Principais Métodos de Coleta de Dados na Web
Coletar dados da Internet é uma ferramenta indispensável para negócios, ciência e tecnologia. O volume de informações aumentou dez vezes nos últimos 5 anos. Os métodos de extração tornaram-se mais difíceis devido a regras de segurança mais rigorosas e regulamentações legais.з
APIs vs Scraping
Em 2025, o mercado de ferramentas de coleta de dados será fragmentado: algumas soluções são adequadas para tarefas pontuais, enquanto outras são adequadas para projetos de larga escala. A escolha depende não apenas das capacidades técnicas, mas também das restrições legais, do orçamento e do nível de experiência da equipe. Vamos ver quais tecnologias são dominantes e em quais casos elas devem ser usadas.
Usando bibliotecas como Scrapy ou Selenium você tem controle total sobre o processo de coleta de dados. Por exemplo, o Scrapy permite configurar requisições assíncronas, o que é crítico para analisar grandes plataformas de e-commerce com milhões de cartões de produtos. Como coletar dados de sites, essa abordagem exige profundo conhecimento de programação e tempo para manutenção do código — cada atualização na estrutura do site pode “quebrar” o parser. O Selenium, que emula ações do usuário no navegador, é indispensável para contornar sistemas anti-bot, mas consome recursos significativos. Em 2025, ele é frequentemente combinado com módulos de IA para reconhecimento automático de CAPTCHA, o que torna a configuração mais complexa.
Ferramentas como Octoparse reduzem o tempo necessário para lançar projetos. Um profissional de marketing sem habilidades de programação pode configurar a coleta de preços de sites concorrentes em uma hora. Mas a simplicidade tem um lado negativo: personalização limitada e dependência de atualizações da plataforma. Por exemplo, ParseHub, apesar de seu suporte para sites dinâmicos, nem sempre lida com recursos onde o conteúdo é gerado via WebSocket.
Em 2025, soluções No-code adicionaram recursos de IA como detecção automática da estrutura de páginas. Como coletar dados online, para cenários complexos (por exemplo, análise de dados com autenticação), elas ainda são inferiores às suas contrapartes programáveis.
Plataformas em nuvem como Bright Data resolvem dois problemas principais: infraestrutura e legalidade. Suas redes de proxy e ferramentas anti-bloqueio integradas permitem coletar dados de diferentes regiões sem arriscar a reputação do IP.
O scraping com IA, como no caso da Diffbot, adapta-se automaticamente às mudanças na estrutura dos sites, reduzindo o tempo gasto na manutenção de parsers. Redes neurais também analisam padrões de comportamento para simular ações “humanas”, como atrasos aleatórios entre cliques. Mas a implementação dessas tecnologias exige não apenas orçamento, mas também expertise. Treinar modelos em dados específicos (por exemplo, reconhecimento de captcha personalizado) pode levar meses. Além disso, soluções de IA consomem mais recursos computacionais, o que aumenta os custos operacionais.
Aspectos Legais e Éticos em 2025
Em 2025, as leis que regulam a coleta de dados no Ocidente e na Rússia tornaram-se mais rígidas. A tecnologia está se desenvolvendo mais rápido do que as leis. Isso cria problemas e aumenta os riscos para os negócios.
O Computer Fraud and Abuse Act (CFAA) foi atualizado nos EUA. Ele trata o acesso não autorizado a informações como crime. Isso se aplica a informações públicas e privadas. Em 2025, um tribunal da Califórnia decidiu que é ilegal fazer scraping de perfis do LinkedIn sem consentimento oficial da administração da rede social.
Os padrões éticos continuam sendo uma prioridade alta. Coletar informações pode prejudicar a reputação da empresa. O scraping agressivo de sites de notícias com alta frequência de requisições desacelera o recurso. Isso viola os postulados estabelecidos em F.A.I.R. Data (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable). Em 2025, auditorias éticas são um evento padrão em grandes corporações.
Dicas para reduzir riscos legais:
Trabalhar via API. As plataformas permitem coleta em seus próprios termos.
Usar proxy.
Coordenação com a gestão. O pedido por e-mail há muito tempo serve como escudo legal. Em 2025, 30% das startups usam essa ferramenta.
Monitorar robots.txt. Marketplaces proíbem a análise de informações de preços. Ignorar esse requisito pode levar a processos judiciais.
Casos de Uso para Empresas
Tecnologias automatizadas de coleta e análise permitem que as empresas respondam a mudanças e prevejam mudanças de tendência. Estratégias de marketing não podem ser implementadas sem analisar os rastros digitais do público. Redes federais e regionais usam análise de redes sociais para identificar tendências. Algoritmos rastreiam hashtags, frequência de menções e popularidade em diferentes regiões. As empresas adaptam suas campanhas publicitárias oferecendo condições personalizadas para clientes em potencial. A Brandwatch usa IA para prever interesses do público.
Mudanças de preços em tempo real tornaram-se a norma no e-commerce. Grandes varejistas usam serviços de scraping em nuvem para monitorar e analisar mudanças no mercado. Isso permite ajustar instantaneamente a estratégia de negócios, oferecendo descontos ou bônus aos clientes.
Em 2025, foram anunciados plug-ins inovadores que combinam análise de dados e aprendizado de máquina. Algoritmos preveem o impacto de fatores externos na demanda e geram recomendações automaticamente.
Em 2025, as empresas estão usando ativamente IA generativa para responder automaticamente a avaliações.
Startups de fintech usam scraping de feeds de notícias e redes sociais. Essa abordagem permite prever com mais precisão a volatilidade das criptomoedas.
O mercado de coleta de informações está mudando rapidamente. Os especialistas precisam estar atentos às inovações nessa área. É melhor realizar tarefas pontuais usando plugins no-code. Serviços em nuvem com IA são ideais para projetos de grande escala.
NB: Observe que o produto é destinado à automação de testes em seus próprios sites e em sites aos quais você tem acesso legal.
