Neste artigo, aprenderá sobre os prós e contras das diferentes rotas, e como coletar dados da forma mais rápida e eficiente possível.
A extração de dados de um website apresenta quatro desafios principais:
Desafio Nº 1: Software
Utilizar um fornecedor externo ou construir a sua própria infraestrutura de software?
Faça-você-mesmo (DIY)
Para criar um raspador de dados, pode contratar programadores de software para escrever código proprietário. Há múltiplos pacotes Python de código aberto disponíveis, por exemplo:
- BeautifulSoup
- Scrapy
- Selenium
O benefício da codificação proprietária é que o software é adaptado às suas necessidades atuais. No entanto, o custo é elevado:
- Centenas ou milhares de horas de codificação
- Compras e licenças de software e hardware
- A infraestrutura de proxy e a largura de banda ainda lhe custarão, e ainda terá de pagar mesmo que a coleta falhe
A manutenção de software é um dos maiores desafios. Quando o website alvo muda a sua estrutura de página, o que acontece com muita frequência, o rastejador se avaria, e o código precisa de ser reparado.
E ainda terá de superar os outros três desafios listados abaixo.
Ferramentas de raspagem de dados
Também pode utilizar um fornecedor externo, como Bright Data, especializado nesta área.
Outro software disponível na Internet pode ser antigo e desatualizado. Caveat emptor – Atenção, consumidores. Se o website parecer que foi criado no século anterior, isso pode refletir-se no seu software.
Bright Data tem uma plataforma sem código chamada Web Scraper IDE que faz toda a extração de dados, e você só paga pelo sucesso. Ver abaixo para mais informações.
Desafio Nº 2: Bloqueio
Não é frustrante tentar aceder a um website apenas para ser desafiado com um puzzle para provar que não somos robôs? A ironia é que o desafio do puzzle é um robô!
Passar pelos bots não é um problema apenas quando se tenta aceder a um website. Para extrair dados de sítios web públicos, terá de passar pelos robôs de guarda às portas. CAPTCHAs e ‘sentinelas do site’ tentam impedir a coleta de dados em massa. É um jogo de gato e rato onde a dificuldade técnica aumenta com o tempo. Passar cuidadosamente e com sucesso pelo campo minado é a especialidade de Bright Data.
Desafio Nº 3: Velocidade e Escala
Tanto a velocidade como a escala da raspagem de dados são desafios relacionados que são influenciados pela infraestrutura proxy subjacente:
- Muitos projetos de raspagem de dados começam com dezenas de milhares de páginas, mas rapidamente atingem milhões.
- A maioria das ferramentas de raspagem de dados têm velocidades de coleta lentas e pedidos simultâneos limitados por segundo. Certifique-se de verificar a velocidade de coleta do vendedor, fator no número de páginas necessárias, e considere a frequência de coleta. Se precisar apenas de raspar um pequeno número de páginas e pode agendar a coleta para funcionar à noite, então isto pode não ser um problema para si.
Desafio Nº 4: Precisão de dados
A nossa discussão anterior abordou a razão pela qual algumas soluções de software podem não ser capazes de recuperar dados em absoluto ou com sucesso parcial. Alterações na estrutura da página do sítio podem avariar o rastejador/coletor de dados, fazendo com que os dados fiquem incompletos ou inexatos.
Para além da exatidão e integridade do conjunto de dados, verifique como os dados serão entregues e em que formato. Os dados devem ser integrados sem problemas nos seus sistemas existentes. Ao adaptar o seu esquema de base de dados, pode acelerar o processo de ETL.
Solução de Bright Data
A plataforma recentemente desenvolvida pela Bright Data, Web Scraper IDE, aborda estes desafios.
É uma solução sem código, tudo-em-um que combina:
- Rede de proxy residencial da Bright Data e capacidades de gestão de sessões
- Tecnologia proprietária de desbloqueio do website
- Coleta e reestruturação avançada de dados
Os dados estruturados são fornecidos em formato CSV, Microsoft Excel, ou JSON, podem ser enviados via e-mail, webhook, API, ou SFTP, e armazenados em qualquer plataforma de armazenamento em nuvem.
Quem precisa de dados da web?
Quem não? Abaixo estão apenas alguns exemplos:
- Com o Web Scraper IDE, as empresas de eCommerce podem comparar os seus produtos e preços com os dos seus concorrentes, tais como Amazon, Walmart, Target, Flipkart, e AliExpress.
- Os proprietários de empresas estão a raspar sites de redes sociais tais como Instagram, TikTok, YouTube e LinkedIn para enriquecimento de pistas ou para encontrar os influenciadores principais.
- As empresas imobiliárias compilam uma base de dados de listagens nos seus mercados-alvo
Juntando tudo
Se quiser extrair dados da web, deverá considerar:
- Desenvolvimento/manutenção da sua própria solução versus a utilização de uma solução externa
- Que tipo de rede de proxy oferece a empresa? Estão dependentes de vendedores externos, tais como Bright Data, para as suas infraestruturas? Quão fiável é a sua rede?
- A capacidade do software para ultrapassar os obstáculos do site e recuperar os dados web necessários. Que taxa de sucesso se pode esperar? A taxa de largura de banda depende do sucesso de uma coleta ou não?
- A empresa cumpre as leis de privacidade de dados?
Além disso, considere se deseja uma solução que inclua:
- Melhor acesso à rede proxy
- Manutenção dos seus rastejadores/coletores de dados da web
- Um gestor de contas para cuidar das suas operações diárias e das suas necessidades comerciais
- Apoio técnico 24×7
