In der Welt der Informatik ist Data Scraping, oft auch als Web (Online) Scraping bekannt, eine Methode, um Daten von Websites zu extrahieren und sie in lokalen Datenbanken oder anderen Anwendungen mit Hilfe von Computersoftware zu speichern.Eine typische Anwendung von Data Scraping ist das Sammeln von Inhalten, Preisen oder Kontaktinformationen aus Internetquellen. Data Scraping besteht aus zwei Hauptkomponenten: dem Crawler und dem Scraper. Ein Webcrawler, oft auch als "Spider" bezeichnet, ist ein Mechanismus der künstlichen Intelligenz (KI), der Hyperlinks und Suchmaschinen nutzt, um das Internet nach Daten zu durchsuchen, ähnlich wie ein Mensch es in seiner Freizeit tut. Wenn relevante Daten gefunden werden, werden sie an den Web Scraper gesendet.Ein Web Scraper ist ein spezielles Tool, das Daten aus einer Webseite extrahiert. Die Datenbaken im Web Scraper werden verwendet, um die Daten zu identifizieren, die du aus der HTML-Datei extrahieren möchtest - in der Regel werden dabei XPath, CSS-Selektoren, Regex oder eine Kombination dieser Protokolle verwendet.In der Marktforschung spielt Web Scraping eine wichtige Rolle, da es zur Preisermittlung, Überwachung, Analyse und Sammlung von Produkt-/Dienstleistungsdaten verwendet wird, die bei der Entscheidungsfindung, der Erstellung von Inhalten und bei Marketingaktivitäten helfen.Data Scraping ist eine nützliche Technik, um in der Geschäftswelt vorne zu bleiben. Stell dir ein Unternehmen vor, das Geld für Produktmarketing ausgibt, um seinen Umsatz zu steigern, aber nicht weiß, dass seine Konkurrenten ihm viele Schritte voraus sind, indem sie Technologien zur Geschäftsautomatisierung und einen Web Scraper einsetzen. Der Web Scraper kann die neuen Preise eines Konkurrenten schnell identifizieren, sobald sie online erscheinen, so dass das Unternehmen schnell reagieren und seine Vormachtstellung auf dem Markt aufrechterhalten kann.Obwohl Online Scraping manuell durchgeführt werden kann, sind automatisierte Methoden für das Scraping von Webdaten in der Regel vorzuziehen, da sie kostengünstiger sind und schneller funktionieren.Web Scraping ist jedoch nicht immer ein einfacher Prozess. Da es Websites in den unterschiedlichsten Formen und Größen gibt, musst du prüfen, ob die Funktionen und Möglichkeiten deines Web Scrapers mit den Anforderungen der Websites übereinstimmen.Web Scraping wird vor allem im E-commerce und im Vertrieb eingesetzt, um Preise zu verfolgen und Leads zu generieren. Viele Investoren nutzen diese Technologie inzwischen aber auch bei Online-Finanztransaktionen. Es automatisiert die Extraktion von Daten aus einer Vielzahl von Quellen und speichert die Informationen in strukturierter Form für eine systematische Überprüfung.In der Kryptowelt kann Web Scraping zum Beispiel dazu verwendet werden, eine gründliche Marktstudie durchzuführen und historische Kryptomarktdaten zu extrahieren. Erfahrene Krypto-Händler können mit einem automatisierten Data Scraping-Tool die Krypto-Preise im Auge behalten und sich einen umfassenden Überblick über die gesamte Marktkapitalisierung verschaffen.Data Scraping-Technologien haben zwar legitime, legale Verwendungszwecke, können aber auch dazu verwendet werden, Daten für unrechtmäßige Zwecke zu sammeln und umzuinterpretieren, z. B. um pseudo-anonyme Nutzer von Webdiensten zu identifizieren oder Markenmaterial zu plagiieren. Spammer und Betrüger nutzen Data Scraping häufig, um E-Mail-Adressen zu sammeln und Spam-Mails zu versenden. Sie werden auch eingesetzt, um in Websites oder Unternehmensintranets einzudringen und an Informationen zu gelangen, um weitere Straftaten wie Erpressung oder Betrug zu begehen.