Descripción: La extracción de datos web es el proceso de recuperar datos de páginas web, permitiendo a los usuarios acceder a información que de otro modo podría ser difícil de compilar manualmente. Este proceso implica la utilización de técnicas y herramientas que permiten la automatización de la recolección de datos, facilitando la obtención de información estructurada a partir de contenido no estructurado que se encuentra en la web. La extracción de datos web puede realizarse mediante diversas metodologías, incluyendo el uso de scripts, programas de software especializados y herramientas de automatización robótica de procesos (RPA). Estas herramientas pueden navegar por sitios web, interpretar el contenido y almacenar los datos en formatos utilizables, como bases de datos o hojas de cálculo. La relevancia de la extracción de datos web radica en su capacidad para transformar grandes volúmenes de información dispersa en datos útiles y procesables, lo que permite a las empresas y organizaciones tomar decisiones informadas basadas en análisis de datos. Además, la extracción de datos web es fundamental en el ámbito del análisis de mercado, la investigación académica y la monitorización de la competencia, entre otros campos.
Historia: La extracción de datos web comenzó a ganar relevancia a finales de la década de 1990 con el auge de Internet. A medida que más información se volvió accesible en línea, surgieron herramientas y técnicas para facilitar la recolección de datos. En 2001, el término ‘web scraping’ se popularizó, y desde entonces, la tecnología ha evolucionado significativamente. Con el avance de lenguajes de programación como Python y bibliotecas como Beautiful Soup y Scrapy, la extracción de datos se ha vuelto más accesible para desarrolladores y analistas. En la última década, la automatización robótica de procesos ha integrado la extracción de datos web como una de sus aplicaciones clave, permitiendo a las empresas optimizar sus flujos de trabajo.
Usos: La extracción de datos web se utiliza en diversas aplicaciones, incluyendo la recopilación de información para análisis de mercado, la monitorización de precios en comercio electrónico, la investigación académica, la recopilación de datos para proyectos de inteligencia artificial y la automatización de tareas repetitivas en empresas. También se emplea en la minería de datos para extraer patrones y tendencias de grandes volúmenes de información disponible en línea.
Ejemplos: Un ejemplo de extracción de datos web es el uso de herramientas como Octoparse o ParseHub para recopilar información de precios de productos de diferentes sitios de comercio electrónico. Otro caso práctico es la utilización de scripts en Python para extraer datos de redes sociales, como tweets o publicaciones, para análisis de sentimiento. Además, muchas empresas utilizan la extracción de datos para realizar análisis de competencia, recopilando información sobre las estrategias de marketing de sus rivales.
