वेबसाइट पेजों से उपयोगी डेटा तक: वेब स्क्रैपिंग समझें

वेब स्क्रैपिंग और डेटा एक्सट्रैक्शन क्या हैं?

वेब स्क्रैपिंग और डेटा एक्सट्रैक्शन शब्द अक्सर एक-दूसरे के स्थान पर इस्तेमाल होते हैं, लेकिन इनमें उपयोगी अंतर है। वेब स्क्रैपिंग वेबसाइट पेजों या सार्वजनिक वेब इंटरफेस से जानकारी पढ़ने की प्रक्रिया है। डेटा एक्सट्रैक्शन व्यापक व्यावसायिक कार्य है: किसी स्रोत से जानकारी एकत्र करना, साफ़ करना, व्यवस्थित करना और पहुँचाना, ताकि उसे कहीं और इस्तेमाल किया जा सके। स्क्रैपर वह सॉफ़्टवेयर है जो आपके तय नियमों के अनुसार डेटा एकत्र करता है।

उदाहरण के लिए, किसी रिटेलर को प्रतिस्पर्धियों के उत्पाद नाम, स्टॉक स्थिति, प्रदर्शित कीमतें, URL और संग्रह तिथियों की दैनिक तालिका चाहिए हो सकती है। स्क्रैपर ये सार्वजनिक फ़ील्ड एकत्र करता है; इसके बाद एक्सट्रैक्शन वर्कफ़्लो उत्पादों का मिलान करता है, मुद्राओं या पैक साइज़ को मानकीकृत करता है, डुप्लीकेट हटाता है और परिणाम को स्प्रेडशीट, डेटाबेस या प्राइसिंग सिस्टम में भेजता है। सार्वजनिक मार्केटप्लेस लिस्टिंग, प्रॉपर्टी लिस्टिंग, जॉब विज्ञापन या रिव्यू पेज स्रोत हो सकते हैं, बशर्ते प्रोजेक्ट कानूनी हो और साइट के नियमों व तकनीकी सीमाओं का सम्मान करे।

यदि किसी स्रोत में आवश्यक फ़ील्ड और उपयोग अधिकारों वाला विश्वसनीय API उपलब्ध है, तो स्क्रैपर हमेशा सही विकल्प नहीं होता। API सिस्टम-टू-सिस्टम एक्सेस के लिए बनाए जाते हैं, जबकि वेब स्क्रैपिंग सार्वजनिक रूप से प्रस्तुत वेबसाइट डेटा पढ़ती है। व्यावहारिक अंतर API बनाम वेब स्क्रैपिंग में समझें।

स्क्रैपिंग क्या नहीं है

• यह निजी डैशबोर्ड, पेड कंटेंट, लॉगिन के बाद उपलब्ध पेजों या किसी अन्य व्यक्ति के अकाउंट तक पहुँचने की अनुमति नहीं है।
• यह कानूनी आधार, उचित नोटिस और उपयुक्त अनुपालन समीक्षा के बिना व्यक्तिगत डेटा इकट्ठा करने का तरीका नहीं है।
• यदि स्रोत नियमित रूप से बदलता है, तो यह एक बार का तकनीकी काम नहीं है। साइटें पेज लेआउट, उत्पाद संरचना और उपलब्धता बदलती रहती हैं।
• यह पूरी वेबसाइट कॉपी करने जैसा नहीं है। एक सुव्यवस्थित प्रोजेक्ट केवल व्यावसायिक उद्देश्य के लिए जरूरी सार्वजनिक फ़ील्ड ही एकत्र करता है।

स्क्रैपर चरण-दर-चरण कैसे काम करता है

विश्वसनीय डेटा कलेक्शन प्रोजेक्ट कोड से नहीं, बल्कि स्पष्ट विनिर्देश से शुरू होता है। बिज़नेस टीम को स्रोत, सटीक फ़ील्ड, भौगोलिक कवरेज, फ़िल्टर, आवृत्ति, डेटा वॉल्यूम और अंतिम गंतव्य तय करना चाहिए। “प्रतिस्पर्धियों की कीमतें लीजिए” बहुत व्यापक निर्देश है; “हर सुबह 2,000 मिलान किए गए SKU के लिए सार्वजनिक कीमतें, विक्रेता नाम और स्टॉक लेबल एकत्र करें” एक काम करने योग्य निर्देश है।

