Scraping: definición, funcionamiento, herramientas y marco legal

¿Qué es el scraping?

Definición de scraping

El scraping, oweb scraping cuando se refiere a páginas de internet, designa el uso de un programa o software para recuperar automáticamente cierta información presente en un sitio web.

El principio es relativamente sencillo: en lugar de que una persona consulte una página, identifique los datos que le interesan y luego los copie manualmente en un archivo, un scraper realiza estas operaciones automáticamente.

Por ejemplo, puede abrir sucesivamente miles de fichas de empresas y recuperar:

• el nombre de la empresa;
• su sector de actividad;
• su dirección;
• su sitio web;
• ciertos datos de contacto profesionales;
• la información visible sobre sus productos o servicios.

Los resultados pueden almacenarse posteriormente en una hoja de cálculo, una base de datos B2B o enviados directamente a un CRM.

Por lo tanto, el scraping no debe confundirse con una simple copia de una página web. Su objetivo consiste generalmente entransformar información dispersa y poco estructurada en datos aprovechables a gran escala.

Conviene saber

Que una información sea visible públicamente en Internet no significa automáticamente que pueda reutilizarse libremente. La CNIL recuerda, en particular, que los datos personales accesibles públicamente siguen siendo datos personales y que su reutilización debe respetar el RGPD.

¿Para qué sirve el scraping?

El scraping responde ante todo a un problema de volumen.

Recopilar manualmente los precios de 20 competidores puede ser viable. Repetir esta operación cada día con 10 000 referencias de productos ya no lo es. Es precisamente en ese momento cuando la automatización resulta interesante.

Una empresa puede utilizar el scraping para:

• seguir la evolución de los precios de sus competidores;
• identificar nuevas empresas que cumplan con sus criterios de prospección;
• alimentar una base de datos;
• hacer seguimiento de anuncios u ofertas de empleo;
• recopilar opiniones o información pública;
• analizar los resultados de los motores de búsqueda;
• detectar cambios en páginas específicas;
• realizar estudios de mercado;
• enriquecer los datos ya presentes en un CRM.

En el ámbito B2B, el scraping puede intervenir especialmente en la fase previa a un proceso de generación de leads B2B. El objetivo no es necesariamente contactar de inmediato con todas las personas identificadas, sino disponer de información que permita segmentar mejor las empresas o perfiles a analizar.

¿Qué tipos de datos se pueden recopilar?

Técnicamente, un scraper puede extraer numerosos elementos visibles o presentes en el código de una página:

• textos;
• títulos y descripciones;
• tablas;
• enlaces;
• precios;
• referencias de productos;
• categorías;
• valoraciones y opiniones;
• fechas;
• información relativa a empresas;
• atributos HTML;
• ciertos metadatos;
• datos estructurados integrados en el código fuente.

Las imágenes o documentos también pueden identificarse y sus enlaces extraerse, aunque su descarga o reutilización plantea posteriormente otras cuestiones relacionadas, en particular, con los derechos de autor.

También debe hacerse una distinción esencial entredatos relativos a una empresaydatos que permiten identificar a una persona física.

Un número SIREN o el sector de actividad de una empresa no tienen el mismo estatus jurídico que un nombre, una dirección de correo electrónico personal o un número de teléfono particular.

Esta distinción debe integrarse desde el diseño del proyecto de scraping.

¿Cómo funciona el scraping?

Las etapas de un proceso de scraping

Un proyecto de scraping sigue generalmente cinco grandes etapas.

1. Identificar las fuentes

Es necesario comenzar determinando con precisión qué sitios o páginas contienen la información buscada.

2. Identificar los datos a extraer

El scraper debe saber qué elementos recuperar: nombre de la empresa, precio, categoría, URL, fecha, descripción, etc.

3. Descargar o visualizar las páginas

El programa envía solicitudes a las páginas objetivo o utiliza un navegador automatizado cuando una parte del contenido se genera de forma dinámica.

4. Analizar el contenido

El scraper identifica los elementos que corresponden a las reglas definidas: etiquetas HTML, clases CSS, atributos, estructuras JSON u otros elementos presentes en la página.

5. Almacenar y limpiar los datos

La información obtenida se guarda en un archivo o una base de datos, para luego ser verificada, normalizada y, si es necesario, desduplicada.

En un entorno profesional, una sexta etapa se vuelve rápidamente indispensable:la automatización de la ejecución y la actualización.

Cómo recupera datos un scraper de una página web

Una página web se construye a partir de varias tecnologías, principalmente HTML, CSS y JavaScript.

El HTML contiene gran parte de la estructura de la página. Veamos un ejemplo simplificado:

<span class="prix">49 €</span>

Un scraper puede recibir la siguiente instrucción: «recupera el contenido de todos los elementos cuya clase sea prix».

