Casi todo lo que hacemos en nuestra vida deja una huella digital. Desde las canciones que escuchamos en Spotify, los artículos que añadimos a nuestros carritos de la compra en Amazon y las búsquedas en Google que realizamos a lo largo del día, generamos datos constantemente. Este enorme conjunto de datos son los datos web. Los datos web representan una gran oportunidad para que las empresas obtengan información única sobre sus clientes y competidores. Este artículo es una guía para principiantes sobre los datos web, en la que se describe todo lo que hay que saber para empezar.
¿Qué son los datos web?
Web data describes the large volume of data generated online by individuals, businesses, and other organizations. This data can come in many different forms, including text, images, audio, and video. You can collect and analyze web data to gain insights into customer behavior, competitor activity, and other aspects of the business landscape.
¿Por qué son importantes los datos web?
Los datos web son cruciales porque pueden proporcionar a las empresas una visión única de sus clientes y competidores. Analizando los datos web, las empresas pueden saber qué tipos de productos o servicios interesan a sus clientes, qué tácticas de marketing son más eficaces y cómo se comparan con sus competidores en cuanto a precios y oferta de productos. Además, puede utilizar los datos web para mejorar el rendimiento del sitio web, orientar las campañas publicitarias y tomar otras decisiones estratégicas.
Tipos de datos
Clasifiquemos los datos web en tres categorías:
Datos estructurados
Los datos estructurados suelen estar en una tabla u hoja de cálculo, para darles estructura. Es fácil extraer información de los datos estructurados y se pueden analizar con programas informáticos.
Una de las ventajas de utilizar datos estructurados es que los ordenadores pueden procesarlos. Esto permite a los motores de búsqueda indexarlos y mostrarlos en sus páginas de resultados. Además, es posible utilizar datos estructurados para crear fragmentos enriquecidos, que son fragmentos de la información que se muestran en las páginas de resultados de los motores de búsqueda.
Datos no estructurados
Los datos no estructurados no tienen ninguna estructura particular. Es difícil extraer información de los datos no estructurados y no se pueden analizar fácilmente. Los datos no estructurados se están convirtiendo en una parte cada vez más importante de nuestras vidas. El 80% de los datos del mundo son no estructurados. Estos datos pueden proceder de diversas fuentes, como documentos de texto, publicaciones en redes sociales, correos electrónicos y archivos de audio y vídeo.
El principal reto de los datos no estructurados es la dificultad para extraer información de ellos. Para analizarlos, hay que organizarlos en un formato específico. Esto se puede hacer con programas informáticos, pero requiere mucho tiempo y trabajo.
Otro problema de los datos no estructurados es que puede resultar difícil encontrar información específica. Sin un esquema predeterminado, puede ser difícil determinar por dónde empezar a buscar datos concretos.
Datos semiestructurados
Se trata de datos que se encuentran entre los estructurados y los no estructurados. Los datos semiestructurados no están tan bien organizados como los estructurados, pero es más fácil trabajar con ellos que con los no estructurados.
Una de las ventajas de los datos semiestructurados es que se pueden convertir fácilmente a otros formatos. Esto los convierte en un activo valioso para las empresas que quieren mantener sus datos organizados y necesitan flexibilidad para cambiarlos a otro formato si es necesario.
Recopilación de datos web.
Las organizaciones están recopilando más datos que nunca para ayudarles a tomar mejores decisiones, y la web es una fuente vital de estos datos. Sin embargo, extraer datos de la Web puede ser difícil y llevar mucho tiempo. Las herramientas y servicios automatizados pueden ayudar, pero también es esencial comprender la web y su funcionamiento.
The first step in gathering web data is identifying the most likely sources to contain the information you need. This involves using search engines, directories, and other online resources. Once identified the sources, you need to find the data you’re looking for and extract it. This involves using web scraping tools and techniques.
También es importante ser consciente de las implicaciones legales y éticas de la recopilación de datos web. Es importante respetar la privacidad de las personas y las organizaciones y asegurarse de que las actividades de recopilación de datos son legales.
Herramientas y técnicas de Web scraping
Existen varias herramientas y técnicas de web scraping para extraer datos de sitios web. Algunos de los métodos más comunes incluyen el uso de extensiones del navegador, scripts Python o Ruby, o servicios de web scraping online.
Extensiones del navegador
Una de las formas más sencillas de extraer datos de un sitio web es utilizar una extensión del navegador. Hay muchas extensiones de navegador disponibles para el web scraping, entre ellas:
- The Web Scraper extension for Chrome and Firefox automatically extracts data from websites.
- The Data Extractor plugin for Chrome extracts data from tables and lists on websites.
- The Data Scraper extension for Firefox extracts data from websites in XML or JSON format.
Scripts Python y Ruby
Otro método común para extraer datos de sitios web son los scripts Python o Ruby. Puede utilizar estos scripts para raspar sitios web y extraer los datos necesarios. Existen muchas bibliotecas y módulos para el scraping web con Python y Ruby, entre ellos:
- La biblioteca Beautiful Soup de Python para analizar documentos HTML y XML.
- La biblioteca Mechanize para Ruby para navegar por sitios web y extraer datos.
Servicios de raspado web en línea
Finally, another option for extracting data from websites is web scraping services. Online web scraping services are a great way to get the data you need without worrying about the technical details. These services allow you to specify the website or websites that you want data from, and the service will take care of extracting the data for you. This can be a great option if you need data from many websites or if the website you want data from is difficult to access or extract data from using other methods.
Hay muchos servicios de raspado web en línea disponibles, y todos ofrecen diferentes características y planes de precios. Es esencial elegir un servicio que se adapte a sus necesidades específicas.
Estos son algunos de los servicios de raspado web más populares:
1) Import.io: Import.io is a web scraping service that allows you to extract data from websites and turn it into a format that you can use in your own applications. Import.io offers a free plan and a paid plan that starts at $149/month.
2) ParseHub: ParseHub is a web scraping service that allows you to scrape data from websites and turn it into JSON, CSV, or Excel format. ParseHub offers a free plan and paid plans that start at $39/month.
3) Zyte: Formerly Scrapinghub, Zyte is a web scraping service that allows you to scrape data from websites and turn it into JSON, CSV, or Excel format. They offer a free plan and paid plans that start at $49/month.
Web scraping con proxies residenciales.
There are several ways to scrape the web, but using residential proxies is often the most efficient. You can ensure that your IP address is not blocked by the website you’re scraping by using residential proxies. This is because websites often blacklist commercial IP addresses due to their history of abuse.
Los proxies residenciales también son mucho más difíciles de detectar que los comerciales. Esto se debe a que se originan en direcciones IP reales y no en centros de datos. Por ello, es menos probable que los sitios web bloqueen o limiten el tráfico procedente de proxies residenciales.
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