1. डेटा मॉडल तय करें। हर कॉलम, उसका फ़ॉर्मेट और एक उदाहरण मान लिखें। आउटपुट का ऑडिट हो सके, इसके लिए स्रोत URL और संग्रह टाइमस्टैम्प शामिल करें।
2. उन सार्वजनिक पेजों की पहचान करें जिनमें आवश्यक जानकारी हो। इनमें सर्च रिज़ल्ट पेज, कैटेगरी लिस्टिंग, व्यक्तिगत आइटम पेज या सार्वजनिक डायरेक्टरी शामिल हो सकती हैं।
3. अनुमत सार्वजनिक पेजों को नियंत्रित गति से प्राप्त करें। कलेक्शन प्रक्रिया अनावश्यक रिक्वेस्ट कम करे और स्रोत साइट पर अनुचित भार न डाले।
4. संबंधित पेज एलिमेंट या सार्वजनिक डेटा रिस्पॉन्स पढ़कर तय फ़ील्ड निकालें। स्वीकृत दायरे में होने पर स्क्रैपर पेजिनेशन और व्यक्तिगत लिस्टिंग लिंक फॉलो कर सकता है।
5. परिणामों को सत्यापित और साफ़ करें। इसमें आमतौर पर तिथियों को सामान्य बनाना, डुप्लीकेट हटाना, जरूरी फ़ील्ड जांचना और असामान्य मानों को चिह्नित करना शामिल है।
6. ज़रूरत होने पर रिकॉर्ड का मिलान करें और उन्हें समृद्ध करें। प्राइस मॉनिटरिंग में कई रिटेलरों के बीच SKU, मॉडल नंबर या किसी अन्य विश्वसनीय पहचानकर्ता से उसी उत्पाद का मिलान करना पड़ सकता है।
7. डेटासेट को एक्सपोर्ट या डिलीवर करें। प्रक्रिया रिसर्च प्रोजेक्ट के लिए एक बार चल सकती है या दैनिक, साप्ताहिक अथवा किसी अन्य तय शेड्यूल पर दोहराई जा सकती है।
8. स्रोत और आउटपुट क्वालिटी की निगरानी करें। यदि साइट अपने सार्वजनिक पेज की संरचना बदलती है, तो एक्सट्रैक्शन नियमों के रखरखाव की जरूरत पड़ सकती है।

कलेक्शन विधि वेबसाइट पर निर्भर करती है। कुछ पेजों में जरूरी टेक्स्ट प्रारंभिक HTML में ही होता है; अन्य पेज खुलने के बाद सार्वजनिक लिस्टिंग लोड करते हैं। मुख्य व्यावसायिक बात तकनीकी तरीका नहीं, बल्कि यह है कि अंतिम डेटासेट पूर्ण, ट्रेस करने योग्य और लगातार एक जैसे ढंग से संरचित रहे। नियमित प्रोजेक्ट में कलेक्शन शुरू होने से पहले डेटा-क्वालिटी जांच पर सहमति बनाएं, पहले एक्सपोर्ट के बाद नहीं।

एक्सेस कंट्रोल या एंटी-बॉट उपायों वाले स्रोतों के लिए जिम्मेदार प्रदाता को पहुँच का वादा करने के बजाय व्यवहार्यता का आकलन करना चाहिए। ऐसे उपाय यह संकेत दे सकते हैं कि स्रोत स्वचालित ट्रैफ़िक नहीं चाहता, और ये तकनीकी, संविदात्मक व कानूनी सीमाएँ पैदा कर सकते हैं। व्यावसायिक प्रभावों के बारे में वेबसाइट एंटी-बॉट सुरक्षा में और पढ़ें।

व्यवसाय कौन-सा डेटा क्यों एकत्र करते हैं

सबसे उपयोगी वेब स्क्रैपिंग प्रोजेक्ट किसी बार-बार आने वाले निर्णय संबंधी प्रश्न का उत्तर देते हैं। जिस डेटा का कोई मालिक या निर्णय से संबंध नहीं होता, वह एक और ऐसी स्प्रेडशीट बन जाता है जिसे कोई नहीं खोलता। निर्णय से शुरुआत करें, फिर पीछे की ओर जाकर उपयोगी फ़ील्ड का सबसे छोटा सेट तय करें।

