The success of a company hinges on identifying and responding to competitive pressures. The main objective of online business intelligence is to collect valuable information from many Web sources to support decision making and thus gain competitive advantage. However, the online business intelligence presents non-trivial challenges to Web data extraction systems that must deal with technologically sophisticated modern Web pages where traditional manual programming approaches often fail. In this paper, we review commercially available state-of-the-art Web data extraction systems and their technological advances in the context of online business intelligence.
Keywords: online business intelligence, Web data extraction, Web scraping
Šiuolaikinės iš tinklalapių duomenis renkančios ir verslo analitikai tinkamos sistemos (anglų k.)
Tomas Grigalis, Antanas Čenys
Santrauka
Šiuolaikinės verslo organizacijos sėkmė priklauso nuo sugebėjimo atitinkamai reaguoti į nuolat besikeičiančią konkurencinę aplinką. Internete veikiančios verslo analitinės sistemos pagrindinis tikslas yra rinkti vertingą informaciją iš daugybės skirtingų internetinių šaltinių ir tokiu būdu padėti verslo organizacijai priimti tinkamus sprendimus ir įgyti konkurencinį pranašumą. Tačiau informacijos rinkimas iš internetinių šaltinių yra sudėtinga problema, kai informaciją renkančios sistemos turi gerai veikti su itin technologiškai sudėtingais tinklalapiais. Šiame straipsnyje verslo analitikos kontekste apžvelgiamos pažangiausios internetinių duomenų rinkimo sistemos. Taip pat pristatomi konkretūs scenarijai, kai duomenų rinkimo sistemos gali padėti verslo analitikai. Straipsnio pabaigoje autoriai aptaria pastarųjų metų technologinius pasiekimus, kurie turi potencialą tapti visiškai automatinėmis internetinių duomenų rinkimo sistemomis ir dar labiau patobulinti verslo analitiką bei gerokai sumažinti jos išlaidas.