A Internet gera milhões de dados úteis todos os dias. Todos esses dados são gravados e armazenados, tornando a Internet um hub facilmente acessível que hospeda um volume avassalador de dados, gerados a uma velocidade imensa a cada momento que passa. Estes dados podem ser extraídos para estudar padrões e tendências recorrentes para auxiliar na dedução de insights e previsões úteis.
Quando uma grande quantidade de informação é agregada de forma organizada, ela pode ser usada para ajudar uma empresa a conduzir suas decisões de negócios. É claro que há muitos dados online para fazer isso de forma manual e eficiente. É aí que entra o Data Scraping. Esta técnica de automação permite a coleta de dados de forma organizada, de forma rápida e eficiente.
Como funciona o Data Scraping?
Data Scraping é o ato de automatizar o processo de extração de informações de uma fonte de dados não estruturada, como sites, bancos de dados, aplicações, revisões, tabelas, imagens e até mesmo fontes de áudio, para reestruturá-las e torná-las editáveis para sistemas de aprendizagem de máquinas. Estes sistemas então absorvem os dados estruturados, analisam e fornecem informações inteligentes sobre os mesmos.
Era uma vez, a raspagem de dados não era uma habilidade muito popular e raramente havia qualquer inovação ou pesquisa que sugerisse maneiras de usar tais dados não estruturados. Entretanto, com a evolução da tecnologia e especialmente da aprendizagem de máquinas e da ciência dos dados nos últimos anos, a Internet se tornou uma mina de dados valiosos.
A sucata se tornou uma parte crucial da grande indústria de dados, pois fornece acesso a informações, como detalhes de contato de clientes potenciais, dados de preços para sites de comparação de preços e muito mais, que podem ser utilizados por organizações empresariais. Em 2019 houve um crescimento substancial nas atividades de “web scraping”, através das quais as organizações procuraram melhorar suas operações. Portanto, o uso do scraping tornou-se uma técnica comum para muitas empresas, especialmente as maiores, como o Google.
Na verdade, estima-se que mais de 45% do tráfego da Internet é feito por robôs e não por humanos, e que 54 indústrias necessitam de especialistas em Web Scraping. Os cinco principais setores que requerem esses especialistas incluem as indústrias: software, tecnologia da informação e serviços, o setor financeiro, varejo e a indústria de marketing e publicidade.
Isto não deve surpreender, já que a relevância dos dados aumentou a um nível tão alto na última década que as indústrias estão tentando se preparar para possíveis impactos futuros e com o máximo de dados possível. Os dados se tornaram a chave de ouro para qualquer indústria moderna alcançar um futuro seguro e lucrativo.
Vantagens da raspagem da web
O Web scraping oferece várias vantagens, incluindo as seguintes:
- Mais rápido: Ao manusear grandes quantidades de dados que levariam dias ou semanas para serem processados através de trabalho manual, a raspagem pode reduzir substancialmente o esforço e aumentar a velocidade de decisão.
- Confiável e consistente: a raspagem manual de dados é muito fácil de levar a erros, por exemplo, erros tipográficos, informações esquecidas ou informações colocadas em colunas erradas. A automação do processo de raspagem garante a consistência e a qualidade dos dados.
- Ajuda a reduzir a carga de trabalho.
- Menor custo: uma vez implementado, o custo total da extração de dados é significativamente reduzido, especialmente quando comparado ao trabalho manual.
- Organizado: O especialista em raspagem pode se organizar para raspar dados regularmente ou em momentos específicos, por exemplo, quando novos dados estiverem disponíveis. Desta forma, a empresa garante que tem sempre os dados mais recentes.
- Manutenção básica: A raspagem de dados geralmente não requer muita manutenção.
Desvantagens da raspagem da web
Embora o Web Scraping possa proporcionar enormes benefícios a uma empresa, há também algumas desvantagens e suposições nas quais ele se baseia:
- Sites menos complexos: quanto mais complexo for o site que você quer raspar, mais difícil será a raspagem. As razões são porque a instalação do raspador se torna mais difícil, e os custos de manutenção podem aumentar, pois o especialista tem maior probabilidade de ter erros e problemas.
- Página inicial estável: Raspagem automatizada da Web só faz sentido se a página inicial alvo não mudar sua estrutura com freqüência. Cada mudança de estrutura implica custos adicionais, pois a raspagem terá de ser ajustada.
- Dados estruturados: a raspagem da web não vai funcionar se você quiser raspar dados de 1000 sites diferentes e cada site tem uma estrutura completamente diferente. Será necessário haver alguma estrutura básica que difira apenas em determinadas situações.
- Baixa proteção: se os dados na web são protegidos, a raspagem também pode se tornar um desafio e aumentar os custos.
Importância do Sucateamento de Dados para os Negócios
O que dá a uma empresa uma vantagem competitiva sustentável na era da digitalização são os dados. Os dados são o principal fator que determinará se uma empresa será capaz de acompanhar seus concorrentes. Quanto mais dados você tiver que seus concorrentes não possam acessar, maior será a vantagem competitiva.
Não há quase nenhuma área onde a raspagem de dados tenha uma profunda influência. Como os dados estão se tornando cada vez mais um recurso primordial para a concorrência, a aquisição de dados também tem se tornado especialmente importante. As empresas extraem informações de um site por vários motivos, dois dos quais são os mais comuns: para fazer crescer o negócio estabelecendo um canal de vendas e descobrir onde os concorrentes estão estabelecendo seus preços.
