Supere os desafios de raspagem de dados
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?
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:
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.
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 Data Collector 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, Data Collector, 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 Data Collector, 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
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?