Cómo garantizar la calidad de los datos en el Web Scraping
Un aspecto del web scraping que innumerables organizaciones y particulares suelen pasar por alto es la calidad de los datos que extraen. Extraer datos de alta calidad sigue siendo un reto en los proyectos de web scraping a gran escala. Por otra parte, muchas organizaciones tampoco prestan la atención deseada a la calidad de los datos hasta que les supone un problema. En este artículo
Un aspecto del web scraping que innumerables organizaciones y particulares suelen pasar por alto es la calidad de los datos que extraen.
La extracción de datos de alta calidad sigue siendo un reto en los proyectos de web scraping a gran escala. Por otro lado, muchas organizaciones tampoco prestan la atención deseada a la calidad de los datos hasta que les supone un problema.
En este artículo, aprenderás a extraer datos de alta calidad para que tu proyecto de web scraping tenga éxito.
Pero empecemos por las características de los datos de calidad.
¿Cómo se definen los datos de calidad?
Sin duda, no existe un criterio que defina la calidad de los datos, ya que unos datos de buena calidad pueden ser malos para otros. En su lugar, la medición de la calidad de los datos dependerá de la identificación y ponderación de las características de los datos para las aplicaciones de las organizaciones que utilizarán esos datos.
Puede utilizar las siguientes propiedades como guía para basar la calidad de los datos:
Exactitud y precisión:
Este carácter especifica la precisión con la que los datos representan la condición del mundo real sin información engañosa. No obtendrá los resultados deseados si planifica su próximo curso de acción basándose en datos incorrectos. Además, incurriría en costes adicionales para rectificar los movimientos debidos a datos inexactos.
Integridad y exhaustividad:
La principal característica de los datos completos es que no deben contener campos vacíos o incompletos. Al igual que los datos inexactos, los datos incompletos llevarían a las organizaciones a tomar decisiones que afectarían negativamente a la empresa.
Validez/integridad de los datos:
Normalmente, los datos de un conjunto de datos válido tienen el formato correcto, con valores dentro del intervalo y son del tipo correcto. Se refiere al proceso de recopilación de datos más que a los datos en sí. Los datos que no satisfagan los parámetros de validación requerirán un esfuerzo adicional para integrarlos con el resto de la base de datos.
Coherencia y fiabilidad:
Esta característica denota que una información de una fuente concreta no contradice la misma información de una fuente diferente o de un sistema. Por ejemplo, si la fecha de nacimiento de un personaje destacado es el 7 de septiembre de 1986 en una fuente, en otra puedes encontrar que su fecha de nacimiento es el 7 de octubre de 1986. Esta incoherencia en los datos acabaría generando costes adicionales y daños a la reputación de su organización.
Puntualidad:
Como su nombre indica, la actualidad se refiere al grado de actualización de la información. Con el tiempo, la exactitud de la información de las fuentes pierde fiabilidad, ya que representa el pasado y no la situación actual. Por lo tanto, es fundamental extraer información oportuna para lograr el resultado óptimo de sus esfuerzos. De lo contrario, si basa sus decisiones en información obsoleta, su organización perderá oportunidades.
Web scraping para garantizar la calidad de los datos
Una de las formas de obtener datos de calidad es mediante el web scraping. Quienes no estén familiarizados con el web scraping pueden consultar este artículo. Sin embargo, el web scraping no está exento de dificultades.
Así que ahora es el momento de centrarse en los desafíos para el web scraping que pueden afectar a la calidad de los datos que hemos discutido anteriormente.
Los retos del web scraping que afectan a la calidad de los datos
1.Requisitos
Para obtener datos de calidad de los raspadores web, debe definir claramente sus requisitos en cuanto a los datos que necesita. Es difícil para la herramienta de raspado web verificar la calidad de los datos sin tener una idea precisa de qué datos necesita, qué aspecto tendrían y el nivel de precisión que requiere.
Para conseguir datos de calidad, hay que definir los requisitos de forma clara y práctica, y deben ser comprobables, principalmente cuando se cumpla al menos una de las siguientes condiciones:
- El sitio web de destino que va a raspar tiene una variedad de diseños de página y diversas combinaciones de datos.
