Multi-Source Web Data Collection Pipeline
A comprehensive overview of the strategic implementation and real-world impact delivered through this initiative.
The Challenge
Tim data dan analytics membutuhkan data dari berbagai sumber publik (e-commerce, news portal, image repositories) untuk analisis market research, sentiment monitoring, dan content aggregation. Pengumpulan manual tidak scalable dan rawan error.
Technical Approach
Membangun modular web scraping framework menggunakan Selenium dengan fitur: dynamic element detection, anti-bot handling, data validation layer, dan automated scheduling. Output di-standardisasi ke format CSV/Parquet untuk downstream analytics.
Outcome & Impact
Framework mengurangi waktu collection dari hari menjadi jam, meningkatkan data quality melalui validation layer, dan mendukung penambahan data source baru dengan minimal code changes.
System Architecture
Collection Layer
Multi-source Selenium scrapers
Processing Layer
Element extraction + Data validation
Output Layer
Analysis-ready CSV/Parquet files