웹사이트에서 데이터를 스크랩하는 것과 관련된 두 가지 이상의 위험에 대해 논의하세요. 분석가가 이러한 위험을 완화하기 위해 취할 수 있는 조치를 설명하세요.
B2B 파트너십 데이터 폐기에 대한 명확한 서비스 약관 없음

Hubspot(https://legal.hubspot.com/website-terms-of-use) 및 Salesforce와 같은 회사는 파트너십 데이터를 사용할 때 명확한 서비스 약관(TOS)이 없습니다. TOS는 해석에 따라 달라질 수 있습니다.

자동화는 매우 취약합니다.

자동화된 스크래핑 도구 또는 Python과 같은 프로그래밍 언어를 사용하여 B2B 파트너십 데이터를 웹 스크래핑하는 것은 매우 취약한 프로세스입니다. 동적으로 변경될 수 있는 웹사이트 레이아웃은 자동 스크래핑을 중단시킬 수 있습니다. 자동 스크래핑을 사용하더라도 데이터를 정규화하기 위해 많은 수작업이 필요합니다.

분석가가 B2B 파트너십을 맺은 상위 기업을 나열하고 해당 기업에 B2B 데이터를 요청할 수 있습니다. 분석가는 소규모 기업들에게 접근하여 B2B 데이터 공유의 가치를 설명하는 비즈니스 모델을 구축하여 더 많은 기업들이 데이터를 공유할 의향이 있는 플라이휠을 만들 수 있습니다.
Discuss at least two risks associated with scraping data from websites. Describe steps an analyst could take to mitigate those risks.
No clear Terms-of-service for scrapping the B2B partnership data 

The companies like Hubspot (https://legal.hubspot.com/website-terms-of-use) and Salesforce do not have a clear Terms of Service (TOS) when using partnership data. The TOS is subject to interpretation. 

Automation is highly fragile 

Web-scrapping the B2B partnership data with an automated scrapping tool or a programming language like Python- BeautifulSoup is a highly fragile process. The website layout, which can be dynamically changing, can break the automated scraping. Even with automatic scrapping, there will be many manual activities to normalize the data. 

An analyst could list the top companies for B2B partnerships and request the companies for the B2B data. The analyst can start approaching the smaller companies and build the business model to illustrate the value of sharing B2B data, creating a flywheel where more companies will be willing to share the data.