Mas a raspagem da web pode agregar muito mais valor a um negócio de outras formas. Aqui estão algumas outras razões pelas quais uma empresa, seja ela grande ou pequena, precisa de raspagem de dados para ganhar mais dinheiro com seu negócio:
- Marketing e vendas: O Web scraping pode ajudar a obter potenciais clientes, analisar os interesses das pessoas e monitorar o sentimento do consumidor, extraindo regularmente classificações de clientes de diferentes plataformas.
- Comparação de preços: Uma das melhores maneiras de usar a tecnologia de raspagem de dados é coletar informações de preços. Por um lado, você mesmo pode coletar dados para ajudá-lo a posicionar um produto contra a concorrência e, por outro lado, para extrair os preços dos concorrentes, acompanhando cada movimento deles.
- Reputação e gerenciamento de marca: o scraping é uma boa maneira de acompanhar o que as pessoas estão dizendo sobre uma empresa. Múltiplos canais de reputação podem ser gerenciados de forma eficiente. Além disso, também ajuda a extrair informações sobre a freqüência com que a empresa foi mencionada na Internet. Dessa forma, a empresa poderia identificar qualquer evolução negativa logo no início e evitar danos à marca.
- Análise do cliente: O Scraping pode ajudar a coletar informações demográficas úteis sobre os clientes, estratégias publicitárias mais eficazes podem ser criadas usando essas informações, e dados sobre o comportamento do cliente também podem ser coletados para entender o tipo de audiência e escolha dos anúncios a serem vistos.
- Geração de leads: a raspagem de dados é uma ferramenta muito boa para a identificação de clientes potenciais. Ele pode ajudá-lo a criar suas próprias listas com base no que você sabe sobre seus prospectos, olhando para dados como localização, indústria, compras anteriores e muito mais.
- Preocupações estratégicas: Com esta tecnologia você pode encontrar informações para ajudar as empresas com quase todas as considerações estratégicas possíveis. A chave é ter o conjunto certo de ferramentas para ajudar a realizar o trabalho de forma organizada e construtiva. Esta parte também é muito útil, por exemplo, na área bancária quando se trata de decisões de investimento, pois o scraping pode ajudar a detectar riscos e oportunidades de investimento.
- Melhorando as atividades de SEO: o web scraping resolve o problema de encontrar as palavras-chave corretas, rastejando as palavras-chave comuns que já foram utilizadas. Você também pode raspar as informações dos concorrentes para descobrir as palavras-chave utilizadas por eles. Desta forma, pode-se usar palavras-chave diferentes e únicas para criar um impacto positivo na estratégia de SEO.
O Lado Negro da Raspagem de Dados
Há muitos usos positivos para a raspagem de dados, mas ela também é abusada por uma pequena minoria, e apesar de tudo que pode ser alcançado com ela há alguns setores que a consideram uma ferramenta antiética.
A GDPR exige que as empresas tenham um propósito para processar os dados. Em termos de apagamento de dados, as empresas que não podem justificar ou estabelecer uma finalidade legítima não devem executar o apagamento de dados. Naturalmente, uma análise cuidadosa e considerada documentada da finalidade é recomendada, tendo em mente que os indivíduos devem esperar razoavelmente que seus dados sejam processados para a finalidade identificada.
A limitação de finalidade significa que as empresas só devem recolher e tratar dados pessoais para fins específicos, explícitos e legítimos e não se envolverem em processamento posterior, a menos que seja compatível com a finalidade original para a qual os dados foram apagados.
Muitas das organizações enfrentam o desafio de como lidar com ataques de raspagem da web de forma eficiente e escalável. O impacto deste ataque pode ser amplo, indo desde gastos excessivos em infra-estrutura até perdas devastadoras de propriedade intelectual.
O mau uso mais comum da raspagem de dados é a coleta de e-mails. Ou seja, usando a raspagem de dados de sites, redes sociais e diretórios para obter os endereços de e-mail das pessoas, que depois são vendidos para spammers ou scammers.
Em algumas jurisdições, o uso de meios automatizados, como a raspagem de dados para coletar endereços de e-mail para fins comerciais, é ilegal, sendo quase universalmente considerado uma má prática de marketing.
Outro uso indevido é extrair dados sem a permissão dos proprietários do site. Os dois casos mais comuns são o roubo de preços e o roubo de conteúdo.
Conclusões
Embora a raspagem de dados possa parecer assustadora, ela não precisa ser. Os benefícios são enormes, e há uma boa razão pela qual todas as grandes empresas utilizam essa tecnologia para ajudá-las a moldar sua estratégia de negócios. É barato obter estes dados, mas é incrivelmente valioso quando você tem que trabalhar com eles.
A capacidade de raspar dados tornou-se definitivamente uma das habilidades mais procuradas e cobiçadas do século 21. Tornou-se uma ferramenta altamente recomendada e necessária, uma vez que só leva à agregação de valor para a empresa.
No entanto, seu lado negro não deve ser negligenciado. As empresas devem entender os riscos de privacidade associados à prática, especialmente ao estabelecer uma base legal para o scraping de dados. As empresas também devem garantir que seja estabelecido um propósito claro para a raspagem de dados, que somente os dados necessários para o propósito em questão sejam raspados.
