La guía definitiva para la extracción de datos web

La extracción de datos web (también conocida como raspado web, recolección web, raspado de pantalla, etc.) es una técnica para extraer grandes cantidades de datos de sitios web en Internet. Los datos disponibles en los sitios web no se pueden descargar fácilmente y solo se puede acceder a ellos mediante un navegador web. Sin embargo, la web es el repositorio más grande de datos abiertos y estos datos han estado creciendo a un ritmo exponencial desde el inicio de Internet.

Los datos web son de gran utilidad para los portales de comercio electrónico, las empresas de medios, las empresas de investigación, los científicos de datos, el gobierno e incluso pueden ayudar a la industria de la salud con investigaciones en curso y hacer predicciones sobre la propagación de enfermedades.

Considere que los datos disponibles en sitios de anuncios clasificados, portales inmobiliarios, redes sociales, sitios minoristas y sitios web de compras en línea, etc. estén fácilmente disponibles en un formato estructurado, listo para analizar. La mayoría de estos sitios no brindan la funcionalidad para guardar sus datos en un almacenamiento local o en la nube. Algunos sitios proporcionan API, pero normalmente vienen con restricciones y no son lo suficientemente confiables. Aunque es técnicamente posible copiar y pegar datos de un sitio web a su almacenamiento local, esto es un inconveniente y está fuera de discusión cuando se trata de casos de uso práctico para empresas.

El raspado web lo ayuda a hacer esto de manera automatizada y lo hace de manera mucho más eficiente y precisa. Una configuración de web scraping interactúa con los sitios web de manera similar a un navegador web, pero en lugar de mostrarlos en una pantalla, guarda los datos en un sistema de almacenamiento.

Aplicaciones de extracción de datos web

1. Inteligencia de precios

La inteligencia de precios es una aplicación que está ganando popularidad con cada día que pasa debido al endurecimiento de la competencia en el espacio en línea. Los portales de comercio electrónico siempre están atentos a sus competidores mediante el rastreo web para obtener datos de precios en tiempo real y ajustar sus propios catálogos con precios competitivos. Esto se hace mediante la implementación de rastreadores web programados para obtener detalles del producto, como el nombre del producto, el precio, la variante, etc. Estos datos se conectan a un sistema automatizado que asigna precios ideales para cada producto después de analizar los precios de los competidores.

La inteligencia de precios también se utiliza en los casos en que se necesita uniformidad en los precios en diferentes versiones del mismo portal. La capacidad de las técnicas de rastreo web para extraer precios en tiempo real hace que estas aplicaciones sean una realidad.

2. Catalogación

Los portales de comercio electrónico suelen tener una gran cantidad de listados de productos. No es fácil actualizar y mantener un catálogo tan grande. Es por eso que muchas empresas dependen de los servicios de extracción de datos web para recopilar los datos necesarios para actualizar sus catálogos. Esto les ayuda a descubrir nuevas categorías que no conocían o actualizar los catálogos existentes con nuevas descripciones de productos, imágenes o videos.

3. Investigación de mercado

La investigación de mercado está incompleta a menos que la cantidad de datos a su disposición sea enorme. Dadas las limitaciones de los métodos tradicionales de adquisición de datos y teniendo en cuenta el volumen de datos relevantes disponibles en la web, la extracción de datos web es, con mucho, la forma más fácil de recopilar los datos necesarios para la investigación de mercado. El cambio de negocios de tiendas físicas a espacios en línea también ha hecho que los datos web sean un mejor recurso para la investigación de mercado.

4. Análisis de sentimiento

El análisis de sentimiento requiere datos extraídos de sitios web donde las personas comparten sus reseñas, opiniones o quejas sobre servicios, productos, películas, música o cualquier otra oferta centrada en el consumidor. La extracción de este contenido generado por el usuario sería el primer paso en cualquier proyecto de análisis de sentimientos y el web scraping cumple este propósito de manera eficiente.

5. Análisis de la competencia

La posibilidad de monitorear la competencia nunca fue tan accesible hasta que aparecieron las tecnologías de web scraping. Al implementar arañas web, ahora es fácil monitorear de cerca las actividades de sus competidores, como las promociones que están ejecutando, la actividad en las redes sociales, las estrategias de marketing, los comunicados de prensa, los catálogos, etc. para tener la ventaja en la competencia. Los rastreos casi en tiempo real lo llevan un nivel más allá y brindan a las empresas datos de la competencia en tiempo real.

