网络抓取和替代数据的未来——2023 年预测

随着企业和组织不断寻找新方法来获取洞察和做出决策,网络抓取和替代数据也日趋热门。业内顶尖的*和公开网络数据获取解决方案提供商专家 Oxylabs 认为,今年的热点将是优化生成式人工智能(AI)、网络安全和机器学习(ML),以及扩展网络数据应用。

生成式 AI 和网络安全的重要性日益提高

Oxylabs 首席*官 Tomas Montvilas 预测,生成式 AI、网络安全实践和替代数据收集可帮助企业在即将到来的衰退期间保持竞争优势。

“根据预测,许多经济体都面临衰退,因此投资决策需要更严格、更少风险。收集替代金融数据,对于获得必要信号来做出这些预测至关重要。”

此外,Tomas 还认为,生成式 AI 在商业用例中得到日益广泛的运用。训练这些模型需要公开网络中的海量数据集。

Tomas 预判网络抓取行业的另一个核心领域是网络安全。网络安全变得越来越复杂,有必要开发新的主动防护技术,例如威胁监控和搜寻。

Tomas 补充说:“更多的组织持续采用网络安全措施。因此,主动威胁搜寻和监控等需要持续大规模网络监控的用例将更加常见。”

聚焦个人数据抓取

在 2022 年,抓取行业可以松一口气了,因为至少一个顽固的问题已得到了解决。对抗爬虫的公司无法再利用《计算机欺诈与滥用法》(CFAA)来阻止抓取面向公众的数据。

Oxylabs 法务部总监 Denas Grybauskas 表示:“我们可以预计,在 2023 年,其他法律依据和观点将被试行,并在法庭上对数据爬取公司产生更多影响,例如服务条款侵权、知识产权保护等。”

2022 年发生了好几起个人数据抓取和数据泄露事件(Clearview 在欧洲被罚款、影响 5 亿多用户的 Meta 数据库泄露、Meta 的 GDPR 罚款等)。Denas 认为,预计监管者和当局会更加重视个人数据抓取。

Denas 说:“后,在 2023 年,抓取和数据收集行业可能会开始实行自我监管行动。”

大规模的网络数据应用

Oxylabs 全球伙伴关系部副总裁 Gediminas Rickevicius 坚信,与 2022 年一样,来年随着 AI 功能的不断发展,*领域的网络数据应用的重要性和规模仍将持续增长。

Gediminas 预测,网络抓取和拦截系统仍将你追我赶地一起演化。这意味着对资源和专业知识的需要也会增加。

Gediminas 预测说:“因此,我建议把网络抓取交到专家的手里。虽然商业抓取的成本会增加,但自行抓取甚至比借助专业人士的帮助更加昂贵。”

专注于机器学习

Oxylabs 首席执行官 Julius Cerniauskas 认为,该领域将部署更多机器学习模型。Julius 说:“尽管过去有许多 ML 失败的案例,但我相信,ML 工程团队的好运来了,因为如今数据质量日益受到重视,经济压力也迫使大家进一步探索 ML,使其更加有用。”

数据科学家之前预计着手开展各种各样的数据项目。但是,随着下一代数据技术得到日益广泛的运用,数据科学家会将自己的聪明才智专注于那些使用人工制作预测模型的更复杂项目。

Julius 预测:“许多企业在来年会面临困难。因此,IT 公司必须寻找方法来节省开支,充分地利用神经科学家的时间和才干,整合机器学习和预测建模功能,组建相应团队来直接影响营收和盈利水平。

因此,我预测,企业将通过使用可靠方法自动执行数据科学工作中常规部分的数据技术,辅助公司内技能娴熟的数据科学家,从而充分利用数据科学资源。”

关于 Oxylabs

Oxylabs 成立于 2015 年,是业内一流的*和公开网络数据获取解决方案提供商,支持各规模企业利用大数据的威力。Oxylabs 持续创新,拥有广泛的专利组合,并高度重视规范准则,已成为网络数据获取行业的全球领导者,并与几十家《财富》全球 500 强公司建立密切联系。在 2022 年,《金融时报》的 FT 1000 强名单将 Oxylabs 提名为欧洲增长快的公开网络数据采集解决方案公司。

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