Wat is Data Scraping en Hoe Doe Je Het in 2025

Iedereen heeft het tegenwoordig over datagedreven werken, maar vaak wordt vergeten hoeveel tijd en energie het kost om data te verzamelen. Als je ooit zelf handmatig gegevens hebt moeten verzamelen, weet je hoe frustrerend en tijdrovend dat is. Ik heb talloze bedrijven gezien die hun datagedreven plannen niet van de grond krijgen door inefficiënte dataverzameling. Herken je dit? Dan heb je aan dit artikel een hoop praktische oplossingen.

💡 In dit artikel duiken we in de wereld van data scraping en hoe deze techniek zich razendsnel ontwikkelt dankzij nieuwe technologieën. We bespreken de nadelen van ouderwetse methodes, laten de voordelen van AI-gedreven data scraping zien en geven je direct bruikbare tips voor in de praktijk.

Wat is Data Scraping?

Data scraping, ook wel genoemd, draait om het automatisch verzamelen van gestructureerde informatie van webpagina’s met behulp van tools (vaak in tabelvorm). Het is een supersnelle manier om grote hoeveelheden data te verzamelen. Denk bijvoorbeeld aan het ophalen van openbare gegevens van voor leadgeneratie, het verzamelen van productinformatie van voor wederverkoop of marktanalyse, of het binnenhalen van klantbeoordelingen van voor klantinzichten.

De Technologische Ontwikkeling van Data Scraping

Vroeger was data verzamelen vooral iets voor techneuten (of betekende het eindeloos kopiëren en plakken). Maar in 2025 is AI niet meer weg te denken. Data scraping is allang niet meer alleen voor programmeurs of simpele automatisering.

Waarom Oude Methodes Niet Meer Voldoen

Moderne websites brengen nieuwe uitdagingen met zich mee: dynamische content (zoals bij React/Vue), steeds meer verschillende soorten data (tekst, video, afbeeldingen) en ongestructureerde pagina’s (meerdere templates op één site). Uit recent onderzoek blijken drie grote problemen met :

1. Hoge Onderhoudskosten Traditionele webscrapers vragen om veel handmatig onderhoud (gemiddeld 3-5 uur per maand per website). Zodra een site zijn frontend aanpast, werkt 60% van de XPath-selectors niet meer. AI-tools met taalmodellen en code-intelligentie passen zich automatisch aan bij 90% van de wijzigingen, waardoor je tot 60-80% op onderhoud bespaart. Voor moderne sites met React/Vue blijft data scraping stabiel dankzij semantisch begrip, zelfs als klassenamen veranderen.

2. Beperkte Datadekking Oude methodes halen alleen gestructureerde data binnen en missen waardevolle informatie zoals:

   • Data in afbeeldingen
   • Tekst in artikelen
   • Ongestructureerde data zonder HTML-tags

3. Kwaliteitsproblemen Traditionele methodes hebben moeite met dynamische content, wat leidt tot onvolledige of foutieve data:

   • Bij paginering (zoals productlijsten) halen traditionele scrapers slechts 30-50% van de eerste pagina op.
   • Oneindig scrollende pagina’s (zoals social feeds) missen meer dan 60% van de belangrijke data.
   • Hoge foutpercentages bij het matchen van ongestructureerde data (zoals niet-uitgelijnde lijsten).

Hier komen AI-gedreven tools zoals Thunderbit om de hoek kijken. Hieronder leg ik uit waarom deze tools het verschil maken.

De Opkomst van AI Data Scraping

In 2025 laten AI-modellen, vooral grote taalmodellen (LLM’s), indrukwekkende resultaten zien. Ze begrijpen en genereren natuurlijke taal, voeren complexe data-analyses uit en bieden efficiëntere oplossingen. Veel data scraping tools maken nu gebruik van LLM’s om de beperkingen van traditionele methodes te doorbreken. Na het testen van 13 de afgelopen maanden, raad ik aan.

Waarom springt Thunderbit eruit?

1. Revolutionaire Interactie: Je typt gewoon in gewone taal wat je wilt, en het systeem maakt automatisch een scraping-plan. Dit bespaart tot 87% aan insteltijd vergeleken met traditionele tools.

2. Sterke Voordelen van Lokale Scraping: Als browserextensie biedt Thunderbit:

   • Directe data scraping
   • Scraping van dynamische en oneindig scrollende pagina’s
   • Scraping van pagina’s achter een login

3. Krachtige Multimodale Dataverwerking: Thunderbit verwerkt verschillende soorten data, zoals:

   • Tekst uit artikelen halen
   • Financiële tabellen uit PDF’s extraheren
   • Data uit meerdere afbeeldingen herkennen en in tabellen zetten
   • Ondertitels uit video’s halen en samenvatten

Met Thunderbit kun je eenvoudig allerlei dataverzamelingsklussen aanpakken. Zo werkt het in de praktijk.

Hoe Scrape Je Data met AI?

Volg deze vier stappen om de krachtige van Thunderbit te gebruiken:

1. Installeer de Browserextensie Ga naar de Thunderbit-website en download de extensie via de Chrome Web Store. Na installatie kun je de extensie vastzetten in je browser.

2. Registreer en Ontvang Gratis Credits Meld je aan in de extensie en ontvang gratis proefcredits. Hiermee kun je de belangrijkste functies testen, zoals AI-webscraping, automatisch invullen van formulieren en slimme samenvattingen. Probeer de tool eerst gratis uit in de playground voordat je je credits gebruikt.

3. Start Slimme Scraping Open een template vanuit de Thunderbit-zijbalk. Geef in gewone taal aan welke data en welk type je wilt, stel het gewenste formaat in of pas andere details aan. Klik vervolgens op de scrape-knop om te starten.

Geavanceerde Scrapingfuncties (Pro Tier)

Met een abonnement op Thunderbit’s (of een gratis proefperiode) krijg je toegang tot deze extra mogelijkheden:

• Multimodale Dataverwerking Ideaal voor complexe situaties zoals (financiële rapporten/producthandleidingen), data uit afbeeldingen halen (prijskaartjes/specs) en ondertitels uit video’s scrapen. Ongestructureerde data wordt automatisch gestandaardiseerd.

• Diepgaande Subpagina Scraping Je kunt alle sublinks op een pagina laten doorzoeken (zoals of reviewpagina’s), waarbij gerelateerde data slim wordt herkend en automatisch wordt samengevoegd in de hoofddata. Ideaal voor productcatalogi, vastgoedaanbod en meer.

• Vooraf Gemaakte Templatebibliotheek Gebruik direct geoptimaliseerde voor meer dan 30 platforms zoals , en . De templates passen zich automatisch aan bij wijzigingen in de pagina’s. Nieuwe gebruikers besparen gemiddeld 83% aan insteltijd.

• Bulk Scraping Taken Voer meerdere scraping-taken tegelijk uit, inclusief het importeren van URL-lijsten voor batchverwerking.

• Slimme Paginering Herkent en scrape automatisch gepagineerde content (zoals "meer laden"-knoppen en paginanavigatie), ook bij oneindig scrollende pagina’s. Getest tot meer dan 200 pagina’s aan productlijsten.

Thunderbit Praktijkgids

Scenario 1: Vastgoedgegevens Verzamelen

Ben je makelaar en wil je vastgoeddata van Zillow verzamelen, of investeerder op zoek naar interessante objecten? Dan is een goede webscraper onmisbaar. Met Thunderbit’s AI-webscraper haal je eenvoudig belangrijke woninginformatie van Zillow binnen, zodat je altijd up-to-date blijft. Bekijk de video-tutorial over het scrapen van Zillow met Thunderbit.

Scenario 2: Talent- en Klantprospectie

Werk je in HR of sales en zoek je nieuwe leads? Een betrouwbare webscraper is dan een waardevolle hulp. Met Thunderbit kun je eenvoudig belangrijke gegevens van halen, waardoor je sneller talent vindt en leads beheert. Na gebruik merk je dat handmatig zoeken en kopiëren tot het verleden behoren. Bekijk de video-tutorial over LinkedIn-data scrapen met Thunderbit.

Scenario 3: Marktanalyse en Klantsegmentatie

Ben je ondernemer en verzamel je locatiegegevens voor marktanalyse, of salesprofessional op zoek naar lokale leads? Met een goede webscraper kun je het verschil maken. Thunderbit haalt moeiteloos belangrijke data uit , zodat je beter onderbouwde beslissingen neemt en je bereik optimaliseert.

Scenario 4: E-commerce Data-analyse

Ben je online verkoper en wil je concurrenten analyseren of trends volgen? Dan is Thunderbit jouw ideale tool! Verzamel eenvoudig productdata van , inclusief uitgebreide beschrijvingen, prijzen en .

Thunderbit AI-webscraper verandert de manier waarop bedrijven data verzamelen: sneller, eenvoudiger en efficiënter dan ooit. Of je nu huizen zoekt, potentiële klanten vindt of trends in e-commerce analyseert, met een AI-webscraper bespaar je enorm veel tijd en moeite. Ontdek de kracht van AI in webscraping en ervaar een flinke productiviteitsboost. Klaar om te starten? Probeer Thunderbit en zet de eerste stap naar slimmer webscrapen.

Exclusieve Tips voor Datacleaning

Bij traditionele scrapers begint het echte werk pas na het scrapen: het opschonen van data. Thunderbit’s AI kan tijdens het scrapen al data opschonen met behulp van LLM, waardoor je tot 83% minder tijd kwijt bent aan datacleaning dankzij deze slimme functies:

Tip 1: Intelligente Veldafstemming

Bij het combineren van data uit verschillende bronnen (zoals LinkedIn en Zillow tegelijk) maakt Thunderbit’s AI automatisch semantische koppelingen:

• Herkent automatisch overeenkomstige velden tussen bronnen (zoals "prijs" ↔ "售价" ↔ "Price")
• Voegt soortgelijke velden slim samen (zoals "oppervlakte" en "vierkante meters")
• Standaardiseert data over platforms heen (zoals LinkedIn’s "huidige functie" en Zillow’s "woningstatus" als tag-data)

Tip 2: Contextbewuste Aanvulling

Dankzij het contextbegrip van grote taalmodellen haalt Thunderbit een invulpercentage van 99%:

• Adresaanvulling: Vult automatisch stad/provincie in op basis van postcode (bijv. 10001 → New York City, NY)
• Loopbaaninschatting: Voorspelt mogelijke werkervaring op basis van LinkedIn-opleiding

Tip 3: Data-optimalisatie

• Meertalige vertaling (real-time vertaling in 12 talen, waaronder Nederlands, Engels, Chinees en Japans)
• Slimme samenvatting (vat een productbeschrijving van 500 woorden samen in drie kernpunten)
• Eenheidconversie (automatisch vierkante meters ↔ vierkante voeten, Fahrenheit ↔ Celsius)
• Formaatstandaardisatie (datums naar JJJJ-MM-DD, valuta naar USD)

Tip 4: Kwaliteitscontrole

• Intelligente foutcorrectie: Herstelt automatisch opmaakfouten (bijv. telefoonnummer +01 138-1234-5678 → +113812345678)
• Logische validatie: Controleert of "bouwjaar" vóór "laatste renovatie" ligt

Tip 5: AI-Tagging

Genereert automatisch slimme tags via natuurlijke taalverwerking:

• Sentimentanalyse-tags (labelt klantreviews als positief/negatief/neutraal)
• Zakelijke waarde-tags (labelt automatisch "potentiële topklant"/"objecten om op te volgen")
• Brancheclassificatie-tags (labelt LinkedIn-profielen met "tech|finance|zorg")

De Keerzijde van Data Scraping

Hoewel data scraping veel waarde biedt, zijn er ook uitdagingen. Juridische aspecten zijn belangrijk: regelgeving zoals AVG en CCPA stellen strenge eisen aan dataverzameling en privacy. Daarnaast zetten websites steeds vaker geavanceerde beveiliging in, zoals Cloudflare, om scraping te detecteren en blokkeren via IP-restricties.