6. Agregación de contenido

Los sitios web de medios necesitan acceso instantáneo a noticias de última hora y otra información de tendencias en la web de forma continua. Ser rápido en informar noticias es un factor decisivo para estas empresas. El rastreo web permite monitorear o extraer datos de portales de noticias populares, foros o sitios similares para temas de tendencias o palabras clave que desea monitorear. Para este caso de uso, se utiliza el rastreo web de baja latencia, ya que la velocidad de actualización debe ser muy alta.

7. Seguimiento de marca

Todas las marcas ahora entienden la importancia del enfoque en el cliente en el crecimiento del negocio. Les conviene tener una reputación limpia para su marca si quieren sobrevivir en este mercado competitivo. La mayoría de las empresas ahora utilizan soluciones de rastreo web para monitorear foros populares, reseñas en sitios de comercio electrónico y plataformas de redes sociales en busca de menciones de sus marcas y nombres de productos. Esto, a su vez, puede ayudarlos a mantenerse actualizados con la voz del cliente y solucionar problemas que podrían arruinar la reputación de la marca lo antes posible. No hay duda de que un negocio centrado en el cliente sube en el gráfico de crecimiento.

Diferentes enfoques para la extracción de datos web

Algunas empresas funcionan únicamente en función de los datos, otras los utilizan para la inteligencia comercial, el análisis de la competencia y la investigación de mercado, entre otros innumerables casos de uso. Sin embargo, extraer cantidades masivas de datos de la web sigue siendo un obstáculo importante para muchas empresas, más aún porque no están siguiendo la ruta óptima. Aquí hay una descripción detallada de las diferentes formas en que puede extraer datos de la web.

1. DaaS

Subcontratar su proyecto de extracción de datos web a un proveedor de DaaS es, con mucho, la mejor manera de extraer datos de la web. Cuando depende de un proveedor de datos, se libera completamente de la responsabilidad de la configuración, el mantenimiento y la inspección de calidad del rastreador de los datos que se extraen. Dado que las empresas de DaaS tendrían la experiencia y la infraestructura necesarias para una extracción de datos fluida y sin problemas, puede aprovechar sus servicios a un costo mucho más bajo que el que incurriría si lo hiciera usted mismo.

Proporcionar al proveedor de DaaS sus requisitos exactos es todo lo que necesita hacer y el descanso está asegurado. Tendría que enviar detalles como los puntos de datos, los sitios web de origen, la frecuencia de rastreo, el formato de los datos y los métodos de entrega. Con DaaS, obtiene los datos exactamente de la manera que desea, y puede concentrarse en utilizar los datos para mejorar los resultados de su negocio, lo que idealmente debería ser su prioridad. Dado que tienen experiencia en el raspado y poseen conocimiento del dominio para obtener los datos de manera eficiente y a escala, optar por un proveedor de DaaS es la opción correcta si su requerimiento es grande y recurrente.

Uno de los mayores beneficios de la subcontratación es el aseguramiento de la calidad de los datos. Dado que la web es de naturaleza muy dinámica, la extracción de datos requiere una supervisión y un mantenimiento constantes para que funcione sin problemas. Los servicios de extracción de datos web abordan todos estos desafíos y brindan datos de alta calidad sin ruido.

Otro beneficio de optar por un servicio de extracción de datos es la personalización y la flexibilidad. Dado que estos servicios están destinados a empresas, la oferta es completamente personalizable de acuerdo con sus requisitos específicos.

Ventajas:

• Completamente personalizable para su requerimiento
• Toma la propiedad completa del proceso
• Controles de calidad para garantizar datos de alta calidad
• Puede manejar sitios web dinámicos y complicados
• Más tiempo para concentrarse en su negocio principal

Contras:

• Podría tener que celebrar un contrato a largo plazo
• Ligeramente más costoso que las herramientas de bricolaje.

2. Extracción de datos interna

Puede optar por la extracción de datos interna si su empresa es técnicamente rica. El web scraping es un proceso de nicho técnico y exige un equipo de programadores calificados para codificar el rastreador, implementarlo en servidores, depurar, monitorear y realizar el procesamiento posterior de los datos extraídos. Además de un equipo, también necesitaría una infraestructura de alto nivel para ejecutar los trabajos de rastreo.

