¿Qué es el data scraping y para qué se utiliza?

¿Qué es el scraping de datos? Una descripción general

El raspado de datos, a veces denominado raspado web, es el proceso de extraer datos de sitios web. Esta técnica es realizada por:

• Utilizar software que simula la navegación web humana para recopilar información específica de varios sitios web.
• Extrayendo datos relevantes de estas fuentes.
• Luego, compilándolo en un formato estructurado, como una hoja de cálculo o una base de datos.

Ahora, debes haber entendido qué es el scraping de datos. Principalmente, el raspado de datos se utiliza para recopilar cantidades masivas de datos de páginas web donde no existe un enlace de descarga directa. Facilita la transformación de datos web no estructurados a un estado estructurado listo para su análisis e integración en proyectos o sistemas.

Tipos de tecnologías de extracción de datos

Las tecnologías de extracción de datos varían ampliamente y cada una satisface diversas necesidades y complejidades. En términos generales, estas tecnologías incluyen:

• Rastreadores web: robots automatizados que navegan sistemáticamente por la web para extraer información de los sitios web.
• Analizadores HTML: interpretan y analizan la estructura del código HTML para recuperar el contenido deseado.
• Extracción de API: utiliza interfaces de programación de aplicaciones (API) proporcionadas por los titulares de datos para una recuperación de datos más estructurada y ética.
• Herramientas de automatización del navegador: como Selenium, emula la interacción del usuario para extraer datos que requieren navegación o interacción.
• Software de extracción de datos: programas dedicados diseñados para que los usuarios ejecuten tareas de extracción de datos sin amplios conocimientos de programación.

API frente a extracción manual de datos: ventajas y desventajas

Al elegir entre la integración API y el scraping manual, se deben considerar sus respectivas ventajas y desventajas:

API:

Ventajas :

• Entrega de datos estructurados.
• Más fiable y menos propenso a romperse.
• Generalmente más rápidos y requieren menos mantenimiento.
• A menudo incluyen funciones de limitación de velocidad para evitar la sobrecarga del servidor.

Contras:

• Puede tener una tarifa limitada o requerir pago.
• Podría proporcionar acceso limitado a los datos en comparación con lo que está disponible en la página web.

Raspado manual:

Ventajas:

• Puede extraer datos que no están disponibles a través de una API.
• Proporciona flexibilidad en los métodos de scraping y selección de datos.

Contras:

• Es más probable que se rompa con las actualizaciones del sitio web.
• Puede ser legalmente complejo según los términos de servicio del sitio web.
• Potencialmente más intensivo en recursos y más lento.

Mejores prácticas para una extracción de datos eficiente

• Respete los archivos robots.txt para garantizar el cumplimiento de los términos de servicio del sitio web.
• Implemente retrasos de tiempo entre solicitudes para evitar abrumar al servidor de destino.
• Emplee cadenas de agente de usuario que reflejen un navegador legítimo para minimizar el bloqueo.
• Asegúrese de que la extracción de datos sea enfocada y relevante, en lugar de eliminar información innecesaria.
• Verifique y adáptese periódicamente a los cambios en la estructura del sitio web, manteniendo la eficiencia del proceso de extracción de datos.
• Utilice puntos finales API cuando estén disponibles, ya que normalmente son los preferidos para el acceso a datos.
• Maneje los errores con elegancia, con reintentos para problemas temporales pero respetando los cambios permanentes.
• Almacene los datos recopilados de manera responsable, cumpliendo con las leyes de privacidad y las pautas éticas.
• Optimice el código para obtener un mejor rendimiento, reduciendo los recursos necesarios para las tareas de extracción de datos.

El panorama legal del raspado de datos

La legalidad de la extracción de datos es una cuestión multifacética influenciada por la jurisdicción, los términos del sitio web y el tipo de datos involucrados. En Estados Unidos, la Ley de Abuso y Fraude Informático (CFAA) establece un marco legal, pero su interpretación ha variado históricamente. Los desafíos legales a menudo dependen de cuestiones como la autorización y la elusión de barreras técnicas. El Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la Unión Europea agrega otra capa, enfatizando el consentimiento del usuario y la protección de los datos personales. Las empresas deben navegar:

• Acuerdos de términos de servicio del sitio web
• Estatutos federales y estatales
• Regulaciones internacionales

Es fundamental que las entidades que participan en la extracción de datos busquen asesoramiento legal para garantizar el cumplimiento de todas las leyes aplicables.

