Con el aumento de la demanda de datos en empresas de todos los tamaños, el web scraping se ha convertido en una industria multimillonaria.

Web Scraping

Una vez limitado sólo a grandes empresas con mucho presupuesto, el web scraping ahora es accesible casi para cualquier tamaño de empresa.

¿Qué es el web scraping?

Las prácticas de recopilación de datos no son nuevas. Alguna vez fueron tan simples como observar y registrar manualmente la cantidad de clientes que visitaban la tienda de la competencia, registrar los precios de los folletos de ventas o listados de periódicos y enviar encuestas a los clientes.

La llegada de Internet mejoró esa práctica al permitir a los usuarios copiar datos de páginas web e ingresarlos en programas de hojas de cálculo.

Las técnicas modernas de web scraping han tomado esa idea y la han aumentado exponencialmente mediante el uso de scripts que pueden extraer cientos de listados en cuestión de minutos.

Imagina una gran página web de comercio electrónico llena de productos, precios, información de existencias y descripciones.

Los propietarios de negocios que estén interesados en obtener información sobre la oferta y la demanda pueden usar herramientas de web scraping para escanear todas esas páginas y extraer los datos en segundos.

Luego, los datos se entregan en un formato estructurado (por ejemplo, JSON) o no estructurado.

A partir de ahí, puedes obtener información fundamental a partir de los precios, la descripción y los datos de existencias que se pueden utilizar para ajustar tu estrategia y aumentar la ventaja competitiva de tu empresa.

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Casos de uso de web scraping

A medida que más personas se conectan, se agregan datos adicionales mediante la creación de páginas web, perfiles de redes sociales y otras aplicaciones de Internet.

Una pequeña muestra de casos de uso para esos datos incluye:

1. Motores de búsqueda

Dependiendo de cómo se mire, los motores de búsqueda inventaron el web scraping o el web scraping dio lugar a los motores de búsqueda.

En cualquier caso, los programadores de los primeros días desarrollaban «rastreadores» para explorar la naciente Internet y registrar todo lo que encontraban.

Lo que siguió fue la creación de algoritmos que analizaban factores en la página como títulos de página, palabras clave y vínculos de retroceso.

A partir de ahí nació la industria de los buscadores o motores de búsqueda en Internet, dando lugar a empresas como YahooBing y Google.

Además de proporcionar servicios de búsqueda, estas empresas también venden publicidad a través de un sistema de estilo de subasta que permite a las páginas web ofertar por palabras clave y pagar por los clics.

2. Plataformas y software de SEO

A medida que el uso de motores de búsqueda creció en popularidad, los propietarios de páginas web que buscaban aumentar su rango se interesaron en aprender cómo funcionaban los algoritmos.

Para satisfacer esta demanda, surgió la industria de optimización de motores de búsqueda (SEO), compuesta por firmas de consultoría, software y plataformas que brindan servicios que ayudan a los propietarios de páginas web a aumentar su clasificación.

Los proveedores populares de herramientas de SEO utilizan datos de servicios de scraping de terceros para realizar «ingeniería inversa» en el proceso de clasificación de las páginas.

Los conocimientos que obtienen se venden a los suscriptores en forma de recomendaciones técnicas y de contenido que se pueden utilizar para ayudar a aumentar la clasificación de una página web.

3. E-commerce y agencias de marketing

Los datos de productos y precios son fundamentales para el éxito de las empresas de comercio electrónico.

Como resultado, el uso del web scraping para obtener datos de mercado creció rápidamente entre las tiendas de comercio electrónico que buscan obtener una ventaja competitiva y las agencias de marketing que venden conjuntos de datos.

El web scraping se puede utilizar para extraer una amplia variedad de información, incluidos precios, descripciones, niveles de existencias, comentarios y reseñas.

Además, las empresas pueden extraer factores de oferta y demanda para utilizarlos en estrategias de precios dinámicos.

4. Empresas de inversión

Los datos actuales e históricos siempre han sido fundamentales para el proceso de toma de decisiones entre los inversores.

El web scraping brinda a los operadores las herramientas necesarias para extraer fácilmente grandes volúmenes de datos de diversas fuentes públicas, incluidos índices bursátiles y páginas web gubernamentales.

La industria ha dado un paso adelante en los últimos años para extraer datos de fuentes no tradicionales.

Conocidos como «datos alternativos», esto incluye información de redes sociales y plataformas en tiempo real, incluidos vuelos, negociación de acciones por parte de políticos, contratos gubernamentales, visas de trabajo, cabildeo corporativo, etc.

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Comenzar a utilizar web scraping

Hay dos caminos posibles que tu empresa puede tomar para comenzar con el web scraping:

1. Web scraping interno

El web scraping interno internaliza la operación dentro de tu empresa. Requiere que un equipo de desarrolladores escriba scripts de extracción de datos personalizados para ejecutar y monitorear el proceso.

Hay muchos beneficios de llevar a cabo el web scraping internamente, incluida la personalización, la resolución de problemas y un soporte más rápido. Al mismo tiempo, requiere una importante inversión inicial para operar y mantener.

2. Web scraping tercerizado

Algunas empresas prefieren centrar los recursos en el análisis de datos en lugar del proceso de extracción en sí.

Las API de scraping de datos son una opción de ahorro de costes que ayuda a una empresa a recopilar datos en tiempo real de cualquier página web pública.

Luego, los datos se entregan en un formato estructurado mediante el uso de analizadores basados en Inteligencia Artificial y Machine Learning.

Muchas de estas soluciones son fáciles de usar y funcionan desde el primer momento, lo que permite a las empresas centrarse en los conocimientos que necesitan para mejorar la toma de decisiones y crear estrategias precisas basadas en datos.

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