Scraping & Data
Recolectamos data web pública o de partners a escala industrial. Te entregamos un data lake operado por nosotros o desplegamos el pipeline en tu propio contenedor.
El scraping casero termina en scripts frágiles que rompen cada semana, datos sucios que nadie confía y zero monitoring. Cuando el target cambia su HTML te enteras tarde — y la data llega corrupta al modelo o al dashboard.
Pipelines resilientes con retries, rotación de proxies y manejo de captchas
Normalización y deduplicación automáticas — datos consistentes en cada corrida
Schemas validados con Pydantic / Zod: nada de garbage llega a producción
Data lake hosted por nosotros (Postgres + S3) o deploy en tu propio contenedor
Programación cron + triggers on-demand vía webhook o API
Monitoring de health con alertas cuando un scraper falla o el target cambia su markup
Entregamos los datos al destino que tengas: data lake hosted, tu propio Postgres, BigQuery, Snowflake, S3 o webhooks.
Automation de navegador headless
Pipeline, parsing y validación de schemas
Data lake estructurado e historial
Deploy opcional en tu infra vía Docker
- Pipeline de scraping en producción con cron + alertas
- Schema documentado y versionado de cada dataset
- Acceso al data lake (read-only o read-write según acuerdo)
- Documentación operativa para mantener y extender los scrapers
¿Es legal scrapear estos sitios?
Trabajamos con sitios públicos sin acceso restringido. Respetamos robots.txt y rate limits razonables. Para datos privados o pagos te orientamos sobre alternativas legales (APIs oficiales, acuerdos con la fuente).
¿Qué pasa cuando el sitio target cambia su HTML?
El monitoring detecta el quiebre automáticamente, recibes alerta inmediata, y tenemos SLA de 24 horas hábiles para entregar el fix.
¿Pueden integrarse con mi stack existente?
Sí. Postgres, BigQuery, Snowflake, S3, webhooks, Kafka — exportamos los datos al destino que ya estés usando. También podemos dejar el pipeline corriendo en tu propia infraestructura.
Listos cuando tú
lo estés.
30 minutos por Zoom. Te escuchamos y evaluamos si podemos ayudar. Si no encajamos, te recomendamos a alguien que sí.