Aplicaciones de extracción de datos en diferentes industrias

• Comercio electrónico: los minoristas en línea aprovechan la extracción de datos para monitorear los precios y el inventario de la competencia, lo que les permite ajustar las estrategias en tiempo real para obtener una ventaja competitiva.
• Bienes raíces: al extraer listados de propiedades, los profesionales de bienes raíces obtienen información sobre las tendencias del mercado y los precios para tomar mejores decisiones de inversión.
• Finanzas: las instituciones financieras analizan datos de mercado extraídos de diversas fuentes para informar las estrategias de negociación de acciones y la investigación económica.
• Viajes y hotelería: las empresas extraen precios y disponibilidad de sitios de viajes para obtener precios dinámicos de vuelos, alojamiento y paquetes.
• Atención médica: los investigadores recopilan literatura médica y bases de datos para respaldar el desarrollo de fármacos y rastrear brotes de enfermedades.
• Reclutamiento: el raspado de datos ayuda a los reclutadores a identificar candidatos potenciales y rastrear el movimiento del talento entre plataformas.
• Marketing: los especialistas en marketing recopilan datos de los usuarios para comprender el comportamiento del consumidor, realizar un seguimiento del sentimiento de marca y personalizar las campañas de marketing.

Herramientas y tecnologías de raspado: un análisis comparativo

Comparación de herramientas y tecnologías de extracción de datos:

• Beautiful Soup: una biblioteca de Python para extraer datos de archivos HTML y XML. Simplifica la navegación, la búsqueda y la modificación del árbol de análisis.
• Scrapy: un marco colaborativo y de código abierto escrito en Python. Permite la extracción de datos a gran escala y es conocido por su facilidad de uso y velocidad.
• Octoparse: un software de escritorio de apuntar y hacer clic para extraer datos fácilmente de sitios web, sin necesidad de codificación.
• ParseHub: una herramienta de raspado visual que admite la extracción de datos complejos, adecuada para no programadores.
• Selenium: inicialmente una herramienta de prueba de aplicaciones web, Selenium también es eficaz para extraer datos dinámicos basados ​​en Javascript.

Cada herramienta tiene sus puntos fuertes, equilibrando la facilidad de uso con la complejidad del manejo de datos.

Manejo de desafíos: evitar prohibiciones de propiedad intelectual y captchas

Al participar en la extracción de datos, uno debe sortear las prohibiciones de propiedad intelectual y los captchas que los sitios web implementan para disuadir el acceso automatizado. Una planificación cuidadosa y prácticas de scraping éticas pueden mitigar estos obstáculos:

• Utilice servidores proxy o servicios de rotación de IP para disfrazar las actividades de scraping y distribuir solicitudes entre varias direcciones IP.
• Implemente una limitación de solicitudes para reflejar la velocidad de navegación humana, reduciendo la probabilidad de activar mecanismos anti-scraping.
• Emplee servicios de resolución de captcha con moderación; sin embargo, siempre priorice el respeto a los términos de servicio del sitio web y la privacidad del usuario.
• Considere el uso de navegadores sin cabeza que puedan representar JavaScript e interactuar con sitios web de manera similar a los navegadores reales, a menudo evadiendo la detección.

Cumplir con estas estrategias puede reducir significativamente el riesgo de ser prohibido o bloqueado mientras se extraen datos.

Ética de extracción de datos: consideraciones de privacidad y uso legítimo

Al participar en la extracción de datos, las consideraciones éticas son primordiales. Los individuos y las organizaciones deben:

• Respete las leyes de privacidad, como el GDPR o la CCPA, para garantizar que los datos personales se recopilen y utilicen legalmente.
• Obtener el consentimiento cuando sea necesario, especialmente para información sensible.
• Cumpla con los términos de servicio del sitio web, que a menudo describen restricciones de uso de datos.
• Evite extraer datos que tengan derechos de autor o propiedad exclusiva, a menos que estén incluidos en exenciones de uso legítimo.
• Asegúrese de que el uso de datos extraídos no resulte en daños o ventajas injustas.

Un enfoque equilibrado respeta los derechos de privacidad de las personas y al mismo tiempo aprovecha los datos públicos de manera responsable.

Tendencias futuras en automatización y extracción de datos

Las tecnologías de automatización y extracción de datos están evolucionando rápidamente y están surgiendo nuevas tendencias que prometen capacidades y eficiencia mejoradas.

• Integración del aprendizaje automático: una mayor incorporación del aprendizaje automático perfeccionará las herramientas de extracción de datos para comprender el contexto y la semántica, mejorando la calidad de los datos extraídos.
• Reconocimiento de patrones avanzado: el desarrollo de algoritmos sofisticados facilitará el reconocimiento de patrones complejos, lo que permitirá una extracción de datos más precisa y matizada.
• Medidas y contramedidas anti-scraping mejoradas: a medida que los sitios web implementen técnicas anti-scraping más estrictas, las herramientas de scraping evolucionarán simultáneamente para eludir estas medidas sin infracciones legales.
• Servicios de scraping basados ​​en la nube: con el paso a plataformas en la nube, los servicios de scraping ofrecerán soluciones más escalables, lo que permitirá a los usuarios manejar conjuntos de datos más grandes con un mejor rendimiento.
• Extracción de datos en tiempo real: a medida que crece la demanda de información sobre datos en vivo, las futuras tecnologías de extracción se centrarán en proporcionar capacidades de extracción de datos en tiempo real para análisis y acciones inmediatas.

Estos avances no solo harán que la extracción de datos sea más potente sino también más accesible para una gama más amplia de industrias y aplicaciones.