O valor da informação no mundo corporativo é indiscutível. O desafio, em contrapartida, envolve como as empresas podem obter esse insumo essencial para a tomada de decisões. Na maioria das vezes, o caminho passa pelo big data.
Ainda assim, muito embora haja muita informação à disposição na internet, encontrar dados que sejam pertinentes, autênticos e atuais não é tarefa simples. Para acessá-los, uma das técnicas de coleta que pode ser usada é o web scraping.
Em linhas gerais, a “raspagem de rede”, na tradução livre para o Português, consiste no uso de softwares automatizados para extração de conteúdos e informações. Na prática, o processo envolve consolidar dados relevantes de determinado site para, depois, analisá-los.
O processo pode ser feito manualmente. Contudo, ao usar a tecnologia, é possível aumentar a eficiência do processo, o que o torna ainda mais vantajoso.
Neste artigo, confira mais detalhes sobre a técnica, quais são as vantagens normalmente associadas à prática e, sobretudo, como implementar. Ao longo da leitura, veja também:
- Como as empresas estão usando o web scraping
- Exemplos de usos dessa técnica de coleta de dados
- Benefícios do web scraping para os negócios
- Como começar a usar a técnica
- Cuidados ao utilizar o web scraping
Como as empresas estão usando o web scraping?
Conforme citado anteriormente, o conceito de web scraping é relativamente simples: trata-se de um processo automatizado de extração de informações relevantes, realizado em determinados sites com o apoio de bots.
Posteriormente, esses dados podem ser utilizados para o aprimoramento das tomadas de decisões nas empresas, aumentando, de maneira substancial, as chances de acertos.
A extração de informações na web pode ser feita de forma manual. Naturalmente, no entanto, ao automatizar o processo, os negócios conseguem coletar mais informações em muito menos tempo.
Além disso, considerando que há mais de 150 zettabytes (150 trilhões de gigabytes) de dados que exigirão análise até 2025, adotar e aprimorar soluções de análise de dados se mostra essencial. Paralelamente, de acordo com a mesma matéria da Forbes citada acima, de fevereiro de 2019, 95% dos negócios enfrentam alguma necessidade de gerenciar dados não-estruturados.
Agilidade e redução de erros
Uma das vantagens do web scraping automatizado é a economia com mão de obra e tempo. Além disso, ao efetuá-lo com bots, a quantidade exponencialmente maior de informações coletadas possibilita que, ao final de uma eventual filtragem, o conteúdo restante seja mais acurado, útil e atual.
Ademais, a técnica reúne duas grandes tendências para os negócios atuais: necessidade crescente de analisar dados e automação.
De acordo com a pesquisa Automation and the future of work, conduzida em julho de 2020, pelo IBM Institute for Business Value, a automação com suporte de Inteligência Artificial (IA) deve gerar, apenas em 2022, bilhões de dólares em valor de mão de obra. Nesse sentido, muitas empresas estão usando o web scraping para:
- automatizar os processos de coleta de dados em larga escala;
- desbloquear fontes na web para ter acesso a informações que podem agregar valor ao negócio;
- aprimorar o processo de tomada de decisões baseado em dados.
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Processo de web scraping
Existem várias abordagens para tornar possível o web scraping. De forma geral, o primeiro passo é identificar as URLs que se deseja coletar dados. Em casos em que os sites rastreados usam ferramentas anti-scraping, é preciso definir o servidor proxy apropriado para a obtenção de novo endereço IP para enviar as solicitações.
A próxima etapa é fazer solicitações a essas URLs para ter acesso ao código HTML e usar localizadores para identificar onde os dados estão localizados no código. A partir daí, acontece a análise do string de dados, que contém informações relevantes, dentre elas:
- título da página;
- parágrafos;
- headings;
- links;
- textos;
- imagens.
A próxima etapa é a conversão dos dados obtidos pelo web scraping para o formato desejado e, por fim, a transferência dessas informações para o local em que serão armazenadas.
Extração de dados com Machine Learning
A relação entre Machine Learning e web scraping é próxima. Afinal, é cada vez maior o uso do aprendizado da máquina para a identificação e extração de informações de páginas da Web. Assim como acontece no processo manual, feito por humanos, a interpretação é visual.
