Las mejores herramientas de extracción de datos de 2026: selección definitiva

En esta entrada del blog aprenderás:

• Qué es la extracción de datos, por qué es más relevante que nunca, los diferentes tipos de procesos y los principales obstáculos que conlleva.
• Por qué confiar en un proveedor de extracción de datos lo hace todo más fácil.
• Las principales consideraciones que hay que tener en cuenta a la hora de evaluar estas soluciones.
• Una comparación completa de más de 10 de las mejores herramientas de extracción de datos.

¡Empecemos!

TL;DR: Tabla comparativa rápida de las mejores herramientas de extracción de datos

Para obtener una visión general rápida, descubra y compare al instante las principales herramientas de extracción de datos utilizando esta tabla resumen:

Herramienta	Tipo	Infraestructura	Documentos compatibles	Escalabilidad	Funciones de extracción de datos de IA	Integraciones de IA	Pago por uso	Prueba gratuita	Precios
Bright Data	Plataforma en la nube + API	Basada en la nube, de nivel empresarial	Datos web, fuentes estructuradas, SERP, redes sociales, comercio electrónico, recursos en línea	Ilimitado	✅	Toneladas	✅	✅	Desde 1,5 $ por cada 1000 resultados
Apache Tika	Biblioteca de código abierto	Autoalojada	PDF, documentos de Office, imágenes, audio, vídeo, archivos	Depende de cómo se implemente	❌	❌	❌	—	Gratis
Extracta LABS	Plataforma de IA en la nube	Basada en la nube	PDF, imágenes, facturas, contratos, currículums	Limitado	✅	Pocos	✅	✅	0,069-0,19 $ por página
Nanonets	Plataforma de IA en la nube	Basada en la nube	Facturas, recibos, formularios, tarjetas de identificación, documentos financieros	Limitado	✅	Pocas	✅	✅	Precios complejos basados en bloques de pago por uso
Docparser	Plataforma en la nube	Basada en la nube	PDF, Word, imágenes, CSV, Excel, XML, TXT	Limitado	✅ (Opcional)	Pocos	❌	✅	39-159 $/mes
DumplingAI	API en la nube	Basada en la nube	Páginas web, PDF, Word, imágenes, audio, vídeo	Limitado (30-120 solicitudes por minuto)	✅	Pocas	❌	✅	49-299 $/mes
Firecrawl	API de IA en la nube + servidor/SDK de código abierto	Basado en la nube	Páginas web, PDF, DOCX	Limitado (hasta 150 solicitudes simultáneas)	✅	Muchas	❌	✅	19-749 $/mes
Apify	Plataforma en la nube sin servidor	Basada en la nube	Páginas web, PDF, imágenes, documentos	Limitado	Compatible	Muchos	✅ (Plan basado en suscripción + pago por uso)	✅	39-999 $/mes
ScraperAPI	API en la nube	Basado en la nube	Páginas web	Limitado (20-200 concurrencias)	❌	Algunas	❌	✅	49-475 $/mes
Import.io	Plataforma de IA en la nube	Basada en la nube	Páginas web	Limitada	✅	Pocas	❌	✅	Precios personalizados
Beautiful Soup	Biblioteca de código abierto	Autoalojada	HTML, XML	Depende de cómo lo uses	❌	❌	❌	—	Gratis

Introducción a la extracción de datos

En primer lugar, obtenga algo de contexto para comprender mejor la necesidad real de una herramienta de extracción de datos.

Qué significa la extracción de datos y por qué es más importante que nunca

La extracción de datos es el proceso de recopilar datos de diversas fuentes, normalmente de archivos y páginas web. El objetivo no es solo recuperar datos, sino convertirlos a un formato usable, estructurado y coherente para que puedan analizarse, almacenarse o integrarse fácilmente en otros sistemas.

Por ese motivo, la extracción de datos suele implicar operaciones de parseo, limpieza, normalización y similares para transformar los datos sin procesar en datos de alta calidad.

La extracción de datos es más importante que nunca porque constituye la base de la IA moderna. La razón es que los modelos, los flujos de trabajo y los procesos de IA y aprendizaje automático dependen de grandes volúmenes de datos.

Es cierto que los datos sin procesar pueden ser suficientes para algunos escenarios de entrenamiento. Al mismo tiempo, los casos de uso avanzados, como el ajuste de modelos y la creación de sistemas RAG, requieren datos de alta calidad y bien estructurados. Aquí es donde se hace esencial un proceso de extracción de datos robusto, que vaya más allá de la simple obtención de datos.

