Cómo dominar la gestión de datos extraídos (consejos de inteligencia artificial incluidos)

❗ Aviso legal : Esta es la quinta parte de nuestra serie de seis partes sobre el Web Scraping avanzado. ¿Te acabas de sumar? ¡Comienza con la primera parte para ponerte al día !

Obtener datos de una página web con análisis HTML es solo el primer paso en un proceso de gestión de datos. Luego, debes preparar esos datos sin procesar para exportarlos, de modo que tu equipo o empresa puedan realmente extraer valor de ellos. 💡

En este artículo, exploraremos las técnicas clásicas junto con las últimas y mejores innovaciones para el procesamiento automático de datos y la exportación de datos extraídos. ¡Prepárate para mejorar tu juego de datos! 🎓

Próximos pasos después de extraer datos de un sitio

Si has estado siguiendo esta serie de seis partes sobre el web scraping avanzado , ¡felicitaciones! Has mejorado tus habilidades de scraping al nivel de ninja. 🥷

A continuación te dejamos un breve resumen de lo que has visto hasta ahora:

1. Requisitos previos para crear un raspador web moderno y potente

2. Cómo recuperar datos de SPA, PWA e incluso sitios con tecnología de IA

3. Consejos y trucos para optimizar sus flujos de trabajo de scraping

4. Cómo evitar los limitadores de velocidad con proxies controlados por IA

   
   

El resultado final es que su script de raspado puede abordar incluso los sitios modernos más difíciles, extrayendo de manera efectiva y eficiente todos sus datos. ⚡

Ahora que tienes un tesoro de datos, los siguientes pasos son:

• Procesamiento de datos : Limpia, enriquece y estructura tus datos para exportarlos. ⚙️

• Exportación de datos : almacene los datos extraídos para usarlos en el futuro en el formato correcto. 📥

  
  

¡Analicemos estos dos pasos finales y le mostramos cómo pasar de datos extraídos sin procesar a información procesable!

Enfoques para procesar datos extraídos

Explore los métodos más populares para el procesamiento de datos tanto manual como automático.

Procesamiento manual de datos

El concepto es sencillo: utilizar expresiones regulares personalizadas y métodos de manipulación de cadenas fiables como trim() , replace() u otras funciones de la biblioteca estándar para limpiar los datos. Y luego, si es necesario, convertirlos al tipo de datos correcto. 🧹

Seamos realistas: probablemente ya hayas hecho esto antes, así que no debería ser nada nuevo... 🧐

Imagina que extrajiste esta cadena del precio de un producto:

 " USD 199.98 "

Quiere extraer el precio y la moneda. Puede hacerlo de la siguiente manera en JavaScript:

 let priceString = " USD 199.98 "; // scraped string let trimmedPriceString = priceString.trim(); // removes extra spaces let [price, currency] = trimmedPriceString.match(/[A-Za-z]+|\d+\.\d+/g).map(item => item.trim()); console.log(price); // 199.98 console.log(currency); // USD

Parece simple, ¿verdad? Pero aquí está el problema: este tipo de limpieza manual de datos funciona para la mayoría de las páginas extraídas; no es infalible. 😭

Por lo tanto, el procesamiento manual de datos a menudo requiere lógica para manejar casos extremos. ¿Por qué? Porque las páginas web evolucionan y pueden contener datos únicos, ¡incluso si son parte de una categoría de página específica!

Consejo profesional: si bien la optimización manual puede ser suficiente, es un poco anticuada. El enfoque más nuevo es potenciar su flujo de trabajo con herramientas basadas en IA para el procesamiento automático de datos .

Procesamiento automatizado de datos con IA

La IA, especialmente los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), está revolucionando el procesamiento de datos. Estos modelos son excelentes para extraer información limpia y estructurada incluso de los datos más sucios, caóticos y ruidosos. ¿Por qué no aprovechar su poder para el web scraping?

La idea aquí es recopilar todos los datos sin procesar mediante el web scraping y luego pasarlos a la IA para que haga la limpieza de datos por ti. Por ejemplo, considera el siguiente ejemplo 👇

Aquí está la cadena de entrada:

 " USD 199.98 "

Pídale a ChatGPT o cualquier otro LLM que extraiga el precio y la moneda para usted:

¿El resultado? ¡Simplemente brillante!

Ahora imagina integrar la lógica anterior directamente en tu scraper llamando a una API de IA (por ejemplo, OpenAI, Anthropic u otros proveedores de LLM). ¡Eso evitaría toda la tediosa lógica de limpieza personalizada y la depuración de casos extremos! 🙅‍♀️

🎁 Información adicional: ¡La IA no solo sirve para limpiar tus datos! También es una herramienta poderosa para enriquecerlos. Los LLM vienen con conocimientos integrados que pueden agregar puntos de datos valiosos o incluso obtener información relacionada de otras fuentes en línea.

¿Cuáles son las únicas desventajas de este enfoque, especialmente si se opta por modelos de IA que no sean de código abierto?

