Internet genera millones de datos útiles de manera diaria. Todos estos datos se registran y almacenan, lo que hace de Internet un centro fácilmente accesible que aloja un volumen abrumador de datos, generados a una velocidad inmensa cada momento que pasa. Estos datos se pueden extraer para estudiar patrones y tendencias recurrentes con el fin de ayudar en la deducción de conocimientos avanzados y predicciones útiles.
Cuando se agrega una gran cantidad de información de manera organizada, ésta se puede usar para ayudar a una empresa a impulsar sus decisiones comerciales. Por supuesto, hay demasiados datos online como para hacerlo manualmente y de manera eficiente. Ahí es donde entra el Data Scraping o Web Scraping (raspado de datos o raspado web). Esta técnica de automatización permite recopilar datos de manera organizada de forma rápida y eficiente.
¿Cómo funciona el Data Scraping?
El Data Scraping es el acto de automatizar el proceso de extraer información de una fuente de datos no estructurados como, por ejemplo, sitios web, bases de datos, aplicaciones, reseñas, tablas, imágenes e incluso fuentes de audio, para reestructurarlos y hacerlos ingeribles para los sistemas de aprendizaje automático. Estos sistemas luego absorben los datos estructurados, los analizan y proporcionan información inteligente sobre los mismos.
Hace un tiempo el Data Scraping no era una habilidad muy popular y rara vez había innovaciones o investigaciones que sugirieran formas de utilizar dichos datos no estructurados. Sin embargo, con la evolución de la tecnología y especialmente del aprendizaje automático y de la ciencia de datos en los últimos años, Internet ha pasado a ser una mina de datos muy valiosos.
El Scraping se ha convertido en una parte crucial de la industria de big data ya que brinda acceso a información, como detalles de contacto de clientes potenciales, datos de precios para sitios web de comparación de precios y más, que pueden ser utilizados por organizaciones empresariales. En año 2019 se dio un crecimiento sustancial en las actividades de raspado web a través del cual las organizaciones intentaron mejorar sus operaciones. Por lo tanto, el uso del Scraping ha pasado a ser una técnica habitual para muchas empresas, especialmente las más grandes como, por ejemplo, Google.
De hecho, se calcula que más del 45% del tráfico de Internet se hace por robots y no por humanos, y que 54 industrias requieren especialistas en Web Scraping. Los cinco sectores principales que requieren a estos especialistas incluyen las industrias: software, tecnología de la información y servicios, el sector financiero, retail, y la industria de marketing y publicidad.
Esto no debe sorprender a nadie, ya que la relevancia de los datos ha aumentado a un nivel tan alto en la última década que las industrias están tratando de prepararse para posibles impactos futuros y con la mayor cantidad de datos posible. Los datos se han convertido en la clave de oro para cualquier industria moderna para conseguir un futuro seguro y rentable.
Ventajas del raspado web
El raspado web ofrece varias ventajas, entre las que están incluidas las siguientes:
- Más rápido: al manejar grandes cantidades de datos lo que llevaría días o semanas procesarlos a través del trabajo manual, el Scraping puede reducir el esfuerzo sustancialmente y aumentar la velocidad de decisión.
- Fiable y consistente: el raspado manual de los datos es muy fácil que conduzca a errores, por ejemplo, errores tipográficos, información olvidada o información colocada en las columnas incorrectas. La automatización del proceso de Scraping garantiza la consistencia y la calidad de los datos.
- Ayuda a disminuir las cargas de trabajo.
- Menos costoso: una vez implementado, el coste general de extracción de datos se reduce significativamente, especialmente si se compara con el trabajo manual.
- Organizado: el experto en Scraping puede organizarse para raspar datos de manera regular o en momentos puntuales, por ejemplo, cuando hay nuevos datos disponibles. De esa manera, la empresa se asegura de tener siempre los datos más recientes.
- Mantenimiento básico: El Data Scraping generalmente no requiere mucho mantenimiento.
Desventajas del raspado web
Si bien el Web Scraping puede proporcionar a una empresa enormes beneficios, también hay algunas desventajas y suposiciones en las que se basa:
- Webs menos complejas: cuanto más compleja sea la web que se desea raspar, más difícil será el raspado. Las razones son porque configurar el raspador se vuelve más difícil, y los costes de mantenimiento pueden aumentar, porque es más probable que el experto tenga errores y problemas.
- Página de inicio estable: el Web Scraping automatizado solo tiene sentido si la página de inicio de destino no cambia su estructura con frecuencia. Cada cambio de estructura implica costes adicionales, porque el Scraping necesitará ser ajustado.
- Datos estructurados: el raspado web no funcionará si se quiere raspar datos de 1000 webs diferentes y cada web tiene una estructura completamente diferente. Será necesario que exista alguna estructura básica que difiera solo en ciertas situaciones.
- Protección baja: si los datos en la web están protegidos, el raspado también puede convertirse en un desafío y aumentar los costes.
Importancia del Data Scraping para las empresas
Lo que le da a una empresa una ventaja competitiva sostenible, en la era de la digitalización, son los datos. Éstos son el factor principal que determinará si una empresa podrá estar a la altura de sus competidores. Cuantos más datos se tengan a los que los competidores no puedan acceder, mayor será la ventaja competitiva.