Tipos de tareas de extracción de datos

A alto nivel, la extracción de datos se puede agrupar en varias subcategorías, entre las que se incluyen:

• Scraping web: extracción de datos estructurados de sitios web, incluidas tanto páginas HTML estáticas como contenido renderizado con JavaScript en sitios dinámicos.
• Extracción de PDF: recopilación de texto, tablas y metadatos de archivos PDF.
• Extracción de documentos: parseo de información estructurada de Word, Excel, correos electrónicos y otros formatos de documentos de oficina para convertirla en datos legibles por máquina.
• Extracción de archivos de registro: Parseo de archivos de registro de aplicaciones para recopilar eventos, métricas, errores e información operativa para su supervisión o análisis.
• Extracción de sistemas heredados: recopilación de datos de sistemas obsoletos, formatos propietarios o bases de datos obsoletas como parte de los esfuerzos de migración o modernización.
• Captura de pantalla: captura de datos directamente desde la interfaz de usuario de aplicaciones de escritorio o basadas en navegador.
• Extracción de datos multimedia: conversión de archivos de audio, imágenes y vídeo en texto buscable mediante OCR (reconocimiento óptico de caracteres), conversión de voz a texto y tecnologías de reconocimiento de contenido relacionadas.

Por qué la extracción de datos es tan compleja

La extracción de datos se enfrenta a múltiples retos en función de la fuente de entrada. El Scraping web a menudo se encuentra con contenido dinámico, renderización de JavaScript, medidas anti-bot, huellas digitales TLS, límites de velocidad, estructuras de sitios que cambian con frecuencia y otros obstáculos.

Los PDF y otros documentos pueden estar desestructurados, mal formateados o contener imágenes basadas en texto que requieren OCR. Los registros, los sistemas heredados y los archivos multimedia pueden contener inconsistencias, formatos obsoletos o datos ruidosos.

Cada vez más, se utiliza el parseo basado en IA para manejar datos no estructurados o multimedia, ya sea en archivos locales o en páginas web. Si bien la IA puede mejorar la precisión y la flexibilidad, introduce otros problemas, como resultados inconsistentes, latencia, mayores costes computacionales y posibles errores que requieren la validación y verificación de los datos.

Estas son solo algunas de las razones de alto nivel por las que la extracción de datos está lejos de ser una tarea sencilla…

La necesidad de una herramienta dedicada a la extracción de datos

Las dificultades de extraer datos de diversas fuentes ponen de relieve la necesidad de herramientas especializadas que puedan hacer frente a esos retos. ¡Por eso entran en juego las herramientas de extracción de datos!

Una herramienta de extracción de datos es cualquier solución, ya sea software, una biblioteca o un servicio en línea, que automatiza la recopilación, el parseo y la estructuración de datos de una o más fuentes específicas.

Estas herramientas adoptan muchas formas, como API en línea, plataformas sin código, bibliotecas de código abierto o software propietario. En su interior, pueden utilizar algoritmos de parseo establecidos, modelos de aprendizaje automático, técnicas basadas en la IA o una combinación de métodos.

Dado que los datos se presentan en muchos formatos y proceden de diferentes fuentes, las herramientas de extracción varían mucho. En algunos casos, se recomienda combinar varias herramientas o enfoques para obtener los mejores resultados.

Aspectos principales a tener en cuenta al comparar soluciones de extracción de datos

Existe una larga lista de herramientas de extracción de datos en línea, pero no todas merecen la pena. Para seleccionar las mejores, es útil compararlas según criterios específicos:

• Tipo: si la herramienta es una solución en la nube, un software de escritorio, una biblioteca de código abierto, etc.
• Escenarios compatibles: los tipos de extracción de datos que puede manejar, como el Scraping web, el Parseo de PDF, la extracción multimedia y otros.
• Métodos de parseo: cómo extrae los datos la herramienta, ya sea mediante técnicas de parseo tradicionales, aprendizaje automático o enfoques basados en IA.
• Infraestructura: escalabilidad, tiempo de actividad, tasas de éxito y fiabilidad general para proyectos de extracción a gran escala.
• Requisitos técnicos: habilidades u otros componentes técnicos necesarios para utilizar la herramienta de forma eficaz.
• Cumplimiento GDPR: Adhesión al RGPD, la CCPA y otras normativas de privacidad o seguridad de datos.
• Precios: estructura de costes, planes de suscripción, modelos de facturación y disponibilidad de pruebas gratuitas u opciones de evaluación.

Las 10 mejores herramientas de extracción de datos

Exploremos una lista seleccionada de más de 10 de las mejores herramientas de extracción de datos disponibles actualmente. Estas herramientas han sido cuidadosamente seleccionadas y clasificadas según los criterios descritos anteriormente.

1. Bright Data

Bright Data comenzó como proveedor de Proxies y ha evolucionado hasta convertirse en una plataforma de datos web líder. Entre las principales herramientas de extracción de datos, destaca por su infraestructura de nivel empresarial, altamente escalable y preparada para la IA.

