ビッグデータの世界では、タイムリーで正確な情報にアクセスすることが重要です。しかし、インターネット上に散らばる膨大なデータを集めることは、決して簡単ではありません。そこで登場するのがデータスクレイピングです。本投稿では、さまざまな構造を持つウェブサイトからデータをクロールし、それを統一された使いやすい形式にまとめるためのスケーラブルでカスタマイズ可能なデータスクレイピングパイプラインの構築に関する課題と解決策を探ります。

データスクレイピングとは？

本質的に、データスクレイピング（またはウェブスクレイピング）は、ウェブサイトから情報を抽出するプロセスです。構造化データベースとは異なり、ウェブページの情報は人間の消費のために設計されており、機械がデータに直接アクセスすることが難しくなっています。スクレイピングはこのプロセスを自動化し、システムがさまざまなウェブサイトからコンテンツを取得して分析、報告、または他のシステムと統合できるようにします。

データスクレイピングは強力なツールですが、特に操作をスケールし、さまざまなソースにカスタマイズする際には、独自の課題を伴います。

複数のウェブサイトからデータをクロールする必要性

私たちが構築している製品は、企業のウェブサイト、ニュースメディア、求人情報ページなど、幅広いソースからデータを収集することを目的としています。これらのソースはそれぞれ価値がありますが、提供されるデータは断片化しています。たとえば、企業のキャリアページは、別の企業とは全く異なる形式で求人情報を掲載していることがあります。一方、ニュースサイトは異なる構造とメタデータを持つ記事を提示することができます。

この環境では、データをクロールすることは単にコピー＆ペーストの問題ではなく、数十または数百のウェブサイトにわたるさまざまなレイアウト、構造、形式を処理する必要があります。目標は、すべての断片化された情報を単一の真実のソースに統合し、エンドユーザーに信頼できる統一データセットを作成することです。

異なるウェブサイト構造からデータを抽出する課題

データスクレイピングにおける最大の障害の1つは、ウェブページの一貫性のない構造に対処することです。ウェブサイトは独自のHTML構造、CSSレイアウト、さらにはJavaScriptを介して読み込まれる動的コンテンツで構築されています。これは、どのサイトも同じではないことを意味し、データ抽出に一律のソリューションを適用することが難しくなります。

たとえば、あるニュースサイトは記事をシンプルなdiv要素の下に分類する一方で、別のサイトはそれを複雑なネストされたタグの中に埋め込むかもしれません。私たちのスクレイピングパイプラインは、各サイトがどのように構造化されていても、必要なデータを理解し抽出できるように柔軟かつ適応可能でなければなりません。

スピードと効率の必要性：ほぼリアルタイムデータ

私たちを含む多くのユースケースでは、スピードが重要です。数時間または数日古いデータはもはや関連性がない場合があり、特にニュースや求人市場のような急速に変化する業界では重要です。私たちのパイプラインは、ユーザーに最新情報を提供できるよう、効率的でなければなりません。

これを実現するためには、データスクレイピングプロセスを最適化し、複数のリクエストを並行して処理し、ウェブサイトを迅速にクロールし、パイプラインが最小限の遅延でデータを処理できるようにする必要があります。これは、システムとスクレイピングするウェブサイトの両方に負荷をバランスさせることを含みます。過剰なリクエストはプロセスを遅らせたり、サイトにブロックされたりする可能性があります。

複数のクロールソースを維持する課題

もう一つの重要な課題はメンテナンスオーバーヘッドです。各ウェブサイトには独自のスクレイパーが必要であり、ウェブサイトが頻繁に構造を変更するため、クロールメカニズムを常に更新する必要があります。サイトがリデザインされると、スクレイパーが壊れ、データギャップを引き起こす可能性があります。

複数のエンジニアがこれらの異なるクロールソースを維持することは、さらなる複雑さを導入します。コードの重複、集中管理の欠如、コミュニケーションのボトルネックが発生し、効果的にソリューションをスケールすることが難しくなります。

私たちの目標は、このメンテナンス負担を最小限に抑えるシステムを構築することです。理想的には、変更が簡単に実装でき、各ウェブサイトの独自の構造が手動コード更新ではなく構成を通じて処理できる中央集約型のフレームワークを望んでいます。

データの正規化の問題

データが収集された後、次の課題は正規化です。異なるソースからのデータは異なる形式を持つことが多く、日付、通貨、さらには職務名のラベル付けさえも広く異なる可能性があります。たとえば、あるウェブサイトでは求人リストが「2024年9月23日」としてフォーマットされている一方、別のサイトでは「09/23/24」としているかもしれません。これらの不一致を解決する必要があります。

正規化がなければ、データは断片化したままであり、分析や意思決定には利用できません。私たちのパイプラインは、収集したデータを自動的に正規化し、データベースと互換性を持たせ、下流のアプリケーションに備える必要があります。

結論

スケーラブルでカスタマイズ可能なデータスクレイピングパイプラインを構築することは、さまざまなウェブサイト構造への対応、スピードと効率の維持、異なるクローラーのメンテナンスオーバーヘッドの削減、および断片化されたデータを統一された形式に正規化することを含む複数の課題を解決することを伴います。このシリーズの第一部では、私たちが対処すべき重要な問題を概説しました。

このシリーズの次の部分では、これらの課題を克服するために実装している技術的なソリューションと戦略について深く掘り下げ、私たちのパイプラインをさまざまなユースケースに対してスケーラブルかつカスタマイズ可能にします。