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A recolha de dados alternados é o processo de análise de dados externos para tomar decisões comerciais. De acordo com as estatísticas da Rivery, o mundo gera 2,5 quintilhões de bytes por dia. Quando as pessoas estão expostas a uma gama tão vasta de dados, por que razão devem confiar nos dados convencionais dentro de um limite restrito para efetuar a análise de dados? Manter
A recolha de dados alternados é o processo de análise de dados externos para tomar decisões comerciais. De acordo com as estatísticas da Rivery, o mundo gera 2,5 quintilhões de bytes por dia. Quando as pessoas estão expostas a uma gama tão vasta de dados, por que razão devem confiar nos dados convencionais dentro de um limite restrito para efetuar a análise de dados? Continue a ler este artigo para compreender o processo de recolha de dados alternativos.
O investimento é um grande passo que as pessoas dão à espera de um lucro. Investir dinheiro numa empresa sem uma análise adequada pode levar a problemas ou acabar por se tornar vítima de fraude. Normalmente, as pessoas recorrem a fontes de dados tradicionais, como dados transaccionais e outros dados financeiros, para tomar decisões de investimento. Mas estas não são as únicas fontes. As pessoas desta idade têm a oportunidade de aceder a dados em toda a Web. Este artigo fala sobre a forma como a recolha de dados alternativos de várias fontes pode ajudar os investidores a obter informações sobre investimentos.
Os dados alternativos referem-se a dados externos que ajudam o processo de investimento. Os investidores que estão à procura de uma empresa financeira padrão para investir o seu dinheiro, irão efetuar um estudo detalhado da empresa. Para além dos dados internos recolhidos nos registos e sítios Web da empresa, alguns dados externos trazem mais valor à análise. Os dados externos de fontes como comunicados de imprensa, a Comissão de Segurança e Câmbio e outros inquéritos estatísticos são considerados dados alternativos que fornecem dados adicionais sobre o desempenho da empresa para decidir se se deve ou não investir na empresa.
A partir dos dados gerados online, eis alguns tipos de dados que pode utilizar como dados alternativos para avaliar empresas financeiras. Os fornecedores de dados alternativos são fontes que fornecem dados em bruto, que são recolhidos e processados por soluções de raspagem para obter informações únicas e oportunas.
A recolha de transacções com cartões de crédito e de débito ajuda os investidores a acompanhar as receitas do retalho. Os investidores podem procurar as transacções com cartões de crédito de uma determinada empresa para obterem uma visão do investidor.
Outra fonte popular de recolha de informações são as redes sociais. As redes sociais são um local onde as pessoas expressam os seus sentimentos em relação a um produto através de comentários ou reacções com emojis para mostrar o seu interesse no produto. A recolha de dados das redes sociais, como o Twitter, ajuda os investidores a efetuar uma análise do sentimento em relação às suas opiniões, classificando as suas respostas como boas ou más.
Os dados de geolocalização que registam a localização física da transação ajudam o utilizador a analisar onde os investimentos funcionam. Algumas tentativas dos sectores financeiros podem beneficiar positivamente as pessoas de uma determinada área. O processo regular de localização dos pés também ajuda os investidores a tomar decisões com base em localizações geográficas.
O sítio Web também serve como dados alternativos, como o tráfego Web, os cliques no sítio Web e as críticas. O tráfego Web do sítio da empresa permite aos utilizadores conhecer a popularidade da empresa, o número de pessoas que utilizam o sítio e para quê. Depois, vem o fator designado por críticas. É possível que se tenha deparado com muitos sítios de inquéritos ou de avaliações que recolhem as opiniões das pessoas ou dos clientes. A partir daí, as pessoas podem compreender as opiniões de utilizadores anteriores e tomar decisões de investimento com base nelas.
Depois de saber que tipos de dados ajudarão os investidores a tomar decisões, vem a próxima pergunta. Como é que se obtêm os dados alternativos e se faz uso deles? A recolha desses dados junto dos fornecedores de dados não é uma tarefa fácil, como navegar num sítio Web e recolher informações manualmente. A análise de conjuntos de dados alternativos requer o trabalho de milhares ou mesmo milhões de conjuntos de dados. Para reunir esses dados a partir de vários recursos, é necessária uma técnica chamada raspagem.
A recolha de dados alternativos é o processo de extrair toneladas de dados como conjuntos de dados ou dados em bruto. Estes dados em bruto serão submetidos a outras etapas de processamento para os converter em informações valiosas.
A raspagem consiste na recolha de dados de fontes variadas. E quando se trata de dados alternativos, a gama de recolha de dados é mais vasta, pelo que as pessoas têm a opção de recolher dados em todo o mundo. As pessoas podem recolher informações manualmente, acedendo a cada sítio. Uma vez que esta raspagem lida com dados de fontes enormes e variadas, não é possível recolher dados manualmente de cada fonte. As pessoas acabam por preferir automatizar o processo de recolha de dados. Esta automatização da recolha de dados pode ser efectuada por vários meios.
Ao extrair dados alternativos, as pessoas podem enfrentar alguns desafios, como se segue.
Bloqueios de IP - Quando utilizadores normais da Web tentam aceder a sítios a partir do mesmo endereço IP, o fornecedor de serviços Internet ou o sítio Web detecta tráfego suspeito nos seus sítios. Isto ajuda-os a localizar facilmente o endereço IP do seu tráfego Web e a bloqueá-lo nos seus sítios.
Restrições ge ográficas - Pode deparar-se com restrições geográficas ao aceder a sítios Web de alguns países. Alguns servidores não querem que as pessoas de um determinado local acedam a eles. Por vezes, os países também bloqueiam sítios dentro dos seus próprios limites.
Baixa velocidade - Quando os dados são enormes, a velocidade de acesso aos dados é reduzida. O descarregamento de toneladas de dados ou de grandes conjuntos de dados pode ser demorado e requer também um software eficiente.
A utilização de proxies para raspagem é a única solução para lidar com todos os desafios acima referidos. Os proxies, com a sua natureza básica de esconder o endereço IP do cliente, podem facilmente resolver todos estes desafios.
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