Casestudie
Automatisert datainnsamlingsinfrastruktur for handel og analyse
Daglig skraping av leverandørkataloger, priser og SEO-søkeord. Overvåking av handelsplattformer. Bibliotek med ferdige nettstedskrapere.
Oppgave
Vi trengte en pålitelig måte å samle inn leverandørkataloger og prisdata daglig for våre egne prosjekter. Manuelle kontroller var ikke et alternativ i stor skala, og ulike kilder hadde forskjellige strukturer og oppdateringsplaner.
Vi trengte også å spore SEO-søkeord fra analysetjenester og overvåke aktivitet på handelsplattformer. Hver kilde krevde sin egen tilnærming til utvinning og lagring.
Løsning
Vi bygde skrape- og overvåkingssystemer som kjører på en tidsplan. Python og Playwright håndterer utvinningslogikken, og tilpasser seg ulike sidestrukturer og dynamisk innhold. Data flyter inn i PostgreSQL for lagring og spørring.
Systemene samler inn leverandørkataloger og priser daglig, henter SEO-søkeorddata fra analysetjenester, og overvåker handelsplattformer for endringer. Hver skraper kjører i Docker-containere, styrt av cron for planlegging.
Over tid har vi samlet et katalog med ferdige nettstedskrapere. Katalogen inkluderer nå konfigurasjoner for ulike kilder, noe som gjør det enkelt å legge til nye datainnsamlingsoppgaver uten å starte fra bunnen av.
- Daglig automatisert innsamling av leverandørkataloger og priser
- Utvinning av SEO-søkeord fra analysetjenester
- Overvåking av handelsplattformer
- Docker-containere for isolert skraperkjøring
- PostgreSQL-lagring for strukturert datatilgang
- Katalog med ferdige skraperkonfigurasjoner
Resultat
- Daglig innsamling av leverandørkataloger og priser kjører uten manuell inngripen
- SEO-søkeord hentes automatisk fra analysetjenester
- Handelsplattformer overvåkes for aktivitet og endringer
- Katalog med ferdige nettstedskrapere er tilgjengelig
Trenger du noe lignende? Fortell oss om oppgaven din
Beskriv nettstedet, dataene eller oppgaven. Vi svarer med spørsmål, en løsning og et tilbud.
eller skriv direkte
Send melding til @kodrana på Telegram