Houve um tempo em que os dados não eram tão importantes. Feliz ou infelizmente, esse tempo acabou. As empresas e negócios agora requerem uma enorme quantidade de dados todos os dias para se manterem bem-sucedidos e competirem de forma justa no mercado global.
No entanto, coletar essa quantidade de dados não é uma tarefa fácil e uma marca que precisa coletar uma quantidade suficiente de dados úteis todos os dias também deve investir uma grande quantidade de tempo e esforço. Essas demandas e a crescente relevância dos dados levaram à descoberta de vários métodos e ferramentas de extração de dados.
Um processo que antes envolvia métodos tradicionais agora evoluiu para incluir Inteligência artificial (AI). O web scraping de IA está se tornando um fenômeno mais popular porque as ferramentas construídas com IA podem reunir dados em escalas ainda maiores, tornando o web scraping um processo mais interessante e eficiente.
O que é Web Scraping?
Web scraping pode ser definido como o processo de acessar e recuperar grandes quantidades de dados de várias fontes de dados. Geralmente envolve o uso de ferramentas sofisticadas para localizar e extrair dados úteis em tempo real. Os dados podem ser obtidos em mecanismos de pesquisa, servidores, sites e até em mercados-chave, e o processo geralmente é repetido ou mantido em um loop para permitir atualizações de rotina dos dados extraídos.
Assim que a coleta for concluída, os dados podem ser facilmente recuperados sempre que necessário e usados prontamente.
O software ou ferramenta que você escolhe para usar pode ser instalado em seu dispositivo ou implantado e usado diretamente da nuvem.
Como alternativa, você pode optar por ter um software personalizado desenvolvido especialmente para você. Tem a vantagem de ir de encontro às necessidades da sua empresa. No entanto, também pode ser mais caro desenvolver e manter.
Como isso funciona?
Embora tanto o web scraping tradicional quanto o AI funcionem agora de maneiras muito diferentes, o web scraping ou extração de dados geralmente funciona desta maneira simplificada:
- Você fornece ao robô de raspagem o Endereço URL do site ou servidor que você pretende copiar
- A solicitação é enviada usando um proxy que oculta suas informações e entrega sua solicitação discretamente
- A solicitação chega ao site de destino e, o robô de scraping prossegue para coletar informações e criar um arquivo seguindo todos os links incorporados
- Depois de coletar informações suficientes, os resultados são retornados a você por meio do proxy, que verifica se os dados não foram comprometidos
- Assim que esta verificação for concluída, os resultados são exibidos para você e, agora você pode prosseguir para armazená-los em qualquer meio de armazenamento disponível
Para que o Web Scraping pode ser usado
O principal objetivo do web scraping é coletar uma quantidade suficiente de dados relevantes. Esses dados podem ser aplicados de várias maneiras, incluindo as seguintes:
1. Monitoramento e proteção da marca
O monitoramento e a proteção da marca envolvem os diversos processos utilizados na salvaguarda de uma marca e de todos os seus ativos. O processo abrange desde observar os cantos da Internet para ver onde sua marca está sendo mencionada até tomar as medidas necessárias contra impostores e infratores.
Fazer tudo isso geralmente envolve a coleta de dados frequente e consistente por meio de web scraping.
2. Monitoramento de Mercado e Concorrência
Saber como o mercado está se comportando em cada momento e entender o que seus concorrentes estão fazendo é uma estratégia que pode quebrar ou abrir um negócio. Acredita-se que as marcas que vigiam de perto essas duas entidades tendem a se sair melhor do que aquelas que as ignoram.
Portanto, as marcas levam muito a sério a observação do mercado e da concorrência. E os dados de que eles precisam para fazer isso geralmente são obtidos por meio de web scraping.
3. Satisfação do cliente
No mundo de hoje, “o cliente tem sempre razão”. Isso implica que o que o cliente sente e pensa deve ser considerado muito importante. Proporcionar a satisfação do cliente é a chave para o sucesso como marca digital; portanto, as empresas precisam entender os pensamentos de seus clientes a cada passo. Isso pode ser obtido através da coleta de dados sobre análises e discussões de clientes.
4. Criação de estratégias informadas
As empresas também se esforçam por meio de estratégias. Uma estratégia como a precificação dinâmica ajuda as marcas a maximizar o lucro e a receita. Mas as estratégias não podem ser construídas às cegas e devem ser feitas com informações concretas. A criação de uma estratégia informada requer uma grande quantidade de dados coletados em tempo real.
Inteligência artificial e como ela pode alterar o Web Scraping
IA pode ser definida como a capacidade de uma máquina, computador, ferramenta ou software de aprender algo durante as operações regulares. Isso significa que as ferramentas criadas com IA podem aprender e se adaptar facilmente à medida que avançam. Este é essencialmente o trabalho da IA.
O conceito de IA cobre tudo, desde aplicações de IA até Machine Learning (ML) algoritmos e Deep Learning, com todos eles trabalhando de uma maneira que imita a inteligência humana. A IA tem sido usada com sucesso para garantir dados de qualidade em vários campos, incluindo diagnóstico médico, sensoriamento remoto e web scraping. Para saber mais sobre web scraping baseado em IA, visite o oxilabs Disputas de Comerciais.
A aplicação de IA em web scraping irá revolucionar as coisas de várias maneiras, incluindo as seguintes:
- Construir scrapers mais sofisticados que podem extrair dados de praticamente todos os sites, apesar das diferenças e mudanças regulares
- Para gerenciamento de proxy e manutenção de infraestrutura com menos possibilidades de erro
- Para a busca de dados adequada e análise de dados mais confiável, pois as ferramentas de IA podem se adaptar facilmente para executar essas tarefas de forma mais confiável
Conclusão
Web scraping é um importante requisito de negócios e. O scraping de IA é ainda melhor porque elimina o consumo de tempo, a dificuldade, a manutenção constante, os atrasos e os erros associados ao scraping tradicional da web.
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