O princípio é objetivo: o sistema de Machine Learning, em geral, trabalha com classificações por meio de um escore de confiança. Essa é uma medida da probabilidade estatística para garantir que a categoria está correta, considerando os padrões de acordo com o definido nos dados de treinamento.
Se o escore de confiança for muito baixo, o sistema produz, de maneira automática, uma consulta de pesquisa na Internet para extrair o conteúdo que, provavelmente, contém os dados que a empresa está buscando.
O sistema extrai, ainda, os dados relevantes de um dos novos conteúdos e mescla com os resultados da extração inicial. Se o escore de confiança permanecer baixo, a máquina pula para o conteúdo a seguir, extraído pela string de pesquisa.
Exemplos de usos da técnica de extração de dados
O web scraping apresenta-se como ferramenta útil para as empresas em diferentes áreas e para diversas necessidades. A técnica pode ser usada, por exemplo, para se ter acesso a estatísticas do setor, gerar leads e fazer pesquisa de mercado. Veja alguns exemplos do uso para fins comerciais.
- Análise de dados e Data Science: coleta de dados de treinamento de Machine Learning e enriquecimento da database da empresa.
- Marketing e vendas: comparação de preços, busca de descrições de produtos, SEO, geração de leads, testagem de site, monitoramento de sentimento dos consumidores.
- Comunicação institucional: coletar notícias sobre a empresa.
- Finanças: dados financeiros.
- Estratégia: pesquisa de mercado.
Benefícios do web scraping
Análise competitiva acurada, economia de tempo e coleta de dados de forma mais precisa estão entre os principais benefícios que as empresas têm ao usar a técnica de web scraping. Confira.
Subsídios para análise competitiva
De acordo com o Digital 2021: Global Overview Report, de janeiro de 2021, no total, o usuário médio da Internet gasta quase sete horas por dia navegando em todos os dispositivos. Isso equivale a mais de 48 horas por semana online.
Nesse cenário, não é surpresa a quantidade de produtos vendidos por lojas virtuais. E, também, o crescimento dos e-commerces na última década. No entanto, muitos empresários têm dificuldade para se manter no mercado por conta da alta concorrência no comércio online.
O web scraping, nesse contexto, pode ser uma ferramenta essencial para garantir a sobrevivência mesmo em setores com grandes players. Com o uso da técnica, é possível ter acesso aos dados mais recentes do mercado e, também, dos concorrentes. A partir do que foi coletado, a tomada de decisões é mais acertada. Dentre as informações que podem ser obtidas por meio do web scraping, estão:
- lista de produtos dos concorrentes;
- política de preços praticada;
- lançamentos de produtos;
- descontos oferecidos;
- mídias sociais mais usadas;
- tendências de mercado.
Geração de insights
Coletar dados por meio do web scraping também tem como benefício a geração de ideias de negócio valiosas. Isso porque, ao analisar o que funciona ou não em outros sites e comparar com a estratégia da empresa, é possível ter insights e aplicá-los no dia a dia corporativo.
A tomada de decisões a partir de dados reduz a chance de errar ao promover mudanças com o objetivo de alcançar melhor desempenho e resultados mais positivos.
Leads mais qualificados
Outro benefício que o web scraping traz para as empresas é aprimorar a geração de leads. A técnica é frequentemente usada para atração de clientes e busca das melhores soluções de marketing e vendas.
Além de tornar todo o processo mais ágil, a prática também aumenta a precisão de dados de vendas. Isso pode levar, inclusive, à redução de custos: afinal, de posse de informações estratégicas, é possível investir apenas nos leads com maior chance de conversão.
Maior precisão na escolha das fontes
Um dos grandes desafios enfrentados pelas empresas na hora de buscar pesquisas de mercado é ter que lidar com dados ultrapassados ou que não se referem exatamente ao segmento de atuação do negócio.