सार्वजनिक डेटा के सामान्य उपयोग

• कीमत और उत्पाद-विविधता मॉनिटरिंग: उत्पाद शीर्षक, मॉडल या SKU, प्रदर्शित कीमत, डिस्काउंट, स्टॉक संकेतक, विक्रेता, URL और संग्रह तिथि। टीमें सार्वजनिक रिटेलर लिस्टिंग में अपनी पोज़िशनिंग, गैप और उपलब्धता की समीक्षा के लिए इसका उपयोग करती हैं। एक सामान्य उपयोग के लिए प्रतिस्पर्धी कीमत मॉनिटरिंग देखें।
• मार्केटप्लेस रिसर्च: सार्वजनिक उत्पाद लिस्टिंग, कैटेगरी, विक्रेता ऑफर, रेटिंग और रिव्यू की संख्या। इससे उत्पाद-विविधता, कैटलॉग प्राथमिकताओं और मार्केट एंट्री रिसर्च में मदद मिल सकती है। प्रासंगिक स्रोत मार्केटप्लेस स्क्रैपर श्रेणी में मिल सकते हैं।
• प्रॉपर्टी मार्केट विश्लेषण: सार्वजनिक लिस्टिंग लोकेशन, प्रॉपर्टी प्रकार, मांगी गई कीमत, बेडरूम संख्या, लिस्टिंग स्टेटस, एजेंट और लिस्टिंग तिथि। विश्लेषक व्यक्तिगत जानकारी से बचते हुए इन्वेंट्री और विज्ञापित कीमतों के बदलाव ट्रैक कर सकते हैं।
• जॉब मार्केट इंटेलिजेंस: सार्वजनिक जॉब टाइटल, नियोक्ता, लोकेशन, जहाँ प्रदर्शित हो वहाँ वेतन, कौशल, कॉन्ट्रैक्ट प्रकार और पोस्टिंग तिथि। इससे भर्ती टीमें और वर्कफोर्स प्लानर दिखने वाली मांग को समझ सकते हैं।
• प्रतिष्ठा विश्लेषण: सार्वजनिक रिव्यू टेक्स्ट, रेटिंग, रिव्यू तिथि और लोकेशन या उत्पाद संदर्भ। व्यक्तिगत समीक्षकों की पहचान करने के बजाय समग्र पैटर्न, बार-बार आने वाली शिकायतों और सेवा संबंधी विषयों पर ध्यान होना चाहिए।
• डायरेक्टरी और स्थानीय बाजार रिसर्च: सार्वजनिक कंपनी नाम, श्रेणी, वेबसाइट, पता और सार्वजनिक रूप से सूचीबद्ध व्यावसायिक संपर्क विवरण। किसी भी आउटरीच से पहले गोपनीयता और मार्केटिंग कानून की सावधानीपूर्वक समीक्षा जरूरी है।

जहाँ संभव हो, पहचानकर्ता का उपयोग करें। केवल उत्पाद URL बदल सकता है; निर्माता पार्ट नंबर, SKU या स्थिर लिस्टिंग ID मिलान को अधिक विश्वसनीय बनाती है। साफ़ किए गए फ़ील्ड के साथ कच्चे स्रोत मान को भी सुरक्षित रखें। अगर कोई कीमत असामान्य लगे, तो विश्लेषक को मूल लेबल और स्रोत पेज दिखना चाहिए, न कि बिना ऑडिट ट्रेल वाला बदला हुआ नंबर।

CSV, Excel, JSON, Google Sheets, API या webhook कैसे चुनें

आउटपुट फ़ॉर्मेट तय करता है कि डेटा कौन इस्तेमाल कर सकता है और वह कितनी जल्दी उपयोगी बनता है। सही विकल्प अक्सर स्क्रैपर से अधिक, डेटा पाने वाली टीम के वर्कफ़्लो पर निर्भर करता है।