El resultado obtenido será: 49 €.

En una página que contiene 100 productos construidos de manera similar, la misma regla permite recuperar automáticamente los 100 precios.

En la realidad, los sitios modernos son evidentemente más complejos. La información puede estar:

• cargada únicamente después de abrir la página;
• recuperada mediante una solicitud JavaScript;
• mostrada tras hacer clic;
• distribuida en varias páginas;
• accesible únicamente tras la autenticación;
• cargada al hacer scroll.

La elección de la tecnología utilizada para hacer scraping depende, por tanto, directamente de la forma en que el sitio muestra sus datos.

Los principales formatos de datos extraídos (CSV, Excel, JSON, XML)

Una vez recopilada, la información debe almacenarse en un formato adaptado a su uso.

CSV

El CSV es especialmente práctico para datos tabulares sencillos. Puede abrirse fácilmente en Excel, Google Sheets o importarse en numerosos programas.

Excel

El formato Excel es adecuado cuando los usuarios desean consultar, filtrar o trabajar directamente con los datos en una hoja de cálculo.

JSON

JSON se utiliza ampliamente para transmitir datos entre aplicaciones. Permite representar estructuras más complejas y se integra especialmente bien con las API y las aplicaciones web.

XML

XML también es un formato de datos estructurado. Sigue utilizándose en muchos sistemas profesionales, aunque hoy en día JSON es muy común en las aplicaciones web modernas.

El formato adecuado depende, por tanto, del procesamiento previsto tras la extracción. Para un análisis puntual, CSV o Excel suelen ser suficientes. Para alimentar automáticamente una aplicación o una plataforma, JSON suele ser más adecuado.

Los diferentes tipos de scraping

No todos los proyectos de scraping se basan en el mismo método. La técnica depende principalmente de la fuente, el volumen de datos y la complejidad del sitio.

Web scraping

El web scraping consiste en recuperar directamente la información presente en las páginas web.

Es el uso al que generalmente se hace referencia cuando se habla simplemente de «scraping».

Un scraper web puede, por ejemplo, recorrer un catálogo en línea, abrir cada ficha de producto y recuperar:

• el título;
• el precio;
• la disponibilidad;
• la referencia;
• la categoría.

Es especialmente adecuado para información organizada según una estructura relativamente repetitiva.

Data scraping

El término data scraping tiene un sentido más amplio.

Describe la extracción automatizada de datos desde una fuente digital, que no es necesariamente una página web convencional.

Puede tratarse de extraer datos de:

• documentos;
• archivos;
• aplicaciones;
• flujos;
• interfaces digitales.

El web scraping constituye, por tanto, una forma específica de data scraping.

Screen scraping

El screen scraping consiste más bien en recuperar información tal y como aparece en la pantalla.

Esta técnica se utiliza especialmente cuando los datos son difíciles de obtener en un formato directamente explotable en el código o cuando se trabaja con ciertas interfaces antiguas.

Por lo general, es menos robusta que una extracción basada directamente en la estructura de los datos. Un cambio visual en la interfaz puede ser suficiente para interrumpir el funcionamiento del scraper.

Scraping mediante API

Algunas aplicaciones web se comunican con sus servidores a través de API.

En este caso, a veces puede resultar más eficaz recuperar la información directamente desde una interfaz diseñada para transmitir datos estructurados, siempre que su uso esté autorizado.

Una respuesta de API en formato JSON suele ser mucho más sencilla de procesar que el HTML de una página completa.

No obstante, tenga cuidado: descubrir que un sitio utiliza una API en segundo plano no significa automáticamente que dicha interfaz pueda utilizarse libremente. Es necesario verificar las condiciones de acceso y uso aplicables.

Scraping estático y scraping dinámico (JavaScript)

La diferencia entre el scraping estático y el dinámico es fundamental.

Un sitioestático, en este contexto, devuelve directamente la información buscada en el HTML recibido por el scraper. Por lo tanto, una simple solicitud HTTP seguida de un análisis HTML puede ser suficiente.

En un sitiodinámico, ciertos datos aparecen únicamente después de la ejecución de JavaScript.

En este caso, puede ser necesario utilizar una herramienta capaz de controlar un navegador. Esta carga la página como lo haría un usuario, permite que los scripts se ejecuten y luego recupera la información una vez que se ha mostrado.

A continuación, un resumen de los enfoques principales:

Conviene saber

Antes de utilizar un navegador automatizado, comprueba que la información buscada no esté ya presente en el HTML o disponible mediante una API autorizada. Una arquitectura más sencilla suele ser más rápida, más estable y menos costosa de mantener.

