Como Coletar Dados da Web em 2025

Até 2025, os dados se tornaram o principal motor da economia global. O volume diário de informações geradas ultrapassou 650 exabytes. 80% são avaliações, imagens, vídeos e sinais de IoT. As empresas usam informações para otimizar processos e prever tendências. Varejistas que implementaram scraping com IA para monitorar redes sociais estão reduzindo o tempo de lançamento de novos produtos no mercado de 18 para 6 meses. Algoritmos que analisam transações online reduzem o risco de fraude em 40%. Na saúde, a coleta de dados permite prever epidemias de SARS e gripe com 3 meses de antecedência.

O endurecimento do GDPR na UE e do CPA nos EUA exige que as empresas cumpram totalmente os padrões internacionais e domésticos. A capacidade de legalizá-los, purificá-los e transformá-los em insights estratégicos é especialmente valorizada. Empresas que investem em scraping ético e integração com análises de IA estão moldando novos mercados.

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 se tornaram mais difíceis devido a regras de segurança mais rigorosas e regulamentações legais. Abaixo, são apresentados e analisados brevemente os métodos do processo.

1. Coleta manual. É relevante em nichos onde é necessária análise contextual ou trabalho de pequeno volume. Pesquisadores de mercado a utilizam para coletar dados de comunidades fechadas onde a automação é bloqueada pela administração e políticas da rede social. Profissionais de marketing analisam manualmente comentários para identificar tendências latentes. Algoritmos automatizados não as captam. Limitações: alta intensidade de trabalho, risco de erros e incapacidade de escalar. Em 2025, ferramentas e assistentes baseados em IA começaram a surgir para operações manuais.Eles aceleram o processo de salvamento e adição a tabelas estruturadas.
2. Ferramentas de web scraping. A coleta automatizada de dados é popular entre os profissionais de marketing, mas implica dificuldades legais. A tecnologia é baseada na análise do código HTML das páginas usando scripts depurados. Scrapy e Selenium são capazes de processar conteúdo.
3. JavaScript. O CFAA (Computer Fraud and Abuse Act) atualizado proíbe o acesso nos Estados Unidos, que é amplamente utilizado no comércio eletrônico para rastrear o sortimento de concorrentes, análises de mídia e monitoramento. Isso viola os termos de uso do site.
4. API. A Interface de Programação de Aplicativos fornece aos desenvolvedores acesso a informações. Usando a API de Exibição Básica do Instagram, você pode obter dados de perfil e publicações sem o risco de ser bloqueado. A vantagem da API é a saída de dados estruturados e mecanismos de autorização integrados. Restrições: limites no número de solicitações, indisponibilidade de certas funções (por exemplo, dados históricos) e dependência da política do site. Em 2025, as empresas estão mudando ativamente para modelos híbridos, combinando APIs com scraping para contornar restrições.
5. Plataformas em nuvem. AWS Data Exchange e Bright Data implicam uma nova abordagem ao processo. Elas oferecem redes de proxies distribuídas e ferramentas inovadoras de bypass de captcha.

Até 2025, o mercado de ferramentas de coleta de dados estará fragmentado: algumas soluções são adequadas para tarefas pontuais, enquanto outras são apropriadas para projetos em grande escala. A escolha depende não apenas das capacidades técnicas, mas também das restrições legais, orçamento e nível de expertise da equipe. Vamos analisar quais tecnologias são dominantes e em quais casos devem ser usadas.

Usar bibliotecas como Scrapy ou Selenium oferece controle total sobre o processo de coleta de dados. Por exemplo, o Scrapy permite configurar solicitações assíncronas, o que é crítico para analisar grandes plataformas de comércio eletrônico com milhões de cartões de produtos. Como coletar dados de sites, essa abordagem requer conhecimento profundo de programação e tempo para manter o 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 captchas, o que complica a configuração.

Ferramentas como Octoparse reduzem o tempo necessário para iniciar projetos. Um profissional de marketing sem habilidades de codificação 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 suportar sites dinâmicos, nem sempre lida com recursos onde o conteúdo é gerado via WebSocket.

Até 2025, soluções sem código adicionaram recursos de IA, como detecção automática da estrutura da página. Como coletar dados online, para cenários complexos (por exemplo, análise de dados com autorização), elas ainda são inferiores aos seus equivalentes programáveis.

