كيف يعمل استخراج الشاشة مع الوكلاء المستهدفين جغرافياً؟
محتويات المقال:
- ما هو استخراج الشاشة ولماذا يجب شراء وكلاء مخصصين لذلك؟
- هل يختلف استخراج الشاشة عن استخراج الويب؟
- أين يتم استخدام استخراج الشاشة؟
- ما هي التقنيات التي يستخدمها استخراج الشاشة؟
- هل هناك أي قيود على استخدام استخراج الشاشة؟
- الخاتمة
يعتبر استخراج الويب المدمج مع مواقع الوكلاء الموثوقين في عام 2023 ممارسة تجارية شائعة لإطلاق مشاريع جديدة أو تطوير المشاريع الحالية. يتم تطبيق جمع البيانات الآلي مع أدوات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي ووكلاء مستهدفين جغرافياً من Dexodata في عام 2023 من قبل ممثلين من مجالات اقتصادية مختلفة.
تُعرف إحدى طرق الحصول على البيانات باسم "استخراج الشاشة". اليوم سنصف هذه التقنية وخصائصها وتطبيق وكلاء متنقلين 4G، سكنيين، ومراكز بيانات، من أجل ذلك.
ما هو استخراج الشاشة ولماذا يجب شراء وكلاء مخصصين لذلك؟
استخراج الشاشة هو إجراء للحصول على بيانات بصرية من عناصر واجهة المستخدم أو المحتوى المعروض بواسطة أجهزة الكمبيوتر المكتبية أو الأجهزة المحمولة. يمكن العثور على المعلومات المجمعة بهذه الطريقة في:
- نصوص، بما في ذلك ملفات .doc و .pdf
- لقطات شاشة
- جلسات طرفية
- واجهة رسومية (أزرار، نوافذ، إلخ)
- محتوى وسائط (صور، مقاطع فيديو، .gif، إعلانات رسومية، إلخ)
يتم استخراج الشاشة بشكل آلي، لذا يتطلب شراء وكلاء سكنيين ومتجولين أو وكلاء مراكز بيانات للوصول إلى جمع البيانات بدون حظر. ترتيب العمليات مشابه للحصول على بيانات الويب من HTML أو API:
- تحديد العناصر النصية أو الرسومية المطلوبة على المواقع المحددة مسبقاً
- إنشاء كود لأطر العمل والمكتبات الآلية
- تنفيذ البحث وجمع البيانات
- نقل النتائج كـ CSV، JSON، XLS.
يمكن تنفيذ هذا الإجراء على كميات غير منظمة، خاصة مع الحلول المعتمدة على الذكاء الاصطناعي. يمكن استخدام نماذج معززة بـ LLM، مثل ChatGPT، لتعزيز برمجة الخوارزمية وتبني الحلول لصفحات متعددة.
هل يختلف استخراج الشاشة عن استخراج الويب؟
تتمتع هاتان الإجرائتان بالكثير من القواسم المشتركة. كلاهما:
- آلي ومتوافق مع الحلول المعززة بالتعلم الآلي.
- يعمل مع البيانات المنظمة وغير المنظمة.
- قابل للتطبيق على صفحات وأنواع محتوى مختلفة.
- يمكن أن يعمل بالتزامن مع لغات برمجة وأطر عمل ومكتبات مختلفة.
- يحتاج إلى وكلاء سكنيين متناوبين ليتم شراؤها وبرامج تخفي بصمات رقمية لتعمل بدون خلل.
- لديهم تطبيقات متطابقة سنقوم بإدراجها أدناه.
لكن هناك أيضاً اختلافات كبيرة. استخراج الشاشة غير مناسب لـ:
- الحصول على شيء أكثر من العناصر البصرية من واجهة التطبيق/الموقع الرقمي أو من HTML على عكس جمع البيانات الآلي الذي يعمل مع API و HTML.
- جمع المعلومات من المتصفحات أو المحتوى غير العام المخفي عن الشاشة.
بخلاف ذلك، فإن هاتين الطريقتين متشابهتان وكلاهما متوافق مع تقنية التعرف الضوئي على الأحرف (OCR). من المفيد التعرف على النصوص واستخراجها من الصور.
جمع عناصر الويب من المكتب الافتراضي أخلاقي طالما أنه يتم استخدامه لجمع المحتوى العام عبر وكلاء سكنيين ومتجولين يتم شراؤها من منصة موثوقة مع الامتثال الكامل لمكافحة غسل الأموال ومعرفة عميلك، مثل Dexodata.
