Lições aprendidas em 15 anos de raspagem na web

História

Quando o PromptCloud iniciou as operações em 2009, apenas poucas empresas na vanguarda da tecnologia sabiam o que era raspagem na web. Tivemos que usar uma versão da 5ª série para explicar a solução que ficou assim: "Somos como o Google para alguns sites, mas fornecemos dados em um formato limpo, como um CSV ou JSON". Às vezes, também acabamos explicando o que CSV, XML e JSON eram e nos encontramos com mais frequência, educando nossos clientes sobre o motivo pelo qual o Excel não era o formato certo para consumir esses volumes de dados regularmente. Foi quando fizemos muito conteúdo educacional sobre o que o DaaS (dados como serviço) era e a diferença entre raspagem na web e rastreamento da web. Muitos outros seguiram o exemplo e o resto é história. Este blog em particular sobre a diferença entre rastejar e raspar acabou se tornando a página mais visitada em nosso site, apesar de seu tom casual bruto.

Tínhamos apenas a solução horizontal de rastreamento, que era uma plataforma simples da DAAS, e mesmo assim tínhamos clientes de toda a indústria- automotiva, comércio eletrônico, viajar, entre muitos outros. Costumávamos nos divertir com alguns dos casos de uso que nos deparávamos, coisas que nem imaginávamos que a Web Rasping resolvesse. Seria um eufemismo dizer que muitos de nossos serviços de valor agregado, incluindo o desenvolvimento da API para entregar os feeds de dados, foi uma resposta às necessidades do cliente, em oposição a sermos os visionários.

Avanço rápido de 15 anos, muita coisa mudou enquanto alguns do básico ainda permanecem. Não é necessário mais educação sobre por que uma empresa precisa de dados alternativos ou o que é raspagem na web. Anteriormente, apenas 2% dos sites na internet não se queriam se arrastar, agora esse número claramente aumentou à medida que mais e mais domínios empregam tecnologias anti-BOT. Nossa maioridade na FAQ anterior era se a raspagem na web era legal, enquanto agora mais empresas entendem como fazê -lo eticamente. Os casos de uso também têm evoluído rapidamente, acompanhando os outros avanços tecnológicos e a penetração da Internet como a vemos.

O presente

Vamos dar uma olhada em onde estamos agora no cenário do que experimentamos no passado.

1. Mais empresas reconhecem a necessidade de dados

A demanda por um sólido serviço de raspagem na Web continua a crescer porque as empresas precisam de informações em tempo real para ficar à frente. Testemunhamos a agulha que se mova de bom para ter para um must-have. E à medida que a concorrência fica mais feroz, as empresas veem a eliminação da web como um divisor de águas, em vez de apenas mais uma ferramenta. É interessante notar que as necessidades cresceram principalmente no espaço de comércio eletrônico, e não tanto nas outras indústrias que serviríamos anteriormente.

2. A escala das necessidades de dados mudou

Não se trata apenas de precisar de dados - trata -se de precisar muito disso. As empresas não querem apenas um instantâneo; Eles querem em tempo real, atualizando constantemente os conjuntos de dados que os ajudam a permanecer à frente das tendências. Veja o caso de uso da análise do mercado de trabalho, por exemplo. Para poder obter informações significativas sobre como os trabalhos estão tendências, alguns milhares de empregos não forneceriam dados estatisticamente significativos. Você precisa pelo menos algumas centenas de milhares de publicações de uma categoria específica para extrair um padrão sobre o qual as habilidades são tendências, quais são os locais do ponto de acesso para um cargo específico e assim por diante. Essa mudança significa que as empresas estão procurando soluções complexas de raspagem na web que possam lidar com grandes quantidades de dados com eficiência e em tempo real.

