Wat is Data Scraping en Hoe Doe Je Het in 2025

Iedereen heeft het over datagedreven besluitvorming, maar vaak vergeten ze hoe tijdrovend en saai het verzamelen van data kan zijn. Als je ooit geprobeerd hebt om handmatig data te verzamelen, weet je hoe vervelend het is. Ik heb veel bedrijven gezien die moeite hebben om hun datagedreven strategieën van de grond te krijgen vanwege inefficiënte dataverzameling. Als je in hetzelfde schuitje zit, biedt dit artikel enkele frisse oplossingen voor je.

💡 In dit artikel duiken we in de wereld van data scraping en hoe het evolueert met technologie. We bekijken de nadelen van ouderwetse methoden, belichten de voordelen van AI-gedreven data scraping, en geven je enkele praktische tips voor gebruik in de echte wereld.

Wat is Data Scraping?

Data scraping, of , draait om het verzamelen van gestructureerde informatie van webpagina's met behulp van tools (vaak weergegeven in tabellen). Het is een zeer efficiënte manier om snel een grote hoeveelheid data te verzamelen. Bijvoorbeeld, je kunt openbare data van verzamelen voor leadgeneratie, e-commerce SKU's van scrapen voor wederverkoop of marktanalyse, of sociale media beoordelingen van verzamelen voor klantinzichten.

De Technologische Verschuiving in Data Scraping

Vroeger leek dataverzameling iets dat alleen techneuten aankonden (of het betrof veel handmatig kopiëren en plakken). Maar nu is het 2025, en AI komt in beeld. Data scraping is niet langer alleen voor programmeurs of eenvoudige automatisering.

Traditionele Methoden Falende

Moderne websites brengen ook meer uitdagingen met zich mee: dynamische content laden (zoals met React/Vue frameworks), de opkomst van multimodale data (tekst, video, afbeeldingen), en niet-gestandaardiseerde datastructuren (meerdere sjablonen op dezelfde pagina). Recente studies wijzen op drie grote problemen met :

1. Onderhoudskosten Zwarte Gat Traditionele webscrapers hebben constant handmatig onderhoud nodig (ongeveer 3-5 uur per maand per website). Wanneer een site zijn front-end framework bijwerkt of verandert, faalt 60% van de XPath-selectors. AI-tools, met hun taalmodellen en codevaardigheden, kunnen automatisch aanpassen aan 90% van de structurele veranderingen, waardoor onderhoudskosten met 60-80% worden verminderd. Voor moderne sites gebouwd met React/Vue, houden AI-tools data scraping stabiel door semantisch begrip, zelfs wanneer klassenamen veranderen.

2. Beperkte Data Dimensies Traditionele methoden kunnen alleen gestructureerde data verzamelen, waardoor waardevolle informatie wordt gemist zoals:

   • Data binnen afbeeldingen
   • Tekstuele data binnen artikelen
   • Ongestructureerde data zonder HTML-tags

3. Data Kwaliteitsproblemen Traditionele methoden hebben moeite met dynamische content, wat leidt tot onvolledige of onjuiste data:

   • Voor gepagineerde data (zoals e-commerce productlijsten), vangen traditionele scrapers slechts 30-50% van de inhoud van het eerste scherm.
   • Oneindig scrollende pagina's (zoals sociale media feeds) verliezen meer dan 60% van cruciale data.
   • Hoge foutpercentages bij het matchen van ongestructureerde data (niet-uitgelijnde lijstdata).

Hier komen AI-gedreven tools zoals Thunderbit in beeld. Ik zal hun voordelen hieronder uiteenzetten.

De Opkomst van AI Data Scraping

Tegen 2025 hebben AI, vooral grote taalmodellen (LLM's), indrukwekkende vaardigheden getoond. Deze modellen kunnen natuurlijke taal begrijpen en genereren, complexe data-analysetaken aanpakken, en efficiëntere oplossingen bieden. Veel data scraping tools gebruiken nu LLM's om de beperkingen van traditionele methoden te omzeilen. Na het bekijken van 13 in de afgelopen maanden, raad ik aan.

Hier is waarom Thunderbit opvalt:

1. Revolutionaire Interactie: Gebruikers kunnen eenvoudige natuurlijke taalcommando's invoeren, en het systeem maakt automatisch een scraping plan, waardoor de configuratietijd met 87% wordt verminderd vergeleken met traditionele tools.