Plataformas em nuvem como Bright Data resolvem dois problemas principais: infraestrutura e legalidade. Suas redes de proxies e ferramentas integradas de anti-bloqueio permitem coletar dados de diferentes regiões sem arriscar a reputação do IP. Por exemplo, o Smartproxy oferece proxies móveis indispensáveis para analisar redes sociais onde o tráfego de data centers é bloqueado. O custo das soluções SaaS muitas vezes se torna uma barreira para startups. As taxas para processar um milhão de páginas podem chegar a $500-1000, o que é 5 a 7 vezes mais caro do que a autoconfiguração via Python.

O scraping com IA, como no caso do Diffbot, adapta-se automaticamente às mudanças na estrutura dos sites, reduzindo o tempo gasto na manutenção do parser. As redes neurais também analisam padrões comportamentais para imitar ações "humanas", como atrasos aleatórios entre cliques. Mas a introdução dessas tecnologias exige não apenas orçamento, mas também expertise. Treinar modelos em dados específicos (por exemplo, reconhecimento de captchas personalizados) pode levar meses. Além disso, as soluções de IA consomem mais recursos computacionais, o que aumenta os custos operacionais.

Em 2025, as leis que regem a coleta de dados no Ocidente e na Rússia tornaram-se mais rigorosas. 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 considera o acesso não autorizado a informações como um delito criminal. Isso se aplica a informações públicas e privadas. Em 2025, um tribunal da Califórnia considerou ilegal a raspagem de perfis do LinkedIn sem o consentimento oficial da administração da rede social.

Na Rússia, a regulamentação é realizada de acordo com as regras estabelecidas na 152-FZ "Sobre Dados Pessoais" e na Lei Federal "Sobre Informações". Emendas à legislação da Federação Russa estão em vigor desde 2025. Elas proíbem a coleta de quaisquer dados de cidadãos sem a permissão do Roskomnadzor.

Os padrões éticos continuam sendo uma alta prioridade. A coleta de informações pode prejudicar a reputação da empresa. Em 75% dos casos, ela viola regras internas. A análise agressiva de sites de notícias com alta frequência de solicitações desacelera o recurso. Isso viola os postulados estabelecidos no F.A.I.R. Data (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable). Em 2025, uma auditoria ética é um evento padrão em grandes corporações. A Microsoft publica relatórios sobre os dados processados e os métodos de obtenção.

Dicas para reduzir riscos legais

1. Trabalhar através da API. As plataformas permitem a coleta em seus próprios termos. 
2. Usar um proxy. 
3. Coordenação com a administração. A solicitação por e-mail tem servido há muito tempo como um escudo legal. Em 2025, 30% das startups usarão essa ferramenta.
4. Monitoramento de robots.txt. Marketplaces proíbem a análise de informações de preços. Ignorar esse requisito pode levar a processos judiciais.

Tecnologias de coleta e análise automatizada permitem que as empresas respondam a mudanças e prevejam alterações de tendências. Estratégias de marketing não podem ser implementadas sem analisar as pegadas digitais do público. Redes federais e regionais usam a 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 a clientes potenciais. 

Mudanças de preço em tempo real tornaram-se a norma no comércio eletrônico. 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 parsing e aprendizado de máquina. Algoritmos preveem o impacto de fatores externos na demanda e geram recomendações automaticamente. Uma loja online de eletrônicos europeia reduziu o tempo de reação a mudanças de preço no mercado para um nível de resposta instantânea. 

Em 2025, as empresas estão usando ativamente IA generativa para responder automaticamente a avaliações. 

Startups de fintech usam a análise de feeds de notícias e redes sociais. A abordagem permite prever com mais precisão a volatilidade de criptomoedas. 

O mercado de coleta de informações está mudando rapidamente. Os especialistas precisam estar cientes das inovações nesta área. É melhor realizar tarefas pontuais usando plugins sem código. Serviços em nuvem habilitados para IA são ideais para projetos em grande escala. 

Nota: Gostaríamos de lembrar que o produto é usado para automatizar testes em seus próprios sites e em sites aos quais você tem acesso legal.