan Detail Sebuah Produk

Selain sebagai data statistik, fungsi lainnya adalah sebagai media pembanding ketika kamu mencari sebuah produk di internet.

Dengan melakukan crawling sesuai dengan preferensi terkait sebuah produk, kamu bisa mendapatkan berbagai informasi yang dibutuhkan, seperti detail produk, spesifikasi, kategori, harga, dan lain-lain yang akan memengaruhi dalam menentukan sebuah produk.

Proses Crawling Data

Tahapan yang terjadi pada crawling merupakan proses yang penting untuk mengindeks dan mengumpulkan berbagai informasi dari internet. Pada tahapan ini, bot atau crawler akan menjelajahi halaman website, mengumpulkan data dan informasi, dan kemudian mengindeksnya.

Agar lebih memahami cara crawling pada data, sebaiknya perhatikan algoritma yang kamu gunakan dan bagaimana cara mesin pencarian ini melakukan crawling tersebut.

Cara Crawling Data Berdasarkan Pencarian Google

Kira-kira, bagaimana cara crawling data berdasarkan pencarian Google? Berikut adalah jawabannya:

Memulai proses crawling data bisa melalui satu atau beberapa titik awalan, baik berupa sekelompok URL atau berupa halaman website tertentu. Setelah itu, crawler akan mengunjungi salah satu di antara kedua titik tersebut.
Setelah berhasil mengunjungi halaman awal, crawler baru akan mulai mengikuti tautan yang ada di dalam halaman tersebut. Hal ini dapat terjadi secara terus-menerus, hingga crawler berhasil menjelajahi lebih banyak halaman website.
Selama crawler menjelajah, ia akan mengambil dan mengumpulkan data dari setiap halaman website yang ia kunjungi. Data-data ini meliputi gamber, teks, judul, tautan, meta deskripsi, dan elemen lain yang relevan dengan informasi yang dicari. Setelah itu, informasi ini akan diindeks ke dalam basis data.
Umumnya, crawler juga akan mengunjungi setiap halaman web yang pernah diindeks sebelumnya secara teratur, untuk memastikan setiap data yang disimpan tetap up to date. Hal ini tentunya sangat penting untuk memberikan hasil pencarian yang akurat.
Crawler pun akan sangat memperhatikan etika dalam proses pengambilan data. Contohnya, crawler bisa mematuhi aturan atau file robots.txt yang ada pada host dalam situs website, untuk menentukan mana halaman yang diperbolehkan atau tidak diperbolehkan untuk diindeks.

Algoritma yang Digunakan dalam Crawling Data

Selain tahapan di atas, mesin pencari juga akan memanfaatkan berbagai algoritma canggih untuk menjalankan proses crawling tersebut. Beberapa algoritma yang ada dalam proses ini adalah:

Algoritma antrian (queue algorithm): akan menentukan halaman mana saja yang dapat menggunakan crawler. Umumnya, halaman-halaman yang populer atau lebih penting yang akan lebih dulu terkena indeks. Hal ini berguna agar pengguna bisa mendapatkan hasil pencarian yang relevan.
Algoritma prioritas (priority algorithm): prioritas halaman yang diindeks akan diatur berdasarkan beberapa faktor, seperti seberapa sering halaman tersebut mendapatkan pembaruan, pentingnya halaman tersebut, dan sebagainya. Halaman yang lebih penting akan menjadi pripritas untuk pengindeksan.
Algoritma deduplikasi (deduplication algorithm): berguna untuk menghindari proses indeks ganda. Ketika crawler mendapatkan sumber yang memberikan beberapa halaman yang sama, maka algoritma deduplikasi akan menetapkan salah satu dari kedua data tersebut agar terindeks.
Algoritma politeness (politeness algorithm): akan memastikan bahwa crawler dapat berperilaku baik saat mengakses halaman-halaman pada web. Algoritma ini akan menjaga agar crawler mengikuti aturan-aturan yang ada, seperti tidak mengakses halaman yang tidak mendapatkan izin, waktu antara kunjungan ke halaman sama, dan lain sebagainya.

Perbedaan Data Crawling dan Scraping

Sebagian orang mungkin menganggap data crawling dan data scraping sebagai satu hal yang sama. Padahal nyatanya, keduanya mempunyai beberapa perbedaan. Kira-kira, apa bedanya scraping dan crawling? Berikut adalah penjelasannya.