Casi no hay área donde el Data Scraping tenga una influencia profunda. Como los datos se están convirtiendo cada vez más en un recurso principal para competir, la adquisición de estos datos también se ha vuelto especialmente importante. Las empresas extraen información de un sitio web por varias razones, dos de las cuales son las más comunes: para hacer crecer el negocio mediante el establecimiento de un canal de ventas y descubrir dónde fijan los competidores sus precios.
Pero el raspado web puede agregar mucho más valor a un negocio de otras maneras. Aquí hay algunas otras razones por las cuales una empresa, ya sea grande o pequeña, necesita el raspado de datos para ganar más dinero con su negocio:
- Marketing y ventas: el raspado web puede ayudar a conseguir clientes potenciales, analizar los intereses de las personas y monitorear el sentimiento del consumidor al extraer regularmente las calificaciones de los clientes de diferentes plataformas.
- Comparación de precios: una de las mejores formas de utilizar la tecnología de raspado de datos es recopilar información sobre precios. Por un lado, se puede recopilar datos para uno mismo para ayudarse a posicionar un producto frente a la competencia, y, por otro lado, para extraer los precios de los competidores siguiendo todos sus movimientos.
- Gestión de la reputación y de la marca: el raspado es una buena manera de hacer un seguimiento de lo que la gente dice sobre una empresa. Se puede administrar múltiples canales de reputación de manera eficiente. Además, también ayuda a extraer información sobre la frecuencia con la que se mencionó a la empresa en Internet. De esa manera, la empresa podría identificar cualquier desarrollo negativo desde el principio y evitar que la marca se dañe.
- Análisis de clientes: el Scraping puede ayudar a recopilar información demográfica útil sobre los clientes, se pueden crear estrategias de anuncios más efectivas usando esa información, y además también se pueden recopilar datos de comportamiento de los clientes para conocer el tipo de audiencia y la elección de anuncios que sean ver.
- Generación de leads: el raspado de datos es una herramienta muy buena para identificar posibles clientes potenciales. Puede ayudar a crear listas propias basadas en lo que se sabe sobre los posibles clientes, mirando datos como la ubicación, industria comercial, compras anteriores y más.
- Preocupaciones estratégicas: con esta tecnología se puede encontrar información para ayudar a las empresas con casi cualquier consideración estratégica posible. La clave es tener el conjunto de herramientas adecuado para ayudar a hacer el trabajo de manera organizada y constructiva. Esta parte también es muy útil, por ejemplo, en banca en cuanto a decisiones de inversión, ya que el scraping puede ayudar a detectar riesgos y oportunidades de inversión.
- Mejora de las actividades de SEO: el raspado web resuelve el problema de la búsqueda de las palabras clave correctas al rastrear las palabras clave comunes que ya se han utilizado. También puede raspar la información de la competencia para descubrir las palabras clave utilizadas por ellos. De esta manera, uno puede usar palabras clave diferentes y únicas para crear un impacto positivo en la estrategia de SEO.
El lado oscuro del Data Scraping
Hay muchos usos positivos para el raspado de datos, pero también es abusado por una pequeña minoría, y es que a pesar de todo lo que se puede conseguir con el hay algunos sectores que consideran que es una herramienta poco ética.
La GDPR requiere que las empresas tengan un propósito para el procesamiento de los datos. En términos de eliminación de los datos, las empresas que no pueden justificar o establecer un propósito legítimo no deben realizar el raspado de datos. Naturalmente, se recomienda un análisis documentado cuidadoso y considerado del propósito, teniendo en cuenta que las personas deben esperar razonablemente que sus datos se procesen para el propósito identificado.
La limitación del propósito significa que las empresas solo deben recopilar y procesar datos personales para lograr propósitos específicos, explícitos y legítimos y no participar en un procesamiento posterior a menos que sea compatible con el propósito original para el que se eliminaron los datos.
Muchas de las organizaciones se enfrentan al desafío de cómo abordar los ataques de raspado web de una manera eficiente y escalable. El impacto de este ataque puede ser amplio, comenzando desde un gasto excesivo en infraestructura hasta una pérdida devastadora de propiedad intelectual.
El mal uso más frecuente del raspado de datos es la recolección de correos electrónicos. Es decir, usar el raspado de datos de sitios web, redes sociales y directorios para conseguir las direcciones de correo electrónico de las personas, que luego se venden a los spammers o estafadores.
En algunas jurisdicciones, el uso de medios automatizados como el raspado de datos para recolectar direcciones de correo electrónico con intención comercial es ilegal, y se considera casi universalmente una mala práctica de marketing.
Otro mal uso es extraer datos sin el permiso de los propietarios del sitio web. Los dos casos más comunes son el robo de precios y el robo de contenido.
Conclusiones
Aunque el Data Scraping puede parecer desalentador, lo cierto es que no tiene que serlo. Los beneficios son enormes, y hay una buena razón por la cual todas las grandes empresas utilizan esta tecnología para ayudarlas a formar su estrategia comercial. Es barato obtener estos datos, pero es increíblemente valioso cuando se tienen para trabajar.
Las habilidades del Data Scraping definitivamente se han convertido en una de las más buscadas y codiciadas del siglo XXI. Se ha convertido en una herramienta bastante recomendada y necesitada ya que solo conduce a la adición de valor para la empresa.
Sin embargo, no hay que dejar de lado su parte oscura. Las empresas deben comprender los riesgos de privacidad asociados con la práctica, especialmente cuando establecen una base legal para realizar el raspado de datos. Las empresas también deben asegurarse de que se establezca un propósito claro para el raspado de datos, que solo se raspen los datos necesarios para el propósito en cuestión.
