Data Crawling adalah prosedur pengumpulan data besar yang dapat menjelajah hingga ke halaman web paling dalam. Lantas, bagaimana cara kerja sistemnya serta penerapannya dalam praktik data science? Untuk mengetahui jawabannya, mari simak penjelasan berikut!

Mengenal Data Crawling dalam Data Science

Menurut Bernardas Alisauskas, data crawling adalah program yang menghubungkan halaman web, kemudian mengunduh kontennya. Program crawling dalam data science hanya akan online untuk mencari dua hal, yaitu data yang dicari oleh pengguna dan penjelajahan target dengan jangkauan yang lebih luas. Hasil data kemudian akan diunduh; dan dalam banyak kasus, akan diproses dalam data scraping. 

Jadi, Apa Itu Data Crawling?

Data crawling atau perayapan data adalah proses pengambilan data yang tersedia secara online untuk umum. Proses ini kemudian mengimpor informasi atau data yang telah ditemukan ke dalam file lokal di komputer Anda. Crawling dilakukan untuk ekstraksi data yang mengacu pada pengumpulan data dari worldwide web, dokumen, file, dan lain-lain. Proses pengambilan data akan terlihat seperti ini:

1. Crawler akan masuk ke target yang telah ditentukan, misalnya http://example.com,
2. Menemukan halaman produk.
3. Menemukan data spesifikasi produk (harga, judul, deskripsi, dan lain-lain).

Fungsi Penerapan Data Crawling

Proses ini dapat diilustrasikan secara sederhana, seperti misalnya ketika Anda akan membeli iPhone di salah satu platform e-commerce. Daftar tipe ponsel akan bertaburan di hadapan Anda, tapi Anda sudah menetapkan hati akan memilih model terbaru, yaitu iPhone 11 dan 11 Pro.

Namun, Anda juga ingin melihat apakah ada model lain yang dijual di platform. Di sinilah proses ini dilakukan untuk menjelajahi semua situs web yang memiliki semua data ponsel dengan model tertentu. Semua data tentang ponsel yang ingin Anda cari dapat terkumpul secara otomatis.

Sebagai contoh penerapan lain, Anda dapat membayangkan diri Anda sebagai seorang karyawan penilaian kredit di sebuah perusahaan berskala kecil. Anda membutuhkan data dasar seperti tanggal lahir, jenis kelamin, dan lain-lain, namun teknologi di perusahaan belumlah mumpuni. Dengan menggunakan Facebook, Anda mendapatkan solusi tercepat. Melalui proses ini, seluruh data user yang Anda inginkan dapat terkumpul dan tersedia instan di hadapan Anda.

Masih banyak lagi penerapan proses ini sebagai prosedur pengumpulan sekunder di kehidupan sehari-hari. Dengan memanfaatkan teknik ini, Anda dapat mengumpulkan berbagai jenis data yang diinginkan dalam jumlah tak terbatas. Anda pun tidak perlu merasa khawatir akan adanya reduplikasi data karena crawling mampu menyaring data-data tersebut dan benar-benar menyajikan data yang utama.

Perbedaan Data Crawling dan Data Scraping

Data scraping atau pengikisan data adalah proses pengambilan data yang available, baik itu di web atau komputer. Proses ini kemudian dapat mengimpor informasi yang telah ditemukan ke dalam file lokal komputer Anda. Data-data yang telah terkumpul terkadang juga dapat disalurkan ke situs web lain. Scraping dilakukan saat data sudah terkumpul melalui proses crawling.

Data scraping hanya mengambil data yang dipilih saat proses pengunduhan, sedangkan proses ini hanya memilah target yang akan dipilih. Proses crawling memungkinkan untuk meminimalisir reduplikasi data, berbeda dengan scraping yang masih rawan akan adanya reduplikasi karena selalu ada konten online yang diduplikasi di beberapa website.

Nah, proses ini dapat menyaring data-data duplikasi tersebut. Dalam aspek operasional, scraping dilakukan secara manual, sedangkan proses ini hanya dapat dilakukan dengan crawling agent, yaitu spider bot.

Kesimpulan

Berdasarkan uraian singkat di atas, dapat disimpulkan bahwa Data Crawling merupakan proses pengumpulan data sekunder yang mampu memilah informasi secara cepat dan otomatis tanpa ada reduplikasi data. Proses ini memiliki kaitan dengan data scraping. Begitu semua data telah terkumpul melalui crawling, data scraping akan mengeksekusinya.

Fungsi proses ini sudah diterapkan dalam berbagai aspek, mulai dari bisnis hingga kehidupan sehari-hari. Tertarik untuk mendalami lebih jauh tentang data crawling? Anda bisa mengikuti kelas data science dari Algoritma Data Science School. Algoritma menyediakan berbagai kelas data science yang mengakomodasi berbagai kebutuhan maupun level expertise Anda.