¿Cómo agilizar su scraping de datos?

¿Se ha cansado de realizar manualmente scraping de datos y análisis sintáctico de datos (parsing)? Esta guía ofrece información referente a herramientas de recopilación de datos por completo automatizadas, además de conjuntos de datos que están listos para usarse.
How To Make Your Data Scraping Run Faster (1)
Itamar Abromovich
Itamar Abramovich | Director of Product Managment
03-Nov-2021

En este artículo discutiremos:

Típicamente, el raspado( scraping) y el análisis sintáctico de datos requiere una infraestructura interna mejorada

El raspado (scraping) y el análisis sintáctico de datos (parsing) es un proceso muy manual y tedioso. Se podría elegir realizar estas tareas utilizando un robot( bot) o web crawler. Para quienes no tienen familiarización con la manera en que funciona esto, web scraping es un método de recopilación de datos donde se copia los datos desde la red y se llevan hacia una base de datos u hoja de cálculo para analizarlos más adelante.

El análisis sintáctico de datos se ejecuta tras haber extraído los datos. Ayuda a estructurar conjuntos grandes de datos de manera que las personas puedan entender, procesar y usar la información de una manera constructiva. Típicamente, esto se logra cuando se convierten archivos HTML en textos descifrables, valores numéricos y otras piezas de información utilizables.

El problema más grande es que los sitios de internet cambian su estructura continuamente; en consecuencia, los conjuntos de datos cambian persistentemente también. Al realizar, de manera manual, scraping y análisis sintáctico de datos, es verdaderamente necesario poder mantener registro de estos cambios de información, además de asegurar que la parte más difícil del proceso de recopilación de datos sea accesible. Para lograr esto, se necesita múltiples desarrolladores, personal de TI y servidores −que algunas compañías no desean gestionar.

Data Collector automatiza el scraping de datos y el análisis sintáctico de datos, sin utilizar infraestructura

Data Collector automatiza por completo, para usted, el scraping y el análisis sintáctico de datos en tiempo real. Esto significa que no es necesario construir o mantener sistemas internos complejos. Es una opción excelente si desea tercerizar sus operaciones de recopilación de datos al trabajar con nuevos sitios objetivo (por ejemplo, una compañía enfocada en eCommerce que ha recopilado datos de Mercado en Línea A, y ahora desea comenzar a recopilar conjuntos de datos de Mercado en Línea B).

Las principales ventajas del uso de esta herramienta, en comparación con la realización manual del scraping y el análisis sintáctico de datos incluyen:

  • Acceso a datos limpios, cotejados, sintetizados, procesados y estructurados previo a su entrega, para que pueda utilizarlos el instante.
  • Ahorro de tiempo y recursos en trabajo manual, ya que toda la recopilación de datos se logra usando nuestra IA y algoritmos impulsados por ML (aprendizaje automático).
  • Capacidad de escalar sus operaciones de recopilación de datos (aumento o reducción), dependiendo de su presupuesto, junto con el cambio constante de proyectos y objetivos.
  • Aprovechamiento de tecnología que se adapta, de manera automática, a cambios en la estructura del sitio objetivo y a bloqueos.
  • Capacidad de obtener acceso a puntos de datos continuamente frescos y actualizados.

Los conjuntos de datos eliminan la necesidad de realizar recopilación de datos de manera independiente

Si realiza scraping de un sitio web popular como:

  • Mercados en Línea
  • Redes sociales
  • Plataformas de turismo/hotelería/renta de autos
  • Directorio de servicios de negocios/información

Entonces, los “Conjuntos de datos” pre-recopilados son la mejor opción. Las principales ventajas incluyen:

  • Recuperación de resultados de manera casi automática (al cabo de solo minutos).
  • Es una opción mucho más rentable
  • No requiere conocimiento técnico, sin necesidad de equipo de DevOps en el staff ni infraestructura para recopilación de datos.

Además, esta solución le ofrece opciones para probar. Por ejemplo:

  • Opción 1: personalización de los conjuntos de datos que necesita, con base en parámetros que le sean importantes (por ejemplo, un subconjunto de datos que pertenece a influencers del fútbol en España).
  • Opción 2: personalización, por completo, de un conjunto de datos basado en su caso de uso único y estrategia de negocios (por ejemplo, todo el volumen de cierta criptomoneda en una e-wallet en específico).

En resumen

Bright Data le ofrece una variedad de opciones hechas a la medida para sus necesidades actuales. Los conjuntos de datos le ofrecen acceso rápido y rentable, mientras Data Collector automatiza por completo tareas complejas de recopilación de datos, brindando información directa a los miembros del equipo, sistemas y algoritmos para su conveniencia.

Itamar Abromovich
Itamar Abramovich | Director of Product Managment

Itamar Abramovich is Director of Product Management at Bright Data.
With a deep knowledge of SaaS products, he helps businesses create scalable, efficient, and cost-effective data collection processes to support cross-company growth. [email protected]

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