Los principales casos de uso del scraping

Generación de leads B2B

El scraping puede facilitar la identificación de empresas que cumplen con ciertos criterios:

• sector;
• ubicación;
• tamaño;
• tecnología utilizada;
• presencia en ciertos directorios;
• actividad específica.

Esta información puede servir posteriormente como punto de partida para una calificación comercial.

El desafío, sin embargo, consiste en evitar una lógica puramente cuantitativa. Acumular miles de contactos sin una estrategia de segmentación rara vez produce buenos resultados.

Un enfoque estructurado debe vincular la recopilación de datos, la calificación y la estrategia de prospección B2B.

Una agencia de prospección B2B puede precisamente acompañar esta reflexión trabajando en la segmentación, la cualificación y la concertación de citas en lugar de limitarse a la simple acumulación de datos.

Inteligencia competitiva

El scraping permite automatizar una parte de la inteligencia competitiva.

Una empresa puede supervisar regularmente:

• la aparición de nuevas ofertas;
• las modificaciones de precios;
• el lanzamiento de nuevas funcionalidades;
• la publicación de contenidos;
• las evoluciones de un catálogo;
• cierta información pública sobre sus competidores.

La principal ventaja reside en la frecuencia de la recopilación. En lugar de realizar un estudio competitivo puntual, la empresa puede establecer un sistema de vigilancia continua.

Monitoreo de precios

El seguimiento de precios es uno de los usos históricos del scraping.

En el comercio electrónico, permite comparar regularmente las tarifas aplicadas en diferentes plataformas.

La información recopilada puede alimentar posteriormente:

• un panel de control;
• alertas;
• un análisis de posicionamiento;
• un sistema de precios.

No obstante, es necesario tener en cuenta la legislación aplicable y las condiciones contractuales de los sitios web en cuestión. Algunas plataformas regulan o prohíben explícitamente las herramientas de extracción automática.

Recopilación de opiniones de clientes

Las opiniones públicas pueden ser útiles para identificar las expectativas, objeciones o motivos de insatisfacción de los consumidores.

Un análisis estructurado puede, por ejemplo, poner de relieve:

• las funcionalidades más valoradas;
• los problemas señalados con frecuencia;
• las expectativas recurrentes;
• el vocabulario utilizado por los clientes;
• los argumentos diferenciadores de la competencia.

La recopilación de opiniones debe tener en cuenta los derechos asociados a los contenidos y, en su caso, los datos personales que aparezcan en las contribuciones.

Búsqueda de clientes potenciales

El scraping puede ayudar a identificar organizaciones que se ajusten a un perfil de cliente ideal.

Es posible, en particular, buscar señales como:

• la actividad de la empresa;
• su ubicación;
• ciertas contrataciones;
• el uso de tecnologías específicas;
• su expansión a nuevos mercados;
• ciertos cambios visibles públicamente.

El objetivo es obtener datos contextuales que permitan priorizar la prospección.

Sin embargo, la obtención de una dirección de correo electrónico plantea un problema distinto. Para profundizar en este tema, consulte también nuestra guía dedicada a los métodos para encontrar direcciones de correo electrónico de empresas.

Enriquecimiento de bases de datos

Una base de datos existente se vuelve obsoleta gradualmente: empresas que han cambiado de dirección, nuevos empleados, cambios de puesto o información faltante.

El scraping puede formar parte de un proceso de enriquecimiento de datos al buscar automáticamente cierta información complementaria.

No obstante, una etapa de verificación sigue siendo indispensable. La información accesible en línea puede estar desactualizada, ser contradictoria o incorrecta.

Análisis SEO

El scraping también está muy presente en las herramientas SEO.

Permite, en particular, recuperar:

• etiquetas title;
• meta descripciones;
• encabezados Hn;
• enlaces internos;
• códigos HTTP;
• etiquetas canonical;
• información presente en las páginas;
• datos relativos al enlazado interno.

Los rastreadores SEO utilizan precisamente esta lógica para recorrer un sitio y analizar su estructura.

¿Es legal el scraping?

No existe una respuesta universal a esta pregunta.

El scraping no está prohibido automáticamente, pero el simple hecho de que una información sea accesible desde un navegador no significa que pueda copiarse, almacenarse y reutilizarse sin restricción alguna.

La legalidad de un proyecto depende, en particular, de:

• los datos recopilados;
• la existencia eventual de datos personales;
• el objetivo del tratamiento;
• los derechos vinculados a los contenidos o a las bases de datos;
• las condiciones de uso del sitio;
• las modalidades técnicas empleadas;
• la cantidad de información extraída;
• la manera en que los datos serán explotados posteriormente.

Lo que dice la normativa

Varios conjuntos de normas pueden aplicarse simultáneamente.

