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Obter dados continuamente atualizados é essencial para empresas que precisam tomar decisões rápidas e informadas. O scraping de dados em tempo real permite coletar informações atualizadas, atendendo a necessidades em diversos setores, como finanças, saúde, logística, e-commerce, e outros.
Esta técnica possibilita monitorar preços de produtos, acompanhar tendências de mercado, realizar background check e até mesmo encontrar novas oportunidades de mercado.
Fazer essa implementação do scraping de dados realtime, contudo, apresenta vários desafios. Por isso, neste artigo, vamos detalhar como configurar e automatizar o scraping de dados em tempo real, superar desafios técnicos e legais, e mostrar como a Crawly pode simplificar esse processo, tornando-o mais eficiente e eficaz.
Quer otimizar suas operações de coleta de dados? Então, continue a leitura para aprender passo a passo como implementar essa poderosa técnica.
Scraping de dados em tempo real é o processo de extração contínua de dados de sites à medida que são atualizados. Esse processo é automatizado e permite que dados sejam coletados mediante a solicitação do cliente, entregando os dados existentes no site no momento da solicitação.
A capacidade de capturar dados imediatamente após a atualização é essencial para setores que dependem de informações atualizadas, como finanças, e-commerce, jurídico, e muito mais.
O scraping tradicional envolve a coleta de dados em intervalos de tempo regulares, como horários específicos do dia. Este método é útil para análises que não necessitam de informações em tempo real, como estudos históricos de dados ou relatórios com períodos de tempo específicos.
Por outro lado, o scraping de dados em tempo real captura dados instantaneamente, proporcionando insights imediatos. Isso é particularmente útil em mercados voláteis, em que segundos podem fazer a diferença entre lucro e perda.
O scraping de dados em tempo real é realizado por bots conhecidos como crawlers e spiders, que navegam pelas páginas da web, extraem as informações desejadas e as convertem para um formato útil, como planilhas ou bancos de dados.
Esses bots podem capturar diversos tipos de dados, como textos, imagens, preços de produtos, e até mesmo vídeos. Após a extração, os dados são imediatamente disponibilizados para análise e utilização.
A seguir, confira como o scraping de dados pode ser aplicado na rotina de diversos segmentos.
Varejistas online ajustam seus preços dinamicamente com base nas mudanças de preços dos concorrentes e na demanda do mercado. Além disso, monitoram as taxas de frete dos concorrentes para otimizar suas próprias ofertas de envio.
Ter esse monitoramento em tempo real ajuda a manter a competitividade e a garantir que os consumidores recebam as melhores opções de preço e entrega, aumentando a satisfação e fidelidade do cliente.
Bancos e fintechs podem utilizar scraping de dados em tempo real para análises de crédito. Ao coletar informações financeiras, comportamentais e sociais dos clientes, essas instituições conseguem avaliar riscos de crédito de forma mais precisa e rápida.
Isso permite oferecer produtos financeiros mais adequados e personalizar ofertas de crédito, melhorando a eficiência e reduzindo riscos do processo de aprovação.
Empresas de logística usam scraping de dados em tempo real para fazer uma gestão de risco eficiente. É possível fazer, por exemplo, a verificação de antecedentes de motoristas e fornecedores. Empresas de logística implementam práticas de background check para garantir a segurança e confiabilidade de sua cadeia de suprimentos supply chain, evitando, desta forma, riscos desnecessários.
No setor imobiliário, o scraping de dados em tempo real permite a coleta de informações sobre listagens de propriedades, preços de venda, tendências de mercado e muito mais.
Profissionais do setor utilizam esses dados para fornecer avaliações precisas de propriedades, identificar oportunidades de investimento e monitorar as flutuações do mercado. Isso facilita decisões informadas e estratégicas para agentes imobiliários e compradores, otimizando todo o processo de compra e venda de imóveis.
A capacidade de acessar dados atualizados continuamente traz vários benefícios, confira quais são eles a seguir.