Mantener la configuración de rastreo interna puede ser un desafío mayor que construirlo. Los rastreadores web tienden a ser muy frágiles. Se rompen incluso con pequeños cambios o actualizaciones en los sitios web de destino. Tendría que configurar un sistema de monitoreo para saber cuándo algo sale mal con la tarea de rastreo para que pueda repararse y evitar la pérdida de datos. Tendrá que dedicar tiempo y trabajo al mantenimiento de la configuración de rastreo interna.

Aparte de esto, la complejidad asociada con la creación de una configuración de rastreo interna aumentaría significativamente si la cantidad de sitios web que necesita rastrear es alta o si los sitios de destino utilizan prácticas de codificación dinámica. Una configuración de rastreo interna también afectaría el enfoque y diluiría sus resultados, ya que el raspado web en sí mismo es algo que necesita especialización. Si no es cauteloso, podría acaparar fácilmente sus recursos y causar fricciones en su flujo de trabajo operativo.

Ventajas:

• Propiedad total y control sobre el proceso.
• Ideal para requisitos más simples.

Contras:

• El mantenimiento de las orugas es un dolor de cabeza
• Costo aumentado
• Contratar, capacitar y administrar un equipo puede ser ajetreado
• Podría acaparar los recursos de la empresa
• Podría afectar el enfoque central de la organización.
• La infraestructura es costosa

3. Soluciones específicas verticales

Algunos proveedores de datos atienden solo a una industria vertical específica. Las soluciones de extracción de datos específicas verticales son excelentes si puede encontrar una que se adapte al dominio al que se dirige y cubra todos los puntos de datos necesarios. El beneficio de optar por una solución vertical específica es la exhaustividad de los datos que obtendría. Dado que estas soluciones atienden solo a un dominio específico, su experiencia en ese dominio sería muy alta.

El esquema de los conjuntos de datos que obtendría de las soluciones de extracción de datos específicas de la vertical suele ser fijo y no se puede personalizar. Su proyecto de datos se limitará a los puntos de datos proporcionados por tales soluciones, pero esto puede o no ser un factor decisivo, según sus requisitos. Estas soluciones generalmente le brindan conjuntos de datos que ya se extrajeron y están listos para usar. Un buen ejemplo de una solución de extracción de datos específica de vertical es JobsPikr, que es una solución de datos de listas de trabajos que extrae datos directamente de las páginas de carrera de los sitios web de empresas de todo el mundo.

Ventajas:

• Datos completos de la industria.
• Acceso más rápido a los datos
• No hay necesidad de manejar los aspectos complicados de la extracción.

Contras:

• Falta de opciones de personalización.
• Los datos no son exclusivos

4. Herramientas de extracción de datos de bricolaje

Si no tiene el presupuesto para crear una configuración de rastreo interna o subcontratar su proceso de extracción de datos a un proveedor, le quedan herramientas de bricolaje. Estas herramientas son fáciles de aprender y, a menudo, proporcionan una interfaz de apuntar y hacer clic para hacer que la extracción de datos sea más simple de lo que jamás podría imaginar. Estas herramientas son una opción ideal si recién está comenzando sin presupuestos para la adquisición de datos. Las herramientas de raspado web de bricolaje generalmente tienen un precio muy bajo y algunas incluso son de uso gratuito.

Sin embargo, existen serias desventajas en el uso de una herramienta de bricolaje para extraer datos de la web. Dado que estas herramientas no podrían manejar sitios web complejos, están muy limitadas en términos de funcionalidad, escala y eficiencia de extracción de datos. El mantenimiento también será un desafío con las herramientas de bricolaje, ya que se fabrican de forma rígida y menos flexible. Tendrás que asegurarte de que la herramienta está funcionando e incluso hacer cambios de vez en cuando.

El único lado bueno es que no se necesita mucha experiencia técnica para configurar y usar dichas herramientas, lo que podría ser adecuado para usted si no es una persona técnica. Dado que la solución está lista para usar, también ahorrará los costos asociados con la construcción de su propia infraestructura para el scraping. Aparte de las desventajas, las herramientas de bricolaje pueden satisfacer requisitos de datos simples y de pequeña escala.

Ventajas:

• Control total sobre el proceso.
• Solución preconstruida
• Puede hacer uso del soporte para las herramientas.
• Más fácil de configurar y usar

Contras:

• Se vuelven obsoletos a menudo
• Más ruido en los datos
• Menos opciones de personalización
• La curva de aprendizaje puede ser alta
• Interrupción en el flujo de datos en caso de cambios estructurales

Cómo funciona la extracción de datos web

Se pueden usar varios métodos y tecnologías diferentes para construir un rastreador y extraer datos de la web.

