El web scraping es una técnica de extracción automatizada de datos de páginas web. A través de scripts o herramientas especializadas, permite recopilar información estructurada de sitios web, que de otro modo requeriría mucho tiempo si se hiciera manualmente.

El web scraping puede ser una herramienta extremadamente útil para las pymes porque les permite acceder a datos clave de manera automatizada y eficiente, sin necesidad de grandes equipos o recursos. Por ejemplo, una pyme del sector minorista puede usar web scraping para monitorear precios y ofertas de la competencia en tiempo real, ajustando sus estrategias de precios de manera rápida. También puede ayudar a recopilar opiniones de clientes en sitios de reseñas, lo que facilita la mejora de productos o servicios basados en el feedback directo del mercado.

A través del web scraping, se pueden obtener diferentes tipos de datos según las necesidades de la pyme. Algunos ejemplos comunes incluyen:

1. Precios de productos: ideal para análisis de la competencia o para ajustar precios en tiendas en línea.
2. Inventarios y disponibilidad de productos: permite conocer qué productos están disponibles en sitios de e-commerce.
3. Opiniones y reseñas de clientes: útil para análisis de satisfacción y mejoras en productos o servicios.
4. Noticias y actualizaciones del sector: información sobre tendencias, nuevos productos o competidores.
5. Análisis de tendencias en redes sociales: extracción de menciones, hashtags o interacciones sobre temas de interés.
6. Información de productos: descripciones, especificaciones técnicas o imágenes que ayudan en estudios de mercado.

¿Cómo se hace?

Realizar el llamado web scraping involucra varios pasos y técnicas para obtener los datos deseados.

1. Identificación del sitio web y la estructura de datos

Lo primero que hay que hacer es analizar la estructura del sitio web, mediante la inspección del código fuente (HTML, CSS, etc.).

2. Selección de herramientas de scraping

Dependiendo de tus necesidades y nivel de experiencia, hay varias herramientas para realizar web scraping. Aquí tienes algunos ejemplos:

• Librerías de Python:
  • BeautifulSoup: es una biblioteca popular que facilita la extracción de datos de HTML y XML. Es útil para realizar scraping simple de una sola página.
  • Scrapy: es un framework más avanzado para realizar scraping a gran escala. Permite la extracción de datos de múltiples páginas web en serie, rastreando enlaces.
• Herramientas sin código:
  • Octoparse: es una herramienta de web scraping visual que permite configurar tareas de scraping sin necesidad de codificación.
  • ParseHub: otra opción visual, ideal para usuarios no técnicos que quieran extraer datos de forma rápida.
  • WebHarvy: esta es otra solución visual que te permite extraer datos de cualquier página web con solo hacer clic en los elementos que deseas capturar. Automáticamente detecta patrones en la web para extraer información de manera masiva.

3. Cómo proceder.

Como el web scraping se puede realizar con código o sin él, vamos a diferenciar las dos formas de proceder:

1. 1. Usando código

Si decides utilizar código, el proceso generalmente sigue estos pasos:

• Instalar las bibliotecas necesarias en el entorno de programación.
• Analiza el código HTML de la página para identificar los elementos de los que quieres extraer información.
• Extraer y almacenar los datos en el formato deseado, como CSV o bases de datos.
• Consideraciones técnicas: manejar la paginación y restricciones impuestas por el sitio, como CAPTCHAs o tiempos de espera entre solicitudes para evitar bloqueos.

Este método aporta una mayor flexibilidad, adaptabilidad a proyectos complejos y personalización.

1. 2. Sin código

Para quienes prefieren no escribir código, existen herramientas visuales que facilitan este proceso sin necesidad de conocimientos técnicos:

• Seleccionar la URL de la página web.
• Configurar la tarea de scraping indicando cómo deseas que se recopilen los datos.
• Iniciar el scraping para que la herramienta recorra las páginas y capture los datos automáticamente.
• Exportar los datos en un formato que desees, como Excel o CSV.

     Este método es más fácil de usar, ideal para principiantes y proyectos sencillos.

Ejemplos de web scraping

• Comercios electrónicos: sitios como Amazon, eBay, AliExpress, etc. son de los comercios electrónicos más escrapeados, ya que tienen grandes bases de datos con información muy valiosa sobre seguimiento de precios, análisis de la competencia, estrategias de venta…
• Redes sociales: como puede ser Twitter (X) o Instagram son también frecuentemente escrapeadas con diversos fines como puede ser el análisis de tendencias, monitoreo de la competencia, estudios de mercado, etc.
• Webs de viajes y turismo: webs como Tripadvisor, Booking o Airbnb tampoco se libran de ser escrapeadas. Principalmente se escrapean con la finalidad de comparar precios, analizar la competencia, recopilar opiniones y valoraciones, analizar la demanda y tendencias de viajes…

¿Es legal?

El web scraping plantea importantes consideraciones éticas y legales. Muchos sitios web prohiben explícitamente el scraping en sus términos de servicio. Además, la extracción de ciertos tipos de datos, como información personal, puede violar leyes de privacidad como el GDPR en Europa.

Es crucial que las empresas e individuos que realicen scraping lo hagan con cuidado, respetando las políticas de los sitios web y las regulaciones vigentes para evitar problemas legales.

En resumen, el web scraping, cuando se utiliza correctamente, es una herramienta poderosa para obtener datos valiosos, pero debe hacerse de manera ética y dentro del marco legal.