أين يتم استخدام استخراج الشاشة؟
يُعرف استخراج البيانات الرسومية أيضاً بمحاكاة الطرفية. تشير تاريخ المصطلح إلى التطبيقات الأولى للطريقة عندما تم استخدام مسح الشاشة لنقل المعلومات من البرمجيات أو الواجهات القديمة، مثل IBM mainframe. الطريقة الوحيدة لاستخدام الأنظمة القديمة في بعض الحالات هي نقل المعلومات إلى أطر متوافقة مع API الحديثة عبر استخراج الشاشة. الآن هو جزء من تحليلات سطح المكتب عندما تتبادل الأجهزة على منصات مختلفة البيانات.
تنوع بيانات الويب التي يمكن الحصول عليها عبر استخراج الشاشة تشمل الرسوميات والنصوص والوسائط
بعض الطرق الأخرى للاستفادة من جمع بيانات الشاشة هي:
- البنوك والمعاملات
- حفظ المعلومات الهامة
- تتبع الأسعار لـ التجارة الإلكترونية
- التحقق من الإعلانات
- حماية العلامة التجارية.
تعتبر مواقع الوكلاء الموثوقين مناسبة لجميع العناصر من القائمة أعلاه، لذلك، تعتبر منصة Dexodata الموثوقة مصدراً رائعاً في عام 2023 لشراء وكلاء سكنيين متناوبين أو وكلاء متنقلين 4G للحصول على معلومات موثوقة على نطاق واسع.
ما هي التقنيات التي يستخدمها استخراج الشاشة؟
يتطلب حصاد البيانات غير المنظمة تقنيات الرؤية الحاسوبية (CV) وOCR لتحويل الوسائط التي تحتوي على نص إلى تنسيق قابل للقراءة أو العمل مع تطبيقات Citrix. تزيد الحلول المعتمدة على الذكاء الاصطناعي من إمكانيات ونطاق البيانات المجمعة.
تقوم نماذج أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) بأتمتة الإجراءات المتكررة على الإنترنت وتجعلها موثوقة بسبب تقليد الإجراءات البشرية. يمكن أن تنقر الخوارزميات المعتمدة على RPA الآلية على كلمات رئيسية معينة أو لافتات، وتشغيل ملفات .exe أو فتح المستندات المرفقة، بما في ذلك .pdf و .xls.
تُستخدم تقنية FullText أثناء استرجاع بيانات الشاشة للوصول إلى عناصر واجهة المستخدم المخفية وحصاد النص منها. إذا تم شراء وكلاء سكنيين متناوبين مع تحديد موقع دقيق، فمن الممكن زيادة موثوقية المعلومات المكتسبة.
هل هناك أي قيود على استخدام استخراج الشاشة؟
تقوم حصادات البيانات بمسح جميع عناصر واجهة المستخدم والمحتوى على الشاشة، والتعرف عليها واسترجاعها إلى قواعد بيانات خارجية. حتى التغييرات الطفيفة في ترتيب العناصر وبنيتها قد تعطل الإجراء. لذا ستحتاج الخوارزميات إلى تعديلات إضافية.
طريقة لحل المشكلة هي استخدام أدوات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي، حتى بدون مهارات برمجة. تمرر التعلم الآلي على محتوى ثابت وديناميكي مختلف وتكتسب قدرات تدريب ذاتي أثناء العمل.
تحدٍ آخر هو توزيع حقوق الوصول. إذا تم منح الروبوتات حقوق جمع البيانات من المكاتب الافتراضية، فإنها تحصل على كل قطعة تحققها. وهذا يشمل، من بين أمور أخرى، المعلومات الخاصة والفواتير. لا توجد عناصر محظورة لمستخرجات البيانات الآلية. لذا يجب على التطبيقات المصرفية استخدام روبوتات مدفوعة بالتعلم الآلي للتحكم في النشاط أو التخلي عن طرق استخراج الشاشة لصالح الخوارزميات الموجهة نحو API.
الحالة القانونية للحصول على البيانات من الشاشات لها جانبين، سلبي وإيجابي. يمكن للمرء المضي قدماً مع العناصر المتاحة للجمهور، لكنها تجعل هذه الطريقة غير آمنة ومتاحة لأطراف ثالثة، بما في ذلك المحتالين عبر الإنترنت. إن استخدام مواقع الوكلاء الموثوقين يحل المشكلة إلى حد كبير من خلال حماية الاتصالات القائمة من تسرب البيانات.
ما هو المستقبل الذي ينتظر استخراج الشاشة
يعتبر الحصول الآلي على معلومات الشاشة أداة معروفة لتطوير الأعمال جنباً إلى جنب مع جمع بيانات الويب. إنه أمر حاسم لجمع وتحليل المعلومات من الأطر القديمة والواجهات المعقدة. في عام 2023، من الضروري شراء وكلاء سكنيين وIP متنقل على منصة Dexodata، لتوسيع تحليلات الويب لفتح إمكانيات هذا النهج المدفوع بالشاشة.
