Data scraping – co to jest?

Data scraping, nazywany także scrapowaniem danych lub web scrapingiem, to proces automatycznego pozyskiwania informacji z internetu. Polega na wykorzystaniu specjalnych programów (tzw. scraperów), które przeszukują strony WWW i wydobywają potrzebne dane – na przykład ceny produktów, informacje o konkurencji czy opinie klientów. Zebrane dane następnie trafiają do ustrukturyzowanej bazy, co umożliwia ich dalszą analizę i wykorzystanie w działaniach marketingowych. Data scraping pozwala firmom błyskawicznie gromadzić duże ilości aktualnych informacji bez konieczności ręcznego przeglądania stron, dzięki czemu stał się cennym narzędziem w marketingu.

Na czym polega scrapowanie danych?

Scrapowanie danych polega na zaprogramowaniu komputera tak, by automatycznie odwiedzał wybrane strony internetowe i zbierał z nich określone informacje. Specjalny program zwany scraperem działa jak ekspresowy „czytacz” stron – potrafi w kilka sekund przeanalizować kod HTML witryny i wyłuskać z niego interesujące dane, takie jak nazwy produktów, ceny, adresy e-mail czy inne potrzebne informacje. Scraper rozpoczyna pracę od pobrania kodu źródłowego strony (podobnie jak robi to przeglądarka, gdy wyświetla stronę użytkownikowi). Następnie program filtruje otrzymany kod według ustalonych reguł, aby znaleźć i wyodrębnić tylko te elementy, które są istotne z punktu widzenia naszych celów.

W praktyce scraper porusza się po stronach według listy adresów URL przygotowanej wcześniej przez człowieka lub wygenerowanej automatycznie. Jeśli nie dysponujemy pełną listą linków do przeszukania, pomocą służy tzw. web crawler – program przeszukujący witryny w poszukiwaniu kolejnych odnośników. Crawler tworzy mapę podstron, które następnie może przeanalizować scraper w poszukiwaniu konkretnych danych. Scraper skupia się na wyciąganiu informacji ze znanych adresów zamiast eksplorować zupełnie nowe obszary internetu.

Istotą scrapowania jest zrozumienie struktury strony. Każda witryna ma określony układ kodu HTML, a dane które chcemy pozyskać są osadzone w tym kodzie w charakterystyczny sposób (np. w tabelach, listach lub znacznikach o konkretnych nazwach klas CSS). Skrypt scrapujący ma za zadanie odnaleźć te fragmenty kodu i zapisać odpowiadające im informacje do z góry ustalonego formatu (np. arkusza kalkulacyjnego lub bazy danych). Ten proces zamienia surowe dane ze stron w uporządkowane zestawy informacji, gotowe do dalszej analizy.

Zastosowania data scrapingu w marketingu

Technika automatycznego pozyskiwania danych z sieci znajduje szerokie zastosowanie w świecie marketingu. Dzięki data scrapingowi firmy mogą szybko zdobywać informacje, które wspierają podejmowanie decyzji biznesowych i planowanie strategii. Poniżej przedstawiamy kilka głównych obszarów, w których scrapowanie danych jest wykorzystywane przez marketerów:

