Para abordar desafios apresentados por sites dinâmicos que fazem uso intensivo de JavaScript, a Crawly emprega técnicas adaptadas à escala e especificidade da tarefa de coleta de dados. Quando o projeto envolve um número menor de fontes, nossa estratégia se concentra na análise individual de cada fonte para desenvolver soluções sob medida, que muitas vezes incluem a emulação de solicitações XHR (XMLHttpRequest). Esta abordagem permite uma coleta de dados precisa e eficiente, pois nos possibilita interagir diretamente com as chamadas de back-end que o site realiza, capturando assim os dados necessários sem a necessidade de renderizar todo o site.

Por outro lado, para projetos que exigem a análise de um grande volume de fontes, a Crawly adota uma abordagem mais generalista, empregando, entre outras técnicas, o uso de navegadores sem interface gráfica, conhecidos como headless browsers. Essa estratégia permite uma renderização completa dos sites em um ambiente que imita o de um navegador convencional, facilitando a interação com os elementos e scripts JavaScript, de maneira que é possível acessar informações que somente seriam disponíveis após a execução do código JavaScript da página.

Essas metodologias garantem que a Crawly esteja equipada para extrair dados complexos e dinâmicos de maneira eficaz, independentemente da escala do projeto, permitindo a captura abrangente dos dados desejados para o aprimoramento e treinamento de modelos de inteligência artificial sob diversas circunstâncias.

Na Crawly, enfrentamos CAPTCHAs e outras formas de bloqueios anti-crawling com uma sofisticada combinação de soluções. Utilizamos inteligência artificial desenvolvida in-house para ultrapassar a maioria dos CAPTCHAs de mercado, permitindo que a coleta de dados prossiga sem grandes obstáculos.

Para os casos mais desafiadores ou específicos, não hesitamos em expandir nossos recursos através da colaboração com parceiros comerciais especializados. Esta rede de parcerias nos proporciona acesso a um leque de soluções externas especializadas, projetadas para enfrentar eficazmente bloqueios complexos.

Com essa abordagem híbrida, asseguramos a flexibilidade e a eficiência necessárias para superar barreiras anti-crawling, mantendo o compromisso de fornecer dados valiosos de forma contínua para nossos clientes.

Para garantir a escalabilidade dos crawlers em projetos que envolvem grande volume de dados, na Crawly adotamos uma arquitetura robusta, projetada para suportar e otimizar a coleta de dados em larga escala. Uma parte crucial dessa arquitetura envolve o uso de filas e um cluster de workers distribuídos, que trabalham em conjunto para processar as informações necessárias de forma eficiente e confiável. Isso permite que nosso sistema divida tarefas complexas e volumosas em partes menores, que podem ser processadas em paralelo, maximizando assim a utilização dos recursos e agilizando o tempo de resposta.

-Implementamos técnicas de throttling estratégicas para regular a frequência das solicitações de dados e garantir a saúde e a estabilidade dos sites-alvo, evitando sobrecargas que poderiam resultar em bloqueios ou lentidão. Além disso, recorremos à utilização de uma diversidade imensa de proxies para distribuir o processamento das solicitações, o que nos permite realizar coletas de dados de maneira discreta e eficaz, minimizando o risco de detecção e restrições por parte dos sites.

Nossos sistemas são testados e provados em condições extremas, com cases de sucesso que incluem mais de um bilhão de consultas por mês realizadas em tempo real. Essa capacidade reflete a eficiência e a escalabilidade de nosso design arquitetônico, que não conhece limites de volume ou de escala. Portanto, independentemente do tamanho ou complexidade do projeto, nossos clientes podem confiar numa coleta de dados ágil, precisa e escalável, preparada para atender às suas necessidades específicas sem comprometer o desempenho.

Na Crawly, compreendemos a importância de assegurar que os dados coletados sejam não apenas extensivos, mas também prontamente utilizáveis para análise em modelos de IA. Para tal, adotamos um processo colaborativo de ETL (Extração, Transformação e Carga) definido em conjunto com nossos clientes, visando a máxima compatibilidade e eficácia quando integrado aos seus data lakes ou sistemas de Business Intelligence (BI) existentes.