Empresas que utilizam scraping de dados em tempo real podem ajustar rapidamente suas estratégias de mercado com base em informações atualizadas, como preços de concorrentes ou tendências de consumo emergentes. Por exemplo, se um concorrente reduz o preço de um produto popular, sua empresa pode responder imediatamente ajustando os próprios preços para evitar perda de vendas.
A automação da coleta de dados economiza tempo e recursos, eliminando a necessidade de processos manuais demorados. Ferramentas automatizadas podem monitorar e extrair dados continuamente, liberando seus colaboradores para se concentrarem em outras atividades, como análises e decisões estratégicas. Para catalogar dados de diversos sites, uma equipe pode demorar uma semana para capturar os mesmos dados que os scrapers capturam em algumas horas.
Empresas podem usar scraping para coletar dados de avaliações de clientes, menções em redes sociais e feedbacks gerais sobre seus produtos e serviços.
Analisar esses dados pode ajudar as marcas a entenderem melhor as percepções e preferências dos consumidores, permitindo ajustes rápidos em produtos, serviços ou campanhas de marketing para melhor atender às expectativas do mercado.
O acesso a dados em tempo real permite que as empresas tomem decisões mais precisas e informadas. Em vez de basear suas decisões em dados históricos que podem estar desatualizados, as empresas podem utilizar a informação mais relevante possível, evitando erros caros e aproveitando oportunidades emergentes.
Implementar scraping de dados em tempo real requer o uso de várias tecnologias avançadas que automatizam a extração de informações da web de forma eficiente. Abaixo estão as principais tecnologias envolvidas no processo.
Crawlers são ferramentas automatizadas que navegam na web e Scrapers extraem dados automaticamente. Eles imitam a navegação humana em um site, acessando páginas e coletando informações conforme necessário.
As APIs (Application Programming Interfaces) permitem acesso direto aos bancos de dados de sites e serviços online. As APIs são especialmente úteis quando os sites disponibilizam endpoints estruturados para acesso a dados.
No entanto, menos de 1% dos sites fornecem APIs abertas para scraping. Quando um site não oferece APIs abertas, é possível contar com empresas como a Crawly, que desenvolve crawlers personalizados para acessar os dados necessários de maneira eficiente e ética. Criando assim APIs para sites que não fornecem APIs.
A Crawly oferece soluções completas e personalizadas de scraping de dados, automatizando todo o processo de coleta, desde a configuração inicial até a análise dos dados extraídos. Aqui estão algumas das principais características da Crawly:
Para evitar bloqueios e distribuir a carga de requisições, o uso de proxy servers e a rotação de IPs são práticas comuns. Isso permite que os scrapers acessem os sites de diferentes endereços IP, um dos elementos que contribui na simulação do comportamento humano.
Os CAPTCHAs são mecanismos de segurança que distinguem usuários humanos de bots maliciosos. Ferramentas de scraping avançadas incluem soluções que utilizam técnicas de reconhecimento de imagem e machine learning para contornar essas barreiras.
Implementar scraping de dados em tempo real é uma tarefa complexa que enfrenta vários desafios técnicos e operacionais. Abaixo estão alguns dos principais obstáculos e as soluções correspondentes para superá-los.
Requisições frequentes podem sobrecarregar os servidores dos sites, resultando em desempenho degradado ou até mesmo em bloqueios temporários. Isso pode causar problemas tanto para o site que está sendo raspado quanto para o scraper.
Sites que mudam frequentemente podem quebrar os scrapers configurados. As páginas da web são constantemente atualizadas, o que pode alterar a estrutura HTML e tornar os scrapers existentes obsoletos.
Medidas anti-scraping, como bloqueios de IP e CAPTCHAs, são comuns em muitos sites para protegê-lo. Esses mecanismos podem interromper a coleta de dados e exigir soluções adicionais para serem contornados.
Questões legais e éticas precisam ser respeitadas. O scraping de dados precisa ser feito com cautela e responsabilidade, para não violar os termos de serviço dos sites e leis de proteção de dados.
Manutenção contínua e escalabilidade são necessárias para lidar com a crescente quantidade de dados e mudanças constantes nos sites.
