Ahora mismo nos encontramos en una era donde el big data ha adquirido una gran importancia. En este mismo momento, se están recopilando datos de millones de usuarios particulares y empresas. En este tutorial vamos a explicar brevemente el big data, además de hablar en detalle sobre el web crawling y web scraping en el ámbito empresarial. Antes de comenzar con el web crawling y web scraping, vamos a explicar en qué consiste el big data para que luego sea más fáciles comprenderlos.
Muchos de vosotros habréis oído hablar de la importancia del big data en el contexto actual. Especialmente está relacionado con la creación, recopilación y análisis de información en la web. Sin embargo, una cosa que muchos de vosotros no sabréis, es que todas las empresas a día de hoy pueden aprovechar estos datos, de este modo, pueden sacar un beneficio económico de esos datos.
En investigaciones recientes, se ha determinado que las organizaciones que emplean técnicas de investigación de mercado basadas en datos, obtienen mejores resultados. En ese sentido, superan a la competencia en un 85 % en crecimiento de ventas, y, además, obtienen un 25% de margen bruto en beneficios. El aumento de los ingresos es ciertamente impresionante, pero por otro lado, el crecimiento a largo plazo también es un factor crítico para determinar el éxito de un negocio. Una organización con beneficios puede afrontar mejor el futuro y las crisis económicas. Así, utilizando estas técnicas de web crawling y web scraping pueden obtener entre un 25 y un 30% más de beneficios anuales.
El big data y la recopilación de datos
La transición hacia el mundo digital está produciendo muchos cambios en la forma de trabajar y en la sociedad. Gracias a aplicaciones, smartphones, PCs, otros dispositivos y páginas web, cada vez es mayor la cantidad de datos que generamos al estar conectados a Internet. Big Data lo podríamos definir como la capacidad para procesar, o tratar, volúmenes de datos muy grandes con relativa facilidad. Así, nuestro objetivo es aprovechar la mayor cantidad de información que haya dentro de estos datos.
También, abarca el estudio de estos datos para buscar patrones en ellos. Se trata de una manera de procesar información para intentar descubrir algo útil en ella. La forma de trabajar con el big data o macrodatos sería la siguiente:
- Captura y obtención de datos.
- Esos datos que hemos obtenido se ordenan y separan en unidades más pequeñas, para que analizarlas sea más sencillo.
- Creamos un índice de los datos para que encontrar la información sea más rápido y sencillo.
- Almacenamos los datos.
- Analizamos los datos mediante una gran cantidad de algoritmos para buscar los datos que nos interesan.
- Visualizamos los resultados.
Una de las formas de gestionar estos datos, sería mediante el uso de web crawling y web scraping de los que hablaremos detalladamente más adelante. La mejora del hardware junto al uso de las dos técnicas mencionadas anteriormente ha hecho una realidad que la utilización de los datos que generamos pueda usarse para usos comerciales.
Qué beneficios tiene el Big Data
El Big Data se puede aplicar a muchas funciones diferentes, las cuales pueden tener beneficios directos tanto a nivel personal, para cada usuario, como a nivel empresarial. Este puede ser de gran ayuda para analizar tendencias de mercado, patrones en la población, preferencias de una determinada comunidad, y sacar correlaciones que sin él habrían pasado desapercibido.
Todo esto puede resultar controvertido para muchas personas, pues básicamente esto sirve para recopilar datos, los cuales en los tiempos que corren son un recurso muy valioso. Pero esto puede tener beneficios. Si nos centramos en las empresas, podemos encontrar algunos beneficios, los cuales pueden afectar directamente a un usuario final.
- Aparición de nuevas oportunidades de mejora que minimicen el error humano.
- Toma de decisiones muy más rápidas y eficientes.
- Conocimiento más detallado de los clientes para adaptar servicios o productos.
- Reducción de costes.
- Optimización de procesos.
Los usos del Big Data pueden ser tan extensos como datos se pueden almacenar, pudiendo aplicarse a todo tipo de industrias y sectores como por ejemplo el energético, el cual podríamos decir que afecta en gran medida a la economía, con beneficios como:
- Predicciones de consumos de energías.
- Análisis para detección de fallos y mantenimientos efectivos.
- Realizar predicciones de consumo para gestionar la oferta y la demanda.
- Detectar fraudes en los consumos.
- Detección de nuevos patrones.
Todo esto son solo algunos de los beneficios que pueden ser de más interés para los usuarios, ya que, por lo general, cuando se habla del Big Data, se suele pensar en algo que recopila nuestros datos para mostrarnos publicidad en internet, y de alguna forma manipular a la población. Como todo, tiene sus ventajas y desventajas.
Actualmente, se utiliza en prácticamente todos los sectores, en donde su uso y resultados pueden pasar desapercibidos, pero generan grandes ventajas para todo el mundo.
