SCRAPER E PIPELINE DATI
I dati che ti servono, dove ti servono, aggiornati.
Liste fornitori, prezzi concorrenti, annunci, contatti B2B, cataloghi. Se è pubblico sul web, lo estraiamo, lo puliamo e lo consegniamo nel formato che usi.
Il problema
Qualcuno in ufficio passa ore a copiare dati da portali in un Excel. La lista è vecchia il giorno dopo. I duplicati si accumulano, i contatti rimbalzano, i prezzi sono quelli di tre mesi fa.
Cosa facciamo
- Analisi delle fonti: struttura, frequenza di aggiornamento, termini d'uso, rate limit
- Scraper resistenti ai cambi di layout, con retry e alert
- Normalizzazione: formati, indirizzi, partite IVA, telefoni, categorie
- Deduplica e matching tra fonti diverse
- Arricchimento: email verificate, dati societari, geolocalizzazione
- Consegna programmata in CRM, database, Airtable, Google Sheets o API
Stack
Python · Playwright · Scrapy · Apify · PostgreSQL · Airtable · Verifica email · API di enrichment
Cosa ti resta
Una pipeline schedulata, il codice sorgente, il dataset pulito e un costo per record misurato prima di scalare.