Superar esses desafios exige uma combinação de técnicas avançadas e práticas recomendadas, garantindo que o scraping de dados em tempo real seja eficiente, legal e sustentável a longo prazo.
Implementar scraping de dados em tempo real envolve uma série de passos técnicos e ferramentas específicas. A seguir, detalhamos o processo para guiar você na implementação eficaz dessa técnica.
Manter todo o histórico de dados obtidos é um desafio pelo volume e o preço de armazenar a quantidade de dados. É preciso identificar quais dados são úteis e quando eles são úteis para se otimizar o custo de armazenar e trabalhar.
Para um scraping eficaz e ético, siga as práticas a seguir.
Antes de iniciar o scraping, leia e respeite os termos de serviço dos sites. Muitos sites possuem diretrizes específicas sobre quais dados podem ser extraídos e como. Ignorar essas diretrizes pode levar a bloqueios e problemas legais.
Sempre que possível, utilize APIs públicas para acessar os dados necessários. As APIs são projetadas para facilitar a coleta de dados de maneira estruturada e ética, evitando sobrecarregar os servidores dos sites.
O arquivo robots.txt de um site especifica quais partes do site podem ser acessadas por bots. Respeitar essas instruções demonstra consideração pelos recursos do site e ajuda a evitar bloqueios.
Evite enviar muitas requisições em um curto período de tempo. Implementar limites de taxa e introduzir atrasos entre as requisições ajuda a não sobrecarregar os servidores e a manter uma relação positiva com os donos dos sites.
Estabeleça uma política formal de coleta de dados que oriente as práticas de scraping. Essa política deve incluir diretrizes sobre os sites e tipos de dados que podem ser raspados, a taxa de scraping permitida e os passos para respeitar a privacidade e a propriedade dos dados.
A Crawly oferece uma solução abrangente para scraping de dados em tempo real e também o scraping tradicional, automatizando o processo e garantindo eficiência e conformidade. A seguir estão alguns dos benefícios.
Da configuração inicial à coleta e análise de dados, a Crawly automatiza todo o processo, reduzindo a necessidade de intervenção manual e minimizando erros.
Capaz de lidar com grandes volumes de dados sem problemas, a Crawly usa Cloud e Kubernetes para garantir que suas operações de scraping não sejam interrompidas, mesmo em grande escala.
A Crawly fornece soluções personalizadas para atender às necessidades específicas de cada cliente. Isso inclui a adaptação dos scrapers às particularidades dos sites alvo e às demandas específicas de dados, garantindo uma coleta precisa e eficiente.
A Crawly oferece suporte completo em todas as etapas do processo de scraping. Desde a análise inicial e configuração até a manutenção contínua e ajustes necessários, a equipe da Crawly está disponível para garantir que os scrapers funcionem de maneira otimizada e conforme as expectativas do cliente.
Ao combinar automação, escalabilidade, personalização e suporte, a Crawly torna o scraping de dados em tempo real mais eficiente e menos complicado para seus clientes.
O scraping de dados realtime oferece uma vantagem competitiva significativa. Embora desafiador, soluções como a Crawly tornam o processo acessível e eficiente.
Para saber mais sobre como a Crawly pode ajudar sua empresa, entre em contato conosco para uma demonstração ou consulta.
Scraping de dados em tempo real é a técnica de extração de dados da web à medida que eles são atualizados, permitindo a coleta de informações instantaneamente.
Os principais desafios incluem lidar com conteúdo dinâmico, mudanças na estrutura do site, manutenção da infraestrutura, bloqueio de IPs e CAPTCHAs, e conformidade legal.
A Crawly oferece Crawlers personalizados, automação completa, infraestrutura escalável e integração fácil com outras ferramentas, simplificando todo o processo de scraping de dados em tempo real.
Sim, desde que seja feito em conformidade com os termos de serviço dos sites e as leis de proteção de dados aplicáveis.
Para implementar uma solução eficaz de scraping de dados em tempo real, uma alternativa altamente recomendada é a Crawly. A Crawly cria bots personalizados (crawlers e scrapers) com tecnologia própria, para coletar informação em qualquer fonte disponível.
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