2. Significante Voordelen van Gelokaliseerd Scrapen: Als browserextensie biedt Thunderbit:

   • Directe data scraping
   • Scraping van dynamische en oneindig scrollende pagina's
   • Scraping van pagina's waarvoor inloggen vereist is

3. Krachtige Multimodale Data Verwerking: Thunderbit kan verschillende datatypes verwerken, zoals:

   • Data uit tekst binnen artikelen halen
   • Financiële datatabellen uit PDF's halen
   • Data uit meerdere afbeeldingen herkennen en tabellen vormen
   • Video-ondertitels scrapen en samenvatten

Met Thunderbit kun je eenvoudig verschillende dataverzamelingsscenario's aanpakken. Laten we verkennen hoe je Thunderbit kunt gebruiken.

Hoe Data Scrapen met AI

Volg deze vier stappen om gebruik te maken van Thunderbit's krachtige :

1. Installeer de Browserextensie Ga naar de Thunderbit-website en download de Thunderbit-extensie van de Chrome Web Store. Zodra het is geïnstalleerd, pin je de extensie aan je browserwerkbalk.

2. Registreer en Krijg Gratis Credits Meld je aan binnen de extensie om enkele proefcredits te bemachtigen. Deze credits laten je kernfuncties zoals AI web scraping, formulier automatisch invullen, en slimme samenvatting uitproberen. Het is een goed idee om eerst gratis met de tool in de playground te spelen voordat je de credits gebruikt om te zien hoe effectief het is.

3. Start Slim Scrapen Start een sjabloon vanuit de zijbalk van Thunderbit. Gebruik taalbeschrijvingen om de datainhoud en het type te kiezen dat je wilt, stel specifieke extractieformaten in, of pas andere details aan. Druk vervolgens op de scrape-knop om data scraping te starten.

Geavanceerde Scraping Functies (Pro Tier)

Door je te abonneren op Thunderbit's (of een gratis proefperiode te starten), ontgrendel je deze functies:

• Multimodale Data Verwerking Behandelt complexe scenario's zoals (financiële rapporten/producthandleidingen), afbeeldingsdata-extractie (prijskaartjes/spec sheets), en video-ondertitels scrapen. Het systeem standaardiseert automatisch ongestructureerde data.

• Diep Subpagina Scrapen Toegang tot alle sublinks op een pagina (zoals /gebruikersbeoordelingspagina's), intelligent gerelateerde data herkennen, en automatisch samenvoegen in de hoofddata tabel. Perfect voor e-commerce productcatalogi, vastgoedlijsten, en meer.

• Vooraf Gebouwde Sjabloonbibliotheek Gebruik direct geoptimaliseerde voor meer dan 30 platforms zoals , , en , automatisch aanpassend aan veranderingen in de paginastructuur. Nieuwe gebruikers besparen gemiddeld 83% in configuratietijd.

• Bulk Scraping Taak Voer meerdere scraping taken tegelijk uit, met ondersteuning voor URL-lijstimport voor batch scraping.

• Intelligente Paginering Afhandeling Herkent en scrapt automatisch gepagineerde inhoud (inclusief "meer laden" knoppen en paginanavigatie), met ondersteuning voor oneindig scrollende pagina's. Getest om volledig meer dan 200 pagina's van e-commerce productlijsten te scrapen.

Thunderbit Praktische Gids

Scenario 1: Vastgoed Data Verzameling

Als je een makelaar bent die vastgoeddata van Zillow wil verzamelen, of een investeerder die op zoek is naar winstgevende kansen, kan een betrouwbare webscraper je beste bondgenoot zijn. Thunderbit's AI webscraper stelt je in staat om eenvoudig cruciale vastgoedinformatie van Zillow te extraheren, zodat je up-to-date en concurrerend blijft. Bekijk een tutorial video over hoe je Zillow kunt scrapen met Thunderbit.

Scenario 2: Talent en Klant Prospectie

Als je in HR werkt en op zoek bent naar talent of een verkoper bent die nieuwe leads zoekt, kan een betrouwbare webscraper een krachtige assistent zijn. Thunderbit stelt je in staat om eenvoudig belangrijke data van te extraheren, waardoor je talentzoektocht en leadbeheer kunt stroomlijnen. Na gebruik zul je merken dat tijdrovende handmatige zoekopdrachten en kopiëren en plakken tot het verleden behoren. Hier is een tutorial video over hoe je LinkedIn data kunt scrapen met Thunderbit.

