Hubo un momento en que los datos no eran tan importantes. Afortunadamente o desafortunadamente, ese tiempo se acabó. Las empresas y los negocios ahora requieren una enorme cantidad de datos todos los días para tener éxito y competir de manera justa en el mercado global.
Sin embargo, recopilar tal cantidad de datos no es una tarea fácil y una marca que necesita recopilar una cantidad suficiente de datos útiles todos los días también debe invertir una gran cantidad de tiempo y esfuerzo. Tales demandas y la creciente relevancia de los datos han llevado al descubrimiento de varios métodos y herramientas de extracción de datos.
Un proceso que alguna vez involucró métodos tradicionales ahora ha evolucionado para incluir Inteligencia artificial (AI). El web scraping con IA se está convirtiendo en un fenómeno cada vez más popular porque las herramientas creadas con IA pueden recopilar datos a escalas aún mayores, lo que hace que el web scraping sea un proceso más interesante y eficiente.
¿Qué es el web scraping?
El web scraping se puede definir como el proceso de acceder y recuperar grandes cantidades de datos de múltiples fuentes de datos. Por lo general, implica el uso de herramientas sofisticadas para encontrar y extraer datos útiles en tiempo real. Los datos se pueden obtener de motores de búsqueda, servidores, sitios web e incluso mercados clave, y el proceso generalmente se repite o se mantiene en un bucle para permitir actualizaciones de rutina de los datos extraídos.
Una vez que se completa la recopilación, los datos pueden recuperarse fácilmente cuando sea necesario y utilizarse rápidamente.
El software o la herramienta que elija utilizar se puede instalar en su dispositivo o implementar y utilizar directamente desde la nube.
Alternativamente, puede optar por crear un software personalizado especialmente para usted. Esto tiene la ventaja de satisfacer de frente las necesidades de su empresa. Sin embargo, también puede ser más costoso de desarrollar y mantener.
¿Cómo Funciona?
Aunque tanto el web scraping tradicional como el AI funcionan ahora de formas muy diferentes, el web scraping o la extracción de datos generalmente funcionan de esta manera simplificada:
- Proporcionas al robot de raspado el Dirección URL del sitio web o servidor que desea extraer
- La solicitud se envía utilizando un proxy que oculta su información y entrega su solicitud de manera discreta.
- La solicitud llega al sitio de destino y, el robot de raspado procede a raspar información y crear un archivo siguiendo todos los enlaces incrustados.
- Una vez que se ha recopilado suficiente información, los resultados se le devuelven a través del proxy, que verifica para asegurarse de que los datos no se hayan visto comprometidos.
- Una vez que se completa esta verificación, se le muestran los resultados y, ahora puede proceder a almacenarlos en cualquier medio de almacenamiento disponible.
Para qué se puede utilizar el web scraping
El objetivo principal del web scraping es recopilar una cantidad suficiente de datos relevantes. Luego, estos datos se pueden aplicar de varias maneras, incluidas las siguientes:
1. Supervisión y protección de la marca
El monitoreo y la protección de la marca implica los diversos procesos utilizados para salvaguardar una marca y todos sus activos. El proceso abarca desde observar los rincones de Internet para ver dónde se menciona su marca hasta tomar las medidas necesarias contra los impostores e infractores.
Hacer todo esto generalmente implica recopilar datos de manera frecuente y constante a través del web scraping.
2. Seguimiento del mercado y la competencia
Saber cómo se está comportando el mercado en cada punto y comprender lo que están haciendo sus competidores es una estrategia que puede romper o hacer negocio. Se cree que las marcas que vigilan de cerca a estas dos entidades tienden a hacerlo mejor que aquellas que las ignoran.
Por lo tanto, las marcas se toman muy en serio la observación tanto del mercado como de la competencia. Y los datos que necesitan para hacer esto generalmente se obtienen a través de web scraping.
3. Customer Satisfaction
En el mundo actual, "el cliente siempre tiene la razón". Esto implica que lo que el cliente siente y piensa debe considerarse muy importante. Brindar satisfacción al cliente es clave para tener éxito como marca digital; por lo tanto, las empresas deben comprender los pensamientos de sus clientes en todo momento. Esto se puede lograr mediante la recopilación de datos sobre las opiniones y los debates de los clientes.
4. Creación de estrategias informadas
Las empresas también se esfuerzan a través de estrategias. Una estrategia como la fijación de precios dinámicos ayuda a las marcas a maximizar las ganancias y los ingresos. Pero las estrategias no se pueden construir a ciegas y deben hacerse con información concreta. La creación de una estrategia informada requiere una gran cantidad de datos recopilados en tiempo real.
La inteligencia artificial y cómo puede cambiar el web scraping
La IA se puede definir como la capacidad de una máquina, computadora, herramienta o software para aprender algo durante las operaciones regulares. Esto significa que las herramientas creadas con IA pueden aprender y adaptarse fácilmente sobre la marcha. Este es esencialmente el trabajo de la IA.
El concepto de IA cubre todo, desde aplicaciones de IA hasta Aprendizaje automático (Machine learning & LLM) (ML) y Deep Learning, todos ellos trabajando de una manera que imita la inteligencia humana. La IA se ha utilizado con éxito para garantizar la calidad de los datos en varios campos, incluidos el diagnóstico médico, la teledetección y el raspado web. Para obtener más información sobre el web scraping con inteligencia artificial, visite el Oxylabs .
La aplicación de IA en web scraping revolucionará las cosas de varias maneras, incluidas las siguientes:
- Creación de raspadores más sofisticados que pueden extraer datos de prácticamente todos los sitios web a pesar de las diferencias y los cambios regulares
- Para la gestión de proxy y el mantenimiento de la infraestructura con menos posibilidades de error
- Para la obtención de datos adecuada y un análisis de datos más confiable, ya que las herramientas de inteligencia artificial pueden adaptarse fácilmente para realizar tales tareas de manera más confiable.
Conclusión
El web scraping es un requisito comercial importante y. El raspado de IA es incluso mejor porque erradica el consumo de tiempo, la dificultad, el mantenimiento constante, los retrasos y los errores asociados con el raspado web tradicional.
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