• CSV बड़ी और सरल तालिकाओं के लिए तथा एनालिटिक्स टूल, डेटाबेस और कई बिज़नेस सिस्टम में इंपोर्ट के लिए अच्छा है। यह कॉम्पैक्ट है, लेकिन स्प्रेडशीट फ़ॉर्मूला या समृद्ध फ़ॉर्मेटिंग सुरक्षित नहीं रखता।
• Excel तब उपयोगी है जब कमर्शियल टीमों को परिचित फ़ाइल खोलनी, फ़िल्टर करनी, एनोटेट करनी और साझा करनी हो। यह सीमित एक्सपोर्ट या मानवीय समीक्षा के लिए आमतौर पर बेहतर है।
• JSON नेस्टेड रिकॉर्ड और डेवलपर-आधारित इंटीग्रेशन के लिए उपयुक्त है। उदाहरण के लिए, फ़ोटो, विशेषताओं और कई एजेंटों वाला प्रॉपर्टी रिकॉर्ड सपाट तालिका के बजाय JSON में बेहतर फिट हो सकता है।
• Google Sheets साझा ऑपरेशनल ट्रैकिंग, छोटे डेटासेट और स्प्रेडशीट-आधारित प्रक्रिया इस्तेमाल करने वाली टीमों के लिए व्यावहारिक है। स्रोत डेटा ओवरराइट होने से बचाने के लिए तय करें कि एडिट का स्वामी कौन होगा।
• API तब उपयुक्त है जब किसी अन्य एप्लिकेशन को प्रोग्रामेटिक रूप से संरचित डेटा अनुरोध करना हो। इसके लिए स्पष्ट स्कीमा, ऑथेंटिकेशन तरीका और अपडेट की अपेक्षाएँ चाहिए।
• webhook हर पूरा बैच या इवेंट अपने-आप किसी गंतव्य पर भेजता है। जब CRM, डेटाबेस या आंतरिक वर्कफ़्लो को नया रिकॉर्ड चाहिए हो, तो इससे मैन्युअल काम कम हो सकता है।

नियमित प्रोजेक्ट के लिए डेटा डिक्शनरी माँगें: एक छोटा दस्तावेज़ जो हर फ़ील्ड, डेटा प्रकार, अनुमत मान, अपडेट समय और लापता मानों के प्रदर्शन का तरीका बताता हो। इससे खाली स्टॉक फ़ील्ड को “स्टॉक में है” समझने या लापता कीमत को शून्य मानने जैसी समस्याएँ रुकती हैं। Kodrana एक निर्धारित वर्कफ़्लो के तहत एक्सट्रैक्शन परिणाम CSV, Excel, JSON, Google Sheets, API या webhook के रूप में, अथवा सीधे CRM या डेटाबेस में दे सकता है।

रेडी स्क्रैपर, कस्टम स्क्रैपर या मैनेज्ड सेवा?

तीन व्यावहारिक विकल्प हैं, और सबसे कम शुरुआती लागत हमेशा सबसे कम ऑपरेशनल लागत नहीं होती। स्रोत की स्थिरता, वॉल्यूम, अपडेट आवृत्ति, आंतरिक तकनीकी क्षमता और गलत या पुराने डेटा पर काम करने की लागत पर विचार करें।

कब कौन-सा विकल्प उपयुक्त है

• रेडी स्क्रैपर तब उपयुक्त है जब आपका स्रोत और फ़ील्ड मानक हों, आप टूल को आंतरिक रूप से चला सकें और आउटपुट में बहुत कम बदलाव चाहिए हो। Kodrana के पास 5,400 से अधिक वेबसाइटों को कवर करने वाला रेडी स्क्रैपर कैटलॉग है।
• कस्टम स्क्रैपर तब उपयुक्त है जब आपको किसी खास साइट, असामान्य फ़िल्टर, फ़ील्ड लॉजिक, रिकॉर्ड मिलान या अपने सिस्टम में डिलीवरी की जरूरत हो। यह तब भी उपयोगी है जब आउटपुट को सामान्य टेम्पलेट के बजाय आपके आंतरिक डेटा मॉडल के अनुरूप होना हो।
• मैनेज्ड डेटा एक्सट्रैक्शन सेवा तब उपयुक्त है जब आपकी टीम कलेक्शन लॉजिक बनाए रखने के बिना निर्धारित डेटासेट और शेड्यूल चाहती हो। यह नियमित मॉनिटरिंग, क्वालिटी जांच और स्रोत परिवर्तनों के लिए विशेष रूप से उपयुक्त है।
• मैन्युअल रिसर्च छोटे और कभी-कभार आने वाले अनुरोधों के लिए उपयुक्त है, जहाँ सेटअप का प्रयास ऑटोमेशन के मूल्य से अधिक हो। पहले से एक सीमा तय करें: स्रोतों, रिकॉर्ड या बार-बार होने वाले रिपोर्टिंग चक्रों की वह संख्या, जिस पर काम को ऑटोमेट करना चाहिए।

