A extração de dados na web passou por uma transformação significativa devido aos avanços em IA, particularmente em 2024. Tradicionalmente, empresas, especialmente no comércio eletrônico e na agregação de dados, investiram consideráveis recursos de engenharia para extrair dados da internet. Esse processo envolvia imitar navegadores da web, fazer requisições HTTP e analisar HTML para extrair informações relevantes. No entanto, a natureza dinâmica das estruturas dos sites frequentemente tornava esses scripts ineficazes quando mudanças ocorriam, levando a custos de manutenção elevados.
Além das grandes corporações, há uma demanda crescente por serviços de extração de dados na web em plataformas freelance como Upwork. Numerosas postagens de emprego surgem a cada hora, onde empresas buscam indivíduos para criar scrapers específicos adaptados às suas necessidades. Esses pedidos abrangem vários casos de uso, incluindo geração de leads, pesquisa de mercado, análise de preços competitivos e listagens de empregos. O advento de grandes modelos de linguagem (LLMs) e sistemas agentes reduziu significativamente o custo e a complexidade de desenvolver tais scrapers.
Ao lidar com sites públicos e simples, como Wikipedia ou páginas de empresas B2B, a falta de barreiras de autenticação simplifica o processo de extração. No entanto, a estrutura dinâmica desses sites ainda pode apresentar desafios. Grandes modelos de linguagem revolucionaram essa área ao permitir a extração de informações estruturadas a partir de dados não estruturados. Ao utilizar recursos como a saída estruturada da OpenAI, os usuários podem definir estruturas de dados específicas para extração confiável, tornando o processo mais eficiente.
Para sites mais complexos que exigem interações intrincadas, como aqueles com logins de assinatura ou pop-ups, simular o comportamento humano torna-se essencial. Ferramentas como Selenium, Puppeteer e Playwright são comumente usadas para esse propósito. Esses frameworks permitem que os desenvolvedores automatizem interações na web, incluindo navegação por páginas e manipulação de vários elementos da interface do usuário. A integração de pacotes como AgentQL pode ainda melhorar a capacidade de identificar e interagir com os componentes corretos da interface do usuário.
Um exemplo do uso dessas técnicas pode ser visto em um projeto destinado a extrair listagens de empregos de um quadro de empregos sem fins lucrativos. Essa tarefa envolveu fazer login no site, navegar pela paginação e extrair detalhes de empregos, como títulos, salários e locais. Ao aproveitar o AgentQL, os desenvolvedores podem localizar eficientemente os elementos da interface do usuário e automatizar todo o processo, garantindo que os dados sejam coletados sistematicamente em várias páginas.
Algumas tarefas de extração exigem mais do que apenas extração de dados simples; elas envolvem raciocínio e planejamento complexos. Por exemplo, encontrar o voo mais barato em um período especificado implica navegar por vários sites de reserva e tomar decisões com base nas preferências do usuário. Embora os atuais agentes web autônomos ainda estejam em desenvolvimento, as empresas estão explorando maneiras de aprimorar suas capacidades para lidar com fluxos de trabalho tão intrincados.
O cenário da extração de dados na web está evoluindo rapidamente, com ferramentas impulsionadas por IA tornando-o mais acessível e eficiente. À medida que as empresas reconhecem cada vez mais o valor da coleta automatizada de dados, a demanda por desenvolvedores qualificados nessa área continuará a crescer. Ao abraçar esses avanços, indivíduos e organizações podem agilizar seus processos de aquisição de dados, levando, em última análise, a uma melhor tomada de decisões e vantagens competitivas em seus respectivos mercados.
Q: O que é extração de dados na web?
A: A extração de dados na web é o processo de extrair dados de sites, tradicionalmente envolvendo a imitação de navegadores da web, fazendo requisições HTTP e analisando HTML.
Q: Como a IA impactou a extração de dados na web em 2024?
A: Os avanços em IA transformaram a extração de dados na web ao reduzir a complexidade e o custo de desenvolver scrapers, tornando o processo mais eficiente.
Q: Quais são alguns casos de uso comuns para a extração de dados na web freelance?
A: Casos de uso comuns incluem geração de leads, pesquisa de mercado, análise de preços competitivos e listagens de empregos.
Q: Quais desafios existem ao extrair dados de sites públicos?
A: Embora os sites públicos não tenham barreiras de autenticação, suas estruturas dinâmicas ainda podem apresentar desafios para a extração de dados.
Q: Quais ferramentas são usadas para técnicas avançadas de extração?
A: Ferramentas como Selenium, Puppeteer e Playwright são usadas para simular o comportamento humano em sites complexos que exigem interações intrincadas.
Q: Você pode dar um exemplo de um projeto de extração?
A: Um exemplo é a extração de listagens de empregos de um quadro de empregos sem fins lucrativos, que envolve fazer login, navegar pela paginação e extrair detalhes de empregos.
Q: O que são fluxos de trabalho complexos na extração de dados na web?
A: Fluxos de trabalho complexos envolvem tarefas que requerem raciocínio e planejamento, como encontrar o voo mais barato em um período especificado.
Q: Qual é o futuro da extração de dados na web?
A: O futuro da extração de dados na web está focado em ferramentas impulsionadas por IA que aumentam a acessibilidade e a eficiência, levando a uma demanda crescente por desenvolvedores qualificados.