Cuando una base representa una inversión sustancial, el derecho europeo reconoce, en particular, al fabricante de dicha base un derecho que permite prohibir la extracción o la reutilización de la totalidad o de una parte sustancial de su contenido. La directiva europea sobre bases de datos también contempla ciertas extracciones repetidas y sistemáticas de partes no sustanciales cuando estas perjudican la explotación normal de la base.

Los derechos de autor también pueden intervenir cuando los elementos recopilados constituyen obras protegidas: textos, fotografías, creaciones gráficas u otros contenidos originales.

Por último, los datos personales están sujetos a las normas del RGPD.

Por lo tanto, es necesario analizar proyecto por proyecto en lugar de buscar una regla general según la cual «todo scraping está permitido» o «todo scraping está prohibido».

Scraping y RGPD

El RGPD resulta pertinente desde el momento en que la información recopilada permite identificar directa o indirectamente a una persona física.

Esto puede incluir, en particular:

• nombre y apellidos;
• una dirección de correo electrónico nominativa;
• un número de teléfono personal o profesional vinculado a una persona;
• un perfil individual;
• cierta información profesional asociada a una persona.

La CNIL recuerda explícitamente que los datos personales accesibles públicamente en Internetsiguen siendo datos personales. Por tanto, su carácter público no permite reutilizarlos libremente para cualquier finalidad.

Un responsable del tratamiento debe, entre otras cosas, determinar una base legal, respetar los principios de finalidad y minimización, informar a las personas cuando sea necesario y permitirles ejercer sus derechos.

La CNIL recomienda además, en el marco de la extracción de datos públicamente accesibles, limitar la recopilación a los datos necesarios y definir de antemano criterios precisos que permitan reducir la información recopilada.

Para profundizar en esta problemática en un contexto comercial, consulte nuestro contenido dedicado a las normas de prospección comercial y CNIL.

Conviene saber

El principio de minimización del RGPD significa, en la práctica, que un scraper no debería recopilar «todo lo que esté disponible por si acaso». Hay que determinar de antemano qué información es realmente necesaria para la finalidad perseguida.

Las condiciones de uso de los sitios web

Las condiciones generales de uso constituyen otro elemento que debe verificarse antes de realizar scraping en un sitio.

Algunas plataformas prohíben explícitamente:

• los robots;
• los rastreadores no autorizados;
• el scraping;
• la extracción automatizada;
• la elusión de las limitaciones de acceso.

LinkedIn, por ejemplo, indica actualmente en su Acuerdo de Usuario que está prohibido desarrollar o utilizar software, scripts, robots, rastreadores o tecnologías destinadas a realizar scraping o copiar sus servicios, incluidos los perfiles y otros datos de la plataforma.

Las condiciones de Google también regulan el acceso automatizado a los contenidos y prohíben, en particular, el uso de medios automatizados cuando contravienen las instrucciones legibles por máquina de las páginas, como ciertas directivas robots.txt.

Algunas condiciones de servicio de Amazon también prohíben explícitamente el uso de técnicas de minería de datos, robots o herramientas similares de recopilación y extracción sin autorización.

Antes de lanzar un scraper en una plataforma de terceros, leer sus condiciones de uso no es un mero trámite: es una etapa fundamental del proyecto.

Los riesgos legales

Un proyecto mal gestionado puede exponer a la empresa a varios riesgos:

• responsabilidad en materia de protección de datos;
• incumplimiento contractual de las condiciones de un servicio;
• vulneración de los derechos sobre una base de datos;
• vulneración de los derechos de autor;
• bloqueo o eliminación de una cuenta;
• restricciones técnicas;
• solicitud de cese de la recopilación;
• litigio con el operador de la plataforma.

El nivel de riesgo aumenta especialmente cuando la extracción implica grandes volúmenes, se basa en la elusión de protecciones o afecta a información personal sensible o irrelevante.

Buenas prácticas para mantener el cumplimiento

Antes de iniciar cualquier proyecto de scraping, establezca una lista de verificación.

Comience por identificar con precisión la fuente y la finalidad de la recopilación.

A continuación, verifique:

1. las condiciones de uso del sitio;
2. las posibles instrucciones destinadas a los robots;
3. la naturaleza personal o no de los datos;
4. la base legal cuando se aplica el RGPD;
5. los derechos asociados a los contenidos o a la base de datos;
6. la cantidad realmente necesaria;
7. las modalidades de información y ejercicio de los derechos;
8. el plazo de conservación;
9. las medidas de seguridad aplicadas a los datos.

Para un proyecto con implicaciones importantes, obtener una validación jurídica previa es mucho más sencillo que intentar corregir una recopilación no conforme una vez que ya se han almacenado millones de datos.

¿Qué herramientas utilizar para hacer scraping?

No existe una mejor herramienta de scraping en términos absolutos.