De Toekomst van Data Scraping in het AI-tijdperk

AI verandert webscraping in een intuïtieve bedrijfsoplossing. Stel je voor: je voert simpelweg een domein in (zoals zillow.com) en je verzoek (zoals "alle woningaanbiedingen in Amsterdam scrapen"), waarna AI automatisch alle relevante datapunten ophaalt – van woningdetails tot prijstrends – zonder handmatige configuratie. Deze slimme systemen integreren gescrapete data direct in bedrijfsprocessen, zoals LinkedIn-leads in je CRM of e-commercecijfers in dashboards. Geavanceerde patroonherkenning maakt voorspellend scrapen mogelijk, zodat je proactief voorraadwijzigingen of markttrends volgt. AI zorgt bovendien voor dynamische compliance, past scrapingparameters real-time aan op veranderende regelgeving en houdt transparante audittrails bij.

Deze AI-revolutie maakt waardevolle bedrijfsinformatie toegankelijker dan ooit en verandert fundamenteel hoe organisaties met webdata omgaan. Wie nu al inzet op AI-gedreven scrapingtools zoals Thunderbit, krijgt een flinke voorsprong in datagedreven besluitvorming.

Veelgestelde Vragen

1. Wat is Thunderbit? is een slimme browserextensie gebaseerd op grote taalmodellen (LLM), speciaal ontwikkeld voor moderne dataverzameling. Het biedt niet alleen , maar ook multimodale dataverwerking, zodat je data uit dynamische webpagina’s, PDF’s, afbeeldingen en video’s kunt halen. Als lokale browseroplossing kan het direct omgaan met pagina’s achter een login (zoals LinkedIn) en past het zich automatisch aan bij veranderingen in moderne frontends.

2. Hoe werkt Thunderbit’s AI-webscraper? Thunderbit’s AI-webscraper gebruikt AI om gestructureerde data van websites te halen. Je kunt op "AI Suggest Columns" klikken om AI te laten bepalen hoe je de site het beste kunt scrapen, en daarna op "Scrape" om de data te verzamelen. Binnen twee klikken kun je data van elke website, PDF of afbeelding verwerken.

3. Wat is het verschil tussen lijst-scraping en subpagina-scraping? Lijst-scraping is geoptimaliseerd voor gepagineerde scenario’s (zoals productlijsten), herkent automatisch de pagineringslogica en haalt duizenden data-items op. Subpagina-scraping werkt met een boomstructuur (zoals Zillow-aanbod → detailpagina’s → plattegronden) en legt automatisch hoofd-subrelaties vast via semantische koppeling.

4. Kunnen niet-programmeurs Thunderbit gebruiken? Thunderbit werkt met natuurlijke taal: je beschrijft simpelweg wat je wilt (zoals "naam, e-mail, telefoon") en het systeem maakt automatisch een scraping-plan. Uit onze tests blijkt dat 85% van de gebruikers hun eerste dataverzameling binnen 10 minuten afrondt, zonder enige programmeerkennis.

5. Welke soorten data kan Thunderbit verwerken? Thunderbit herkent slim allerlei datatypes:

   • Gestructureerde data: tabellen, lijsten (zoals productspecificaties van Amazon)
   • Ongestructureerde data: reviewteksten, PDF’s (automatische herkenning)
   • Multimodale data: prijskaartjes in afbeeldingen, ondertitels uit video’s
   • Dynamische data: oneindig scrollende content, lazy-loading afbeeldingen
   • Gerelateerde data: cross-page mapping (zoals LinkedIn-contacten → bedrijfsinfo)

6. Hoe begin ik met Thunderbit? Lees meer over onze of bekijk onze om direct aan de slag te gaan.

Meer weten: