Infraestrutura automatizada de coleta de dados para comércio e análise

Desafio

Precisávamos de uma forma confiável de coletar diariamente catálogos de fornecedores e dados de preços para nossos próprios projetos. Verificações manuais não eram viáveis em grande escala, e as diferentes fontes tinham estruturas e cronogramas de atualização distintos.

Também precisávamos acompanhar palavras-chave de SEO em serviços de análise e monitorar a atividade em plataformas de comércio. Cada fonte exigia uma abordagem própria para extração e armazenamento.

Solução

Criamos sistemas de scraping e monitoramento que são executados conforme um cronograma. Python e Playwright cuidam da lógica de extração, adaptando-se a diferentes estruturas de páginas e conteúdos dinâmicos. Os dados são armazenados no PostgreSQL, onde podem ser consultados.

Os sistemas coletam diariamente catálogos e preços de fornecedores, obtêm dados de palavras-chave de SEO em serviços de análise e monitoram mudanças em plataformas de comércio. Cada scraper é executado em contêineres Docker, com agendamento gerenciado pelo cron.

Com o tempo, reunimos um catálogo de scrapers prontos para sites. Agora, o catálogo inclui configurações para diferentes fontes, facilitando a inclusão de novas tarefas de coleta de dados sem começar do zero.

• Coleta automatizada diária de catálogos e preços de fornecedores
• Extração de palavras-chave de SEO em serviços de análise
• Monitoramento de plataformas de comércio
• Contêineres Docker para execução isolada de scrapers
• Armazenamento no PostgreSQL para acesso a dados estruturados
• Catálogo de configurações de scrapers prontos

Resultado

• Coleta diária de catálogos e preços de fornecedores em execução sem intervenção manual
• Palavras-chave de SEO obtidas automaticamente em serviços de análise
• Plataformas de comércio monitoradas quanto à atividade e a mudanças
• Catálogo de scrapers prontos para sites disponível