En lo que respecta a la extracción de datos, Bright Data ofrece varias soluciones complementarias. Entre ellas se incluyen:

• API de Scraper: extrae datos web nuevos y estructurados de más de 120 sitios web con cumplimiento normativo, escalabilidad automática y precios por resultado. Se puede acceder a cada API, específica para un sitio web, a través de la API o de una interfaz integrada sin código.
• API del navegador: ejecuta scripts de Puppeteer, Selenium o Playwright en navegadores totalmente gestionados con rotación automática de proxies, Resolución de CAPTCHA y renderización completa de JavaScript, lo que permite realizar tareas complejas de scraping web, automatización web y extracción de datos sin necesidad de configurar ninguna infraestructura.
• API Unlocker: automatiza el bypass de bloqueos, CAPTCHAs y protecciones anti-bot para una recopilación de datos consistente a gran escala, garantizando un acceso fiable a cualquier página web. Se encarga de la gestión de Proxies, los retos anti-bot y las páginas con mucho JavaScript, devolviendo HTML sin procesar, una versión JSON de los datos extraída por IA o una salida Markdown lista para LLM.
• API SERP: ofrece resultados de motores de búsqueda en tiempo real y geolocalizados extraídos de Google, Bing, Yandex y otros.

Nota: Si lo que le interesa principalmente son datos listos para usar, el mercado de Conjuntos de datos de Bright Data ofrece datos pre-recogidos, validados y actualizados continuamente de más de 120 dominios populares. Los Conjuntos de datos están disponibles en JSON, CSV y otros formatos para sistemas de IA, ML, RAG o flujos de trabajo de inteligencia empresarial.

Todas las soluciones de Bright Data se basan en una plataforma robusta, totalmente alojada en la nube, con más de 150 millones de IP Proxy, tecnologías avanzadas anti-bot y un tiempo de actividad y una tasa de éxito del 99,99 %. En conjunto, estos aspectos posicionan a Bright Data como posiblemente la mejor herramienta de extracción de datos web.

➡️ Ideal para: extracción de datos de nivel empresarial e integraciones de IA.

Tipo:

• Plataforma de datos web de nivel empresarial basada en la nube que ofrece capacidades de desbloqueo web, fuentes de datos directas, Scrapers basados en IA, soluciones de Scraping web sin código y otros servicios.
• Admite tanto soluciones de scraping sin código como API de scraping.
• También proporciona servicios de scraping totalmente gestionados para uso empresarial.

Escenarios compatibles:

• Scraping web y extracción de datos web para extraer datos de cualquier sitio web.
• Fuentes de datos estructuradas para su integración en canalizaciones de datos, agentes de IA, flujos de trabajo de aprendizaje automático y sistemas RAG.
• Entre los casos de uso típicos se incluyen el rastreo de contenidos de sitios web, la recopilación de datos SERP, el scraping de redes sociales, datos de productos y precios de comercio electrónico, datos inmobiliarios, fuentes de datos de aplicaciones de IA, inteligencia de mercado y minorista, generación de clientes potenciales, supervisión del rendimiento web y muchos más.

Métodos de parseo:

• Rastreo basado en API para la recopilación automatizada y programada de datos de cualquier sitio web, incluido el desbloqueo web para eludir las protecciones antibots.
• Métodos de parseo integrados para fuentes de datos estructurados de docenas de plataformas conocidas (Amazon, Yahoo Finance, LinkedIn, Instagram, etc.).
• Los resultados se pueden devolver en JSON listo para IA, HTML sin procesar o Markdown optimizado para LLM.
• Opciones para el scraping impulsado por IA, incluyendo soporte para pipelines de scraping con autorreparación.
• Admite formatos de salida estructurados como JSON, NDJSON, CSV y muchos otros para una amplia gama de plataformas.

Infraestructura:

• 99,99 % de tiempo de actividad para una extracción de datos fiable.
• Altamente escalable con soporte para scraping masivo (hasta 5000 URL por solicitud).
• Mecanismos avanzados antibloqueo, incluyendo Resolución de CAPTCHA, rotación de IP, rotación de agente de usuario y encabezados personalizados.
• Acceso a más de 150 millones de IP Proxy que cubren 195 países.
• SLA estándar para todos los usuarios y SLA personalizados para empresas.
• Índice de éxito del 99,99 % en el rastreo de API.
• Compatible con aplicaciones de IA y flujos de trabajo de enriquecimiento de CRM.
• Se integra con cientos de plataformas, incluidas soluciones de IA (LangChain, CrewAI, Dify, LlamaIndex, etc.) y plataformas de automatización (Zapier, n8n, Make, etc.), así como plataformas de IA empresariales como AWS Bedrock, Aur AI Foundry, IBM WatsonX y otras.
• Soporte global 24/7 con un equipo dedicado de profesionales de datos.

Requisitos técnicos:

• Rastreo basado en API con un mínimo de codificación, compatible con cientos de eventos y fragmentos de código en cURL, JavaScript, Python, C# y otros lenguajes, con amplia documentación.
• SDK oficiales disponibles en Python, JavaScript y otros lenguajes para una fácil integración.
• Interfaz sencilla y sin código para el scraping plug-and-play directamente a través de la plataforma web.
• Servidor MCP disponible para una integración simplificada en agentes y flujos de trabajo de IA.

Cumplimiento normativo:

• Totalmente compatible con el RGPD.
• Totalmente compatible con la CCPA.
• Los datos se obtienen de forma ética únicamente de fuentes disponibles públicamente.
• Certificado con ISO 27001, SOC 2 Tipo II y CSA STAR Nivel 1.

