¿Qué es el web scraping? Cómo automatizar la recopilación de datos web

Desde estudios de investigación hasta listados de productos, internet es un tesoro de contenido informativo y datos valiosos.

Escanear a través de los miles de millones de sitios web para encontrar datos precisos puede ser un esfuerzo hercúleo. Con software de extracción de datos, ahora puedes automatizar cómo recopilas o extraes datos de la web. El proceso de usar bots para extraer datos y contenido de sitios web se conoce como web scraping. También puedes trabajar con proveedores de servicios de extracción de datos con capacidades de servicios de web scraping para automatizar la extracción de datos.

El web scraping recopila y convierte datos no estructurados en formato de lenguaje de marcado de hipertexto (HTML) en datos estructurados, que pueden estar en una hoja de cálculo o base de datos. Luego, puedes manipular o analizar los datos para alimentar aplicaciones empresariales.

¿Quieres aprender más sobre el web scraping y sus implicaciones para tu negocio? ¡Continúa leyendo el resto del artículo para explorar técnicas, herramientas y consideraciones legales!

¿Cómo funciona el web scraping?

Para comprender el web scraping, es importante primero entender que las páginas web están construidas con lenguajes de marcado basados en texto.

Un lenguaje de marcado define la estructura del contenido de un sitio web. Dado que hay componentes y etiquetas universales de lenguajes de marcado, esto facilita mucho a los scrapers web extraer la información que necesitan. Analizar HTML es solo la mitad del web scraping. Después de eso, el scraper extrae los datos necesarios y los almacena. Los scrapers web son similares a las interfaces de programación de aplicaciones (APIs) que permiten que dos aplicaciones interactúen entre sí para acceder a datos.

Consulta el proceso paso a paso de cómo funcionan los scrapers web.

• Paso 1: Realizar una solicitud HTTP. El primer paso implica que un scraper web solicite acceso a un servidor que tiene los datos.
• Paso 2: Extraer y analizar el código del sitio web. Después de recibir acceso, un scraper revisa el lenguaje de marcado extensible (XML) o HTML del sitio web para descubrir la estructura del contenido.
• Paso 3: Analizar el código. Ahora, el scraper descompone o analiza el código para identificar y extraer elementos u objetos predefinidos, que pueden incluir textos, calificaciones, clases, etiquetas o incluso identificadores.
• Paso 4: Almacenar los datos localmente. Finalmente, el scraper web almacena localmente los datos después de analizar el código XML o HTML.

Demasiadas solicitudes HTTP de scrapers pueden colapsar un sitio web, por lo que los sitios web tienen diferentes reglas para que los bots las sigan.

Rastreo web vs. web scraping

El rastreo web y el web scraping son dos técnicas para recopilar datos de Internet, pero sirven para diferentes propósitos y operan de maneras distintas.

El rastreo web implica navegar sistemáticamente por internet para indexar contenido de varios sitios web. Los rastreadores web, también conocidos como arañas o bots, están diseñados para navegar a través de enlaces en páginas web y recopilar datos para motores de búsqueda como Google, que luego indexan el contenido para mejorar los resultados de búsqueda.

El web scraping, por otro lado, es el proceso de extraer información específica de sitios web. A diferencia de los rastreadores, que recopilan datos generales para indexar, los scrapers apuntan a datos particulares, como precios, reseñas o información de contacto. Las herramientas de web scraping se utilizan para automatizar este proceso de extracción, permitiendo a los usuarios recopilar y organizar datos para análisis o uso en otras aplicaciones.

Técnicas de web scraping

A continuación se presentan algunas de las técnicas comunes de web scraping.

• Copia y pega manual implica copiar datos específicos de la web y pegarlos en un archivo de texto o hoja de cálculo manualmente.
• Web scraping con Python utiliza las habilidades de coincidencia de expresiones regulares de Python para extraer información de páginas web. Los profesionales de ciencia de datos y programadores también usan lenguajes de programación como Ruby, Java, C++ y JavaScript para el web scraping automatizado.
• Análisis del modelo de objetos del documento (DOM) incrusta navegadores web para extraer el contenido dinámico que generan los scripts del lado del cliente.
• Reconocimiento de anotaciones semánticas utiliza marcados semánticos o metadatos para localizar y extraer fragmentos de datos.
• Análisis asistido por visión por computadora extrae datos de páginas web con la ayuda de aprendizaje automático y visión por computadora.

Tipos de scrapers web

Dependiendo de la facilidad de uso y la tecnología detrás de ellos, los scrapers web pueden ser de cinco tipos.

• Scrapers web autoconstruidos requieren habilidades avanzadas de programación pero pueden ofrecer muchas más características.
• Scrapers web preconstruidos son scrapers personalizables que puedes descargar y ejecutar fácilmente.
• Extensiones de navegador para scraping web son extensiones de scraper amigables con el navegador y a menudo ofrecen características limitadas.
• Scrapers web en la nube funcionan en servidores en la nube fuera del sitio de la empresa. Estos scrapers no utilizan los recursos de tu computadora, lo que significa que puedes concentrarte en otros trabajos al mismo tiempo.
• Scrapers web locales utilizan recursos locales como la unidad central de procesamiento (CPU) o la memoria de acceso aleatorio (RAM) de tu computadora para extraer datos.