- Los campos que se solicitan para un artículo son bastante grandes.
- El número objetivo de artículos es bastante grande.
- Puede raspar los datos de acuerdo con algún tipo de filtrado, por ejemplo, filtrar los datos en función de la ubicación geográfica.
- Un dispositivo móvil puede raspar datos.
2.Cambios en la estructura del sitio web:
Los propietarios de páginas web y sus desarrolladores actualizan a menudo la parte frontend de un sitio web. Como consecuencia, la estructura HTML de una página cambia, lo que desconcierta constantemente a las arañas o rastreadores de páginas web. Esto se debe a que un desarrollador construye un rastreador web de acuerdo con la estructura HTML en ese momento.
Por lo tanto, debido a este fallo en el rastreador, la precisión y la puntualidad de los datos se degradarán.
3.Obtención de datos erróneos:
Digamos que hay una página web compleja con demasiadas etiquetas HTML anidadas. Entonces, cuando necesite extraer datos de un elemento anidado más interno, le resultará todo un reto extraerlos. Esto se debe a que el XPath autogenerado en los rastreadores web puede no ser preciso.
Como resultado, el rastreador recuperará los datos que no necesita.
4.No poder realizar un seguimiento continuo
Mantener la calidad de los datos durante el scraping puede suponer un enorme desafío. Los registros de datos que no cumplan con la calidad esperada afectarían a la integridad general de los datos. Dado que el scraping online se produce en tiempo real, hay que asegurarse de que los datos cumplen los criterios de calidad.
La supervisión constante es esencial, y hay que probar el sistema de control de calidad y validarlo con nuevos casos. No basta con tener un sistema de control de calidad lineal; también se necesita una capa de inteligencia robusta que aprenda de los datos para mantener la calidad a escala.
Si utiliza cualquier dato como base para iniciativas de aprendizaje automático o inteligencia artificial, los datos erróneos podrían crear graves dificultades.
5.Requisitos de acceso
Antes de raspar cualquier contenido de algunos sitios web, primero debe iniciar sesión. Cuando los rastreadores requieren un inicio de sesión, su rastreador puede volverse estándar y quedar inactivo. Como resultado, el rastreador no extraería ningún dato.
6.Extracción de datos incompleta
¿Ha visto que algunos sitios web como Twitter o Facebook cargan más contenido a medida que se desplaza hacia abajo? Se debe a la carga dinámica de contenidos mediante Ajax. En estos sitios web, si el bot no se desplaza hacia abajo, no podrá obtener todo el contenido. En consecuencia, los datos que extraiga no estarán completos.
7.Verificación de la semántica de los datos
Es todo un reto verificar la semántica de los datos textuales que se extraen de los sitios web mediante un proceso automatizado unificado de control de calidad. La mayoría de las empresas están desarrollando sistemas para ayudar a verificar la semántica de los datos que se extraen de los sitios web. Sin embargo, ninguna tecnología sirve para encontrar la semántica en todos los escenarios.
De ahí que el orden del día sean las pruebas manuales, que suponen todo un reto.
8.Contramedidas antibot
Si haces scraping de sitios web a gran escala, por ejemplo hasta 500 páginas o más, es probable que te encuentres con contramedidas anti-bot. Estas incluyen bloqueos de IP cuando se realiza un número considerable de solicitudes.
Si estás rastreando sitios web de comercio electrónico de renombre, por ejemplo Amazon, incluso te enfrentarás a contramedidas anti-bot más sofisticadas, como Distil Networks o Imperva. Estos sitios web pueden suponer falsamente que estás lanzando un ataque de denegación de servicio distribuido (DDoS).
Cómo garantizar la calidad de los datos mediante un proceso automatizado de control de calidad
Dado que va a extraer datos de cientos o miles de páginas web, la única forma viable de determinar la calidad de los datos que ha extraído es mediante un método automatizado.
