Infrastruttura automatizzata di raccolta dati per commerce e analytics

Obiettivo

Avevamo bisogno di un modo affidabile per raccogliere quotidianamente cataloghi fornitori e dati di pricing per i nostri progetti. I controlli manuali non erano un'opzione su larga scala, e fonti diverse avevano strutture e calendari di aggiornamento diversi.

Dovevamo anche tracciare keyword SEO dai servizi di analytics e monitorare l'attività sulle piattaforme di trading. Ogni fonte richiedeva un proprio approccio per estrazione e archiviazione.

Soluzione

Abbiamo costruito sistemi di scraping e monitoraggio che girano su schedule. Python e Playwright gestiscono la logica di estrazione, adattandosi a diverse strutture di pagina e contenuti dinamici. I dati confluiscono in PostgreSQL per storage e query.

I sistemi raccolgono cataloghi fornitori e prezzi quotidianamente, estraggono dati di keyword SEO dai servizi di analytics e monitorano le piattaforme di trading per rilevare modifiche. Ogni scraper gira in container Docker, gestiti da cron per lo scheduling.

Nel tempo, abbiamo assemblato un catalogo di scraper pronti. Il catalogo ora include configurazioni per fonti diverse, rendendo semplice aggiungere nuove attività di raccolta dati senza ripartire da zero.

• Raccolta automatizzata giornaliera di cataloghi fornitori e pricing
• Estrazione di keyword SEO dai servizi di analytics
• Monitoraggio di piattaforme di trading
• Container Docker per esecuzione isolata degli scraper
• Storage PostgreSQL per accesso strutturato ai dati
• Catalogo di configurazioni scraper pronte

Risultato

• Raccolta giornaliera di cataloghi fornitori e prezzi in esecuzione senza intervento manuale
• Keyword SEO estratte automaticamente dai servizi di analytics
• Piattaforme di trading monitorate per attività e modifiche
• Catalogo di scraper pronti disponibile