Daten^(Data) und Informationen sind zwei Begriffe, die oft synonym verwendet werden, aber es gibt einen bemerkenswerten Unterschied zwischen ihnen. Beispielsweise beziehen sich Daten auf Informationsbits, aber nicht auf Informationen selbst. Andererseits sind Informationen^{(Information)} eine Menge von Daten, die sinnvoll verarbeitet werden. Mit den überwältigenden Daten, die im Internet verfügbar sind, werden verschiedene Ansätze wie Web Scraping , Web Harvesting oder Web Data Extraction verwendet, um umsetzbare und bahnbrechende Erkenntnisse über die Internetnutzung^(Internet) zu gewinnen . Aber was genau bedeuten sie in der Online-Welt. Lass uns mal sehen!

Wie funktioniert Web Scraping?

Computerprogramme^(Computer) , die als intelligente^{(Intelligent)} Bots konzipiert sind, erledigen die Arbeit des Web Scraping . Im Gegensatz zum Screen Scraping, bei dem nur die auf dem Bildschirm angezeigten Pixel kopiert werden, extrahiert das Web Scraping den zugrunde liegenden HTML -Code und damit die in einer Datenbank gespeicherten Daten. Der Ansatz ist sehr beliebt geworden. Tatsächlich wird es als eine der wesentlichen Fähigkeiten angesehen, die man sich in der heutigen digitalen Welt aneignen muss. Es hat einige großartige Anwendungen beim Kompilieren großer Datensätze, die für Techniken wie

• Big-Data-Analyse^{(Big Data Analytics)}
• Maschinelles Lernen
• Künstliche Intelligenz^{(Artificial Intelligence)}

Mit der schnellen Ausbreitung digitaler Informationen ist der Zugriff auf Big Data über Web Scraping oder Web Data Extraction viel einfacher geworden. Allerdings kann Web Scraping für digitale Unternehmen eingesetzt werden , die sich sowohl in legitimen^(Legitimate) als auch in illegitimen Fällen auf das Sammeln von Daten verlassen. Ersteres enthält Beispiele für wohlwollendes Web Scraping^{(Benevolent Web Scraping Examples)} , während letzteres Beispiele für bösartiges Web Scraping^{(Malicious Web Scraping)} enthält .

Beispiele für wohlwollendes Web Scraping

• Suchmaschinen^(Search) -Bots, die eine Website crawlen und deren Inhalt analysieren, um basierend auf bestimmten Ergebnissen einen Rang zuzuweisen, wie Google .
• Preisvergleichsseiten^(Price) , die Bots einsetzen, um Preise von Produkten automatisch abzurufen
• Marktforschungsunternehmen^(Market) verwenden Scraper, um Daten aus sozialen Medien zu extrahieren (z. B. für Stimmungsanalysen, persönliche Vorlieben usw.).

Beispiele für bösartiges Web Scraping

Web Scraping für illegale Zwecke kann schwere finanzielle Verluste verursachen, wenn Daten ohne die Erlaubnis der Website-Eigentümer extrahiert werden. Die beiden häufigsten Anwendungsfälle von Malicious Web Scraping sind Price Scraping und Content-Diebstahl.

• Price Scraping  – Scraper- Bots inspizieren konkurrierende Geschäftsdatenbanken, um auf Preisinformationen zuzugreifen, Konkurrenten zu unterbieten und den Umsatz zu steigern.
• Inhaltsdiebstahl^{(Content Theft)}  – Diese illegitime Aktivität umfasst den groß angelegten Diebstahl von Inhalten von einer Zielwebsite. Typische Ziele sind hauptsächlich Online-Produktkataloge und Websites, die auf digitale Inhalte angewiesen sind, um das Geschäft voranzutreiben.

Hoffe das hilft!

What is Web Scraping and how does it work in the Digital World

Data and information arе two terms that are often υsed interchangeably but therе’s a notable difference between them. For example, dаta refers to bіts of information, but not infоrmаtion itself. On the other hand, Іnformation is a set of datа which iѕ processed in a meaningful way. With the overwhelming data available on the internet, different approaches like Web Scraping, Web Harvesting or Web Data Extraction are being used to generate actionable and game-changing insights over Internet use. But what exactly they mean in the online world. Let’s take a look!

How does Web Scraping work

Computer programs designed as Intelligent bots do the work of Web Scraping. Unlike screen scraping, which only copies pixels displayed onscreen, web scraping extracts underlying HTML code and, with it, data stored in a database. The approach has become quite popular. In fact, it is considered as one of the essential skills to acquire in today’s digital world. It has some great applications in compiling large data sets, fundamental to techniques like-

• Big Data Analytics
• Machine Learning
• Artificial Intelligence

With the rapid expansion of digital information, accessing Big Data via Web Scraping or Web Data Extraction approach has become much easier. Having said that, Web Scraping can be used for digital businesses that rely on data harvesting in both, Legitimate or illegitimate cases. The former includes Benevolent Web Scraping Examples while the latter features Malicious Web Scraping examples.

Benevolent Web Scraping examples

• Search engine bots crawling a site, analyzing its content to assign a rank based on certain findings, like Google.
• Price comparison sites deploying bots to auto-fetch prices of products
• Market research companies using scrapers to extract data from social media (e.g., for sentiment analysis, personal preferences, etc).

Malicious Web Scraping examples

Web Scraping for illegal purposes can inflict severe financial losses if data is extracted without the permission of website owners. The two most common use cases of Malicious Web Scraping are price scraping and content theft.

• Price Scraping – Scraper bots inspect competing business databases to access pricing information, undercut rivals and boost sales.
• Content Theft – This illegitimate activity comprises large-scale content theft from a target website. Typical targets mainly include online product catalogs and websites relying on digital content to drive business.

Hope this helps!

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