La elección depende principalmente del nivel técnico del usuario, la complejidad de las páginas, el volumen de extracción y el nivel de automatización deseado.

Para ayudarle a elegir, aquí tiene un primer resumen:

Las herramientas no-code

Las herramientas no-code permiten crear un scraper sin necesidad de desarrollar un programa completo.

Son especialmente interesantes para:

• necesidades puntuales;
• equipos de marketing;
• pruebas rápidas;
• proyectos que no requieren una arquitectura compleja.

Octoparse

Octoparse ofrece un enfoque visual del web scraping que permite seleccionar los datos deseados y crear flujos de trabajo sin tener que escribir todo el código del scraper.

La plataforma destaca especialmente por la creación de scrapers sin código y la extracción de datos de sitios dinámicos.

Octoparse puede ser interesante cuando se desea rápidamente:

• extraer listas;
• gestionar la paginación;
• organizar los datos;
• automatizar tareas recurrentes.

Su sencillez no exime, por supuesto, de verificar que la recopilación prevista esté autorizada.

ParseHub

ParseHub también funciona mediante una interfaz visual.

El usuario puede seleccionar directamente en la página la información que desea recuperar. La plataforma indica que admite ciertas interacciones con páginas que utilizan AJAX, formularios o menús desplegables, y permite exportar a JSON o Excel.

Puede ser adecuado para usuarios que deseen extraer datos de páginas interactivas sin desarrollar un crawler completo.

Web Scraper

Web Scraper es conocido principalmente por su extensión de navegador que permite crear mapas del sitio para la extracción.

Una oferta en la nube permite añadir funciones como:

• planificación ;
• API ;
• ejecución automatizada ;
• exportación ;
• seguimiento de tareas.

La documentación oficial presenta estas funcionalidades, entre otras, en su oferta Web Scraper Cloud.

Bibliotecas para desarrolladores

Cuando un proyecto se vuelve específico, voluminoso o requiere una integración profunda con los sistemas de información de la empresa, las soluciones programáticas ofrecen un mayor control.

Beautiful Soup

Beautiful Soup es una biblioteca de Python que permite extraer información de documentos HTML y XML.

Facilita la navegación y consulta del árbol de un documento para localizar fácilmente las etiquetas o atributos deseados.

Es especialmente adecuada para:

• analizar una página HTML ;
• seleccionar elementos ;
• extraer textos y atributos ;
• limpiar estructuras.

Sin embargo, Beautiful Soup no es un navegador. Por lo tanto, si se utiliza de forma aislada, no es la solución más adecuada cuando los datos requieren la ejecución compleja de JavaScript para visualizarse.

Scrapy

Scrapy es un framework de Python diseñado específicamente para el rastreo y la extracción de datos web (web scraping).

Su documentación lo define como un framework de alto nivel que permite recorrer sitios web y extraer datos estructurados.

Resulta especialmente interesante cuando el proyecto requiere gestionar:

• un gran número de páginas;
• varios tipos de URL;
• reglas de rastreo;
• canales de procesamiento;
• extracciones importantes y recurrentes.

Su aprendizaje requiere más competencias que una solución sin código, pero permite construir arquitecturas mucho más personalizadas.

Selenium

Selenium permite automatizar un navegador real.

El programa puede, por tanto, reproducir interacciones como:

• abrir una página;
• hacer clic;
• introducir texto;
• seleccionar un elemento;
• esperar a que aparezca un contenido.

El proyecto Selenium indica que WebDriver controla los navegadores de forma nativa y permite la automatización de las principales tecnologías de navegación.

Este enfoque es útil cuando el contenido depende en gran medida de las interacciones realizadas en la página.

Sin embargo, suele ser más pesado que una simple solicitud HTTP para páginas estáticas.

Playwright

Playwright es también una solución de automatización de navegadores.

Permite, entre otras cosas, controlar Chromium, Firefox y WebKit.

Para proyectos de scraping que impliquen aplicaciones web modernas, puede utilizarse especialmente para:

• cargar una página dinámica;
• esperar a que aparezcan ciertos elementos;
• realizar acciones;
• recuperar el contenido generado tras la ejecución de JavaScript.

Al igual que Selenium, debe utilizarse únicamente cuando esta complejidad sea realmente necesaria.

Plataformas de scraping en línea

Más allá de las herramientas instaladas localmente, hoy en día existen numerosas plataformas que ofrecen una infraestructura completa de recopilación de datos.

Estos servicios pueden encargarse de una parte de:

• la ejecución de los scrapers;
• la programación;
• el almacenamiento;
• la supervisión;
• la exportación;
• la integración mediante API.

Su ventaja es principalmente operativa: la empresa evita tener que mantener por sí misma toda la infraestructura técnica.

A cambio, los costes pueden aumentar rápidamente según el volumen y la frecuencia de ejecución.