1. La semilla

Una URL semilla es donde todo comienza. Un rastreador comenzaría su viaje desde la URL semilla y comenzaría a buscar la siguiente URL en los datos que se obtienen de la semilla. Si el rastreador está programado para recorrer todo el sitio web, la URL semilla sería la misma que la raíz del dominio. La URL inicial se programa en el rastreador en el momento de la configuración y permanecerá igual durante todo el proceso de extracción.

2. Establecer direcciones

Una vez que el rastreador obtiene la URL inicial, tendrá diferentes opciones para continuar. Estas opciones serían hipervínculos en la página que acaba de cargar consultando la URL inicial. El segundo paso es programar el rastreador para que identifique y tome diferentes rutas por sí mismo desde este punto. En este punto, el bot sabe por dónde empezar y hacia dónde ir desde allí.

3. Hacer cola

Ahora que el rastreador sabe cómo adentrarse en las profundidades de un sitio web y llegar a las páginas donde se encuentran los datos que se extraerán, el siguiente paso es compilar todas estas páginas de destino en un repositorio que pueda seleccionar las URL para rastrear. Una vez que esto se completa, el rastreador obtiene las URL del repositorio. Guarda estas páginas como archivos HTML en un espacio de almacenamiento local o basado en la nube. El raspado final ocurre en este repositorio de archivos HTML.

4. Extracción de datos

Ahora que el rastreador ha guardado todas las páginas que deben rasparse, es el momento de extraer solo los puntos de datos necesarios de estas páginas. El esquema utilizado será según su requerimiento. Ahora es el momento de indicarle al rastreador que seleccione solo los puntos de datos relevantes de estos archivos HTML e ignore el resto. Se puede enseñar al rastreador a identificar puntos de datos en función de las etiquetas HTML o los nombres de clase asociados con los puntos de datos.

5. Deduplicación y limpieza

La deduplicación es un proceso realizado en los registros extraídos para eliminar las posibilidades de duplicados en los datos extraídos. Esto requerirá un sistema separado que pueda buscar registros duplicados y eliminarlos para que los datos sean concisos. Los datos también podrían tener ruido, que también debe limpiarse. El ruido aquí se refiere a etiquetas HTML no deseadas o texto que se eliminó junto con los datos relevantes.

6. Estructuración

La estructuración es lo que hace que los datos sean compatibles con las bases de datos y los sistemas analíticos al darles una sintaxis adecuada y legible por máquina. Este es el proceso final en la extracción de datos y lo publica, los datos están listos para su entrega. Una vez finalizada la estructuración, los datos están listos para ser consumidos, ya sea importándolos a una base de datos o conectándolos a un sistema de análisis.

Mejores prácticas en la extracción de datos web

Como una gran herramienta para obtener información poderosa, la extracción de datos web se ha vuelto imprescindible para las empresas en este mercado competitivo. Como ocurre con las cosas más poderosas, el web scraping debe usarse con responsabilidad. Aquí hay una compilación de las mejores prácticas que debe seguir al raspar sitios web.

1. Respeta el archivo robots.txt

Siempre debe verificar el archivo Robots.txt de un sitio web del que planea extraer datos. Los sitios web establecen reglas sobre cómo los bots deben interactuar con el sitio en su archivo robots.txt. Algunos sitios incluso bloquean el acceso del rastreador por completo en su archivo de robots. La extracción de datos de sitios que no permiten el rastreo puede tener ramificaciones legales y debe evitarse. Además del bloqueo total, cada sitio habría establecido reglas sobre el buen comportamiento en su sitio en robots.txt. Está obligado a seguir estas reglas mientras extrae datos del sitio de destino.

2. No accedas a los servidores con demasiada frecuencia

Los servidores web son susceptibles a tiempos de inactividad si la carga es muy alta. Al igual que los usuarios humanos, los bots también pueden agregar carga al servidor del sitio web. Si la carga supera un cierto límite, el servidor puede ralentizarse o bloquearse, lo que hace que el sitio web no responda a los usuarios. Esto crea una mala experiencia de usuario para los visitantes humanos en el sitio web que desafía todo el propósito de ese sitio. Cabe señalar que los visitantes humanos tienen mayor prioridad para el sitio web que los bots. Para evitar tales problemas, debe configurar su rastreador para que llegue al sitio de destino con un intervalo razonable y limite la cantidad de solicitudes paralelas. Esto le dará al sitio web un respiro, que de hecho debería tener.

