Web Scraping es un término que, traducido al español quiere decir “escarbar una web”. Esta herramienta combinada con Big Data es un fuerte aliado.
¿Qué es Web Scraping?
Lo más seguro es que no sea la primera vez que escuches el término de Web Scraping. Y si no, lo más probable es que lo hayas encontrado en alguna de sus otras formas, como Data Scraping, rastreo, Scraping de datos y extracción de datos.
Web Scraping es un término utilizado para describir la recolección de información de un sitio web. Este también se puede realizar manualmente, simplemente copiando la información que se necesite. Pero con una gran cantidad de datos esto se complica, por lo que las mentes creativas desarrollaron una forma más avanzada y eficiente de capturarlo. Se despliegan programas automatizados diseñados con precisión para la situación en cuestión. Estos programas son llamados “bots”.
¿Para qué sirve el Scraping?
Se puede utilizar el Web Scraping para conseguir cantidades industriales de información (Big data) sin teclear una sola palabra. A través de los algoritmos de búsqueda podemos rastrear en gran cantidad de webs para extraer sólo aquella información que se necesite. Algunos ejemplos en los que se hace uso de esta información son:
– Para marketing de contenidos: A través de un robot se puede realizar la extracción de datos concretos de una web que se podrán utilizar para generar nuestro propio contenido, siguiendo las políticas del sitio en lo relacionado con derechos de autor.
– Para controlar la imagen y la visibilidad de una marca en Internet: a partir de los datos recolectados a través del Scraping es posible mejorar los artículos de nuestra web y, a su vez, su posición en Google u otros buscadores, por otro lado, también se puede controlar la presencia del nombre de nuestra marca en determinados foros o redes sociales.
– Por otro lado, uno de los ejemplos más utilizados son los robots de los motores de búsqueda que rastrean los sitios web, analizan su contenido y luego lo clasifican para realizar de este modo una búsqueda más sencilla.
– También están los sitios de comparación de precios que implementan bots para obtener automáticamente precios y descripciones de productos de sitios web para obtener la información completa sobre un producto y sus diferentes valores e integrarlo en sitios web de vendedores aliados.
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¿Cómo se usa el Scraping en Big Data?
El rastreo de webs es algo que se lleva haciendo durante mucho tiempo. Hasta hace unos años, era una práctica que únicamente se podía realizar de forma manual. Sin embargo, en la época actual la gran cantidad de información que existe en Internet exige el uso de herramientas automatizadas para rastrear toda esa información. Es lo que se denomina Scraping Big Data.
Herramientas de Web Scraping
La mayoría de los scrapers están escritos en python para facilitar procesamiento posterior a la recolección de datos extraídos de la web. Algunos de los scrapers se realizan usando marcos y librerías para el rastreo web:
– Request: Esta librería permite realizar peticiones a los sitios web desde python. Se suele utilizar junto con Beautiful Soup ya que ésta sólo permite buscar en el HTML las etiquetas que necesitamos.
– Beautiful Soup: Es una librería python que permite extraer información de contenido en formato HTML o XML. Esta librería suele funcionar correctamente en la mayoría de páginas aunque suele tener problemas en páginas que contengan AJAX o Javascript.
– Scrapy: Es un framework para scraping, además de las herramientas de scraping, se puede exportar la data recopilada en varios formatos, como JSON o CSV, y almacenar los datos en un backend de su elección. También, tiene una serie de extensiones integradas para tareas como el manejo de cookies, suplantación de user-agent, restricción de la profundidad del rastreo, entre otras, así como un API para ampliar fácilmente las funcionalidades.
– Selenium: La librería Selenium nos permite automatizar navegadores web. Es una herramienta bastante potente que nos permite utilizar un navegador web como si fuese un humano y, posteriormente, se puede utilizar desde python para extraer la información.
Almacenamiento
La información extraída del Scraping se suele almacenar en bases de datos no relacionales como MongoDB. Éstas se encuentran diseñadas para modelos de datos específicos y sus esquemas son flexibles; además, están optimizadas para aplicaciones que requieren grandes volúmenes de información, baja latencia y modelos de datos flexibles. Como veremos, la información se organiza normalmente mediante documentos y es muy útil cuando no tenemos un esquema exacto de lo que se va a almacenar.
Ventajas del Web Scraping
Con Web Crawling y Data Scraping los procesos de encontrar y recabar información se automatizan y con ello conseguimos:
– Disminuir carga de trabajo.
– Aumentar la velocidad de los procesos.
– Eliminar el error humano.
– Manejar grandes cantidades de datos.
– Conseguir los datos en formatos procesables.
Conclusiones
El Web Scraping permite obtener gran cantidad de información de una manera automática de diferentes sitios web; gracias a esto, podemos crear bases de datos aprovechables, las cuales tienen una infinidad de maneras de ser aplicadas.
Gracias al Big Data y el Scraping al ser combinados con una base de datos NoSQL tiene un gran potencial, el Web Scraping puede mejorar procesos de manera muy satisfactoria, ya que todo lo que haga un humano en una página web puede programarse para que lo haga un robot.
Hoy la información es sumamente valiosa para optimizar los diferentes procesos de tu organización, conocer mejor a tu cliente y para tomar decisiones acertadas. En Stradata nos apasionan los datos, su extracción y análisis, no dudes en contactarnos para llevar tus proyectos a otro nivel.
Autor: J. Cifuentes.
Fuentes:
1. Parthemer MR, Klein SA. Data Scraping and People Analytics: What Every Estate Planner Needs to Know. Journal of Financial Service Professionals [Internet]. 2018 Nov [cited 2020 Jul 24];72(6):14–8. Available from: http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=bth&AN=132685631&lang=es&site=eds-live
2. https://www.clubdetecnologia.net/blog/2017/python-3-librerias-para-scraping-y-crawling/
3. https://aws.amazon.com/es/nosql/
Otras Fuentes:
https://es.schoolofdata.org/introduccion-a-la-extraccion-de-datos-de-sitios-web-scraping/
https://towardsdatascience.com/big-data-what-is-web-scraping-and-how-to-use-it-74e7e8b58fd6