Para usos orientados directamente a la prospección comercial, también puede ser pertinente comparar el scraping con unsoftware de prospección B2Bque ya dispongan de datos o funcionalidades adaptadas a la necesidad.

Límites y dificultades del scraping

Un scraper que funciona perfectamente en el momento de su creación no tiene por qué seguir haciéndolo.

La web evoluciona constantemente: cambios en la estructura HTML, modificaciones de URL, nuevos sistemas de autenticación, cambios en la paginación o la aparición de nuevas protecciones.

Protecciones anti-scraping

Los sitios web pueden implementar diversos mecanismos destinados a detectar o limitar los accesos automatizados.

Por ejemplo:

• limitación del número de solicitudes;
• control del comportamiento de navegación;
• autenticación;
• restricciones de acceso;
• detección de tráfico automatizado;
• bloqueo temporal.

El objetivo de un proyecto profesional no debería ser participar en una carrera constante para eludir estas protecciones.

Cuando un sitio manifiesta claramente su voluntad de limitar el acceso automático, la mejor solución consiste en buscar una API, una licencia, una colaboración u otra fuente de datos.

Los CAPTCHAs

Los CAPTCHA sirven, entre otras cosas, para diferenciar a un usuario humano de un sistema automatizado.

Cuando un scraper activa CAPTCHAs con frecuencia, suele ser una señal: el sitio no desea que la navegación se automatice bajo esas condiciones.

Intentar sistemáticamente eludir este mecanismo aumenta tanto la complejidad técnica como los riesgos asociados al proyecto.

Limitaciones de dirección IP

Un servidor también puede limitar el número de solicitudes provenientes de una misma dirección IP.

Un aumento repentino del tráfico puede considerarse abusivo, incluso cuando las páginas son de acceso público.

La estrategia más sensata consiste, por tanto, en:

• reducir el ritmo de recolección;
• espaciar las solicitudes;
• almacenar en caché la información ya recuperada;
• evitar recargar innecesariamente las mismas páginas;
• utilizar una API cuando esté disponible;
• solicitar autorización cuando el volumen sea considerable.

Sitios que utilizan JavaScript

Las aplicaciones web modernas suelen mostrar parte de la información solo después de ejecutar JavaScript.

En este caso, una simple solicitud HTML puede devolver una página prácticamente vacía.

Entonces, se pueden considerar dos soluciones:

• identificar una fuente estructurada autorizada que permita obtener los datos;
• utilizar un navegador automatizado como Selenium o Playwright.

Sin embargo, la segunda opción consume más recursos y suele requerir un mayor mantenimiento.

La calidad de los datos recolectados

El scraping nunca garantiza que los datos obtenidos sean exactos.

Una página web puede contener:

• información obsoleta;
• valores con formato incorrecto;
• duplicados;
• datos incompletos;
• información incoherente.

Por lo tanto, un scraper que funciona a la perfección puede generar una base de datos de mala calidad.

Es por ello que el control y la limpieza deben considerarse parte del proyecto, y no una tarea opcional que se realiza a posteriori.

¿Cómo lograr el éxito en un proyecto de scraping?

Definir los datos que se van a recopilar

Un error frecuente consiste en empezar por la herramienta.

La pregunta correcta no es: «¿Qué scraper vamos a utilizar?»

La primera pregunta debería ser:«¿Qué datos necesitamos realmente?»

Formalice con precisión:

• la fuente;
• los campos;
• la frecuencia;
• el volumen;
• el uso previsto;
• el periodo de conservación.

Esta etapa reduce considerablemente la complejidad del proyecto y permite, además, cumplir mejor con el principio de minimización cuando se trata de datos personales.

Respetar los límites de los servidores

Un scraper debe evitar generar una carga innecesaria en el sitio web objetivo.

Una recopilación razonable se basa, entre otras cosas, en:

• una frecuencia controlada;
• pausas entre solicitudes cuando sea necesario;
• evitar la descarga repetida de los mismos datos;
• tener en cuenta las limitaciones indicadas;
• utilizar una API adecuada cuando esté disponible.

Una extracción más lenta, pero fiable y conforme, suele ser mejor que un volumen máximo obtenido durante unas pocas horas antes de un bloqueo total.

Limpiar y estructurar los datos

Los datos brutos rara vez se pueden utilizar directamente.

A menudo es necesario:

• normalizar los nombres;
• eliminar los espacios innecesarios;
• armonizar las fechas;
• convertir las divisas;
• estandarizar los números de teléfono;
• eliminar los duplicados;
• identificar los datos faltantes.

Por lo tanto, un proyecto de extracción debe incluir un pipeline real:

recopilación → validación → limpieza → enriquecimiento → almacenamiento → explotación.

