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到2025年，数据已成为全球经济的核心驱动力。每天生成的信息量已经超过 650 exabytes，其中80%来自评论、图像、视频以及物联网信号。企业利用这些信息来优化流程并预测趋势。零售商通过实施AI爬取来监控社交媒体，将新产品上市时间从18个月缩短到6个月。分析在线交易的算法可将欺诈风险降低40%。在医疗领域，数据收集使得提前3个月预测SARS和流感疫情成为可能。
随着 GDPR 在欧盟以及 CPA 在美国的监管不断加强，企业需要完全遵守国际与国内标准。将数据合法化、清洗并转化为战略洞察的能力尤为重要。投资于合规爬取与AI分析整合的公司正在塑造新的市场格局。
从互联网收集数据是商业、科学和技术不可或缺的工具。在过去5年中，信息量增长了十倍。由于更严格的安全规则和法律法规，其提取方法变得更加困难。з
到2025年，数据收集工具市场将变得碎片化：一些解决方案适用于基于点的任务，而另一些则适用于大规模项目。选择不仅取决于技术能力，还取决于法律限制、预算以及团队的专业水平。让我们看看哪些技术占主导地位，以及在什么情况下应使用它们。
使用像 Scrapy 或 Selenium 的库可以让你完全掌控数据收集过程。例如，Scrapy允许你设置异步请求，这对于解析拥有数百万商品卡片的大型电商平台至关重要。如何从网站收集数据，这种方法需要深厚的编程知识以及维护代码的时间——每次网站结构更新都可能“破坏”解析器。Selenium通过在浏览器中模拟用户行为，是绕过反爬系统的关键工具，但会消耗大量资源。在2025年，它通常与用于自动CAPTCHA识别的AI模块结合使用，这使得配置更加复杂。
像 Octoparse 这样的工具可以减少项目启动所需时间。没有编程技能的市场人员可以在一小时内设置竞争网站的价格采集。但简单性也有缺点：自定义能力有限，并且依赖平台更新。例如 ParseHub，尽管支持动态网站，但在内容通过 WebSocket 生成时，仍然无法完全应对。
到2025年，无代码解决方案已加入AI功能，例如自动页面结构识别。如何收集在线数据，在复杂场景（例如带有授权的数据解析）中，它们仍然不如可编程方案。
像 Bright Data 这样的云平台解决了两个关键问题：基础设施和合法性。它们的代理网络和内置反封锁工具可以让你从不同地区收集数据，而不会影响IP信誉。
AI爬取，例如 Diffbot 的案例，会自动适应网站结构变化，从而减少解析器维护时间。神经网络还会分析行为模式，以模拟“人类”操作，例如点击之间的随机延迟。但引入此类技术不仅需要预算，还需要专业知识。在特定数据上训练模型（例如自定义验证码识别）可能需要数月。此外，AI解决方案消耗更多计算资源，从而增加运营成本。
到2025年，西方国家和俄罗斯关于数据收集的法律变得更加严格。技术的发展速度超过法律，这给企业带来了问题并增加了风险。
美国《计算机欺诈与滥用法案》（CFAA）已更新。它将未经授权访问数据视为刑事犯罪。这适用于公共和私人信息。2025年，加州法院裁定，在未获得LinkedIn官方授权的情况下抓取用户资料属于违法行为。
伦理标准仍然是高度优先事项。信息收集可能损害公司的声誉。对新闻网站进行高频率的激进抓取会降低资源性能。这违反了F.A.I.R.数据原则（可发现、可访问、可互操作、可复用）。在2025年，伦理审计已成为大型企业的标准流程。
降低法律风险的建议：
通过API进行工作。平台允许在其规则下进行数据收集。
使用代理。
与管理层协调。电子邮件请求长期以来一直作为法律保护手段。在2025年，30%的初创公司使用这一方法。
监控robots.txt。市场平台禁止对价格信息进行抓取。忽视这一要求可能导致诉讼。
自动化数据收集与分析技术使企业能够应对变化并预测趋势变化。没有对用户数字足迹的分析，就无法制定营销策略。联邦和区域网络使用社交媒体解析来识别趋势。算法跟踪标签、提及频率以及不同地区的热度。公司通过提供个性化条件来调整广告活动，从而吸引潜在客户。Brandwatch使用AI来预测受众兴趣。
在电子商务中，实时价格变化已成为常态。大型零售商使用云爬取服务来监控并分析市场变化。这使得企业能够通过提供折扣或奖励迅速调整战略。
在2025年，宣布了结合爬取与机器学习的创新插件。这些算法可以预测外部因素对需求的影响，并自动生成建议。
在2025年，公司积极使用生成式AI自动回复评论。
金融科技初创公司使用新闻源和社交网络抓取。这种方法可以更准确地预测加密货币的波动性。
信息收集市场正在快速变化。专业人员需要了解该领域的最新创新。对于一次性任务，最好使用无代码插件。对于大规模项目，支持AI的云服务是理想选择。
NB: 请注意，该产品用于在您自己的网站以及您拥有合法访问权限的网站上进行自动化测试。
