En este artículo, aprenderá sobre los diferentes factores que influyen en los costes de recopilación de datos, así como las estrategias para estimar y reducir estos costes. También abordaremos algunas de las ventajas y desventajas del scraping interno frente a las soluciones de terceros.
Factores clave que influyen en los costes de recopilación de datos
Hay todo tipo de factores que pueden influir en los costes de recopilación de datos, como los costes de adquisición y la complejidad de los datos.
Complejidad de los datos
El coste de adquisición de los datos está muy relacionado con la complejidad de los datos de destino. La mayoría de los sitios web modernos utilizan JavaScript para renderizar contenido dinámico e interactivo tras alguna interacción del usuario. Como resultado, cuando los rastreadores web obtienen el código fuente HTML de la página web, este no contiene ningún dato útil. Los rastreadores deben recurrir a herramientas de automatización del navegador, comoSelenium, pararastrear contenido dinámico.
La estructuradel modelo de objetos de documento(DOM) del sitio web de destino también influye en los costes de recopilación de datos. Por ejemplo, si los datos que desea están anidados en lo más profundo de la jerarquía DOM, tendrá quenavegar por varios niveles de elementospara encontrarlos, lo que ralentiza el proceso.
El tamaño de los datos y la frecuencia de recopilación también influyen en los requisitos de almacenamiento y servidor, lo que puede afectar a los resultados finales. Por ejemplo, es posible que sea necesario extraer con frecuencia un conjunto de datos de publicaciones en redes sociales, que puede incluir texto, imágenes o vídeos, todo lo cual influye en el tamaño de los datos. Estos factores aumentan los requisitos de infraestructura, incrementando el almacenamiento, el Ancho de banda y los recursos computacionales.
Restricciones del sitio
A menudo, los sitios web de destino cuentan con controles para detectar y bloquear el tráfico de bots. Estos controles se suelen añadir para mantener una alta disponibilidad para el tráfico humano, bloquear a los actores maliciosos, evitar costes inesperados del servidor o desalentar el rastreo.
Veamos brevemente algunos de los obstáculos con los que puede encontrarse al recopilar datos:
Limitación de velocidad
Si envía demasiadas solicitudes a un servidor web en un plazo determinado, el servidor podría mostrar unerror429o prohibir el acceso de su dirección IP al sitio web. Para evitar la limitación de velocidad, es posible que tengas que reducir tus solicitudes o utilizar un Proxy para distribuirlas entre varias direcciones IP. Sin embargo, estas medidas pueden afectar al tiempo y los recursos necesarios para recopilar los datos. Por ejemplo, añadir un retraso de un segundo entre las solicitudes para evitar la limitación de velocidad puede prolongar los tiempos de scraping y aumentar los costes del servidor.
CAPTCHAs
Los sitios web analizan el tráfico entrante basándose en elementos como las direcciones IP, los intentos de inicio de sesión y el comportamiento de los usuarios para diferenciar el tráfico sospechoso o de bots del de los usuarios reales. Basándose en estas señales, el sitio web puede presentar un desafíoCAPTCHApara determinar si el usuario es un humano o un bot. CAPTCHA es una prueba de desafío-respuesta en la que los visitantes del sitio web completan una tarea o un rompecabezas para verificar que son humanos:
Para evitar las solicitudes de CAPTCHA, puede utilizar un solucionador de CAPTCHA, pero esto afecta significativamente a la velocidad y los costes del scraping web en función del volumen de páginas web cubiertas por CAPTCHA que necesite rastrear.
Bloqueos de IP
Si un sitio web detecta múltiples violaciones de sus condiciones de uso, como demasiadas solicitudes, tráfico automatizado o interacciones sospechosas de los usuarios, el sitio web podría bloquear esa dirección IP en particular. Algunos sitios web también restringen el acceso en función de la región geográfica del usuario. Para evitar restricciones en estos casos, puede utilizar una red privada virtual (VPN) o unProxypara emular el tráfico desde diferentes direcciones IP.