10,000 तक रिकॉर्ड के एकमुश्त एक्सपोर्ट के लिए Kodrana साइट सुरक्षा के अनुसार $159, $259 या $439 से कीमतें सूचीबद्ध करता है। साप्ताहिक अपडेट $89/माह से और दैनिक अपडेट $189/माह से शुरू होते हैं, साथ में एक बार का सेटअप शुल्क होता है। सब्सक्रिप्शन में साइट बदलने पर 48 घंटे के भीतर सुधार, डेटा स्टोरेज और सपोर्ट शामिल हैं। नई साइट के लिए बताया गया डेवलपमेंट समय 2-5 कार्यदिवस है; फिर भी समयसीमा तय करने से पहले दायरा, स्रोत एक्सेस और डेटा नियमों की पुष्टि जरूरी है।

उपयोगी प्रोक्योरमेंट ब्रीफ में सफलता की परिभाषा शामिल होती है: स्रोत डोमेन, सार्वजनिक पेज या सर्च मानदंड, कॉलम, वॉल्यूम, सैंपल रिकॉर्ड, शेड्यूल, आउटपुट गंतव्य, स्वीकृति जांच और नामित बिज़नेस ओनर। बजट और स्कोपिंग पर अधिक विस्तृत मार्गदर्शन वेब स्क्रैपिंग प्रोजेक्ट लागत में उपलब्ध है।

सीमाएँ, कानूनी पहलू और ऑपरेशनल जोखिम

सार्वजनिक रूप से दिखाई देने का अर्थ यह नहीं है कि उसका उपयोग बिना किसी सीमा के किया जा सकता है। वेबसाइट की शर्तें, बौद्धिक संपदा अधिकार, गोपनीयता कानून, कॉन्ट्रैक्ट कानून और तकनीकी एक्सेस नियम सभी महत्वपूर्ण हो सकते हैं। भारत में अनधिकृत एक्सेस से जुड़े प्रश्नों के लिए सूचना प्रौद्योगिकी अधिनियम, 2000 प्रासंगिक हो सकता है। तथ्य स्रोत, कार्यप्रणाली और क्षेत्राधिकार पर बहुत निर्भर करते हैं, इसलिए अपने विशेष उपयोग मामले के लिए योग्य वकील की सलाह लें।

गोपनीयता पर अलग से ध्यान देना आवश्यक है। यदि डेटा किसी जीवित व्यक्ति की पहचान कर सकता है, तो भारत के डिजिटल पर्सनल डेटा प्रोटेक्शन अधिनियम, 2023 के प्रावधान प्रासंगिक हो सकते हैं। सार्वजनिक जानकारी भी व्यक्तिगत डेटा हो सकती है। यह न मानें कि किसी सार्वजनिक प्रोफ़ाइल, रिव्यू या डायरेक्टरी एंट्री को कानूनी आधार, पारदर्शिता, डेटा रिटेंशन, सुरक्षा और लागू मार्केटिंग नियमों का आकलन किए बिना प्रॉस्पेक्टिंग के लिए एकत्र व पुनः उपयोग किया जा सकता है।

कॉपीराइट पेज कंटेंट और इमेज को सुरक्षित कर सकता है। स्क्रैप किए गए मटेरियल को ऐसा कंटेंट न समझें जिसे आप स्वतंत्र रूप से पुनर्प्रकाशित कर सकते हैं। केवल वही एकत्र करें जो घोषित विश्लेषणात्मक उद्देश्य के लिए जरूरी हो, उसे आवश्यकता से अधिक समय तक न रखें और जहाँ उचित हो स्रोत का उल्लेख बनाए रखें। विस्तृत शुरुआती मार्गदर्शन के लिए वेब स्क्रैपिंग के कानूनी दिशानिर्देश देखें।

• शर्तें और एक्सेस: वेबसाइट की शर्तें, जहाँ उपलब्ध हों वहाँ रोबोट्स संबंधी निर्देश, संविदात्मक प्रतिबंध और आधिकारिक API की उपलब्धता की समीक्षा करें।
• तकनीकी स्थिरता: पेज डिज़ाइन, URL, लेबल और कैटेगरी बदलते रहते हैं। नियमित प्रोजेक्ट में मॉनिटरिंग, सैंपल जांच और सुधार की प्रक्रिया शामिल करें।
• डेटा क्वालिटी: सार्वजनिक लिस्टिंग पुरानी, अधूरी, डुप्लीकेट या असंगत हो सकती हैं। वेब डेटा को देखे गए संकेत के रूप में लें, अपने-आप अंतिम सत्य के रूप में नहीं।
• सुरक्षा: एक्सपोर्ट तक पहुँच सीमित रखें, उपयुक्त रिटेंशन अवधि अपनाएँ और नियंत्रण के बिना बाहरी डेटा को संवेदनशील आंतरिक डेटासेट के साथ न मिलाएँ।
• प्रतिष्ठा और लोड: नियंत्रित कलेक्शन गति अपनाएँ, व्यवधान से बचें और कभी भी लॉगिन, पेवॉल या सुरक्षा नियंत्रण को बायपास करने की कोशिश न करें।