Conviene saber

En un proyecto de datos, la dificultad suele estar menos en la extracción en sí que en la normalización. Dos páginas pueden mostrar exactamente la misma información con formatos totalmente diferentes.

Automatizar las extracciones

Un scraper ejecutado manualmente puede ser suficiente para un estudio puntual.

Sin embargo, para un seguimiento diario o para alimentar una base de datos de forma regular, es necesario programar una ejecución automática.

La automatización puede incluir, entre otras cosas:

• una activación diaria o semanal;
• un control de errores;
• alertas;
• la detección de duplicados;
• la importación automática a una base de datos o a un CRM.

Esta lógica se alinea, en un sentido más amplio, con los retos de la prospección automatizada cuando la recopilación de datos sirve para alimentar un proceso comercial.

Actualizar los datos con regularidad

Un dato solo tiene valor si se mantiene lo suficientemente actualizado para su uso.

La frecuencia ideal depende del contexto.

El precio de un producto de comercio electrónico puede requerir varios controles al día. La información institucional sobre una empresa puede actualizarse con mucha menos frecuencia.

El reto consiste, por tanto, en definir una frecuencia adaptada a la velocidad real de cambio de la información.

Multiplicar las extracciones sin necesidad aumenta los costes, la carga impuesta a los servidores y el volumen de datos a procesar sin generar necesariamente más valor.

Scraping, crawling y API: ¿cuáles son las diferencias?

Estos conceptos son similares, pero no se refieren exactamente a la misma operación.

Scraping vs Crawling

El crawling consiste principalmente enrecorrer páginas y descubrir URL.

El scraping consiste principalmente enextraer datos específicos dentro de esas páginas.

Un crawler puede, por ejemplo, partir de una página de inicio, seguir todos los enlaces internos y descubrir 30 000 URL.

Un scraper puede después abrir algunas de esas páginas y recuperar su título, su precio o cualquier otro dato buscado.

Por lo tanto, ambas técnicas se utilizan frecuentemente juntas.

Scraping vs Data Mining

El scraping se refiere a la recopilación.

El data mining se centra más enel análisis de datos para identificar tendencias, relaciones o patrones.

Pongamos un ejemplo:

• hacer scraping de 100 000 opiniones de clientes = recopilación;
• analizar esas opiniones para detectar los principales motivos de insatisfacción = data mining o análisis de datos.

El scraping produce, por tanto, la materia prima que luego será analizada.

Scraping frente a API

Una API es una interfaz organizada que permite que dos sistemas informáticos se comuniquen entre sí.

Al consultar una API, generalmente se recibe una respuesta estructurada de forma directa.

Con el scraping, a menudo debe:

1. descargar una página;
2. identificar la información dentro de su estructura;
3. extraerla;
4. transformarla.

Una API suele ser más estable cuando el proveedor la pone a disposición oficialmente para el fin requerido.

Estas son las principales diferencias:

¿Cuándo elegir una API en lugar del scraping?

Cuando existe una API oficial que permite obtener exactamente los datos buscados bajo condiciones compatibles con su proyecto, suele ser la primera opción.

A menudo aporta:

• una estructura de datos estable;
• documentación;
• reglas de uso claras;
• cuotas conocidas;
• menor dependencia del diseño del sitio web.

El scraping resulta especialmente pertinente cuando no existe una interfaz adecuada y la recopilación prevista es legal y contractualmente posible.

Errores que debe evitar

Hacer scraping sin verificar las condiciones de uso

Lanzar una herramienta inmediatamente solo porque una página es accesible desde un navegador es un enfoque erróneo.

Antes de cualquier automatización, consulte:

• los términos y condiciones;
• las posibles políticas para desarrolladores;
• las reglas de acceso automatizado;
• las indicaciones destinadas a los rastreadores.

Esta verificación es especialmente indispensable en las grandes plataformas.

Recopilar datos personales sin una base legal

El hecho de que una persona haya publicado cierta información en Internet no convierte estos datos en información utilizable sin restricciones.

La CNIL recuerda que la recuperación de datos públicamente accesibles en línea sigue estando sujeta al RGPD cuando se trata de datos personales.

Por lo tanto, defina antes de la recopilación:

• la finalidad;
• la base jurídica;
• las categorías de datos realmente necesarias;
• las modalidades de información;
• los derechos de las personas;
• el plazo de conservación.

Enviar demasiadas solicitudes

Un scraper mal configurado puede enviar cientos o miles de solicitudes en pocos segundos.

Esto puede:

• ralentizar el sitio;
• provocar restricciones;
• causar un bloqueo;
• hacer que los resultados sean menos fiables.

Es mejor adaptar la frecuencia a la necesidad real y eliminar las consultas innecesarias.

