Los datos scrapeados en bruto rara vez están listos para el cliente. Problemas de codificación, entidades HTML, formatos de fecha inconsistentes, registros duplicados y placeholders nulos («N/A», «-», «») contaminan datasets y rompen analítica downstream.
Nuestro pipeline estándar: Extract → Normalize → Validate → Dedupe → Deliver. Cada etapa tiene comprobaciones automáticas y triggers de revisión humana para anomalías.
Ejemplos de normalización: precios convertidos a float con código de moneda, fechas parseadas a ISO 8601, teléfonos a E.164, direcciones geocodificadas vía API. La validación usa JSON Schema o reglas Great Expectations — falla el lote si >2% de registros violan el esquema.
Deduplicación: hash exacto en clave primaria donde exista; matching difuso en título+ubicación para anuncios; dedup por ventana temporal para noticias (misma historia, múltiples fuentes).
Formatos de entrega: CSV, JSON, JSONL, Parquet, inserción directa PostgreSQL/MongoDB, REST API, webhooks ante cambios. Formatos múltiples simultáneos es habitual en fases de validación del cliente.
Scrapy Ninja garantiza datos limpios — no solo volcados HTML crudos. Pide un dataset de muestra al solicitar presupuesto.