3. Raspe durante las horas de menor actividad

Para asegurarse de que el sitio web de destino no se ralentice debido al alto tráfico de humanos y bots. Es mejor programar las tareas de rastreo web para que se ejecuten en las horas de menor actividad. Las horas de menor actividad del sitio pueden determinarse mediante la geolocalización de dónde proviene la mayoría del tráfico del sitio. Puede evitar una posible sobrecarga en los servidores del sitio web raspando durante las horas de menor actividad. Esto también tendrá un efecto positivo en la velocidad de su proceso de extracción de datos ya que el servidor responderá más rápido durante este tiempo.

4. Use los datos raspados de manera responsable

La extracción de datos de la web se ha convertido en un proceso comercial importante. Sin embargo, esto no significa que usted sea el propietario de los datos que extrajo de un sitio web en Internet. Publicar los datos en otro lugar sin el consentimiento del sitio web se considera poco ético y podría violar las leyes de derechos de autor. Usar los datos de manera responsable y de acuerdo con las políticas del sitio web de destino es algo que debe practicar al extraer datos de la web.

Encontrar fuentes confiables

1. Evite los sitios con demasiados enlaces rotos

Los enlaces son como el tejido conector de Internet. Un sitio web que tiene demasiados enlaces rotos es una elección terrible para un proyecto de extracción de datos web. Este es un indicador del mantenimiento deficiente del sitio y rastrear dicho sitio no será una experiencia maravillosa para usted. Por un lado, una configuración de raspado puede detenerse si encuentra un enlace roto durante el proceso de grabado. Esto eventualmente alteraría la calidad de los datos, lo que debería ser un factor decisivo para cualquiera que se tome en serio el proyecto de datos. Está mejor con un sitio web de origen diferente que tenga datos similares y una mejor limpieza.

2. Evite sitios con prácticas de codificación altamente dinámicas

Esto podría no ser siempre una opción; sin embargo, es mejor evitar sitios con prácticas complejas y dinámicas para tener un trabajo de rastreo estable en ejecución. Dado que los sitios dinámicos dificultan la extracción de datos y cambian con frecuencia. El mantenimiento podría convertirse en un gran cuello de botella. Siempre es mejor encontrar menos sitios complejos cuando se trata de rastreo web.

3. Calidad y frescura de los datos

La calidad y la frescura de los datos debe ser uno de sus criterios más importantes al elegir las fuentes para la extracción de datos. Los datos que adquiera deben ser recientes y relevantes para el período de tiempo actual para que sean de alguna utilidad. Busque siempre sitios actualizados con frecuencia con datos nuevos y relevantes al seleccionar fuentes para su proyecto de extracción de datos. Puede verificar la última fecha de modificación en el código fuente del sitio para tener una idea de qué tan actualizados están los datos.

Aspectos legales del rastreo web

La extracción de datos web a veces es vista con ojos nublados por personas que no están muy familiarizadas con el concepto. Para aclarar las cosas, el web scraping/crawling no es una actividad poco ética o ilegal. La forma en que un robot rastreador obtiene información de un sitio web no es diferente de la forma en que un visitante humano consume el contenido de una página web. La búsqueda de Google, por ejemplo, ejecuta el rastreo web y no vemos a nadie acusando a Google de hacer algo ni remotamente ilegal. Sin embargo, hay algunas reglas básicas que debe seguir al rastrear sitios web. Si sigue estas reglas y opera como un buen bot en Internet, no está haciendo nada ilegal. Estas son las reglas a seguir:

1.   Respete el archivo robots.txt del sitio de destino
2.   Asegúrese de cumplir con la página de TOS
3.   No reproduzca los datos en otro lugar, en línea o fuera de línea sin el permiso previo del sitio

Si sigue estas reglas mientras rastrea un sitio web, está completamente en la zona segura.

Conclusión

Cubrimos los aspectos importantes de la extracción de datos web aquí, como las diferentes rutas que puede tomar para acceder a los datos web, las mejores prácticas. Diversas aplicaciones comerciales, y los aspectos legales del proceso. A medida que el mundo de los negocios avanza rápidamente hacia un modelo operativo centrado en los datos. Ya es hora de evaluar sus requisitos de datos y comenzar a extraer datos relevantes de la web para mejorar la eficiencia de su negocio y aumentar los ingresos. Esta guía debería ayudarlo a ponerse en marcha en caso de que se quede atascado durante el viaje.