• Monitorowanie cen i analiza konkurencji: Przedsiębiorstwa e-commerce korzystają z data scrapingu do śledzenia cen produktów u konkurencji. Specjalne boty regularnie zbierają informacje o cenach i promocjach na stronach rywali, co pozwala na szybkie dostosowanie własnej oferty. Dzięki temu firma może reagować na zmiany rynkowe w czasie zbliżonym do rzeczywistego i utrzymać swoją konkurencyjność.
• Generowanie leadów sprzedażowych: Marketerzy często wykorzystują scrapowanie danych do budowania baz potencjalnych klientów. Automatyczne skrypty potrafią wyszukiwać w sieci publicznie dostępne informacje kontaktowe (np. adresy e-mail, profile firm czy osób decyzyjnych) i gromadzić je w jednym miejscu. Tak pozyskane leady sprzedażowe można następnie wykorzystać w kampaniach marketingowych, kierując ofertę do precyzyjnie wybranej grupy docelowej.
• Badanie rynku i analiza trendów: Scrapowanie internetu umożliwia również pozyskiwanie danych potrzebnych do analiz rynkowych. Firmy mogą automatycznie zbierać informacje z forów dyskusyjnych, mediów społecznościowych czy serwisów z recenzjami, aby zrozumieć opinie konsumentów i wychwycić nowe trendy. Przykładowo, analizując zebrane komentarze o produktach, można dowiedzieć się, które cechy są najbardziej chwalone lub krytykowane przez klientów, co stanowi cenną wskazówkę dla działu marketingu oraz rozwoju produktu.
• Agregacja treści i porównywarki cen: Serwisy internetowe, które agregują treści z różnych źródeł lub porównują oferty wielu dostawców, opierają swoje działanie na scrapingu danych. Przykładem mogą być porównywarki cenowe zbierające na bieżąco informacje o produktach i cenach z setek sklepów internetowych. Innym przykładem są agregatory newsów, które automatycznie pobierają nagłówki i streszczenia artykułów z wielu portali. Dzięki temu użytkownicy dostają skondensowany przegląd informacji w jednym miejscu, a właściciele takich serwisów nie muszą ręcznie wprowadzać aktualizacji.
• Audyt stron i SEO: Specjaliści ds. marketingu cyfrowego wykorzystują narzędzia typu scraper także do audytu stron internetowych pod kątem SEO i jakości treści. Automatyczne programy skanują całą witrynę firmy, zbierając dane o elementach takich jak struktura nagłówków, występowanie ważnych fraz w treści czy działające linki. Pozyskane w ten sposób informacje pozwalają szybko wykryć obszary do poprawy i dopracować strategię content marketingu oraz optymalizacji pod wyszukiwarki.

Jak widać, scrapowanie danych stało się nieodłącznym elementem arsenału narzędzi marketingowych. Pozwala ono zdobywać przewagę konkurencyjną poprzez lepszy dostęp do informacji i ich efektywne wykorzystanie w strategii firmy.

Zalety scrapowania danych

Automatyzacja zbierania informacji z witryn internetowych niesie za sobą wiele korzyści. Poniżej przedstawiamy najważniejsze zalety scrapowania danych dla firm i specjalistów pracujących z danymi:

• Szybkość pozyskiwania danych: Skrypty potrafią w krótkim czasie zebrać informacje z setek lub tysięcy stron. To, co człowiekowi zajęłoby wiele godzin lub dni, automat jest w stanie wykonać w kilka minut. Dzięki temu decyzje biznesowe można opierać na aktualnych danych zebranych niemal natychmiast.
• Skalowalność: Scrapowanie pozwala łatwo zwiększyć skalę zbierania danych. Dodanie kolejnych źródeł lub przeszukiwanie większej liczby stron nie stanowi problemu – wystarczy rozszerzyć listę adresów dla scrapera lub zmodyfikować jego ustawienia. Niezależnie od tego, czy potrzebujemy danych z 10 czy 10 000 stron, dobrze zaprojektowany scraper poradzi sobie z zadaniem.
• Oszczędność czasu i pracy zespołu: Automatyczne pozyskiwanie informacji znacząco redukuje nakład pracy manualnej. Zespół nie musi już ręcznie przeszukiwać dziesiątek witryn i kopiować danych – robi to za nich program. Pozwala to pracownikom skupić się na analizie wyników i podejmowaniu działań marketingowych zamiast na żmudnym zbieraniu informacji.
• Dokładność i mniejsze ryzyko błędów: Dobrze zaprogramowany scraper konsekwentnie stosuje zdefiniowane zasady ekstrakcji, dzięki czemu ryzyko pomyłki przy przepisywaniu danych jest minimalne. W przeciwieństwie do człowieka, maszyna nie odczuwa znużenia powtarzalnym zadaniem, więc nie zdarzy jej się przypadkowo pominąć jakiejś informacji ani popełnić błędu przy kopiowaniu.
• Niskie koszty pozyskania informacji: Wdrożenie scrapera bywa tańsze niż zatrudnienie ludzi do ręcznego gromadzenia danych, zwłaszcza przy większej skali projektu. Utrzymanie działania skryptu (np. koszt serwera czy proxy) jest relatywnie niskie, a zebrane dane mogą przynieść firmie znaczącą wartość. Automatyzacja minimalizuje także koszty związane z ewentualnymi błędami ludzkimi.
• Ustrukturyzowane dane gotowe do analizy: Dane pobrane przez scraper są od razu uporządkowane według przyjętego schematu (np. w tabeli z określonymi kolumnami). Dzięki temu nie trzeba ich dodatkowo segregować czy oczyszczać z formatowania – można od razu przystąpić do wyciągania wniosków, wizualizacji lub zasilania nimi innych narzędzi analitycznych.
• Elastyczność i wszechstronność: Metody scrapingu można dostosować do różnych potrzeb i branż. Ta sama technika sprawdzi się przy zbieraniu danych dla działu marketingu, analizie opinii dla działu obsługi klienta, jak i przy badaniach naukowych. Scraper można tak zaprogramować, aby wydobywał praktycznie dowolny rodzaj informacji dostępny na stronach internetowych, co czyni tę metodę niezwykle uniwersalną.

Wady scrapowania danych

Mimo licznych zalet, scrapowanie danych wiąże się też z pewnymi wyzwaniami i ograniczeniami. Oto główne wady i trudności, na które należy zwrócić uwagę przy korzystaniu z tej techniki:

• Wymagane umiejętności i czas: Przygotowanie własnego rozwiązania do scrapingu wymaga wiedzy technicznej (np. umiejętności programowania) oraz czasu na stworzenie i przetestowanie skryptu. Osoby początkujące mogą napotkać stromy próg nauki, a bez odpowiednich kompetencji trudno jest samodzielnie napisać skutecznego scrapera. Czas potrzebny na uruchomienie projektu scrapingu może być znaczący, zwłaszcza jeśli projekt jest rozbudowany.
• Konieczność utrzymania i aktualizacji: Praca nad scraperem nie kończy się na jego stworzeniu. Struktura stron internetowych często ulega zmianom – wystarczy drobna modyfikacja w kodzie strony (np. zmiana nazw klas lub układu elementów), aby dotychczasowy skrypt przestał poprawnie działać. Dlatego scraper wymaga regularnego nadzoru i aktualizacji. Ponadto w początkowej fazie działania bot może nie wychwycić wszystkich wyjątków i błędów, co oznacza potrzebę monitorowania wyników i wprowadzania poprawek.
• Ograniczenia techniczne i blokady: Wiele popularnych serwisów stara się chronić przed masowym pobieraniem danych. Mogą one wprowadzać zabezpieczenia takie jak blokowanie zbyt częstych zapytań, wymaganie rozwiązywania CAPTCHA czy ograniczanie dostępu tylko do zalogowanych użytkowników. Scrapowanie takich stron staje się trudniejsze – wymaga stosowania dodatkowych rozwiązań (np. rotacji adresów IP, symulowania przeglądarki) i przestrzegania limitów, by nie zostać zablokowanym przez właściciela witryny.
• Ryzyko prawne: Automatyczne pobieranie danych może w niektórych przypadkach naruszać prawo lub regulaminy serwisów. Jeśli scraper zbiera dane osobowe bez zgody (np. adresy e-mail osób fizycznych), może to kolidować z przepisami o ochronie danych (takimi jak europejskie RODO). Również nieprzestrzeganie warunków użytkowania strony – gdy wyraźnie zabrania ona scrapingu – niesie ryzyko konsekwencji prawnych. Firmy muszą być świadome tych aspektów, planując projekty związane ze scrapowaniem.
• Kwestie etyczne: Scrapowanie danych bywa postrzegane jako działanie na pograniczu etyki biznesowej, zwłaszcza gdy dotyczy konkurencyjnych witryn. Pobieranie hurtowo treści, które ktoś inny zgromadził (np. bazy danych ofert czy latami budowane treści), wiele osób ocenia to negatywnie. W oczach niektórych jest to szybka droga na skróty, polegająca na korzystaniu z cudzej pracy. Ponadto nadmierne obciążanie serwera cudzej strony masowymi żądaniami może wpłynąć na jej wydajność lub dostępność dla normalnych użytkowników. Dlatego ważne jest, by podczas scrapowania zachować umiar i respektować zasady fair play w internecie.

