Como usar Web Scraping em sua Coleta de Dados

Seja por uma necessidade de coleta de dados ou para a construção ou expansão de um data lake, empresas e indivíduos podem recorrer a dados abertos de terceiros a fim de complementar sua própria base de dados e ter uma visão mais abrangente daquilo que se está observando.

Nesse sentido, já não são novidade as ferramentas de Web Scraping, um método de coleta de dados que vem sendo empregado devido à sua possibilidade de ser potencializado com uso de automação e inteligência artificial. Neste artigo, veremos os benefícios do Web Scraping para a Cultura de Dados e como adotar esse processo com qualidade e voltado para a geração de inteligência.

Também conhecido como Data Scraping (“raspagem de dados”, em tradução direta), o processo consiste na coleta de dados a partir de websites. Em termos bastante gerais, trata-se do bom e velho “ctrl+c e ctrl+v” (copiar e colar) daquilo que é interessante dentro de um site para um arquivo organizado ou banco de dados.

Contudo, pesquisar, coletar e organizar informações de sites são tarefas que demandam uma grande quantidade de tempo em um cenário de pesquisa. Imagine, por exemplo, um levantamento de informações a respeito de concorrentes ou a compilação de dados de contato e localização de todas as pizzarias de uma cidade. A coleta de informações como essas pode levar muito tempo - além de ser algo repetitivo e maçante.

Sendo assim, encontrou-se na automação uma forma de solucionar e agilizar esse processo. Por meio de bots programados para esse fim, é possível extrair informações e construir ou complementar um banco de dados.

A programação desses bots pode ser bastante variada, de acordo com a necessidade do projeto, mas é sempre baseada em um planejamento prévio que busca determinar o que será “raspado” e de onde será “raspado”. A partir desses dois pontos, o código irá apontar para o bot aquilo que ele deve coletar e como irá armazenar tais informações no banco de dados.

Além da economia de tempo e esforço humano, o Web Scraping ainda pode proporcionar redução de custos operacionais, uma vez que um bot bem programado consegue liberar uma equipe humana para atuar em tarefas menos mecânicas e mais analíticas.

É possível, ainda, estabelecer uma rotina de “raspagem”, dependendo daquilo que se está coletando, para criar monitoramento de alteração de dados no decorrer do tempo.

Por melhores que as soluções de automação estejam se tornando nos últimos anos, uma antiga máxima ainda é válida: se você não souber como e o que pedir para o bot, ele não vai conseguir entregar com qualidade.

É de extrema importância encarar o Web Scraping como um instrumento de coleta que precisa estar alinhado com os objetivos de seu levantamento de dados. Embora seja possível programar um bot para que ele “raspe” todo o conteúdo de um determinado site, vale ponderar a relevância dessa ação em relação ao restante do levantamento. Uma coleta exagerada de dados pode ser tão prejudicial quanto uma coleta incompleta, uma vez que um banco de dados repleto de informações irrelevantes se torna difícil de tratar e, por consequência, não traz informações pertinentes ou insights que auxiliem nos objetivos gerais de uma pesquisa.

Com a vigência da Lei de Proteção de Dados, existe a preocupação da utilização das técnicas de Web Scraping para fins maliciosos - sejam eles o levantamento de dados sensíveis (e, portanto, protegidos pela lei) ou o desrespeito dos Termos de Uso de sites e das normas de propriedade intelectual. A “raspagem” de dados para fins puramente comerciais também costuma ser restrita para evitar práticas como concorrência desleal.

Obviamente, o respeito às legislações vigentes e às boas práticas dentro da Internet precisam estar sempre entre as prioridades durante um processo de levantamento de dados. Existem, ainda, uma gama de métodos de proteção e segurança de dados para evitar a ação danosa de bots (como o Captcha, em um exemplo básico de conhecimento comum). Além disso, redes sociais costumam proibir a prática de scraping em seus Termos de Uso, devido à grande quantidade de dados pessoais existentes em suas páginas.

O Web Scraping, por fim, é um excelente método para organizações coletarem dados de forma eficiente e estruturada - o que beneficia processos subsequentes de tratamento e análise. Com o devido planejamento e respeito aos limites do que pode ser coletado, empresas podem colher todos os benefícios desse método e, assim, gerar inteligência que fará a diferença para seus objetivos estratégicos.