Scenario 3: Marktanalyse en Klantgerichtheid

Als je een ondernemer bent die locatiegebaseerde data verzamelt voor marktanalyse, of een verkoopprofessional die lokale zakelijke leads zoekt, kan een betrouwbare webscraper het verschil maken. Thunderbit stelt je in staat om eenvoudig belangrijke data van te extraheren, zodat je weloverwogen beslissingen kunt nemen en je bereik kunt optimaliseren.

Scenario 4: E-commerce Data Analyse

Als je een online verkoper bent die concurrenten wil begrijpen of een ondernemer die markttrends volgt, is Thunderbit je perfecte tool! Het kan eenvoudig verschillende productdata van verzamelen, inclusief gedetailleerde beschrijvingen, prijzen, en .

Thunderbit AI webscraper herdefinieert hoe zakelijke gebruikers data verzamelen, waardoor het sneller, eenvoudiger en efficiënter is dan ooit. Of je nu op zoek bent naar vastgoed in de vastgoedmarkt, potentiële klanten zoekt in de talentmarkt, of trends analyseert in de e-commerce markt, AI webscrapers kunnen je talloze uren en gedoe besparen. Omarm de kracht van AI in web scraping en ervaar een sprong in je productiviteit. Klaar om te beginnen? Probeer Thunderbit en zet de eerste stap naar slimmer web scrapen.

Exclusieve Data Cleaning Tips

Met traditionele scrapers begint de echte uitdaging na data scraping—data cleaning. Thunderbit's AI kan data cleaning uitvoeren tijdens data scraping met behulp van LLM, waardoor de data cleaning werklast met 83% wordt verminderd door de volgende innovatieve functies:

Tip 1: Intelligente Velduitlijning

Bij het omgaan met multi-source heterogene data (zoals het tegelijkertijd scrapen van LinkedIn en Zillow), stelt Thunderbit's AI automatisch semantische mappingrelaties vast:

• Identificeert automatisch veldcorrespondenties tussen verschillende data bronnen (bijv. "prijs" ↔ "售价" ↔ "Price")
• Voegt intelligent vergelijkbare velden samen (bijv. "oppervlakte" en "vierkante meters")
• Cross-platform data standaardisatie (bijv. LinkedIn's "huidige positie" en Zillow's "vastgoedstatus" verenigd als tag data)

Tip 2: Contextbewuste Voltooiing

Met de contextuele begripscapaciteiten van grote taalmodellen bereikt Thunderbit een toonaangevende 99% data invulpercentage:

• Adresvoltooiing: Vult automatisch stad/staat informatie in op basis van postcode (bijv. invoer 10001 → New York City, NY)
• Carrièrepad inferentie: Voorspelt mogelijke werkervaringen op basis van LinkedIn opleidingsachtergrond

Tip 3: Data Optimalisatie

• Meertalige vertaling (ondersteunt realtime vertaling in 12 talen, waaronder Engels, Chinees en Japans)
• Intelligente samenvatting (condenseert een productbeschrijving van 500 woorden tot drie belangrijke verkoopargumenten)
• Eenheidsunificatie (converteert automatisch vierkante meters ↔ vierkante voet, Fahrenheit ↔ Celsius)
• Formaat standaardisatie (datums verenigd naar JJJJ-MM-DD, valuta verenigd naar USD)

Tip 4: Kwaliteitsverificatie

• Intelligente foutcorrectie: Corrigeert automatisch formaatfouten (bijv. telefoonnummer +01 138-1234-5678 → +113812345678)
• Logische validatie: Zorgt ervoor dat "bouwjaar" eerder is dan "laatste renovatietijd"

Tip 5: AI Tagging

Genereert automatisch intelligente tags door middel van natuurlijke taalverwerking:

• Sentimentanalyse tags (labelt automatisch klantbeoordelingen als positief/negatief/neutraal)
• Zakelijke waarde tags (labelt automatisch "hoogpotentiële klanten"/"eigenschappen om op te volgen")
• Industrieclassificatie tags (labelt automatisch LinkedIn-profielen met "tech|finance|healthcare" labels)

De Nadelen van Data Scraping

Hoewel data scraping enorme waarde biedt, is het belangrijk om de hindernissen te erkennen die bedrijven kunnen tegenkomen. Juridische overwegingen staan voorop - regelgeving zoals GDPR en CCPA stellen strikte eisen aan dataverzamelingspraktijken, wat zorgvuldige naleving van privacywetten vereist. Websites zetten vaak geavanceerde verdedigingen in zoals Cloudflare om scraping activiteiten te detecteren en te blokkeren via IP-beperkingen.

