Datos^(Data) e información son dos términos que a menudo se usan indistintamente, pero hay una diferencia notable entre ellos. Por ejemplo, los datos se refieren a fragmentos de información, pero no a la información en sí. Por otro lado, la información^{(Information)} es un conjunto de datos que se procesan de manera significativa. Con la abrumadora cantidad de datos disponibles en Internet, se están utilizando diferentes enfoques como Web Scraping , Web Harvesting o Web Data Extraction para generar información procesable y revolucionaria sobre el uso de Internet . Pero, ¿qué significan exactamente en el mundo en línea? ¡Vamos a ver!

¿Cómo funciona el Web Scraping?

Los^(Computer) programas informáticos diseñados como bots inteligentes hacen el trabajo de ^{(Intelligent)}Web Scraping . A diferencia del screen scraping, que solo copia los píxeles que se muestran en la pantalla, el web scraping extrae el código HTML subyacente y, con él, los datos almacenados en una base de datos. El enfoque se ha vuelto bastante popular. De hecho, se considera como una de las habilidades esenciales para adquirir en el mundo digital actual. Tiene algunas aplicaciones excelentes en la compilación de grandes conjuntos de datos, fundamentales para técnicas como:

• Análisis de grandes datos^{(Big Data Analytics)}
• Aprendizaje automático
• Inteligencia artificial^{(Artificial Intelligence)}

Con la rápida expansión de la información digital, acceder a Big Data a través de Web Scraping o Web Data Extraction se ha vuelto mucho más fácil. Habiendo dicho eso, Web Scraping se puede usar para negocios digitales que dependen de la recolección de datos en casos legítimos^(Legitimate) o ilegítimos. El primero incluye ejemplos de raspado web benévolo,^{(Benevolent Web Scraping Examples)} mientras que el segundo presenta ejemplos de raspado web malicioso^{(Malicious Web Scraping)} .

Ejemplos de raspado web benévolo

• Los bots de los motores de búsqueda^(Search) rastrean un sitio, analizan su contenido para asignar una clasificación en función de ciertos hallazgos, como Google .
• Sitios de comparación de precios^(Price) que implementan bots para obtener automáticamente los precios de los productos
• Empresas de investigación de mercado^(Market) que utilizan raspadores para extraer datos de las redes sociales (p. ej., para análisis de sentimientos, preferencias personales, etc.).

Ejemplos de Web Scraping malicioso

Web Scraping con fines ilegales puede causar graves pérdidas financieras si los datos se extraen sin el permiso de los propietarios de sitios web. Los dos casos de uso más comunes de Web Scraping malicioso^{(Malicious Web Scraping)} son la extracción de precios y el robo de contenido.

• ^{(Price Scraping)}Raspado de ^(Scraper)precios  : los bots rastreadores inspeccionan las bases de datos comerciales de la competencia para acceder a información de precios, socavar a los rivales y aumentar las ventas.
• Robo de contenido^{(Content Theft)}  : esta actividad ilegítima comprende el robo de contenido a gran escala de un sitio web de destino. Los objetivos típicos incluyen principalmente catálogos de productos en línea y sitios web que se basan en contenido digital para impulsar el negocio.

¡Espero que esto ayude!

What is Web Scraping and how does it work in the Digital World

Data and information are two terms that are often uѕed interchangeably but there’s a notable difference between them. For example, data refers to bits of information, but not informatіon itself. On the other hand, Information is a set of data which is procesѕed in a meaningful way. With thе overwhelming data available on the internet, different approaches like Web Scraping, Web Harvesting or Web Data Extraction are being used to generate actionable and game-changing insights over Internet use. But what exactly they mean in the online world. Let’s take a look!

How does Web Scraping work

Computer programs designed as Intelligent bots do the work of Web Scraping. Unlike screen scraping, which only copies pixels displayed onscreen, web scraping extracts underlying HTML code and, with it, data stored in a database. The approach has become quite popular. In fact, it is considered as one of the essential skills to acquire in today’s digital world. It has some great applications in compiling large data sets, fundamental to techniques like-

• Big Data Analytics
• Machine Learning
• Artificial Intelligence

With the rapid expansion of digital information, accessing Big Data via Web Scraping or Web Data Extraction approach has become much easier. Having said that, Web Scraping can be used for digital businesses that rely on data harvesting in both, Legitimate or illegitimate cases. The former includes Benevolent Web Scraping Examples while the latter features Malicious Web Scraping examples.

Benevolent Web Scraping examples

• Search engine bots crawling a site, analyzing its content to assign a rank based on certain findings, like Google.
• Price comparison sites deploying bots to auto-fetch prices of products
• Market research companies using scrapers to extract data from social media (e.g., for sentiment analysis, personal preferences, etc).

Malicious Web Scraping examples

Web Scraping for illegal purposes can inflict severe financial losses if data is extracted without the permission of website owners. The two most common use cases of Malicious Web Scraping are price scraping and content theft.

• Price Scraping – Scraper bots inspect competing business databases to access pricing information, undercut rivals and boost sales.
• Content Theft – This illegitimate activity comprises large-scale content theft from a target website. Typical targets mainly include online product catalogs and websites relying on digital content to drive business.

Hope this helps!

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