Ruang Lingkup Pengambilan Data

Perbedaan yang pertama terletak pada ruang lingkup pengambilan datanya. Web crawling untuk mengumpulkan data dalam skala atau jumlah yang besar, berdasarkan halaman web dan sumber yang berbeda. Pada tahap ini, crawling akan fokus pada indeks dan proses pengumpulan data yang lebih luas dan terstruktur.
Sementara itu, web scraping lebih mengutamakan proses pengambilan data dari halaman web tertentu. Biasanya, web scraping akan mengambil data atau informasi yang lebih spesifik, misalnya artikel dari situs-situs berita atau harga sebuah produk melalui halaman ecommerce.

Otomatisasi

Proses crawling akan terjadi secara otomatis dengan bantuan bot atau crawler yang mengikuti tautan pada web. Pada tahap ini, crawling akan terjadi secara berkelanjutan dan terus-menerus, untuk mempertahankan informasi agar tetap update.
Meskipun sudah otomatis, web scraping tetap membutuhkan pemrograman yang lebih spesifik dan khusus tergantung pada struktur halaman web yang akan di-scrape.

Tujuan

Berdasarkan tujuannya, crawling pada data cenderung digunakan untuk menjelajahi seluruh web dan mengindeks, mengumpulkan data yang relevan, hingga memahami struktur pada situs tersebut.
Tujuan penggunaan web scraping adalah untuk mengumpulkan data-data tertentu dari sebuah website yang sesuai dengan kebutuhan, misalnya mengumpulkan harga sebuah produk, informasi kontak, hingga menemukan ulasan-ulasan produk.

Contoh Penggunaan Data Crawling

Penggunaan data crawling memiliki pengaruh yang cukup besar bagi digitalisasi industri, termasuk perbankan, entertainment, ecommerce, dan lain sebagainya.

Oleh sebab itu, kamu perlu memahami beberapa contoh crawling data yang ada pada beberapa industri tersebut, di antaranya:

Industri Perbankan

Salah satu industri yang sangat bergantung pada data crawling adalah industri perbankan. Biasanya, industri ini menggunakan data crawling untuk beberapa hal berikut:

Memantau berita keuangan: pihak bank akan memanfaatkan crawling guna mengumpulkan berita-berita keuangan dan ekonomi secara real-time. Dengan begitu, mereka dapat segera merespon perubahan yang terjadi di pasar dengan cepat.
Memantau investasi: untuk mencari data pasar dan trend investasi yang terjadi. Nantinya, informasi yang berhasil terkumpul akan sangat membantu pihak bank untuk mengambil keputusan investasi dengan lebih baik.
Menganalisis ulasan produk: untuk mengumpulkan data dan menganalisis ulasan produk, guna mendapatkan insight dan pengalaman dari konsumen.

Industri Entertainment

Selain perbankan, industri entertainment atau hiburan juga memanfaatkan data crawling untuk beberapa hal, antara lain:

Memantau sentimen penggemar: industri hiburan akan memanfaatkan data yang mereka dapatkan dari platform online atau media sosial untuk mengukur sentimen penggemar, terhadap artis atau sebuah acara tertentu.
Memantau kinerja film: untuk mengumpulkan data yang berkaitan dengan kinerja sebuah film, misalnya penjualan tiket, ulasan, atau hal lain yang dapat mengukur keberhasilan produksi film tersebut.
Memantau trend musik: industri entertainment seperti musik juga menggunakan crawling untuk melacak trend musik dan mendukung keputusan-keputusan penting, seperti mengatur konser atau merilis lagu baru.

Industri E-commerce

Bidang lain yang memanfaatkan crawling adalah ecommerce. Bidang industri ini menggunakan crawling pada data untuk beberapa tujuan, yakni:

Memantau harga pesaing: untuk mengikuti harga pesaing dan menyesuaikannya dengan harga perusahaan tersebut agar tetap kompetitif.
Memantau persediaan: untuk memantau persediaan produk guna meminimalisir kelebihan atau kekurangan persediaan.
Menganalisis ulasan produk: untuk mengumpulkan dan menganalisis ulasan dari produk agar mendapatkan wawasan dari konsumen yang menggunakannya.

Penutup

Memanfaatkan data crawling dalam sebuah bisnis atau industri dapat membantu bisnis tersebut untuk meningkatkan kualitas produk atau layanan, meningkatkan efisiensi, serta persaingan bisnis.

Dengan memahami dan mengoptimalkan data crawling, perusahaan dapat lebih mudah mengikuti perkembangan pasar dan memperbesar peluang untuk mendapatkan keuntungan yang lebih besar. Oleh karena itu, memahami crawling pada data merupakan salah satu hal yang sangat penting bagi perkembangan bisnis secara digital.

Sumber: