In der heutigen Zeit, in der datengetriebene Entscheidungen im Mittelpunkt stehen, wird oft übersehen, wie zeitintensiv und mühsam die Datensammlung sein kann. Wer schon einmal versucht hat, Daten manuell zu sammeln, weiß, wie anstrengend das sein kann. Viele Unternehmen kämpfen damit, ihre datengetriebenen Strategien umzusetzen, weil die Datensammlung ineffizient ist. Wenn du dich in einer ähnlichen Lage befindest, bietet dieser Artikel einige frische Lösungen.
💡 In diesem Artikel tauchen wir in die Welt des Data Scraping ein und wie es sich mit der Technologie weiterentwickelt. Wir betrachten die Nachteile traditioneller Methoden, heben die Vorteile von KI-gesteuertem Data Scraping hervor und geben dir praktische Tipps für den Einsatz in der realen Welt.
Was ist Data Scraping?
Data Scraping, oder , bezieht sich auf das Extrahieren von strukturierten Informationen von Webseiten mithilfe von Tools (oft in Tabellenform). Es ist eine äußerst effiziente Methode, um schnell eine große Menge an Daten zu sammeln. Beispielsweise kannst du öffentliche Daten von für die Lead-Generierung nutzen, E-Commerce-SKUs von für den Wiederverkauf oder die Marktanalyse extrahieren oder Social-Media-Bewertungen von für Kundenanalysen abrufen.
Der technologische Wandel im Data Scraping
Früher schien die Datensammlung etwas zu sein, das nur Technikern vorbehalten war (oder viel manuelles Kopieren und Einfügen erforderte). Aber jetzt, im Jahr 2025, übernimmt die KI. Data Scraping ist nicht mehr nur für Programmierer oder einfache Automatisierungen gedacht.
Traditionelle Methoden versagen
Moderne Websites stellen uns vor neue Herausforderungen: dynamisches Laden von Inhalten (wie bei React/Vue-Frameworks), der Aufstieg multimodaler Daten (Text, Video, Bilder) und nicht standardisierte Datenstrukturen (mehrere Vorlagen auf derselben Seite). Aktuelle Studien zeigen drei große Probleme mit :
-
Wartungskosten-Falle Traditionelle Web-Scraper erfordern ständige manuelle Wartung (etwa 3-5 Stunden pro Monat pro Website). Wenn eine Seite aktualisiert oder ihr Frontend-Framework geändert wird, versagen 60% der XPath-Selektoren. KI-Tools, mit ihren Sprachmodellen und Codefähigkeiten, können sich automatisch an 90% der strukturellen Änderungen anpassen und die Wartungskosten um 60-80% senken. Für moderne Seiten, die mit React/Vue erstellt wurden, halten KI-Tools das Data Scraping durch semantisches Verständnis stabil, selbst wenn sich Klassennamen ändern.
-
Begrenzte Daten-Dimensionen Traditionelle Methoden können nur strukturierte Daten erfassen und verpassen wertvolle Informationen wie:
- Daten innerhalb von Bildern
- Textuelle Daten innerhalb von Artikeln
- Unstrukturierte Daten ohne HTML-Tags
-
Datenqualitätsprobleme