Ao usar o web scraping, as chances de vencer esse desafio são maiores, pois a técnica permite conhecer bem as fontes que serão examinadas e, consequentemente, privilegiar aquelas que são diretamente ligadas à área de atuação da empresa. Com maior precisão na seleção de fontes, é mais provável que o negócio consiga ter acesso a informações realmente relevantes para sua estratégia corporativa.
Como começar a usar a técnica
Existem alguns caminhos para a empresa seguir. É possível investir em web scraping interno ou, então, optar pela terceirização.
Ao optar por praticar o web scraping internamente, por exemplo, é preciso investir em equipe de desenvolvedores para executar e monitorar o processo. Dentre os benefícios estão a personalização, solução de problemas mais assertiva e o suporte mais rápido.
No entanto, ao mesmo tempo, requer investimento inicial significativo para operar e manter a operação, além de exigir um servidor robusto para suportar o processo. Afinal, é preciso ter em mente que será necessário armazenar para, assim, acessar os dados extraídos.
Ter um sistema personalizado para web scraping permite que a empresa remova a informação que desejar. No entanto, será preciso investir em monitoramento contínuo, aplicar mudanças necessárias e fazer updates de tempos em tempos.
Outra alternativa é investir na terceirização, com o uso de ferramentas e serviços de web scraping disponíveis no mercado. Com um investimento relativamente baixo, é possível contratar softwares para usar a técnica na empresa de maneira rápida e eficaz.
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Usos legítimos para web scraping
Um dos desafios da adoção de web scraping é o aspecto legal da prática. Em resumo: se a extração contempla apenas dados disponíveis de forma pública, a empresa não pode ser prejudicada.
No entanto, é essencial observar se, entre os dados extraídos não há informações pessoais, ou, então, se foram republicados ou republicados como citação. Nesses casos, há, sim, a possibilidade da prática se enquadrar como violação de dados.
Em linhas gerais, web scraping não é ilegal, no entanto, é preciso que as empresas tenham atenção especial às informações coletadas de forma automatizada para garantir que está atuando dentro dos limites éticos e legais.
Outros desafios que devem ser considerados
Além dos aspectos legais da prática, há outros desafios e cuidados que devem ser considerados pelas empresas no uso do web scraping. Dentre eles, a qualidade dos dados extraídos, as mudanças estruturais nos sites e as tecnologias anti-scraping. Confira.
Qualidade dos dados
Há diversas formas de conseguir dados. No entanto, um dos aspectos mais importantes é a acuidade das informações extraídas. Ou seja, a empresa pode fazer a extração e, ao realizar a análise do que foi coletado, descobrir que há erros ou informações incompletas.
Então, é importante ter em mente que o processo de web scraping não será bem-sucedido se a empresa não descobrir uma forma de ter acesso a dados de alta qualidade, que serão realmente úteis para a tomada de decisões.
Mudanças estruturais nos sites
É comum que os sites passem constantemente por mudanças estruturais para corrigir problemas ou aprimorar a experiência do usuário. Nesse sentido, é essencial que as empresas que usam web scraping entendam a necessidade de fazer updates e modificar as ferramentas usadas para a prática.
Mesmo uma mudança pequena no site do qual a informação é extraída pode levar à coleta de dados pouco acurados ou incompletos.
Tecnologias anti-scraping
Alguns sites usam ferramentas para evitar o web scraping. Empresas que não têm noção desse contexto podem acabar sendo bloqueadas. Nesse sentido, é essencial entender o uso de algoritmos dinâmicos para prevenir o acesso por bots e a implementação de mecanismos que bloqueiam IPs, mesmo que a prática de web scraping esteja sendo feita dentro dos limites éticos e legais.
Conclusão
O web scraping é uma técnica de coleta de dados que pode tornar a empresa mais competitiva independentemente do setor de atuação. Ao usar a prática no dia a dia, é possível ter acesso a informações estratégicas com mais qualidade e rapidez.
Contar com soluções tecnológicas, como Big Data e IA, é um passo importante para começar a usar a técnica no ambiente corporativo, sempre respeitando os limites éticos e legais para a coleta. A Vivo Empresas dispõe de amplo portfólio de produtos e serviços, com soluções digitais para garantir maior colaboração e segurança, otimizando o processo.
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