Erick Nunes
A prática do Web scraping começou nos anos 90, com bots simples que coletavam informações de páginas HTML básicas.
Empresas usam Web scraping para ajustar preços online em questão de segundos, garantindo competitividade em marketplaces como Amazon.
Ferramentas como BeautifulSoup e Scrapy são gratuitas, mas podem executar tarefas que economizam milhares de dólares em análise de dados.
Web scraping é usado para rastrear surtos de doenças ao monitorar discussões online e pesquisas no Google.
Mais de 90% das informações online estão na "web invisível", como bancos de dados que o Web scraping pode acessar com a abordagem correta.
Algumas ferramentas de Web scraping agora utilizam aprendizado de máquina para se adaptar a mudanças nos sites automaticamente.
Dados raspados da web são a base de muitos projetos de ciência de dados, desde previsão do tempo até análise de sentimentos.
Plataformas como Twitter são fontes valiosas para análise de tendências e sentimentos, mas possuem restrições legais específicas.
Bancos utilizam Web scraping para monitorar mercados ilegais e prevenir lavagem de dinheiro.
Empresas usam Web scraping para analisar estratégias de SEO da concorrência, incluindo palavras-chave e backlinks.
Embora seja amplamente utilizado, o Web scraping enfrenta desafios legais, especialmente relacionados a direitos autorais e termos de serviço.
Muitas startups economizam milhões ao utilizar Web scraping para coletar dados em vez de comprar bancos de dados caros.
Ferramentas de scraping podem executar em minutos tarefas que levariam semanas manualmente.
Estima-se que o mercado de Web scraping crescerá exponencialmente com a demanda por dados acessíveis e análise em tempo real.
Estatísticas esportivas e probabilidades de apostas muitas vezes dependem de dados coletados em tempo real via Web scraping.
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