He aquí algunos elementos que debe comprobar:
Calidad y corrección de los datos
Debe asegurarse de que ha extraído la información correcta. Por ejemplo, que ha tomado los campos que ha raspado de los elementos correctos de la página. Además, sería útil que se asegurara de que el proceso automatizado ha procesado posteriormente los datos que el scrapper había raspado.
Esto incluye la eliminación de etiquetas HTML del contenido, el formato pertinente, el espaciado en blanco y la eliminación de caracteres especiales del texto. Los nombres de los campos también son idénticos a los que usted especificó. Este proceso garantizará que los datos tengan exactamente el formato que usted solicitó durante la fase de requisitos.
Cobertura
En cuanto a la cobertura, debe asegurarse de que el raspador ha raspado todos los elementos individuales. Estos elementos únicos incluyen productos, artículos, entradas de blog, listados de noticias, etc.
Tras identificar los artículos, debe asegurarse de que el desguazador ha desechado todos los campos de ese artículo.
Control de arañas
El proceso de monitorización de arañas es un componente crítico de cualquier proceso de web scraping para asegurar la calidad de los datos que el scraper va a raspar. En un sistema de monitorización de este tipo, usted sería capaz de inspeccionar las arañas en tiempo real con la salida que capturan.
Además, un sistema de supervisión de arañas le permite detectar los orígenes de posibles problemas de calidad inmediatamente después de que la araña haya completado la ejecución.
Normalmente, un sistema de control de arañas o raspadores debe verificar los datos que ha raspado comparándolos con un esquema. Este esquema debe definir la estructura que espera, los tipos de datos y las restricciones de valor de los datos raspados.
Otras características destacadas del sistema de supervisión de arañas serían la detección de errores, la supervisión de prohibiciones, las caídas de cobertura de artículos y otras funciones significativas de las ejecuciones de arañas.
Sería de gran ayuda que también utilizara enfoques de validación frecuente de datos en tiempo real para las arañas que operan en tiradas largas. Esta técnica le permitirá detener una araña si descubre que está recopilando datos inadecuados. También ayudaría una evaluación de datos posterior a la ejecución.
¿Cómo pueden ayudar los proxies al web scraping?
Los proxies son el primer y más importante componente esencial de cualquier proyecto de web scraping. Cuando se necesita raspar toneladas de páginas de sitios web a través de un bot, hay que enviar múltiples peticiones al sitio web de destino.
Como he mencionado antes, dado que la mayoría de los sitios web de destino bloquean tu dirección IP, necesitas utilizar un servidor proxy para disfrazar tus direcciones IP reales.
Sin embargo, un solo proxy no sería suficiente para el trabajo, ya que si se utiliza un solo proxy, el resultado sería una prohibición de IP. En su lugar, lo que necesitarías es un grupo de proxies residenciales rotativos.
Le recomendamos que externalice la gestión del proxy, a menos que disponga de un equipo dedicado a ello. Muchos proveedores de proxy ofrecen diversos servicios; sin embargo, encontrar un proveedor de proxy fiable es una tarea bastante complicada.
En ProxyScrape, nos esforzamos por ofrecer un servicio óptimo con varios tipos de proxy para satisfacer sus necesidades. Visite nuestra página de servicios para obtener más detalles.
Más allá de los proxies
Utilizar un proveedor de proxy no será suficiente para minimizar las contramedidas anti-bot que muchos sitios web emplean actualmente.
La mayoría de estos sitios web utilizan javascript para determinar si la solicitud procede de un bot o de un humano. Por lo tanto, debe restringir el uso de navegadores sin scripts como Splash o Puppeteer. Estos navegadores sin encabezado renderizan cualquier javascript en la página durante el scraping a escala porque consumen muchos recursos y, por tanto, reducen la velocidad a la que se scrapean los datos.
Así que con el uso de proxies, usted debe hacer su scraper o un bot scroll como un humano.
Conclusión
Ahora ya puedes hacerte una idea de lo difícil que es conseguir la calidad de los datos. Si utilizas proxies y aplicas otras medidas, como evitar por completo los navegadores sin cabeza para raspar datos, vas por buen camino.
Además, hay que desarrollar técnicas de validación de datos durante y después de la validación para garantizar que los datos que se raspan son de calidad.