Analítica de Big Data, un aliado para la ciberseguridad
La analítica de Big Data podemos decir que es una variedad de técnicas encargadas de analizar datos a gran escala. Esto permite obtener información muy variada para poder tomar decisiones o llevar a cabo mejoras. Destaca por tener un gran volumen de datos, de ahí el nombre de Big Data. Generalmente el Big Data es complejo de gestionar, procesar e incluso analizar. Para ello se utiliza generalmente tecnología y herramientas avanzadas. Estamos hablando de tener que analizar decenas de Terabytes e incluso Petabytes de datos, lo cual no es posible mediante equipos y sistemas convencionales.
Normalmente se combinan diferentes datos estructurados para lograr tener una gran cantidad de información y poder ser analizada. Esto permite a grandes empresas y servicios tener muchos datos, mucha información, y tomar decisiones, saber mejor cómo actuar, qué deben mejorar, etc. Al analizar tanta información, la Big Data permite a una empresa obtener respuestas a muchos datos que podrían aparecer. Se utiliza en todo tipo de sectores, como la salud, publicidad, turismo… Y sí, también en la seguridad informática, como vamos a ver.
Por qué es importante en la seguridad informática
Lo primero que hace la analítica de Big Data es recopilar una gran cantidad de datos. Obtiene información sin procesar, ya sea estructurada o no, de todo tipo de aplicaciones, clientes, servicios… Podemos decir que esa información la recopila también de muchos tipos de dispositivos, como ordenadores, sensores IoT, móviles o también almacenamiento en la nube. Al procesar tal cantidad de datos, va a tener un amplio abanico de posibilidades almacenado para su análisis, para poder detectar posibles ataques que puedan ocurrir. Además, al analizar toda esta información puede ayudar a frenar posibles ataques en tiempo real.
La ciberseguridad, al utilizar grandes bases de datos almacenados, puede trabajar con una gran base para detectar posibles vulnerabilidades. Por ejemplo, fallos que aparezcan al usar un servicio determinado en Internet, una aplicación, etc. Así podrán prevenir muchos ataques y proteger a los usuarios. Es muy importante por el simple hecho de que prácticamente cualquier equipo en la red es vulnerable a sufrir algún tipo de ataque. Por ello, al poder gestionar tanta cantidad de datos e información, gracias al Big Data podemos mejorar la velocidad para solucionar problemas.
Formas de prevenir ataques
Podemos nombrar algunos ejemplos que se pueden lograr gracias a la analítica de Big Data y aplicarlo a la seguridad informática. De esta forma ayuda a los expertos en ciberseguridad a tomar medidas preventivas y solucionar posibles problemas, como son los ataques en la red.
Crear modelos
Lo primero en lo que ayuda la analítica de Big Data es al crear modelos predictivos que puedan servir como alertas. Si aparece algo fuera de lo común, algo que venga configurado en esos modelos, podría servir como una alerta para poder tomar medidas lo antes posible y evitar ataques.
Gracias a los modelos predictivos se puede utilizar software de ingeniería artificial y aprendizaje automático para garantizar que una posible amenaza cibernética entre o no en una red. Por ejemplo, en una empresa a la que un determinado ataque pueda irrumpir en los sistemas.
Monitorizar
Algo muy importante para la seguridad es crear unas reglas. Por ejemplo, crear unas pautas para revisar si los sistemas están actualizados, pasar el antivirus periódicamente, ver que las aplicaciones instaladas funcionan bien… También lo es no cometer errores, como por ejemplo descargar un archivo malicioso o dejar algún dispositivo descuidado, sin actualizar o desprotegido en la red.
La analítica de Big Data ayuda también a monitorizar y crear sistemas de automatización a gran escala. El objetivo es revisar constantemente esto que mencionamos, alertando en cuanto detecte que no se está cumpliendo algo de las reglas establecidas. Es una ayuda más para los responsables de la seguridad informática de una empresa, por ejemplo.
Detectar ataques
El análisis de Big Data también permite crear sistemas de detección de intrusos automatizados. Esto permite detectar cualquier movimiento que realice un atacante. Por ejemplo, aprovecharse de una vulnerabilidad. De esta forma podremos solventar el problema antes de que sea más grave y realmente sirva para robar información o colar malware.
Aquí podemos mencionar la detección de amenazas en tiempo real. Esto es muy importante para detener los intentos de acceso a un sistema. Si un ciberdelincuente intenta romper las barreras de seguridad, por ejemplo, para acceder a la red inalámbrica o a un ordenador de forma remota, este tipo de protección es muy útil.
Analizar ataques previos
Pero si algo define a la Big Data es poder analizar una gran cantidad de datos. Y esto va a permitir revisar todos los informes pasados sobre ataques previos. Sin duda esto, la experiencia con amenazas previas, va a ayudar a proteger los sistemas y aprender del pasado.
Por ejemplo, si una organización ha sufrido un ataque específico, es posible analizar ese informe para ver de qué manera es la más conveniente actuar para poder gestionar esa protección.
En definitiva, la analítica de Big Data es realmente útil para mejorar la seguridad en la red. Sirve para que los expertos en ciberseguridad tengan una gran base de datos de donde poder analizar informes sobre ataques previos, crear modelos predictivos o monitorizar posibles ataques. Esto puede prevenir la entrada de intrusos en una red o ayudar a detectar vulnerabilidades.