Precios:

• Prueba gratuita disponible.
• El precio depende del producto elegido, y cada uno incluye una opción de pago por uso, así como planes de suscripción:
  • API de Unlocker: a partir de 1,50 $ por cada 1000 resultados.
  • API del navegador: desde 8 $/GB.
  • API SERP: desde 1,50 $ por cada 1000 resultados.
  • API Scraper: desde 1,50 $ por cada 1000 registros.

2. Apache Tika

Apache Tika es un kit de herramientas Java de código abierto para el análisis de contenido y la extracción de datos. Puede detectar y extraer texto y metadatos de más de mil tipos de archivos, incluidos PDF, documentos de Office, imágenes y mucho más. Tika funciona como una biblioteca Java, una herramienta de línea de comandos o un servidor independiente con una API REST, y es compatible con OCR y el procesamiento de documentos complejos para la indexación, el análisis y la gestión de la información.

➡️ Ideal para: Crear un servidor de extracción de datos de código abierto, autohospedado, multidocumento y no basado en IA.

Tipo:

• Kit de herramientas de análisis de contenido de código abierto basado en Java.
• También disponible como herramienta de línea de comandos y como servidor independiente con una API REST a través de tika-server.

Escenarios compatibles:

• Extracción de texto y metadatos de más de 1000 formatos de archivo, incluidos PDF, Word, Excel, PowerPoint, correos electrónicos, imágenes, audio, vídeo y archivos comprimidos.
• Parseo de documentos incrustados y archivos adjuntos.
• Extracción de texto basada en OCR de documentos escaneados o basados en imágenes.

Métodos de parseo:

• Analizadores basados en reglas y específicos de formato creados a partir de bibliotecas existentes (por ejemplo, Apache PDFBox, POI, etc.).
• Detección de tipos MIME y extracción de metadatos.
• OCR mediante la integración con el motor Tesseract.
• Módulos opcionales (no basados en LLM) de NLP y detección de idioma.

Infraestructura:

• Implementación y escalabilidad gestionadas por usted.
• Infraestructura API autohospedada, lo que significa que la escalabilidad y la fiabilidad dependen de su implementación y asignación de recursos.

Requisitos técnicos:

• Se requieren conocimientos técnicos de nivel intermedio a avanzado.
• Se recomiendan conocimientos de Java para la integración de bibliotecas.
• Es posible utilizar la API REST a través de tika-server, pero la configuración y las operaciones siguen estando gestionadas por el desarrollador.

Cumplimiento:

• El cumplimiento depende de cómo se utilice Apache Tika.

Precio:

• Gratuito y de código abierto bajo la licencia Apache 2.0.

3. Extracta LABS

Extracta LABS es una plataforma de extracción de datos basada en la nube e impulsada por IA, así como un servicio API para automatizar la extracción de datos estructurados a partir de documentos no estructurados. Es compatible con archivos PDF, documentos escaneados, imágenes y archivos empresariales comunes, como Facturas, contratos y currículos.

➡️ Ideal para: extracción de datos de documentos mediante IA a partir de archivos PDF, imágenes y archivos empresariales.

Tipo:

• Plataforma de IA basada en la nube con acceso a API.

Escenarios compatibles:

• Extracción de datos de una amplia gama de tipos de documentos, incluyendo facturas, currículums, contratos, tarjetas de visita, recibos, extractos bancarios, órdenes de compra, conocimientos de embarque, correos electrónicos, imágenes escaneadas, PDF, texto y mucho más.

Métodos de parseo:

• IA y aprendizaje automático
• OCR

Infraestructura:

• Infraestructura API totalmente alojada.
• Algunas API requieren un retraso de 2 segundos entre llamadas consecutivas.
• Opciones para el procesamiento por lotes de varios documentos al mismo tiempo.

Requisitos técnicos:

• Se requieren conocimientos técnicos básicos para realizar llamadas API sencillas.
• Los campos de extracción se pueden definir fácilmente a través de una interfaz web o mediante la API.

Cumplimiento:

• Cumple con el RGPD.
• Certificado ISO 27001.
• Los datos extraídos nunca se utilizan con fines de formación.

Precios:

• Prueba gratuita disponible para hasta 50 páginas.
• Dependiendo del número de páginas a procesar:
  • Los planes por suscripción oscilan entre 0,19 $ por página y 0,069 $ por página.
  • Los planes de pago por uso oscilan entre 13,30 $ al mes y 3105 $ al mes.

4. Nanonets

Nanonets es una plataforma de extracción de datos basada en IA que convierte documentos no estructurados (por ejemplo, facturas, recibos, formularios y contratos) en datos estructurados mediante OCR e IA. Incluye una API y también permite crear flujos de trabajo automatizados encadenando bloques para la extracción, la comparación, el formateo y la exportación de datos a sistemas como ERP o Salesforce.

➡️ Ideal para: Extracción automatizada de datos estructurados de facturas, recibos y formularios.

Tipo: Plataforma de IA basada en la nube con interfaz sin código y acceso a API para la automatización de documentos.

