Conocerá las ventajas y desventajas de las diferentes rutas en este artículo, además de cómo recopilar datos de manera rápida y eficiente.
La extracción de datos de un sitio web presenta cuatro retos principales:
Reto núm. 1: Software
¿Usar un proveedor tercerizado o construir su propia infraestructura de software?
Hágalo usted mismo (DIY)
Para crear un raspador de datos, puede contratar desarrolladores de software que escriban un código propio. Hay múltiples paquetes de fuente abierta disponibles en Python, por ejemplo:
- BeautifulSoup
- Scrapy
- Selenium
El beneficio del código propio es que el software está hecho a la medida del momento. Sin embargo, su costo es elevado:
- Cientos de miles de horas de escritura de código.
- Compras y licencias de software y hardware.
- La infraestructura de proxy y la banda ancha tendrá un costo para usted y, aun así, necesitará pagar aún más si la recopilación falla.
Uno de los retos más grandes es el mantenimiento de software. El raspador deja de funcionar cuando el sitio web objetivo cambia la estructura de su página, por tanto, es necesario reparar el código.
Aun así necesitará sobreponerse a los otros tres retos que se mencionan a continuación.
Herramientas de raspado de datos
También, podría usar un proveedor tercerizado como Bright Data, que se especializa en esta área.
Otro software disponible en internet podría ser viejo y obsoleto. Caveat emptor (advertencia, comprador), si parece que el sitio web se creó en el siglo pasado, podría verse reflejado en su software.
Bright Data tiene una plataforma libre de código, se llama Web Scraper IDE y efectúa toda la extracción de datos, usted solo paga por resultados exitosos. Para más información, consulte más adelante.
Reto núm. 2: bloqueo
¿No es frustrante intentar acceder a un sitio web y tener que resolver pruebas para asegurar que no somos robots? ¡La ironía es que las pruebas mismas son un robot!
Superar los bots no solo es un problema al intentar acceder a un sitio web. Para extraer datos de sitios web públicos, tendrá que superar a los robots que hacen guardia en la entrada. Los CAPTCHA y “centinelas de sitio” se esfuerzan por prevenir la recopilación de datos masiva. Es un juego de gato y ratón en el que la dificultad técnica incrementa con el tiempo. Bright Data se especializa en desplazarse exitosamente y con cuidado por el campo minado.
Reto núm. 3: velocidad y escala
La velocidad y la escala del raspado de datos son retos relacionados en los que influye la infraestructura de proxy subyacente:
- Muchos proyectos de raspado de datos comienzan con decenas de miles de páginas que rápidamente escalan a millones.
- La mayoría de las herramientas de raspado de datos tienen velocidades de recopilación reducidas y una cantidad limitada de solicitudes simultáneas por segundo. Asegúrese de revisar la velocidad de recopilación del proveedor, realice un cálculo con la cantidad de páginas que se necesita y considere la frecuencia de la recopilación. Esto podría no ser un problema para usted si solo necesita raspar una pequeña cantidad de páginas y puede programar la recopilación para que se ejecute de noche.
Reto núm. 4: precisión de datos
Anteriormente, abordamos la razón por la cual algunas soluciones de software podrían no recopilar datos en absoluto o con éxito parcial. Los cambios en la estructura de las páginas podrían descomponer el raspador/recopilador de datos ocasionando que los datos estén incompletos o sean imprecisos.
Además de la precisión e integridad del conjunto de datos, revise la manera y formato en que se entregarán los datos. Los datos deben integrarse, de manera impecable, en sus sistemas existentes. Al ajustar el esquema de su base de datos, puede acelerar el proceso de ETL.
La solución de Bright Data
La plataforma de desarrollo reciente de Bright Data se enfoca en estos retos.
Es una solución todo-en-uno y libre de código que combina:
- La red proxy residencial de Bright Data y capacidades de gestión de sesión
- Tecnología propia para desbloqueo de sitios web
- Recopilación y restructuración avanzada de datos
Los datos estructurados se entregan en formato CSV, Microsoft Excel o JSON y se pueden enviar por correo electrónico, webhook, API o SFTP, y se pueden almacenar en cualquier plataforma de almacenamiento de nube.
¿Quién necesita datos web?
¿Quién no? A continuación, se presentan algunos ejemplos:
- Con Web Scraper IDE, las compañías de eCommerce pueden comparar sus productos y precios con los de sus competidores, como Amazon, Walmart, Target, Flipkart y AliExpress.
- Los propietarios de negocios realizan raspado de sitios de redes sociales como Instagram, TikTok, YouTube y LinkedIn para enriquecimiento de prospectos o para encontrar influencers.
- Las empresas de bienes raíces hacen un compilado de listados de sus mercados objetivo.
Uniendo todas las piezas
SI le interesa extraer datos web, considere:
- Desarrollo/mantenimiento de su propia solución o −en cambio− usar una solución tercerizada.
- ¿Qué tipo de red proxy ofrece la compañía? ¿Recae en proveedores tercerizados como Bright Data a causa de su infraestructura? ¿Qué tan confiable es su red?
- La capacidad del software para superar obstáculos del sitio y obtener los datos web necesarios. ¿Qué tasa de éxito puede esperar? ¿El cargo por ancho de banda depende de si una recopilación es exitosa o no?
- ¿La compañía cumple con leyes de privacidad de datos?
Adicionalmente, considere si desea una solución que incluya:
- El mejor acceso de red proxy de su clase.
- Mantenimiento de sus raspadores web/recopiladores de datos.
- Un gerente de cuenta que se encargue de sus operaciones y necesidades de negocio cotidianas.
- Soporte técnico 24 horas del día, 7 días de la semana.