No obstante, para mantener la seguridad, y especialmente a nivel de usuario, hay que seguir reglas básicas y comunes. Por ejemplo, utilizar antivirus, como puede ser Windows Defender o Avast, por nombrar algunos, así como tener los sistemas actualizados correctamente. Esto último permitirá corregir posibles vulnerabilidades que aparezcan y puedan suponer una amenaza. Pero sin duda lo más importante de todo es el sentido común y evitar cometer errores.
Web crawling: qué es y cómo funciona
Web crawling lo podríamos definir como una forma de obtener un mapa del territorio. Vamos intentar explicar este concepto mediante la utilización de un ejemplo simbólico. Por un momento, imaginemos que partimos de un mapa de un tesoro que contiene cofres de piedras preciosas. Si queremos que ese mapa del tesoro sea valioso, entonces debe ser preciso. En ese sentido, necesitamos a alguien que viaje a esa zona desconocida para evaluar y registrar todos los aspectos necesarios sobre el terreno.
En ese sentido, los encargados de realizar este rastreo son los bots, y serán los encargados de la creación de ese mapa. Su forma de trabajar consistiría en escanear, indexar y registrar todos los sitios webs, incluidos páginas y subpáginas. A continuación, esta información se almacena y se solicita cada vez que un usuario realiza una búsqueda relacionada con el tema.
Un ejemplo de rastreadores que utilizan las grandes compañías son:
- Google tiene «Googlebot»
- Bing de Microsoft utiliza «Bingbot»
- Yahoo usa «Slurp Bot»
El uso de bots no es exclusivo de los buscadores de Internet, aunque lo parezca, por el ejemplo de rastreadores que pusimos antes. También otros sitios, a veces, utilizan software de rastreo para actualizar su propio contenido web o indexar el contenido de otros sitios web.
Una cosa a tener en cuenta es que estos bots visitan los sitios webs sin permiso. Los propietarios de éstos que prefieran no ser indexados, pueden personalizar el archivo robots.txt con solicitudes para que no les rastreen.
Qué es web scraping y diferencias con web crawling
Por otro lado, tenemos web scraping, que aunque rastrean Internet como bots, tienen un propósito más definido, que es la de encontrar información específica. Aquí también vamos a poner un ejemplo sencillo que nos ayude a su comprensión.
Una definición simple de un web scraper, podría ser la de una persona normal que quiere comprar una motocicleta. Así de esto modo, lo que haría es buscar información manualmente y registrar los detalles de ese artículo como la marca, modelo, precio, color etc en una hoja de cálculo. También esa persona examina el resto del contenido como los anuncios y la información de la empresa. Sin embargo, esa información no se registraría, saben exactamente qué información quieren y dónde buscarla. Las herramientas de web scraping funcionan de la misma manera, utilizando código o «scripts» para extraer información específica de sitios web que visitan.
No debemos olvidarnos que, la aptitud de la persona que busca este premio, juega un papel importante en la cantidad de tesoros o gangas que va a encontrar. En ese sentido cuanto más inteligente sea la herramienta, más información de calidad podremos obtener. Una mejor información implica poder tener una mejor estrategia de cara al futuro y obtener más beneficios.
Quién puede beneficiarse del web scraping y su futuro
Independientemente del negocio en el que se encuentre, el web scraping puede darle a nuestro negocio una ventaja sobre la competencia al proporcionar los datos más relevantes de la industria.
La lista de usos que nos puede ofrecer el web scraping puede incluir:
- Una inteligencia de precios para que las empresas de comercio electrónico ajusten los precios con el fin de vencer a la competencia.
- Escaneo de catálogos de productos de la competencia e inventario de existencias para optimizar la estrategia de nuestra empresa.
- Sitios web de comparación de precios que publican datos sobre productos y servicios de diferentes proveedores.
- Sitios web de viajes que obtienen datos sobre precios de vuelos y alojamiento, además de información de seguimiento de vuelos en tiempo real.
- Ayudar a la sección de recursos humanos de nuestra empresa para escanear perfiles públicos en busca de candidatos.
- También podríamos realizar un seguimiento de las menciones en las redes sociales para mitigar cualquier publicidad negativa y recopilar las críticas positivas.
El uso del big data está cambiando el panorama de los negocios y esta evolución no acaba más que comenzar. Algunas marcas van a poder evolucionar y especializarse en nichos de mercado más grandes, como resultado de una mayor información sobre sus clientes. Gracias a esto, las empresas de marketing van a poder marcar sus estrategias con más precisión.
También los márgenes de beneficio de muchos productos y servicios pueden caer aún más, debido a una mayor transparencia de precios. Esto en el futuro va dar ventaja a las empresas que pueden aumentar la producción de manera más eficaz. Además, se van a crear productos nuevos, más especializados y de mayor calidad como respuesta para obtener ventas de consumidores exigentes que desean productos exclusivos.
Por lo tanto, el uso del web crawling y web scraping, están cambiando poco a poco la forma de hacer negocios en esta nueva era digital que acaba de comenzar.