Escenarios compatibles:

• Extracción de facturas, recibos, órdenes de compra, conocimientos de embarque, pasaportes, documentos de identidad, extractos bancarios y otros documentos comerciales.
• Automatización del flujo de trabajo para cuentas por pagar, conciliación financiera, tramitación de reclamaciones, aprobación de documentos y operaciones de la cadena de suministro.

Métodos de parseo:

• Extracción basada en IA.
• OCR para el reconocimiento de texto en documentos escaneados o basados en imágenes en más de 40 idiomas.

Infraestructura:

• Infraestructura totalmente alojada que ha procesado más de mil millones de documentos.
• Admite el procesamiento por lotes y la integración con sistemas de correo electrónico, almacenamiento en la nube, ERP y CRM (Salesforce, HubSpot y Airtable).

Requisitos técnicos:

• Se requieren conocimientos técnicos mínimos para configurar flujos de trabajo sin código (plantillas predefinidas disponibles).
• El acceso a la API requiere conocimientos de nivel desarrollador.

Cumplimiento normativo:

• Cumple con el RGPD.
• SLA, cumplimiento de la HIPAA y certificaciones SOC 2 garantizadas solo para clientes empresariales.

Precios:

• Prueba gratuita con 200 $ en créditos
• Planes de pago por uso basados en bloques.

5. Docparser

Docparser es una herramienta de extracción de datos basada en la nube que convierte archivos PDF, documentos de Word, imágenes y otros archivos a formatos estructurados como Excel, CSV o JSON. Usted define las reglas de extracción a través de una interfaz sin código, respaldada por IA, para capturar información clave como tablas, facturas o contratos. Los datos recopilados se pueden exportar o integrar con aplicaciones como Google Sheets, Salesforce o Zapier.

➡️ Ideal para: extracción sin código de archivos PDF, documentos de Word e imágenes para flujos de trabajo empresariales.

Tipo:

• Plataforma de parseo de documentos basada en la nube y en el navegador, con acceso a API.

Escenarios compatibles:

• Extracción de archivos Word, PDF, CSV, XLS, TXT, XML e imágenes.
• Tipos de documentos compatibles: Facturas, órdenes de compra, órdenes de venta, albaranes y notas de entrega, contratos y acuerdos, formularios y solicitudes de RR. HH., catálogos de productos, extractos bancarios y otros formularios personalizados.
• Exportación a Excel, CSV, JSON, XML, Google Sheets o integración con más de 100 aplicaciones en la nube a través de Zapier, Workato o Microsoft Power Automate.

Métodos de parseo:

• OCR zonal para seleccionar regiones de interés.
• Reconocimiento avanzado de patrones con palabras clave de anclaje.
• Creación de reglas personalizadas (mediante un generador de reglas visual de arrastrar y soltar).
• Motor impulsado por IA para una extracción más inteligente.
• Extracción de tablas, reconocimiento de casillas de verificación/botones de opción, escaneo de códigos de barras y códigos QR, y preprocesamiento de imágenes escaneadas (corrección de inclinación, eliminación de artefactos).

Infraestructura:

• Plataforma totalmente alojada y basada en la nube.
• Admite el procesamiento por lotes y documentos con múltiples diseños.
• La retención de documentos varía según el plan (unos 90 días en los planes básicos, con retención ampliada disponible en los niveles superiores).

Requisitos técnicos:

• No se requiere codificación para la mayoría de los flujos de trabajo, gracias a un generador de reglas visual.
• Se requieren conocimientos técnicos básicos para la integración de API y la automatización.
• Capacidad para definir reglas y plantillas de parseo personalizadas.

Cumplimiento:

• Los datos se eliminan automáticamente tras el periodo de retención, a menos que se adquiera una retención ampliada.
• Las funciones de seguridad incluyen SSO, 2FA y acceso controlado para equipos.

Precios:

• Prueba gratuita de 14 días.
• Planes por suscripción:
  • Starter: 39 $/mes por 100 créditos de Parseo.
  • Professional: 39 $/mes por 250 créditos de Parseo.
  • Business: 159 $/mes por 1000 créditos de Parseo.
  • Suscripciones mensuales personalizables con precios crecientes y créditos correspondientes.
  • Planes personalizados para empresas.

6. DumplingAI

Dumpling AI es una plataforma de extracción de datos y automatización. Proporciona API y herramientas sin código para recopilar datos estructurados de páginas web, plataformas sociales, documentos y fuentes multimedia. Se centra en convertir datos no estructurados en entradas utilizables para sistemas de IA y flujos de trabajo automatizados, con integraciones para herramientas como Make y Zapier.

➡️ Ideal para: extracción de datos de múltiples fuentes de la web, documentos, imágenes, audio y vídeo.

Tipo:

• Plataforma de extracción de datos basada en la nube y centrada en API, creada para integraciones externas, agentes de IA y automatizaciones.

Escenarios compatibles:

• Scraping web y rastreo de sitios web.
• Extracción de documentos de archivos PDF, Word y otros formatos.
• OCR de imágenes y análisis de imágenes.
• Transcripción de audio y extracción de contenido de vídeo.