3. As tendências moldam o tipo de negócios que as empresas buscam

O que as empresas precisam de raspagem na web evolui com tendências. Os dois grandes que parecem estar moldando o cenário de raspagem agora são rápidos comércio e mídias sociais . Com a proliferação de marcas que variam de beleza e cuidados pessoais a FMCG, combinados com a promessa de aplicativos de entrega de 10 minutos, especialmente na Índia, tornou-se imperativo monitorar a prateleira digital. O mesmo acontece com as mídias sociais com o advento do Instagram e outros canais populares. Mais marcas dependem das mídias sociais como um canal principal para rastrear o sentimento do consumidor e as tendências emergentes.

4. Sistemas mais robustos para ingestão de dados

Naquela época, se um cliente tivesse um requisito de rastreamento de 200 sites ou onde milhões de pontos de dados tinham que ser entregues diariamente, nossa primeira pergunta seria- isso é um requisito de spam? Porque os sistemas não eram sofisticados o suficiente para lidar com esses volumes de dados, e algo ou outro quebraria. Agora, a maioria das empresas com as quais trabalhamos construiu poderosos pipelines de dados, sistemas de processamento em tempo real e soluções de armazenamento em nuvem que tornam a ingestão perfeita. Isso significa que eles se concentram mais nas idéias do que se preocupar com a maneira de lidar com os dados.

5. Os dados públicos estão se tornando menos acessíveis

A raspagem na web não é tão simples quanto costumava ser. Mais e mais sites estão bloqueando seus dados por trás dos paywalls, requisitos de login e sistemas de detecção de bot. Isso forçou o setor a ser criativo com métodos complexos de raspagem na web que podem legalmente e eficientemente contornar essas barreiras. As ferramentas orientadas pela IA tornaram-se essenciais para acompanhar essas restrições cada vez mais apertadas. Geralmente, precificamos nossos projetos de rastreamento com base na complexidade de fontes que variam de simples, médio e complexo, e vimos mais e mais sites se enquadra na categoria complexa nos últimos dois anos.

6. A experiência é importante mais do que nunca

Com a demanda de dados em expansão, os novos jogadores estão aparecendo alegando que podem raspar tudo e qualquer coisa. Mas aqui está a coisa: a experiência é importante. Como um corolário para o ponto acima, a raspagem na web não é apenas extrair dados; Trata-se de lidar com sites dinâmicos, gerenciar operações em larga escala e garantir a precisão dos dados. Um provedor experiente de raspagem na web passou anos solucionando problemas, processos de ajuste fino e construindo soluções que realmente funcionam em escala.

7. Ai está revolucionando a raspagem da web

Embora uma grande parte do pipeline de dados tenha sido automatizada anteriormente, tivemos alguns avanços nos estágios de configuração do pipeline. As possibilidades de usar a IA para várias fases do pipeline de dados são intermináveis- a extração precisa podem se tornar mais fáceis; os rastreadores podem ser treinados para identificar as alterações do site e se consertar automaticamente, a estruturação dos dados pode se tornar mais simples. O aprendizado de máquina também está ajudando as empresas a ir além dos dados brutos - oferecendo insights, classificações e análises que tornam os dados raspados ainda mais valiosos. Tudo isso para dizer que a IA revolucionou esse setor de uma maneira boa, melhorando as capacidades além da eliminação e aliviando as dores de obter idéias das pilhas de dados coletados.

Estrada à frente

A raspagem na web percorreu um longo caminho nos últimos 15 anos e ainda está evoluindo. Com os dados se tornando mais críticos do que nunca, as empresas precisam de parceiros que o entendam - que entendem os meandros de eliminação da Web complexos e têm a experiência de navegar por seus desafios. Seja garantindo a qualidade dos dados de primeira linha, lidando com restrições de sites ou usando a IA para tornar a eliminação mais inteligente, a abordagem correta faz toda a diferença.

Uma coisa é certa: a demanda por dados estruturados e acionáveis ​​não está desacelerando tão cedo. A única pergunta é - você está pronto para o que vem a seguir?

Perguntas frequentes

Fontes

Harvard Business Review - a crescente importância dos dados