• Costo : si bien llamar a modelos de IA no tiene un precio exorbitante, tampoco es gratis, especialmente a gran escala. 💸
• Privacidad de datos : enviar sus datos extraídos a un proveedor de inteligencia artificial externo puede generar problemas de cumplimiento. 🔓

Los mejores métodos de exportación para datos extraídos

Ahora que ya dominas el procesamiento de datos, es hora de sumergirte en la exportación de tus datos con algunos de los métodos más efectivos. 🤿

⚠️ Advertencia : si bien algunos métodos de exportación pueden resultar familiares, no se desanime: otros pueden ser más complejos y un poco exóticos.

Exportar a archivos legibles para humanos

Exportar datos a formatos legibles para humanos como CSV, JSON o XML es un método clásico para almacenar datos extraídos. ¿Cómo lograrlo? ¡Con un código de exportación de datos personalizado al final de su script de extracción!

👍 Ventajas :

• Formatos de datos fáciles de leer y comprender.

• Compatibilidad universal con la mayoría de las herramientas, incluido Microsoft Excel

• Se puede compartir fácilmente con usuarios no técnicos y usarse para inspección manual.

  
  

👎 Contras :

• Escalabilidad limitada para grandes conjuntos de datos
• Enfoque anticuado para la exportación de datos

Exportar a bases de datos en línea

Redirigir datos extraídos directamente a bases de datos SQL o NoSQL en línea, como bases de datos MySQL, PostgreSQL o MongoDB.

👍 Ventajas:

• Acceso centralizado a los datos extraídos

• Admite consultas complejas

• Integración más sencilla con aplicaciones

  
  

👎 Contras:

• Requiere configuración y gestión de bases de datos
• Posibles problemas de rendimiento de escritura con grandes volúmenes de datos

Exportación a formatos especializados de Big Data

Almacenar datos extraídos en formatos optimizados como Protobuf , Parquet, AVRO y ORC, que son ideales para big data.

Obtenga más información sobre las diferencias entre JSON y Protobuf en el siguiente video:

👍 Ventajas:

• Altamente eficiente en almacenamiento y recuperación.

• Ideal para grandes conjuntos de datos con estructuras complejas

• Admite la evolución del esquema

  
  

👎 Contras:

• Requiere herramientas especializadas para su lectura, ya que no son legibles para humanos.
• No es ideal para conjuntos de datos más pequeños

Exportar a archivos de datos compatibles con Stream

Los formatos transmitibles como NDJSON y JSON Lines permiten exportar datos de una manera eficiente para aplicaciones o procesamiento en tiempo real.

👍 Ventajas:

• Perfecto para streaming y procesamiento en tiempo real.
• Admite grandes volúmenes de datos de manera eficiente
• Flexible y escalable, tanto en lectura como en escritura, sin dejar de ser legible para humanos.

👎 Contras:

• No todas las bibliotecas JSON los admiten
• No tan popular

Exportar a proveedores de almacenamiento en la nube

Guardar datos extraídos en un almacenamiento en la nube (como AWS S3 o Google Cloud Storage) ofrece un almacenamiento fácil, escalable y accesible.

👍 Ventajas:

• Escalabilidad ilimitada, especialmente en el web scraping basado en la nube
• Fácil acceso desde cualquier lugar
• Bajo mantenimiento en comparación con el almacenamiento físico

👎 Contras:

• Costos de almacenamiento continuo
• Requiere conexión a Internet para acceder.

Exportar mediante webhooks

Los webhooks envían datos directamente a servicios externos en tiempo real, lo que abre la puerta a una acción o procesamiento inmediato.

¿No sabes qué son los webhooks? Mira este vídeo:

👍 Ventajas:

• Entrega inmediata de datos

• Automatiza la transferencia de datos a sistemas externos

• Ideal para integraciones con servicios de terceros, por ejemplo, a través de Zapier o plataformas similares.

  
  

👎 Contras:

• Requiere configuración de servicio externo
• Posibilidad de pérdida de datos si el servicio deja de funcionar

Cómo las principales empresas procesan y gestionan la información extraída

¿Cuál es la mejor manera de aprender a hacer algo en el mundo de la TI? ¡Observe lo que ya están haciendo desarrolladores, fuentes o proveedores en línea de confianza! 💡

Y cuando se trata de proveedores de datos de primer nivel, ¡ Bright Data lidera el grupo! 🏆

Vea lo que ofrecen los productos API Web Scraper de Bright Data para el procesamiento y exportación de datos:

• Manejo de solicitudes masivas para reducir la carga del servidor y optimizar tareas de scraping de gran volumen

• Exportar datos a través de Webhook o entrega API

• Datos de salida en formatos como JSON, NDJSON, líneas JSON o CSV

• Cumplimiento del RGPD y la CCPA para datos extraídos

• Reglas de validación de datos personalizadas para garantizar la confiabilidad y ahorrar tiempo en verificaciones manuales

  
  

Esas características coinciden con todos los consejos y trucos explorados en esta guía, ¡y eso es solo la punta del iceberg de la API Web Scraper de Bright Data ! 🌐

Reflexiones finales

¡Ahora dominas las técnicas más avanzadas para gestionar datos extraídos, desde el procesamiento hasta la exportación como un profesional! 🛠️

Seguro que has aprendido algunos trucos muy buenos, pero el viaje aún no ha terminado. Así que prepárate y guarda tu último impulso de energía para lo que viene a continuación en esta aventura.

¿La última parada? La ética y el cumplimiento de la privacidad en el web scraping (sí, incluso en un mundo donde la IA ha reescrito las reglas). 📄