Métodos de parseo:

• Técnicas tradicionales de Scraping web y extracción de datos.
• Extracción de datos basada en IA con esquemas personalizados.
• OCR para imágenes y documentos escaneados.
• Extracción específica para medios de contenido de audio y vídeo.

Infraestructura:

• Infraestructura API totalmente gestionada y lista para la producción.
• Redundancia en cascada de múltiples proveedores para aumentar las tasas de éxito.
• Reintentos integrados y compatibilidad con salidas estructuradas.
• Los límites de velocidad oscilan entre 30 y 120 solicitudes por minuto, dependiendo del plan.
• Integraciones nativas con Make, Zapier y n8n para flujos de trabajo automatizados.

Requisitos técnicos:

• Se requieren conocimientos técnicos básicos o intermedios para integrar las API REST.
• Compatibilidad con SDK para Python y Node.js para una configuración rápida.
• Integraciones nativas con herramientas sin código y de automatización como n8n, Make y Zapier.
• Un generador de agentes de IA interno, intuitivo y basado en web + compatibilidad con MCP.

Cumplimiento normativo: No revelado.

Precios:

• Prueba gratuita disponible con 250 créditos gratuitos.
• Precios basados en suscripción mediante un sistema de créditos:
  • Starter: 49 $ al mes por 100 000 créditos.
  • Pro: 149 $ al mes por 300 000 créditos.
  • Business: 299 $ al mes por 800 000 créditos.

7. Firecrawl

Firecrawl es una plataforma de datos web basada en IA que expone API para convertir sitios web en formatos estructurados y compatibles con LLM, como JSON o Markdown. Tiene un núcleo de código abierto para la autoimplementación, mientras que se puede acceder fácilmente a sus puntos finales premium en la nube a través de SDK de código abierto. Las API gestionan páginas con mucho JavaScript y protegidas, parseo de medios, gestión de Proxies y límites de velocidad. De este modo, permiten la extracción de contenido de documentos y sitios web en línea, incluidos los recursos protegidos.

➡️ Ideal para: extracción rápida de datos de diferentes documentos, con especial atención a los sitios web y documentos que cambian de estructura con frecuencia.

Tipo:

• Solución API de scraping web y extracción basada en la nube con IA y de naturaleza de código abierto.

Escenarios compatibles:

• Scraping web y crawling de sitios web públicos, incluidas páginas con mucho JavaScript y protegidas.
• Parseo de medios y documentos a partir de documentos PDF y DOCX en línea.

Métodos de parseo:

• Extracción selectiva de contenido con salida estructurada en JSON.
• Opción de recibir los resultados en Markdown, capturas de pantalla o HTML sin formato.

Infraestructura:

• API totalmente alojada con límites de concurrencia según el plan (hasta 150 solicitudes simultáneas).
• Gestiona automáticamente los límites de velocidad, la rotación de proxies y la coordinación de solicitudes.
• Cubre aproximadamente el 96 % de la web.
• Puede proporcionar respuestas rápidas (incluso menos de 1 segundo por página).

Requisitos técnicos:

• Integración simplificada a través de los SDK oficiales en Python y Node.js, con SDK compatibles con la comunidad para Rust y Go.
• Integraciones con marcos de IA como LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Dify, LangFlow y otros.
• Se requieren conocimientos de programación para integrar los SDK.
• Se necesitan conocimientos avanzados de DevOps para autohospedar y escalar la versión de código abierto de la solución.

Cumplimiento:

• Cumple con SOC 2 Tipo II.

Precios:

• Plan gratuito con 500 créditos (únicos) y 2 solicitudes simultáneas.
• Planes por suscripción:
  • Aficionado: 19 $/mes por 3000 créditos al mes y 5 solicitudes simultáneas.
  • Estándar: 99 $/mes por 100 000 créditos al mes y 50 solicitudes simultáneas.
  • Growth: 399 $/mes por 500 000 créditos al mes y 100 solicitudes simultáneas.
• Planes de pago disponibles para un uso intensivo:
  • Escala: 749 $ al mes por 1 millón de créditos y 150 solicitudes simultáneas.
  • Empresa: precios personalizados.

8. Apify

Apify es una plataforma completa para el Scraping web y la automatización web, que permite crear, ejecutar y compartir herramientas denominadas «actores». Estos programas sin servidor pueden recopilar datos de sitios web mediante el Scraping web o de documentos utilizando IA. También admiten flujos de trabajo automatizados e integraciones en aplicaciones de IA.

➡️ Ideal para: implementación y gestión de soluciones personalizadas de extracción de datos web.

Tipo:

• Plataforma de automatización y Scraping web sin servidor con acceso a API y un amplio mercado de Actors preconfigurados.

Escenarios compatibles:

• Scraping web desde cualquier sitio web o aplicación web, incluidos sitios con mucho JavaScript y sitios protegidos.
• Gestión de documentos mediante actores especializados basados en IA para PDF, imágenes y otros tipos de documentos.