Narzędzia do scrapowania danych

Do przeprowadzenia scrapingu potrzebne jest odpowiednie narzędzie. W praktyce istnieją dwie główne drogi: samodzielne przygotowanie skryptu (wymaga to umiejętności programowania) albo skorzystanie z dostępnych na rynku platform i aplikacji do scrapowania. Wybór zależy od posiadanych kompetencji oraz skali i specyfiki projektu.

Scraping poprzez programowanie

Największą elastyczność daje stworzenie własnego skryptu do scrapingu. Popularnym wyborem jest język Python, który oferuje bogaty ekosystem bibliotek do przetwarzania stron internetowych. Przykładowo biblioteka BeautifulSoup ułatwia analizę kodu HTML i wyciąganie z niego danych, a framework Scrapy pozwala budować bardziej rozbudowane crawlery i scrapery zdolne do przechodzenia po wielu stronach. Programistyczne podejście wymaga co prawda umiejętności kodowania, ale w zamian daje pełną kontrolę nad tym, jak i jakie dane są pozyskiwane. Można dostosować skrypt do dowolnego źródła danych i logiki biznesowej, a także zintegrować go z innymi narzędziami (np. od razu zapisywać wyniki do bazy danych lub arkusza kalkulacyjnego). Własnoręcznie napisany scraper można uruchamiać cyklicznie (np. codziennie o określonej godzinie), co zapewnia regularne aktualizowanie zebranych informacji.

Gotowe narzędzia i platformy

Na rynku dostępnych jest wiele narzędzi, które umożliwiają scrapowanie danych bez konieczności programowania. Takie rozwiązania oferują graficzny interfejs użytkownika, w którym wskazuje się elementy strony do pobrania danych. Przykładami są platformy typu Software-as-a-Service oferujące scraping jako usługę, jak choćby Import.io czy ParseHub. Istnieją także przeglądarkowe wtyczki do scrapowania (np. dodatki do Google Chrome), które pozwalają wyodrębnić proste dane bezpośrednio z poziomu przeglądarki. Zaletą gotowych narzędzi jest łatwość użycia – często wystarczy kilka kliknięć, by pobrać dane z wybranej strony. Wadą może być natomiast ograniczona elastyczność i koszty w przypadku bardziej zaawansowanych wymagań (niektóre platformy są płatne lub mają limity). Mimo to dla początkujących lub przy jednorazowych projektach takie rozwiązania bywają najbardziej praktyczne, ponieważ omijają konieczność samodzielnego pisania kodu.

Czy data scraping jest legalny?

Kwestia legalności scrapowania danych bywa złożona i zależy od wielu czynników. Sam proces pozyskiwania informacji z publicznie dostępnych stron internetowych co do zasady nie narusza prawa. W praktyce data scraping uznaje się za legalny, o ile spełnione zostaną pewne warunki. Przede wszystkim należy upewnić się, że zbierane są dane publiczne (nieobjęte tajemnicą ani prywatnością) oraz że ich pobieranie nie łamie praw autorskich do treści. Innymi słowy, wolno scrapować to, co zostało jawnie udostępnione w sieci, pod warunkiem że nie naruszamy przy tym cudzych praw.