Descuidar la limpieza de datos

Una extracción técnicamente exitosa puede producir:

Paris

PARIS

Paris

75000 Paris

Para un humano, estos valores parecen similares. Para un sistema informático, pueden convertirse en cuatro entradas diferentes.

Por lo tanto, se debe prever una etapa de estandarización antes de la importación al CRM o a la base de datos de producción.

Utilizar datos obsoletos

La información recopilada hace dos años no es necesariamente exacta hoy en día.

Esta problemática es especialmente importante en la prospección:

• colaboradores que han cambiado de empresa;
• empresas que se han mudado;
• dominios expirados;
• actividades que han evolucionado.

Por lo tanto, conserve la fecha de recopilación o verificación cuando la frescura de la información tenga un valor operativo.

Preguntas frecuentes sobre scraping

¿Qué es el scraping?

El scraping es una técnica que permite extraer información automáticamente de páginas web u otras fuentes digitales.

Un programa identifica los elementos buscados, los recopila y, por lo general, los transforma en datos estructurados dentro de un archivo CSV, Excel, JSON o una base de datos.

¿Es legal el scraping?

El scraping no está ni sistemáticamente autorizado ni sistemáticamente prohibido.

Su legalidad depende, entre otros factores, de:

• los datos en cuestión;
• las condiciones de uso del sitio;
• el RGPD en caso de datos personales;
• los derechos sobre los contenidos;
• los derechos aplicables a las bases de datos;
• el uso que se hará de la información.

Por ello, antes de iniciar un proyecto importante, se recomienda realizar un análisis jurídico adaptado al caso concreto.

¿Cuál es la diferencia entre scraping y crawling?

El crawling consiste esencialmente en recorrer páginas y descubrir nuevas URL.

El scraping consiste en extraer los datos presentes dentro de esas páginas.

Un crawler puede identificar 10 000 páginas de un sitio, mientras que un scraper recuperará posteriormente cierta información presente en dichas páginas.

¿Cuáles son las mejores herramientas de scraping?

La mejor herramienta depende del proyecto.

Para un usuario sin conocimientos técnicos, Octoparse, ParseHub o Web Scraper permiten crear extracciones con relativamente poco código.

Para un desarrollador, Beautiful Soup es ideal para el análisis HTML, mientras que Scrapy permite construir crawlers más completos. Selenium y Playwright son especialmente útiles cuando se necesita automatizar un navegador y gestionar páginas que dependen en gran medida de JavaScript.

¿Se puede hacer scraping en LinkedIn?

Técnicamente, existen programas que pueden intentar extraer información publicada en LinkedIn. Eso no significa que esta práctica esté permitida por la plataforma.

El Acuerdo de Usuario de LinkedIn prohíbe actualmente el uso de software, scripts, robots, crawlers o tecnologías destinadas a extraer o copiar los servicios, incluidos los perfiles y otros datos. También prohíbe ciertos medios automatizados no autorizados para acceder a sus servicios.

Además, es necesario tener en cuenta el RGPD cuando una extracción implica datos personales.

Para un uso profesional, es mejor optar por las funcionalidades e interfaces autorizadas oficialmente por la plataforma.

¿Se puede hacer scraping en Google?

La misma prudencia se aplica a Google.

Las condiciones de Google prohíben, entre otras cosas, el uso de medios automatizados de acceso cuando estos no respetan las instrucciones legibles por máquina indicadas en sus páginas.

Por lo tanto, la recopilación automatizada masiva de resultados de búsqueda no debe considerarse libremente autorizada por defecto.

Cuando una interfaz oficial o una solución autorizada permite satisfacer la necesidad, suele constituir una alternativa más fiable.

¿Cómo automatizar el scraping?

Para automatizar un scraper, primero hay que crear un proceso de extracción estable y, después, programar su ejecución a intervalos regulares.

Un flujo de trabajo puede, por ejemplo:

1. iniciarse cada noche;
2. recopilar los nuevos datos;
3. controlar su validez;
4. eliminar duplicados ;
5. guardar los resultados ;
6. actualizar una base de datos ;
7. enviar una alerta en caso de error.

El sistema también debe prever la gestión de cambios en la estructura de las páginas, ya que un scraper puede dejar de funcionar tras una simple modificación del sitio web objetivo.

¿Cuándo utilizar una API en lugar de scraping?

Por lo general, se debe priorizar una API oficial cuando proporciona la información necesaria bajo condiciones compatibles con el proyecto.

A menudo ofrece una estructura más estable, documentación y reglas de uso claramente definidas.

El scraping sigue siendo útil cuando no existe una API adecuada, siempre que se verifiquen previamente las condiciones de acceso al sitio, los derechos aplicables y, cuando se trate de datos personales, las obligaciones impuestas por el RGPD.