Métodos de parseo:

• Dependiendo del actor elegido:
  • Extracción de contenido web utilizando analizadores HTML conocidos o herramientas de automatización del navegador.
  • Limpieza de datos de salida optimizada por IA para modelos de lenguaje posteriores.
  • Procesamiento OCR y PDF, junto con otros mecanismos de extracción.

Infraestructura:

• Totalmente alojada en la nube, con ejecución escalable de Actors y escalado automático para trabajos de gran volumen.
• Proxy rotativo integrado y detección antibots (anti-CAPTCHA, huellas digitales, etc.).
• Almacenamiento persistente de resultados, con fácil exportación y recuperación de API.
• Interfaz web intuitiva para ejecutar y gestionar Actors.

Requisitos técnicos:

• Se requieren conocimientos de programación (JavaScript/TypeScript o Python) para crear Actors personalizados.
• Familiaridad con las API y la programación para ejecutar los Actors de forma programada.
• Los Actors preconstruidos reducen la barrera para los no desarrolladores.

Cumplimiento normativo:

• Cumple con el RGPD.

Precios:

• Unidades de cómputo de pago por uso + planes basados en suscripción:
  • Plan gratuito: 5 $ para gastar en la tienda Apify o en tus propios actores + 0,3 $ por unidad de computación.
  • Starter: 39 $ al mes + 0,3 $ por unidad de computación.
  • Escala: 199 $/mes + 0,25 $ por unidad de computación.
  • Business: 999 $ al mes + 0,2 $ por unidad de computación.
  • Enterprise: precio personalizado.

9. ScraperAPI

ScraperAPI es una herramienta de extracción de datos basada en la nube que permite el Scraping web a gran escala. Los usuarios envían solicitudes a su API, que gestiona protecciones antibots, ejecuta JavaScript y devuelve datos estructurados en formato JSON desde sitios web públicos. Es compatible con aplicaciones como Estudio de mercado, Monitoreo de precios y análisis SEO. Estos aspectos también le permiten estar incluida en las listas de las herramientas de Scraping web más populares del año.

➡️ Ideal para: extracción sencilla de datos web.

Tipo:

• API de Scraping web basada en la nube con soporte para flujos de trabajo de bajo código.
• Admite el acceso a la API para la integración con aplicaciones o canalizaciones personalizadas.

Escenarios compatibles:

• Scraping web en millones de sitios web públicos.
• Puntos finales especializados para Amazon, Google, Walmart, eBay, Etsy, Home Depot, Target, etc.
• Extracción de datos para comercio electrónico, seguimiento de SERP, estudio de mercado, listados inmobiliarios y supervisión de la reputación online.

Métodos de parseo:

• Parseo de HTML con salida JSON estructurada.

Infraestructura:

• Rastreo basado en API con rotación automática de proxies (más de 40 millones de proxies en más de 50 países), Resolución de CAPTCHA y renderización del navegador.
• Admite scraping asíncrono para solicitudes a gran escala.
• Arquitectura diseñada para ofrecer escalabilidad y una infraestructura fiable.
• Admite integraciones con marcos de agentes de IA, como la creación de agentes con LangChain.
• Concurrencia limitada de 20 a 200 subprocesos, dependiendo del plan.

Requisitos técnicos:

• Se requieren conocimientos técnicos mínimos para las llamadas básicas a la API de scraping.
• Admite flujos de trabajo de bajo código para el scraping automatizado sin programación.

Cumplimiento normativo:

• Cumple con el RGPD.
• Cumple con la CCPA.

Precios:

• Prueba gratuita de 7 días con 5000 créditos API.
• Planes por suscripción:
  • Afición: 49 $/mes por 100 000 créditos API.
  • Startup: 149 $/mes por 1 millón de créditos API
  • Business: 299 $/mes por 3 millones de créditos API.
  • Escalable: 475 $/mes por 5 millones de créditos API.
  • Empresa: precio personalizado para más de 5 millones de créditos API y más de 200 subprocesos.

10. Import.io

Import.io es una plataforma de extracción de datos web que ofrece tanto una solución de autoservicio respaldada por IA como servicios gestionados de recopilación de datos. Para la plataforma web, se puede definir la lógica de raspado a través de una interfaz de apuntar y hacer clic, y la IA transforma los datos extraídos en el resultado deseado. El servicio proporciona una infraestructura escalable con un tratamiento de la información confidencial que cumple con el RGPD y la CCPA.

➡️ Ideal para: Extracción de datos web para usuarios sin conocimientos técnicos.

Tipo:

• Plataforma de inteligencia y extracción de datos web basada en IA.
• Scraping web como servicio con una experiencia totalmente gestionada.

Escenarios compatibles:

• Scraping web de sitios web públicos y protegidos, incluidos sitios de comercio electrónico, mercados, sitios de noticias y más.

Métodos de parseo:

• Extracción nativa de IA con canalizaciones autorreparables.
• Posibilidad de escribir selectores CSS personalizados y reglas XPath.
• Salida estructurada en JSON u otros formatos.

