TL;DR: Daten-Scraping ermöglicht es dir, Informationen automatisiert von Websites oder Plattformen zu sammeln – z. B. Preise, Bewertungen oder Kontaktdaten. Kombiniert mit Automatisierungstools kannst du so Prozesse starten, Benachrichtigungen auslösen oder ganze Dokumente generieren. In diesem Artikel zeige ich dir, wie Scraping funktioniert, wo es sinnvoll ist – und was du dabei beachten musst.
🧭 Inhaltsverzeichnis
- Was ist Daten-Scraping?
- Wann lohnt sich Scraping in Automatisierungen?
- 3 Anwendungsbeispiele aus der Praxis
- Wie man Scraping in Automationen einbaut
- Rechtliche und technische Grenzen
- Fazit & Empfehlungen
🧠 Was ist Daten-Scraping?
Daten-Scraping bedeutet, Informationen automatisch von einer Webseite zu extrahieren – also Daten „abzuholen“, die eigentlich für Menschen sichtbar sind. Im Gegensatz zu einer API, die strukturiert liefert, analysiert ein Scraper z. B. den HTML-Code einer Seite, filtert relevante Inhalte heraus (z. B. Preise oder Überschriften) und stellt sie in strukturierter Form bereit – meist als JSON oder Tabelle.
🔍 Wann lohnt sich Scraping in Automatisierungen?
Immer dann, wenn du regelmäßig Informationen brauchst, die nicht über eine offizielle Schnittstelle verfügbar sind – oder wenn du bestimmte Websites beobachtest, ohne sie manuell checken zu müssen. Beispiele:
- Preisüberwachung bei Wettbewerbern
- Stellenanzeigen oder Projektangebote in bestimmten Kategorien
- Neue Bewertungen auf Bewertungsplattformen
- Verfügbarkeiten oder Öffnungszeiten
- Kontaktinformationen von Dienstleistern oder Branchenverzeichnissen
Scraping liefert dir also Rohdaten – die du mit Automatisierungen weiterverarbeiten kannst.
📌 3 Beispiele, was du mit gescrapten Daten machen kannst
- Automatische Benachrichtigung: Wenn auf einer Webseite ein bestimmter Begriff auftaucht (z. B. „remote freelance“), wird eine Push-Nachricht oder E-Mail an dich verschickt – so reagierst du schneller als andere.
- PDF-Bericht generieren: Preise von fünf Konkurrenten werden täglich gescraped. Anschließend erstellt ein Dokumententool automatisch einen Vergleichsreport als PDF, den du deinem Team schickst.
- Datenbank füllen: Neue Dienstleister auf einer Plattform werden erkannt und automatisch mit Name, Standort und Link in deiner Datenbank gespeichert – für Outreach oder Wettbewerbsanalysen.
⚙️ Wie du Scraping in deinen Workflow einbaust
Du brauchst drei Bausteine: Eine Möglichkeit, die Daten regelmäßig oder bei Veränderung abzurufen (Scraper), ein Format zur Übergabe (z. B. JSON), und ein Automatisierungstool, das darauf reagiert. Der Ablauf:
- Der Scraper ruft z. B. alle 6 Stunden bestimmte Seiten ab
- Er prüft, ob sich Inhalte verändert haben oder ob neue Einträge vorliegen
- Bei neuen Daten wird automatisch ein Webhook ausgelöst
- Die Daten landen strukturiert in deinem System (z. B. Datenbank, E-Mail, Dashboard)
- Optional: Automatisierte Antwort, Auswertung, Bericht, etc.
Wichtig: Je strukturierter du die Daten speicherst, desto flexibler kannst du sie wiederverwenden.
🚫 Was du beim Scraping beachten solltest
Technisch ist vieles möglich – aber nicht alles ist erlaubt. Prüfe vor dem Scraping immer:
- Steht eine API zur Verfügung? Nutze diese, wenn vorhanden.
- Ist Scraping laut Nutzungsbedingungen der Website erlaubt?
- Wie oft wird die Seite abgerufen? → Nicht übertreiben (Rate Limiting!)
- Verarbeitest du personenbezogene Daten? → DSGVO beachten!
Auch technisch kann Scraping instabil sein – Änderungen am Seitenaufbau können deine Automatisierung stoppen. Deshalb: Wartung einplanen.
🎯 Fazit & Empfehlungen
Scraping ist wie eine Datenantenne: Du beobachtest, sammelst und reagierst – vollautomatisch. In Kombination mit Automatisierungen eröffnen sich dir ganz neue Möglichkeiten, z. B. in der Marktbeobachtung, Kundenakquise oder Angebotsoptimierung. Wichtig ist dabei: Verantwortungsvoll mit den Daten umgehen – und Prozesse so aufsetzen, dass sie skalierbar bleiben.
