Data Crawling: Fungsi dan Bedanya dengan Data Scraping

Istilah data crawling sudah sering terdengar dalam data science. Istilah ini kemudian banyak dikaitkan dengan data scraping karena beberapa persamaan yang dimilikinya. Kendati demikian, data crawling dan data scraping memiliki perbedaan mendasar sehingga digunakan untuk fungsi yang berbeda pula. Sebelum melangkah lebih jauh untuk mengetahui perbedaan antara data crawling dan data scraping, ketahui dahulu apa itu data crawling dalam data science!

Apa yang Dimaksud dengan Crawling dalam Data Science?

Data crawling adalah proses yang berkaitan dengan data dalam jumlah besar tempat Anda mengembangkan perayap atau crawlers. Perayap ini bisa berbentuk seperti bots yang gunanya adalah merayapi berbagai situs web untuk mengumpulkan informasi hingga bagian terdalam sekalipun.

Informasi yang digali oleh bots ini bahkan bisa mengindeks halaman mana saja yang relevan dengan halaman web tertentu. Sehingga, data crawling nantinya bisa menjalar ke berbagai situs lain yang berkaitan atau saling terhubung. Harapannya, data crawling bisa berkembang hingga mampu membedakan dua situs web dengan isi hampir sama yang merupakan hasil copy paste.

Jadi, Apa itu Data Crawling?

Berdasarkan penjelasan singkat di atas, dapat disimpulkan bahwa data crawling atau perayapan data dalam data science dilakukan untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber dan berbagai bentuk, mulai dari teks, gambar, video, dan lain sebagainya. Karena bersifat sangat luas, data crawling biasanya harus dilakukan oleh agen tertentu supaya perolehan data bisa maksimal dan menghasilkan sampel-sampel yang berguna bagi yang membutuhkan.

Dilihat dari pengertiannya yang digunakan untuk mengumpulkan data sebanyak-banyaknya, data crawling kemudian disandingkan dengan istilah lainnya yang juga mirip, yakni data scraping. Sama-sama bertugas untuk mengumpulkan data, tahukah Anda perbedaan apa yang mendasar dari keduanya? Sebelum mengetahui hal tersebut, sebaiknya ketahui dahulu apa fungsi penerapan dari data crawling itu sendiri.

Fungsi Penerapan Data Crawling

Fungsi utama penerapan data crawling adalah untuk mengindeks data-data yang terdapat dalam sejumlah website. Akan tetapi, adakah fungsi lain dari istilah ini? Sebagai sebuah metode pengindeksan, data crawling dapat menjadi patokan untuk melihat harga yang akurat. Misalnya, Anda sedang mencari harga sebuah produk. Berkat adanya data crawling, harga produk bisa muncul ke hasil pencarian seiring dengan preferensi harga lainnya yang terkait.

Fungsi lainnya dari data crawling adalah untuk mengumpulkan data yang bisa dijadikan sebagai informasi statistik. Misalnya, web crawler bisa dipakai untuk menampilkan informasi penting dari website-website statistik maupun berita. Agar website Anda bisa muncul di Google News, dibutuhkan sitemap khusus yang nantinya akan dirayapi oleh crawler atau perayap.

Perbedaan Data Crawling dan Data Scraping

Jika sering disandingkan satu sama lain, lantas apa yang membedakan data crawling dan data scraping? Perbedaan mendasar dari keduanya adalah bahwa data crawling mengumpulkan data dengan cara mengindeks website-website yang terdapat dalam internet. Sementara itu, data scraping mengumpulkan data dengan cara mengindeks yang tidak selalu dari sumber website saja. Sehingga, dapat dikatakan bahwa perbedaan mendasarnya terletak pada sumber pengindeksannya.

Perbedaan kedua yang cukup menjadi poin penting dari data crawling dan data scraping adalah skala yang dihasilkan. Apabila data crawling mengumpulkan data dengan cara mengindeks website yang berjumlah luas dan besar, data scraping dilakukan pada skala yang lebih kecil. Sebagai pengingat, data crawling mengindeks bukan saja halaman website, melainkan juga link-link lain yang terhubung dan terkait dengan halaman website tersebut. Sehingga, dapat dikatakan bahwa prosesnya tak berakhir dalam satu pengindeksan saja.

Karena dilakukan pada skala yang lebih kecil, data scraping tentu bisa dilakukan secara manual tanpa membutuhkan crawler agent seperti pada data crawling. Berdasarkan penjelasan ini pula, dapat diketahui bahwa untuk melakukan data crawling dibutuhkan agen khusus yang biasa menghadapinya. Masih berkaitan dengan skalanya, hal lain yang juga dikaitkan adalah proses deduplikasinya yang tak harus dilakukan pada data scraping. Akan tetapi, deduplikasi wajib dilakukan pada data crawling.

Kesimpulan

Data crawling adalah serangkaian proses untuk mengumpulkan data dengan cara mengindeks sebanyak-banyaknya halaman website. Tak hanya memindai halaman, proses ini juga bisa memeriksa alamat-alamat terkait yang relevan dengan situs web tersebut. Di samping data crawling, ada pula data scraping yang memiliki skala pengindeksan lebih kecil dan tidak hanya didasarkan pada sumber situs web saja.

Saat menjalankan bisnis, data crawling maupun data scraping kerap kali dibutuhkan guna meningkatkan performa perusahaan. Mana dari keduanya yang paling tepat? Jawabannya haruslah didasarkan pada kebutuhan Anda. Jika membutuhkan pemahaman seputar data crawling maupun data scraping dalam data science, ikuti kelas dari Algoritma Data Science School! Tersedia berbagai macam kelas sesuai kebutuhan dan tingkat pemahaman Anda. Kunjungi sekarang dan daftarkan diri Anda!

Referensi:

• oxylabs - Web Scraping vs Web Crawling: The Differences (Diakses pada 25 Juli 2022)
• promptcloud - Web Data Crawling vs Web Data Scraping (Diakses pada 25 Juli 2022)
• datahen - Data Scraping vs Data Crawling. What is the Difference? (Diakses pada 25 Juli 2022)