Infraestructura:

• Tiempo de actividad de nivel empresarial con una fiabilidad probada durante más de 10 años.
• Canales escalables para la extracción de grandes volúmenes de datos web.
• Supervisión continua y gestión automatizada de los cambios en la web, los selectores rotos y las páginas dinámicas.

Requisitos técnicos:

• Interfaz sin código y de autoservicio disponible para usuarios sin conocimientos técnicos, que les permite definir un Scraper web directamente a través de una interfaz de navegador de apuntar y hacer clic, impulsada por IA para escenarios de autorreparación.
• No se requieren conocimientos técnicos para utilizar los servicios de rastreo gestionados.
• Se necesitan conocimientos técnicos básicos para llamar a las API para acceder a los datos extraídos.
• Se recomiendan conocimientos técnicos para la integración con sistemas internos y el escalado de canalizaciones de datos.

Cumplimiento normativo:

• Cumple con el RGPD.
• Cumple con la CCPA.
• Detección y filtrado automatizados de datos confidenciales o restringidos (incluido el enmascaramiento de información de identificación personal).

Precios:

• Solución de autoservicio que se puede probar de forma gratuita.
• Precios personalizados para el servicio gestionado, en función de las necesidades de volumen.

11. Beautiful Soup

Beautiful Soup es una biblioteca de Python muy utilizada y uno de los analizadores HTML más potentes. Construye un árbol de parseo a partir de documentos HTML o XML, lo que facilita la navegación, la búsqueda y la extracción de datos. Maneja eficazmente el marcado mal formateado, lo que lo convierte en una herramienta clave para el Scraping web y la extracción de datos estructurados.

Véalo en acción en nuestro tutorial de Scraping web con Beautiful Soup.

➡️ Ideal para: extracción de datos de documentos HTML/XML en Python.

Tipo:

• Biblioteca Python de código abierto para el parseo de HTML y XML.

Escenarios compatibles:

• Extracción de datos estructurados de documentos HTML/XML.
• Scraping web para sitios web estáticos.

Métodos de parseo:

• Parseo tradicional mediante recorrido de árboles y búsqueda de etiquetas a través de analizadores HTML de bajo nivel subyacentes como lxml.
• Admite selectores CSS y selección de nodos mediante nombres de elementos, atributos y contenido de texto.

Infraestructura:

• Depende de cómo lo integre en su script de Scraping web de Python y de cómo lo implemente y escale.

Requisitos técnicos:

• Requiere conocimientos intermedios de programación en Python.
• Para una configuración completa de Scraping web, también necesitas saber cómo manejar las solicitudes HTTP utilizando un cliente como Requests para recuperar primero los documentos HTML.

Cumplimiento:

• Depende de cómo gestiones los datos que extraes con él.

Precio:

• Gratuito y de código abierto.

Conclusión

En este artículo, ha visto por qué la extracción de datos se ha convertido en algo fundamental con el auge de la IA y cómo abordarla de forma profesional. Ha descubierto que la mejor manera es confiar en herramientas especializadas en la extracción de datos.

Entre las soluciones disponibles, Bright Data se ha convertido en la mejor opción. Esto se debe a sus servicios de recopilación de datos de nivel empresarial, que le permiten extraer datos de páginas web a gran escala, al tiempo que admiten integraciones sólidas de IA.

Bright Data destaca porque cuenta con el respaldo de una red de Proxies de 150 millones de IP, alcanza un tiempo de actividad del 99,99 % y ofrece una tasa de éxito del 99,99 %. En combinación con la asistencia prioritaria 24/7, las opciones de salida JSON personalizada y la entrega flexible de datos, la extracción de datos web nunca ha sido tan fácil.

¡Cree una cuenta en Bright Data hoy mismo y pruebe nuestras soluciones de extracción de datos!

Preguntas frecuentes

¿Cómo funciona la extracción de datos?

A gran escala, el proceso de extracción de datos implica:

1. Acceder a la fuente, como una página web, un archivo PDF, un documento de Word u otro.
2. El parseo del contenido mediante métodos de parseo tradicionales, comparación de patrones o técnicas basadas en IA para identificar la información relevante.
3. Limpiar y normalizar los datos para transformarlos en un formato estructurado y coherente.

Por último, se pueden aplicar controles de calidad para garantizar que los datos extraídos sean veraces, precisos y fiables.

¿Se pueden aplicar herramientas de extracción de datos a los sitios web?

Sí, y en este caso se denomina «Scraping web». La idea es disponer de una herramienta automatizada que navegue por las páginas web, identifique los elementos DOM relevantes y extraiga contenido de ellos. Para que sean eficaces, las herramientas de Scraping web también deben gestionar medidas antibots e integrarse con Proxies para la rotación de IP.

¿Cómo se crea una herramienta de extracción de datos?

La creación de una herramienta de extracción de datos depende en gran medida de las fuentes de destino. En general, se pueden utilizar lenguajes de programación como Python con bibliotecas para Scraping web, parseo de documentos u OCR. Para fuentes más complejas o no estructuradas, puede ser necesaria la integración con modelos de IA locales o en línea y LLM.