¿Por qué podría una empresa usar web scraping para recopilar datos?

A continuación se presentan algunos ejemplos de cómo diferentes industrias utilizan el web scraping.

1. Marketing por correo electrónico

Puedes o no estar al tanto de ello, pero en algún lugar de la web, hay una buena posibilidad de que tu número de teléfono o dirección de correo electrónico pueda ser extraído. En el web scraping, esto se llama extracción de contactos. Las herramientas de inteligencia de ventas rastrean la web pública y extraen lo que creen que es la dirección de correo electrónico correcta y cualquier número de teléfono disponible. Aunque la información puede no ser 100 por ciento precisa, aún hace que el envío de correos electrónicos en frío sea más eficiente.

2. Comparación de precios

Si eres un "halcón de precios bajos", debes haber interactuado con una herramienta de comparación de precios en algún momento en el pasado. Al extraer precios de sitios web de productos o servicios de comercio electrónico, hay herramientas que pueden ofrecer comparaciones de precios en tiempo real y fluctuaciones.

3. Extracción de cupones y códigos promocionales

Similar a las herramientas de comparación de precios, también puedes extraer la web para obtener cupones y códigos promocionales. Aunque el éxito de estas herramientas varía (y las empresas se vuelven más ingeniosas con sus ofertas promocionales), aún vale la pena ver si puedes ahorrar dinero antes de finalizar la compra.

4. Auditoría de SEO

Una de las formas más lucrativas de aplicar el web scraping es usarlo para la auditoría de optimización para motores de búsqueda (SEO). Básicamente, motores de búsqueda como Google y Microsoft Bing Web Search API tienen cientos de pautas cuando se trata de clasificar resultados de búsqueda para palabras clave, algunas tienen más valor que otras.

El software de SEO extrae la web, entre otras cosas, para analizar y comparar contenido en motores de búsqueda en términos de fortaleza SEO. Los especialistas en marketing luego usan esta información y la aplican a sus estrategias de contenido diarias.

5. Análisis de sentimientos en redes sociales

Usos más avanzados del web scraping son capaces de monitorear flujos de datos en tiempo real. Las empresas utilizan herramientas de escucha social para extraer y extraer flujos de datos en tiempo real de plataformas de redes sociales como Twitter y Facebook. Puedes usar esta información para examinar métricas cuantitativas como comentarios de suscriptores, menciones, retweets, etc., y también métricas cualitativas como el sentimiento de marca y la afinidad de temas.

Limitaciones del web scraping

El web scraping no es un proceso perfecto y sin complicaciones. Aquí hay algunas limitaciones que puedes enfrentar al hacer web scraping.

• Curva de aprendizaje más larga. Aunque las herramientas de web scraping facilitan la recopilación de datos de la web, es posible que necesites invertir tiempo en aprender a usarlas al máximo de su potencial.
• Cambios en los diseños y estructuras de los sitios web. Hay muchas sutilezas y matices cuando se trata de construir un sitio web. Los diseñadores web actualizan constantemente sus sitios para mejorar la experiencia del usuario (UX). Incluso los cambios más pequeños pueden arruinar los datos que recopilas.
• Los sitios web complejos necesitan scraping avanzado. Es posible que necesites habilidades avanzadas para obtener datos de sitios web con elementos dinámicos y desplazamiento infinito.
• Términos y condiciones estrictos de los sitios web. Además de las barreras técnicas, algunos sitios web tienen pautas de uso de datos y contenido que pueden prohibir el web scraping; esto es más común en sitios que utilizan algoritmos propietarios. Para proteger su contenido, estos sitios pueden usar codificación para hacer que el web scraping sea casi imposible.

¿Es legal el web scraping?

Consulta el "robots.txt" del sitio web para saber si permiten el web scraping. Puedes localizar fácilmente este archivo escribiendo "/robots.txt" al final de la URL del sitio web. Si estás buscando extraer datos del sitio web de Amazon, puedes mirar el archivo www.amazon.com/robots.txt. Ahora, mira las rutas 'permitir' y 'no permitir' para entender qué puede o no puede acceder un spider del sitio web desde el código fuente para un proyecto de scraping.

Herramientas de web scraping

Las plataformas de extracción de datos te ayudan a recuperar datos web no estructurados, mal estructurados y estructurados para necesidades de análisis de datos o inteligencia empresarial. Estas herramientas trabajan en conjunto con software de calidad de datos y herramientas de preparación de datos para ayudarte a organizar y limpiar datos. Las empresas también utilizan herramientas de extracción de datos junto con plataformas de integración de datos para reunir diferentes tipos y fuentes de datos en un solo lugar.

¿Listo para descubrir nuevas oportunidades?

Una vez que extraes y recopilas datos de la web, necesitas analizarlos para obtener insights. Estos insights de datos te ayudan a descubrir nuevas oportunidades para el crecimiento empresarial. Aunque los datos son accesibles, el desafío radica en encontrar la manera adecuada de analizarlos y aplicarlos.

Sumérgete en el análisis de datos y desbloquea una variedad de insights de los datos que extraes.

Este artículo fue publicado originalmente en 2019. Ha sido actualizado con nueva información.