Na fase de extração, os dados brutos são coletados de diversas fontes com o uso dos nossos crawlers altamente eficientes. Segue-se a etapa de transformação, onde esses dados são normalizados e limpos, removendo inconsistências, duplicatas e corrigindo possíveis erros. Nesta fase, também são aplicadas transformações para converter os dados brutos em formatos estruturados e úteis, de acordo com os requisitos específicos de cada cliente e seus sistemas. Por fim, na fase de carga, esses dados preparados são incorporados ao data lake ou sistema de BI do cliente, assegurando que estejam disponíveis para análise e treinamento de modelos de IA.

Cada uma dessas etapas é meticulosamente customizada para as necessidades únicas de cada cliente. Entendemos que cada ambiente de dados tem suas especificidades, sejam eles formatos de dados preferenciais, convenções de nomenclatura ou requisitos de segurança. Assim, trabalhamos de mãos dadas com nossos clientes para garantir a integração suave dos dados coletados, facilitando o consumo e maximizando o valor extraído através de análises de IA. Esta abordagem personalizada assegura que os clientes possam capitalizar sobre os insights obtidos dos dados coletados com a maior facilidade e eficácia possível.

Na Crawly, adotamos uma abordagem meticulosa para assegurar a privacidade e segurança dos dados coletados, alinhando nossas práticas aos mais rigorosos regulamentos globais de proteção de dados, incluindo GDPR e LGPD. Entre as medidas rigorosas que implementamos, estão:

Anonimização de Dados: Empregamos técnicas avançadas de anonimização de dados, sempre que aplicável. Isso é feito para garantir que as informações coletadas e processadas não possam ser usadas para identificar indivíduos, minimizando os riscos associados à privacidade dos dados.

Gerenciamento de Dados Sensíveis: Para dados considerados sensíveis, adotamos a política de que não há necessidade de persistir esses dados além do necessário. Se a natureza do projeto exigir que tais dados não sejam armazenados permanentemente, nós coletamos, transformamos e entregamos esses dados aos nossos clientes sem manter cópias em nossos sistemas, assegurando adicional proteção à privacidade dos dados.

Implementação de Medidas de Segurança Solicitadas: Estamos preparados para incorporar quaisquer medidas de segurança adicionais exigidas por nossos clientes. Reconhecemos a importância de adaptar nossos processos de segurança para atender às necessidades específicas de cada projeto, garantindo assim os mais altos padrões de segurança de dados.

Conformidade Total com Regulamentações: Nos comprometemos a garantir que todos os nossos projetos estejam 100% em conformidade com as leis de proteção de dados aplicáveis, como GDPR e LGPD. Essa conformidade é assegurada através de avaliações de compliance constantes e ajustes operacionais para alinhamento com as regulamentações em evolução.

Integrar os dados coletados com plataformas de análise de IA existentes é um processo crucial que permite às empresas maximizar o valor desses dados, transformando-os em insights acionáveis. Na Crawly, utilizamos três abordagens principais para efetivar essa integração, garantindo assim a flexibilidade e eficiência desejadas por nossos clientes:

Exploração de APIs: As Interfaces de Programação de Aplicações (APIs) são peças-chave no processo de integração, permitindo a comunicação fluida entre os dados coletados por nossos crawlers e as plataformas de análise de IA. Desenvolvemos e implementamos APIs customizadas que possibilitam a transferência direta e segura de dados para os sistemas de IA dos nossos clientes. Essas APIs são projetadas para serem robustas e escaláveis, assegurando que grandes volumes de dados possam ser transmitidos com eficiência.

Integração com Plataformas de Dados: Para clientes que utilizam plataformas de dados corporativas, como data lakes ou data warehouses, trabalhamos para integrar os dados coletados diretamente nessas plataformas. Isso é realizado através da configuração de processos de ETL (Extração, Transformação e Carga) customizados, que não só transferem os dados, mas também os transformam conforme necessário, alinhando-os com os esquemas de dados existentes e os requisitos da plataforma de IA.