Was ist Data Scraping?
In der Welt der Informatik ist Data Scraping, oft auch als Web (Online) Scraping bekannt, eine Möglichkeit, Daten von Websites zu extrahieren, um sie mithilfe von Computersoftware in lokalen Datenbanken oder anderen Anwendungen zu speichern .
Eine typische Anwendung von Data Scraping ist das Sammeln von Inhalten, Preisen oder Kontaktinformationen aus Internetquellen.
Das Daten-Scraping besteht aus zwei Hauptkomponenten: dem Crawler und dem Scraper.
Ein Webcrawler, oft auch als „Spinne“ bekannt, ist ein Mechanismus der künstlichen Intelligenz (KI), der Hyperlinks und Suchmaschinen nutzt, um Daten im Internet zu scannen und zu suchen, ähnlich wie es ein Mensch in seiner Freizeit tut. Wenn relevante Daten gefunden werden, werden diese an den Web Scraper gesendet.
Ein Web Scraper ist ein spezielles Tool, das Daten aus einer Online-Webseite extrahiert . Die Datenbeacons im Web Scraper werden verwendet, um die Daten zu identifizieren, die Sie aus der HTML-Datei extrahieren möchten – im Allgemeinen werden dabei XPath, CSS-Selektoren, Regex oder eine Kombination dieser Protokolle verwendet.
In der Marktforschung spielt Web Scraping eine wichtige Rolle, da es zur Preisgestaltung, Überwachung, Analyse und Erfassung von Produkt-/Dienstleistungsdaten verwendet wird, die bei der Entscheidungsfindung, der Inhaltserstellung und bei Marketingaktivitäten hilfreich sind.
Das Scraping von Daten ist eine nützliche Technik, um in der Geschäftswelt die Nase vorn zu haben. Stellen Sie sich ein Unternehmen vor, das Geld für Produktmarketing ausgibt, um den Umsatz zu steigern, sich aber nicht bewusst ist, dass seine Konkurrenten ihm durch den Einsatz von Geschäftsautomatisierungstechnologien und einem Web Scraper viele Schritte voraus sind. Der Web Scraper kann die neuen Preise eines Konkurrenten schnell erkennen, sobald diese online erscheinen, sodass dieser schnell reagieren und seine Dominanz auf dem Markt aufrechterhalten kann.
Obwohl Online-Scraping manuell durchgeführt werden kann, sind automatisierte Methoden für das Scraping von Webdaten in der Regel vorzuziehen, da sie kostengünstiger sind und schneller arbeiten.
Web Scraping hingegen ist nicht immer ein einfacher Prozess. Da es Websites in unterschiedlichen Formen und Größen gibt, ist es zwingend erforderlich, zu prüfen, ob die Funktionalität und Fähigkeiten Ihrer Web Scraper mit den Anforderungen der Websites übereinstimmen.
Web Scraping wird hauptsächlich im E-Commerce und Vertrieb eingesetzt, um Preise zu verfolgen und Leads zu generieren . Heutzutage beginnen jedoch viele Anleger, diese Technologie bei Online-Finanztransaktionen einzusetzen. Es automatisiert die Extraktion von Daten aus verschiedenen Quellen und speichert die Informationen strukturiert für eine systematische Überprüfung.
In der Kryptowelt kann Web Scraping beispielsweise verwendet werden, um eine gründliche Marktstudie durchzuführen und historische Kryptomarktdaten zu extrahieren . Erfahrene Krypto-Händler können die Krypto-Preise im Auge behalten und sich einen umfassenden Überblick über die gesamte Marktkapitalisierung verschaffen mit einem automatisierten Daten-Scraping-Tool.
Während Data-Scraping-Technologien legitime rechtliche Zwecke haben, können sie auch zum Sammeln und Uminterpretieren von Daten für rechtswidrige Zwecke verwendet werden, einschließlich der Identifizierung pseudo-anonymer Webdienstnutzer oder der Plagiierung von Markenmaterial. Spammer und Betrüger nutzen häufig Data-Scraping-Techniken , um E-Mail-Adressen zu sammeln und Spam-E-Mails zu versenden. Es wird auch verwendet, um auf Websites oder Unternehmensintranets zuzugreifen und Informationen für die Begehung zusätzlicher Straftaten wie Erpressung oder Betrug zu erhalten.
