¿Cómo funciona el screen scraping con proxies geotargeted?
Contenido del artículo:
- ¿Qué es el screen scraping y por qué comprar proxies dedicados para ello?
- ¿El screen scraping difiere del web scraping?
- ¿Dónde se utiliza el screen scraping?
- ¿Qué tecnologías utiliza el screen scraping?
- ¿Existen limitaciones en el uso del screen scraping?
- Conclusión
El web scraping integrado con sitios web de proxy confiables en 2023 es una práctica comercial común para lanzar nuevos proyectos o desarrollar los existentes. La recopilación automatizada de datos se aplica con herramientas impulsadas por IA y proxies geotargeted de Dexodata en 2023 por representantes de diferentes esferas económicas.
Un método de adquisición de datos se llama “screen scraping”. Hoy describiremos esta técnica, sus características y la aplicación de proxies móviles 4G, residenciales y de centro de datos, para ello.
¿Qué es el screen scraping y por qué comprar proxies dedicados para ello?
El screen scraping es un procedimiento para obtener datos visuales de elementos de interfaz de usuario o contenido mostrado por dispositivos de escritorio o móviles. La información recopilada de esta manera puede encontrarse en:
- Texto, incluidos archivos .doc y .pdf
- Capturas de pantalla
- Sesiones de terminal
- Interfaz gráfica (botones, ventanas, etc.)
- Contenido multimedia (imágenes, videos, .gif, publicidad gráfica, etc.)
El screen scraping es automatizado, por lo que requiere comprar proxies residenciales y móviles o de centro de datos para acceder a la recolección de datos sin bloqueos. El orden de las operaciones es similar a la obtención de datos web de HTML o API:
- Definir los elementos de texto o gráficos requeridos en sitios predeterminados
- Crear código para marcos y bibliotecas automatizadas
- Ejecutar búsqueda y recopilación de datos
- Transferir resultados como CSV, JSON, XLS.
Este procedimiento puede realizarse sobre cantidades no estructuradas, especialmente con soluciones basadas en IA. Se puede utilizar modelos mejorados por LLM, como ChatGPT, para mejorar la codificación del algoritmo y adoptar soluciones para múltiples páginas.
¿El screen scraping difiere del web scraping?
Estos dos procedimientos tienen mucho en común. Ambos:
- Son automáticos y compatibles con soluciones mejoradas por ML.
- Trabajan con datos estructurados y no estructurados.
- Son aplicables a diferentes páginas y tipos de contenido.
- Pueden funcionar en combinación con diferentes lenguajes de programación, marcos y bibliotecas.
- Necesitan proxies residenciales rotativos que se compren y software que oculte huellas digitales digitales para funcionar sin fallos.
- Tienen aplicaciones idénticas que enumeraremos a continuación.
Pero también hay diferencias significativas. El screen scraping no es adecuado para:
- Obtener algo más que elementos visuales de la interfaz digital de la aplicación/sitio web o de HTML en contraste con la recolección de datos automatizada que trabaja con API y HTML.
- Recopilar información de navegadores o contenido no público oculto de la pantalla.
De lo contrario, estos dos métodos son similares y ambos son compatibles con la tecnología de reconocimiento óptico de caracteres (OCR). Es útil para reconocer y extraer texto de imágenes.
La recopilación de elementos web desde un escritorio virtual es ética hasta que se utilice para cosechar contenido público a través de proxies residenciales y móviles que se compran de una plataforma confiable con pleno cumplimiento de AML y KYC, como Dexodata.
¿Dónde se utiliza el screen scraping?
La extracción de datos gráficos también se llama emulación de terminal. La historia del término se refiere a las primeras aplicaciones del método cuando el escaneo de monitores se utilizaba para mover información de software o interfaces heredadas, por ejemplo, mainframes de IBM. La única forma de utilizar mainframes obsoletos en algunos casos es transferir información a marcos compatibles con API modernas a través del screen scraping. Ahora es parte del análisis de escritorio cuando los dispositivos en diferentes plataformas intercambian datos.
Variedad de datos web a obtener a través del screen scraping incluye gráficos, texto y medios
Algunas otras formas de aprovechar la recopilación de datos de pantalla son:
- Banca y transacciones
- Guardar información importante
- Seguimiento de precios para e-commerce
- Verificación de publicidad
- Protección de marca.
Los sitios web de proxy confiables son adecuados para todos los elementos de la lista anterior, por lo tanto, la plataforma confiable de Dexodata es un gran recurso en 2023 para comprar proxies residenciales rotativos o proxies móviles 4G para adquirir información confiable a gran escala.
¿Qué tecnologías utiliza el screen scraping?
La recolección de datos no estructurados requiere tecnologías de visión por computadora (CV) y OCR para convertir medios con contenido de texto a un formato legible o trabajar con aplicaciones de Citrix. Las soluciones basadas en IA maximizan el potencial y el rango de datos recopilados.
Los modelos de Automatización de Procesos Robóticos (RPA) automatizan acciones recurrentes en internet y las hacen auténticas debido a la imitación de acciones humanas. Los algoritmos automatizados comprometidos con RPA pueden hacer clic en ciertas palabras clave o banners, ejecutar archivos .exe o abrir documentos adjuntos, incluidos .pdf y .xls.
La tecnología FullText se utiliza durante la recuperación de datos de pantalla para acceder a elementos de interfaz de usuario ocultos y cosechar texto de allí. Si se compran proxies residenciales rotativos con geolocalización precisa, es posible aumentar la fiabilidad de la información obtenida.
¿Existen limitaciones en el uso del screen scraping?
Los recolectores de datos escanean todos los elementos de la interfaz de usuario y el contenido en el monitor, los reconocen y los recuperan a bases de datos externas. Incluso cambios insignificantes en el orden y la estructura de los elementos pueden interrumpir el procedimiento. Por lo tanto, los algoritmos necesitarán ajustes adicionales.
La forma de resolver el problema es la utilización de herramientas impulsadas por IA, incluso sin habilidades de codificación. Pasan el aprendizaje automático en varios contenidos estáticos y dinámicos y adquieren habilidades de autoentrenamiento durante el trabajo.
Otro desafío es la distribución de derechos de acceso. Si a los robots se les otorgan derechos para recopilar datos de los escritorios virtuales, obtienen cada pieza que logran. Esto incluye, entre otros, información privada y de facturación. No hay elementos restringidos para los extractores automatizados. Por lo tanto, las aplicaciones bancarias deben aplicar bots impulsados por ML para controlar la actividad o abandonar los métodos de screen scraping en favor de algoritmos orientados a API.
El estado legal de la adquisición de datos de monitores tiene dos lados, tanto negativos como positivos. Se puede proceder con elementos públicamente disponibles, pero también hace que este método sea inseguro y accesible para terceros, incluidos los delincuentes en línea. La aplicación de sitios web de proxy confiables resuelve en gran medida el problema al proteger las conexiones establecidas de filtraciones de datos.
¿Qué futuro le espera al screen scraping?
La obtención automatizada de información de pantalla es una herramienta bien conocida para el desarrollo empresarial junto con la recopilación de datos web. Es crucial para recopilar y analizar información de marcos heredados y interfaces complejas. En 2023, es necesario comprar proxies residenciales y IPs móviles en la plataforma Dexodata, para escalar análisis web para desbloquear el potencial de este enfoque impulsado por la pantalla.