Kodrana का कहना है कि वह केवल सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटा एकत्र करता है, अन्य लोगों के अकाउंट में लॉगिन नहीं करता, व्यक्तिगत डेटा एकत्र नहीं करता और वेबसाइटों पर हल्का लोड रखता है। ये सीमाएँ उपयोगी प्रोजेक्ट गार्डरेल हैं, लेकिन जब आपके उपयोग, भौगोलिक क्षेत्र या डेटा श्रेणी से अतिरिक्त दायित्व बनते हों, तब ये कानूनी समीक्षा का विकल्प नहीं हैं।

डेटा एक्सट्रैक्शन प्रोजेक्ट कैसे शुरू करें

छोटे वैलिडेशन रन से शुरुआत करें। सैंपल बड़े पैमाने पर महँगी बनने से पहले अस्पष्ट फ़ील्ड, लापता मान और मिलान की समस्याएँ सामने लाता है। इससे कमर्शियल ओनर यह भी पुष्टि कर सकता है कि आउटपुट केवल पूरा दिखने के बजाय मूल प्रश्न का उत्तर देता है।

1. वह एक निर्णय लिखें जिसका डेटासेट समर्थन करेगा, जैसे साप्ताहिक कीमत समीक्षा या मासिक स्थानीय बाजार विश्लेषण।
2. सार्वजनिक स्रोतों का नाम दें और उन शर्तों, कानूनी या आंतरिक अनुपालन सीमाओं को दर्ज करें जिनकी समीक्षा जरूरी है।
3. अनिवार्य और वैकल्पिक फ़ील्ड तय करें, जिनमें स्रोत URL, संग्रह समय और जहाँ उपलब्ध हो स्थिर पहचानकर्ता शामिल हों।
4. प्रारंभिक सैंपल आकार और स्वीकृति नियम चुनें, जैसे जरूरी फ़ील्ड पूर्णता, डुप्लीकेट हैंडलिंग और तिथि फ़ॉर्मेट।
5. डिलीवरी फ़ॉर्मेट और प्राप्तकर्ता चुनें: विश्लेषक, स्प्रेडशीट ओनर, CRM एडमिनिस्ट्रेटर या इंजीनियरिंग टीम।
6. तय करें कि जरूरत एक बार की, साप्ताहिक या दैनिक है, और अपवादों व डेटा-क्वालिटी रिपोर्ट की समीक्षा के लिए किसी को जिम्मेदार बनाएं।

स्क्रैपिंग प्रोजेक्ट अक्सर तब अधिक मूल्यवान बनता है जब उसे बिज़नेस ऑटोमेशन से जोड़ा जाए: प्राइस अलर्ट, इन्वेंट्री तुलना, लीड-रूटिंग नियम या रिपोर्टिंग डैशबोर्ड। यदि डेटा को फ़ाइल में रहने के बजाय आंतरिक कार्रवाई शुरू करनी है, तो योजना चरण में व्यापक बिज़नेस ऑटोमेशन सेवा के दायरे पर विचार करें।

एक व्यावहारिक अगला कदम

यदि आपके पास कोई सार्वजनिक वेबसाइट स्रोत और फ़ील्ड की स्पष्ट सूची है, तो Kodrana एक निःशुल्क टेस्ट प्रदान करता है: साइट और जरूरी फ़ील्ड भेजें, टीम उसकी सुरक्षा की जांच करेगी और भुगतान से पहले 50-100 रिकॉर्ड का निःशुल्क सैंपल भेजेगी। फिर आप सैंपल की तुलना अपने स्वीकृति मानदंड से कर सकते हैं और एकमुश्त एक्सपोर्ट या नियमित डिलीवरी के लिए कोटेशन माँग सकते हैं, बिना यह तय किए कि डेटासेट उपयोगी है या नहीं।