Bardzo ważne jest również respektowanie przepisów o ochronie danych osobowych. W Polsce i całej Unii Europejskiej obowiązuje RODO (Ogólne Rozporządzenie o Ochronie Danych Osobowych), które nakłada surowe wymagania na przetwarzanie danych osobowych. Jeżeli podczas scrapingu zbieramy informacje pozwalające zidentyfikować osoby fizyczne (np. imiona i nazwiska powiązane z danymi kontaktowymi), musimy to robić zgodnie z prawem – na przykład posiadać odpowiednią podstawę prawną lub anonimizować zebrane dane. Brak zgodności z RODO może skutkować poważnymi konsekwencjami prawnymi.

Odrębną kwestią są regulaminy i warunki użytkowania stron internetowych. Właściciele niektórych serwisów wprost zabraniają automatycznego wykorzystywania ich zasobów (zapisy typu „no scraping” w regulaminie). Ignorowanie takich zakazów może prowadzić do blokady adresu IP scrapera, a nawet działań prawnych ze strony właściciela witryny za naruszenie warunków świadczenia usług. Dlatego przed rozpoczęciem scrapowania warto sprawdzić, czy dana strona nie zastrzega sobie takiego zakazu.

Aby działać legalnie, przedsiębiorstwa powinny zachować ostrożność i stosować się do obowiązujących norm. Dobrą praktyką jest:

• zapoznanie się z lokalnymi przepisami prawnymi dotyczącymi pozyskiwania danych,
• przestrzeganie zasad ochrony danych osobowych (np. wspomniane RODO),
• sprawdzenie regulaminów odwiedzanych serwisów pod kątem zakazu scrapingu.

Stosując się do powyższych wskazówek, można znacząco zminimalizować ryzyko prawne związane ze scrapowaniem danych. W razie wątpliwości warto skonsultować planowane działania z prawnikiem, zwłaszcza gdy projekt zakłada masowe gromadzenie danych lub operuje na wrażliwych informacjach.

Czy data scraping jest etyczny?

Kwestie etyczne związane ze scrapowaniem danych są równie istotne co aspekty prawne. Nawet jeśli dane działanie mieści się w granicach prawa, może być postrzegane jako nie do końca uczciwe. Przykładowo, masowe zbieranie treści z konkurencyjnej strony – zwłaszcza takich, których przygotowanie kosztowało daną firmę wiele czasu i zasobów – wiele osób ocenia to negatywnie. W oczach niektórych jest to szybka droga na skróty, polegająca na korzystaniu z cudzej pracy.

Etyka scrapingu dotyczy też obciążenia infrastruktury cudzych serwisów. Jeśli nasz bot wysyła setki zapytań na minutę do czyjejś witryny, może to spowolnić jej działanie lub wręcz spowodować awarię. Narażanie innych stron na problemy z wydajnością z powodu nadmiernego scrapowania jest niewłaściwe. Właściciele serwisów inwestują w swoje infrastruktury, a nieodpowiedzialne zachowanie scraperów generuje dla nich niepotrzebne koszty i zagrożenia.

Aby scrapować dane w sposób etyczny, warto przestrzegać kilku zasad:

• rozważyć wpływ swoich działań na właścicieli i użytkowników danej strony (nie szkodzić ich interesom),
• działać z umiarem i nie przeciążać serwerów nadmierną liczbą zapytań,
• starać się być transparentnym – w miarę możliwości poinformować właściciela serwisu o zamiarze wykorzystania jego danych lub uzyskać na to zgodę,
• przestrzegać polityki prywatności i zasad określonych przez dany serwis (nie wydobywać danych wyłączonych z użytku lub prywatnych).

Podchodząc do scrapowania z poszanowaniem dla cudzej własności i zasobów, można uniknąć wielu dylematów moralnych. Etyczne działanie nie tylko zapobiega potencjalnym konfliktom, ale również buduje pozytywny wizerunek firmy jako podmiotu respektującego standardy i fair play w cyfrowym świecie.