Guía fundamental de soluciones de web scraping automatizado

Las empresas saben que necesitan datos web para competir mejor y resonar con los clientes a quienes se dirigen. También saben que el raspado de datos web (web scraping) es un proyecto extremadamente demandante de tiempo y recursos. Esta guía ofrece una alternativa automatizada para las compañías que ambicionan lo mejor de ambos mundos.
The ultimate guide to automated web scraping solutions
Nadav Roiter - Bright Data content manager and writer
Nadav Roiter | Data Collection Expert
21-Feb-2022

En este artículo discutiremos:

¿Qué es web scraping?

En síntesis, web scraping es la acción de recopilación de datos específicos contenidos en sitios web. Se puede realizar de manera manual o mediante un proceso automatizado que involucre el uso de “bots” o “web crawlers” (raspadores). La acción de raspado (scraping) implica la identificación de datos de interés provenientes de fuentes abiertas, su copiado y almacenamiento en una base de datos y/o hoja de datos, para que después puedan utilizarlos equipos y algoritmos y, con base en esto, se tomen decisiones de negocio importantes.

¿Qué se puede lograr con web scraping?

Web scraping le permite encontrar los datos objetivo que necesita y, posteriormente, analizar, buscar y dar formato a la información que se usará después en una base de datos. A continuación, se presentan algunos ejemplos de puntos de datos comunes que algunos negocios recopilan mediante web scraping y lo que dicha acción les permite lograr:

  • Datos competitivos o de determinación de precios – al competir dentro de sectores como eCommerce, los negocios quieren conocer, en tiempo real, la manera en que sus competidores abordan a los consumidores. Por consiguiente, utilizan web scraping para obtener acceso a las tarifas, copia de listados, tasas de conversión, productos mejor vendidos en su nicho y ofertas de paquetes de sus competidores. Esto les ayuda a entender cómo abordar a los compradores, comunicarles lo que funciona y no funciona para que puedan captar una mayor cuota de mercado.
  • Datos de personas o negocios – los negocios recurren a realizar scraping de sitios como LinkedIn y Crunchbase cuando buscan mapear un sector industrial, para propósitos de análisis de mercado, inversión, recursos humanos o reclutamiento. De esta manera, pueden entender qué tan bien fundada está una determinada identidad, la cantidad de empleados que tienen, si tienen crecimiento, cual es Propuesta Única de Venta (USP) y que conjunto de capacidades pueden tener sus reclutas potenciales.
  • Datos para inversionistas – fondos de cobertura, capitalistas de riesgo y gerentes de portafolio utilizan web scraping como una herramienta para entender hacia dónde se dirigen las compañías y cómo pueden posicionarse mejor para obtener rentabilidad, éxito y crecimiento. Observan para detectar cuales empresas tienen la oportunidad más grande de sumar valor mediante la identificación de mercados potenciales y audiencias que permanecen sin explotarse en el presente. Esto se puede presentar, por ejemplo, como datos que resaltan el alto involucramiento de la audiencia junto con tasas de conversión bajas. Además, las empresas pueden utilizar web scraping para identificar títulos que, en ese momento, están infravalorados y listos para invertir en ellos. Esto se puede presentar, en forma de datos, como un volumen de operaciones bursátiles más bajo de lo usual, a la par de finanzas empresariales sólidas y un sentir positivo por parte de inversionistas en foros y grupos de discusión.
  • Datos de redes sociales – las entidades que tienen interés en explotar datos de redes sociales podrían querer recopilar información que les ayude a identificar a los principales actores del sector -también conocidos como “influencers”. Esta información podría ayudar con campañas de publicidad, colaboraciones y posicionamiento de marca. Las empresas podrían también interesarse en identificar el sentir de los consumidores con respecto a ciertos productos y servicios, además de acercarse a los usuarios mediante ciertos tipos de contenido relevante. Esto puede ayudar a generar producción dirigida a compradores y estrategias de mercado que -a su vez- generen mayor tracción e impulsen las ventas.

¿Cómo hace Data Collector para automatizar el web scraping?

Las empresas involucradas en web scraping saben dos cosas:

  1. Obtener acceso a datos objetivo es una herramienta poderosa que les permite competir mejor y resonar con grupos de consumidores.
  2. Web scraping es una tarea monumental que demanda bastante recursos. Requiere grupos dedicados de ingenieros, TI y profesionales de DevOps que necesitan trabajar para desbloquear los datos objetivo, además de limpiar, sintetizar y preparar datos para usarlos en algoritmos. Están conscientes de que el scraping requiere construir y mantener hardware y software (tal como servidores) para ser capaces de identificar, recopilar y analizar datos que brindaran una ventaja adicional, en términos de información, dentro de su sector.

Por estas razones, las empresas están optando por soluciones de recopilación automatizada de datos, que sirvan como una alternativa viable para el web scraping tradicional. Data Collector es una de las herramientas más efectivas en este contexto, ayuda a optimizar y simplificar el proceso de recopilación de datos de las siguientes maneras:

  • Ofrece un enfoque de cero infraestructura, transfiriendo la fuerza laboral y mantenimiento de infraestructura a terceros.
  • Se encarga de todos los esfuerzos de codificación y desbloqueo mediante la generación de soluciones alternativas, en tiempo real, para cambios en arquitectura de sitios.
  • Limpia, genera correspondencias, sintetiza, procesa y estructura datos no estructurados de sitios web antes de entregarlos, con el propósito de que los algoritmos y los equipos puedan asimilar datos, reduciendo el tiempo transcurrido entre la recopilación y el análisis.
  • Permite niveles de escalabilidad que estén alineados con lo que necesitan las empresas modernas, líderes en la industria. A su vez, hace posible a los equipos activar y desactivar las operaciones de recopilación de datos en función de cada proyecto.
  • Ofrece a los negocios mayor control sobre la programación de recopilación y entrega, ya sea un punto de datos objetivo que se necesite recopilar o actualizar en una base horaria/diaria/mensual/anual. También entrega esos puntos de datos en JSON, CSV, HTML o Microsoft Excel. Envía información a la ubicación donde sea más cómodo -para una compañía o equipo en particular- consumirlos, incluye webhook, correo electrónico, Amazon S3, Google Cloud, Microsoft Azure, SFTP y opciones de API.

En resumen

La funcionalidad de web scraping permite a negocios entrar en contacto con sus clientes y mapear actores principales del sector; en consecuencia, les ayuda a hacer más atractivos sus bienes y servicios. Los datos ofrecen un ciclo de retroalimentación que las empresas necesitan para actuar dentro del contexto del momento en su sector, en vez de operar bajo circunstancias imaginarias o supuestas. No obstante, el raspado de datos web (web scraping) demanda tiempo y recursos, un hecho que -crecientemente- impulsa a los negocios que buscan un crecimiento rápido a tercerizar su recopilación de datos y centrarse en perfeccionar sus habilidades, enfocándose en lo que aman, en lo que son especialmente buenos y, finalmente, lograr establecer el tono en sus respectivos campos.

Nadav Roiter - Bright Data content manager and writer
Nadav Roiter | Data Collection Expert

Nadav Roiter is a data collection expert at Bright Data. Formerly the Marketing Manager at Subivi eCommerce CRM and Head of Digital Content at Novarize audience intelligence, he now dedicates his time to bringing businesses closer to their goals through the collection of big data.

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