Un servidor Proxy funciona a nivel de aplicación, lo que permite una personalización granular mediante el uso de diferentes servidores para diversas solicitudes. Una VPN funciona en la capa de red, enrutando todas las solicitudes a través de una única IP protegida.
En lo que respecta al Scraping web,los Proxies son más rápidos, baratos y fiables, pero requieren una configuración inicial. Para tareas de Scraping web más sencillas, una VPN puede ser más conveniente, ya que es más fácil de configurar y, a menudo, gratuita, pero ofrece menos flexibilidad de configuración.
Estimación de costes
Ahora que comprende cuáles son los retos de la recopilación de datos y cómo afectan a los resultados finales, puede intentar estimar los costes en función del volumen, la frecuencia y la complejidad de los datos.
Volumen de datos
A medida que aumenta el tamaño de los datos, los costes de almacenamiento, Ancho de banda y procesamiento para gestionarlos pueden aumentar exponencialmente. Utilizando los costes básicos de infraestructura, puede obtener una estimación de los costes totales en función del volumen de datos que se va a adquirir:
Coste = (coste de almacenamiento por GB + coste de Ancho de banda por GB de datos transferidos + coste del servidor para adquirir un GB de datos) * cantidad de datos en GB
Antes de crear un conjunto de datos, realice un análisis de costes para distintos tamaños de datos con el fin de estimar los costes actuales y futuros. Esto puede ayudarle a evitar sorpresas inesperadas en lo que respecta a los costes de adquisición y los esfuerzos de desarrollo.
Frecuencia
Dependiendo del tipo de datos, es posible que tenga que recopilarlos con frecuencia para garantizar que se disponga de datos actualizados para su consumo. Por ejemplo, un conjunto de datos del mercado de valores debe actualizarse cada pocos minutos para garantizar que se ajusta a los valores en tiempo real.
Al igual que el volumen de datos, la frecuencia de recopilación afecta directamente a los costes de Ancho de banda, almacenamiento y servidor. Puede estimar los costes utilizando esta fórmula:
Coste = (coste de almacenamiento por GB + coste de Ancho de banda por GB de datos transferidos + coste del servidor para adquirir un GB de datos) * cantidad de datos en GB * frecuencia de las tareas de scraping
Incluso las tareas de scraping pequeñas pueden acumularse rápidamente. Por ejemplo, el scraping de las últimas noticias de Hacker News una vez al día puede costar solo unos pocos dólares, ya que el tamaño de los datos es pequeño. Sin embargo, aumentar la frecuencia a cada diez minutos podría multiplicar los costes por cien.
Comportamiento del sitio web de destino
Debe realizar picos técnicos para ayudar a comprender la estructura de los datos de destino y las restricciones que imponen. Esta información es clave para ayudarle a estimar los costes de adquisición de datos. Un pico técnico proporciona a los equipos el tiempo y los recursos que necesitan para familiarizarse con el sitio web de destino, comprender su estructura de datos y descubrir posibles problemas que podrían ralentizar el rastreo.
Además, los sitios web como las plataformas de comercio electrónico, las redes sociales y los sitios de noticias suelen cambiar su estructura o sus datos con frecuencia. Esto requiere actualizaciones periódicas de los scripts de rastreo, lo que conlleva mayores costes de mantenimiento.
Los picos técnicos también pueden ayudar a los equipos a evaluar si deben comprar un conjunto de datos listo para usar en lugar de crear uno desde cero.
Estrategias para reducir costes
La recopilación de datos conlleva diversos retos y complejidades que pueden aumentar los costes, pero aquí hay algunas estrategias que le ayudarán a reducirlos:
Rotación de proxies
La rotación de proxies es una técnica que se utiliza habitualmente para el Scraping web, en la que se utilizan diferentes direcciones IP para conectarse a un sitio web, lo que dificulta que los sitios web puedan rastrear las solicitudes. Puede implementar activadores basados en el intervalo de tiempo, el código de respuesta HTTP o el número de solicitudes. Una rotación de proxies eficiente puede ayudarle a eludir las restricciones de los sitios web y garantizar un Scraping web fiable y rentable.
Tenga en cuenta que la rotación manual de IP tiene limitaciones. Por ejemplo, puede pasar por alto algunos casos extremos con determinados códigos de respuesta o quedarse sin IP disponibles. En su lugar, puede utilizar una solución específica para la rotación de IP que proporcione una mayor estabilidad con acceso a millones de IP distribuidas geográficamente. Las herramientas especializadas ayudan a facilitar las operaciones al reducir las prohibiciones de IP y aumentar el número de solicitudes exitosas.
Herramientas de automatización
La gestión de la infraestructura interna para la recopilación y el almacenamiento de datos puede ser un reto, especialmente a medida que aumenta el volumen y la frecuencia de los datos. Las herramientas de scraping automatizadas y las API pueden ayudar a simplificar el Scraping web y a escalar su infraestructura de manera eficiente.
Por ejemplo, las API de Scraping web pueden adaptarse automáticamente a los cambios en la estructura de datos de un sitio web de destino, gestionando solicitudes masivas y realizando Parseos y validaciones eficientes. Estas características ayudan a los equipos a implementar más rápidamente, reduciendo significativamente el tiempo y el esfuerzo necesarios para crear y mantener una solución de Scraping web personalizada. Herramientas como la API Bright Data Web Scraper proporcionan un acceso actualizado y rentable a datos estructurados de más de un centenar de sitios web.
Si el coste de crear un conjunto de datos personalizado es demasiado alto para usted, considere la posibilidad de utilizar un conjunto de datos preconstruido. Los conjuntos de datos preconstruidos eliminan la mayor parte de los costes de desarrollo e infraestructura, y le proporcionan acceso a datos nuevos, limpios y validados en el formato que usted elija.
Optimización y escalado del servidor
Dependiendo de los datos que se vayan a recopilar, puede implementar optimizaciones para adaptarse a los requisitos de la carga de trabajo. Por ejemplo, si utiliza una instancia grande en la nube para tareas sencillas de scraping de datos, es posible que acabe pagando por recursos no utilizados, como la CPU o la memoria. Puede revisar las métricas de rendimiento del dispositivo y ajustar la configuración del servidor para asignar la cantidad adecuada de CPU, memoria y almacenamiento, lo que garantiza un uso óptimo.
También puede implementar cargas de trabajo programadas para distribuir las tareas de extracción y utilizar los recursos existentes durante las horas de menor actividad. Para tareas de extracción ligeras, considere la posibilidad de utilizar opciones sin servidor, comoAmazon Web Services (AWS) Lambda, para asegurarse de que solo paga por los recursos que utiliza.
Soluciones internas de recopilación de datos frente a herramientas de terceros
Veamos cómo se comparan las soluciones internas de recopilación de datos con las herramientas de terceros y qué factores pueden influir en su decisión de utilizar unas u otras.
Ventajas e inconvenientes de las soluciones internas de recopilación de datos
Una solución interna de recopilación de datos ofrece la flexibilidad de personalizar los pasos de extracción, procesamiento o almacenamiento para satisfacer requisitos específicos. El flujo de trabajo también se puede integrar fácilmente con las fuentes de datos existentes y los sistemas internos para enriquecer los datos. Por ejemplo, una empresa inmobiliaria podría extraer los listados de Zillow y ampliarlos con sus datos internos de compradores o vendedores.
Para las empresas que manejan datos confidenciales, un enfoque interno ofrece un control total sobre la seguridad y la privacidad de la recopilación y el almacenamiento de datos. También simplifica los requisitos normativos y de cumplimiento al mantener todo el proceso dentro de la empresa.
Hay que tener en cuenta que una solución interna conlleva importantes costes de desarrollo, mantenimiento e infraestructura. Estos sistemas requieren profesionales cualificados para garantizar la fiabilidad, la rapidez y el cumplimiento normativo. A medida que los datos crecen, estos sistemas requieren importantes inversiones para adaptarse a los requisitos.
Ventajas e inconvenientes de las herramientas de recopilación de datos de terceros
Con las herramientas de recopilación de datos de terceros, puede empezar rápidamente y centrarse en los requisitos del negocio en lugar de ocuparse de la infraestructura y las complejidades del sitio web de destino. Las herramientas de terceros gestionan automáticamente las cuestiones relacionadas con el descubrimiento de datos, la gestión de solicitudes masivas, el Parseo, la limpieza y la concurrencia, lo que garantiza un rendimiento constante con un alto tiempo de actividad y una escala ilimitada sin comprometer el rendimiento. Además, las soluciones de terceros ofrecen un cumplimiento integrado de determinadas normativas y proporcionan opciones de configuración para personalizar el proceso de recopilación.
Puede aprovechar herramientas de terceros como API de Scraping web, Conjuntos de datos listos para usar y Proxy para un Scraping web fiable, rápido y rentable. Estas herramientas eliminan la necesidad de mantener una infraestructura dedicada, lo que las convierte en una opción menos costosa. La mayoría de las soluciones de scraping web ofrecen varios paquetes de precios entre los que elegir, con diferentes cuotas de solicitudes que se adaptan a las pequeñas y grandes empresas. Como resultado, cada vez más empresas están optando por soluciones de scraping web de terceros en lugar de mantener una infraestructura interna. Obtenga más información sobre los mejores sitios web de Conjuntos de datos y las mejores herramientas de scraping.
Tenga en cuenta que las herramientas de terceros ofrecen menos control sobre el proceso de recopilación de datos en comparación con las soluciones internas. Es posible que no se puedan aplicar determinadas políticas de seguridad durante la fase de recopilación. Por ejemplo, si su organización exige que todos los datos se procesen en una determinada región geográfica, es posible que no todas las herramientas de recopilación de datos de terceros lo admitan.
Bright Data para reducir los costes de recopilación de datos
Si desea recopilar datos de alta calidad, listos para usar y fiables, Bright Data es la herramienta que necesita. Con nuestras API de Scraping web y nuestras soluciones de Proxy, puede extraerfácilmente datos de cientos de sitios web.
La API de Scraper web de Bright Data proporciona API fáciles de usar y escalables, lo que permite la extracción masiva de datos de sitios web populares comoYelp,Amazon yZillow, en formato JSON o CSV estructurado. Con la API de Scraper web, no es necesario mantener una infraestructura compleja, lo que le ahorra tiempo y dinero.
Además, los servicios de Proxy de Bright Dataproporcionan una infraestructura avanzada para eludir las restricciones de los sitios web de destino, lo que permite mayores tasas de éxito y un tiempo de respuesta más rápido. Bright Data ofreceuna amplia cobertura geográfica, rotación de IP, solucionadores de CAPTCHA y alta disponibilidad, lo que le permite acceder al contenido sin restricciones. También reduce la necesidad de contar con un equipo dedicado al desarrollo y mantenimiento de los Conjuntos de datos.
Conclusión
El volumen de datos, la frecuencia de extracción, la complejidad y las restricciones de los sitios web influyen en los costes de adquisición de datos. También pueden ralentizar la extracción y exigir más recursos de procesamiento. Estrategias como la rotación de IP, las herramientas de scraping automatizadas y las optimizaciones de servidores pueden ayudar a gestionar y reducir algunos de estos costes.
Para un rastreo más eficiente y rentable, puede utilizar herramientas automatizadas que pueden manejar las restricciones de los sitios web, la rotación de IP y las estructuras de datos complejas.Bright Dataofrece una gama de herramientas para recopilar datos web a gran escala sin necesidad de mantener una infraestructura interna.
¿Busca datos listos para usar sin necesidad de scraping? Visite nuestro mercado de conjuntos de datos. Regístrese ahora y comience a descargar muestras de datos gratuitas.