De Toekomst van Data Scraping in het AI Tijdperk

De evolutie van AI transformeert web scraping in een intuïtieve bedrijfsoplossing. Stel je voor dat je eenvoudig een domein invoert (zoals zillow.com) en je verzoek (zoals "scrape alle vastgoedvermeldingen in New York City"), terwijl je ziet hoe de AI automatisch elk relevant datapunt in kaart brengt - van vastgoeddetails tot prijstrends - zonder handmatige configuratie. Deze intelligente systemen zullen naadloos gescrapete data integreren in bedrijfsworkflows, automatisch LinkedIn prospectinformatie in CRM's invoeren of e-commerce statistieken in analysetools pushen. Geavanceerde patroonherkenning zal voorspellende scraping mogelijkheden mogelijk maken die proactief inventariswijzigingen of opkomende markttrends monitoren. Cruciaal is dat AI naleving dynamisch zal afhandelen, scraping parameters in realtime aanpassen om te voldoen aan evoluerende regelgeving terwijl transparante audit trails worden behouden.

De AI-gedreven paradigmaverschuiving democratiseert niet alleen de toegang tot kritieke bedrijfsinformatie, maar herdefinieert fundamenteel hoe organisaties omgaan met webdata. Naarmate deze technologieën volwassen worden, zullen vroege adoptanten die AI-gestuurde scraping oplossingen zoals Thunderbit implementeren, beslissende concurrentievoordelen behalen in datagedreven besluitvorming.

Veelgestelde Vragen

1. Wat is Thunderbit? is een slimme browserextensie gebaseerd op grote taalmodellen (LLM), ontworpen voor moderne dataverzamelingsbehoeften. Het biedt niet alleen mogelijkheden, maar integreert ook multimodale data verwerking, met ondersteuning voor uitgebreide data-extractie van dynamische webpagina's, PDF-documenten, afbeeldingen en video's. Als een gelokaliseerde browseroplossing kan het direct pagina's waarvoor inloggen vereist is (zoals LinkedIn) verwerken en automatisch aanpassen aan moderne front-end framework veranderingen.

2. Hoe werkt Thunderbit's AI webscraper? Thunderbit's AI webscraper gebruikt AI om gestructureerde data van websites te extraheren. Gebruikers kunnen op "AI Suggest Columns" klikken om AI te laten voorstellen hoe de huidige site te scrapen, en vervolgens op "Scrape" klikken om data te verzamelen. Het kan data van elke website, PDF of afbeelding in slechts twee klikken verwerken.

3. Wat is het verschil tussen lijst scrapen en subpagina scrapen? Lijst scrapen is geoptimaliseerd voor gepagineerde scenario's (zoals e-commerce productlijsten), automatisch de pagineringslogica herkennen en duizenden data-invoeren scrapen. Subpagina scrapen gebruikt een boomstructuur verzamelmodus (zoals Zillow vastgoedvermeldingen → detailpagina's → plattegronden), automatisch hoofd-sub tabelrelaties vaststellen door semantische associatie.

4. Kunnen niet-programmeurs Thunderbit gebruiken? Thunderbit heeft een natuurlijke taal interactie ontwerp: gebruikers beschrijven eenvoudig hun behoeften, zoals "naam, e-mail, telefoon," en het systeem genereert automatisch een scraping plan. Onze testdata toont aan dat 85% van de gebruikers hun eerste dataverzameling binnen 10 minuten voltooit, zonder enige webprogrammeerkennis.

5. Welke soorten data kan Thunderbit verwerken? Thunderbit ondersteunt intelligente herkenning van veel datatypes:

   • Gestructureerde data: tabellen, lijsten (bijv. Amazon productspecificaties)
   • Ongestructureerde data: beoordelingstekst, PDF-documenten (automatische herkenning)
   • Multimodale data: prijskaartjes in afbeeldingen, video-ondertitels extractie
   • Dynamische data: oneindig scrollende inhoud, lazy-loading afbeeldingen
   • Gerelateerde data: cross-pagina relatie mapping (bijv. LinkedIn contacten → bedrijfsinformatie)

6. Hoe begin je met Thunderbit? Leer meer over onze of verken onze om direct aan de slag te gaan.

Meer Leren: