Wat is web scrapen? Definitie, risico's en betere alternatieven

Web scraping is altijd al een optie geweest waar veel bedrijven en gebruikers op vertrouwen - meestal omdat er geen budget is voor geverifieerde gegevens van een provider. Vooral in 2020-2023 werd scraping gezien als een van de meest efficiënte manieren om gegevens van websites te halen. En sommige websites gedragen zich echt als databases: ze bevatten enorme hoeveelheden informatie - gedetailleerde productbeschrijvingen (e-commerce), aandelenkoersen, bedrijfsprofielen van mensen, statistieken, bedrijfsinkomsten, bedrijfsgegevens en nog veel meer.


Web scraping kan handmatig worden gedaan (en jaren geleden was het meestal een handmatige taak), maar tegenwoordig is het in de meeste gevallen bijna volledig geautomatiseerd met behulp van scraping tools. Het schrapen van websites is echter geen eenvoudig proces - sites hebben CAPTCHA's of beschermen zichzelf tegen scrapers, en zulke geschraapte gegevens zijn vaak erg ongestructureerd. De tweede grote stap is dus het kunnen verwerken en lezen van de gegevens om de informatie te krijgen die je zoekt.

Maar laten we eerst begrijpen wat web scraping is.

Wat is web scraping

Web scraping is het proces van het lezen en extraheren van informatie van websites. Tegenwoordig is het in ongeveer 95% van de gevallen een geautomatiseerd proces. Hoe werkt dit in de praktijk? Een scraper stuurt een verzoek naar een webpagina, ontvangt het antwoord, parseert de HTML of het gerenderde Document Object Model (DOM) en extraheert specifieke velden zoals namen, prijzen, adressen of openingstijden. De output wordt opgeslagen in een bestand of database voor analyse of integratie.

Wat is het tegenovergestelde van scraping? Eerste voorbeeld: een API. En scraping is iets heel anders dan het gebruik van een API of een gelicentieerde dataset. Een API is ontworpen voor programmatische toegang onder expliciete voorwaarden en documentatie. Gelicentieerde datasets zijn gecureerd, gevalideerd en contractueel gedistribueerd, met provenance die audits ondersteunt - maar het belangrijkste is dat ze gestructureerde, betrouwbare gegevens bevatten. Scraping is afhankelijk van het parsen van presentatielagen die zonder kennisgeving kunnen veranderen en kunnen worden beperkt door servicevoorwaarden.

De markt voor web scraping in 2025

In 2025 zal de markt voor web scraping naar verwachting ongeveer 1,03 miljard dollar bereiken met een gestage groei met dubbele cijfers tot 2030, als gevolg van een brede toepassing in verschillende sectoren (Mordor Intelligence, juni 2025). Tegelijkertijd hebben AI en retrieval bots een hoge vlucht genomen, en uitgevers melden elke maand tientallen miljoenen geautomatiseerde verzoeken die blokkers omzeilen, wat duidelijk maakt hoe geautomatiseerde toegang zich blijft uitbreiden op het open web (TollBit-gegevens gerapporteerd in juni 2025). Deze trends laten zien dat geautomatiseerd verzamelen een belangrijke kracht blijft in de manier waarop organisaties online gegevens verzamelen, maar de beslissing om te scrapen brengt juridische, technische en zakelijke afwegingen met zich mee die leiders moeten begrijpen voordat ze gaan bouwen of kopen.

Verder in dit artikel leggen we uit hoe web scraping werkt, waar het vaak wordt toegepast, wat de belangrijkste risico's en beperkingen zijn en waarom veel teams in plaats daarvan kiezen voor gelicentieerde, registergebaseerde data. Twee vergelijkingstabellen geven een overzicht van de verschillen en de verborgen kosten die vaak over het hoofd worden gezien.

Hoe web scraping werkt

Een veelgebruikte pijplijn volgt deze stappen:

1. Targeting: Identificeer bronnen, pagina's en velden om te extraheren. Definieer frequentie en monitoring.
2. Aanvragen: HTTP- of HTTPS-verzoeken verzenden met de juiste headers. Sommige scrapers bootsen browsers na om eenvoudige blokken te vermijden.
3. Renderen: Voor pagina's die afhankelijk zijn van JavaScript aan de client-kant, draai een browser zonder headlines om de DOM te renderen voor het parsen.
4. Extractie: Gebruik CSS selectors, XPath of programmatische logica om de doelelementen te isoleren.
5. Normalisatie: Schoon de geëxtraheerde waarden op en transformeer ze zodat ze overeenkomen met een schema. Behandel eenheden, coderingen, duplicaten en nullen.
6. Opslag: Schrijf records naar CSV, relationele databases, data lakes of zoekindexen.
7. Bewaking: Houd responscodes, lay-outwijzigingen, foutpercentages en volume bij. Waarschuw bij onregelmatigheden en houd wijzigingslogboeken bij.

Op kleine schaal kan één script de klus klaren. Op productieschaal voegen teams proxyrotatie, logica voor opnieuw proberen, CAPTCHA oplossen, concurrencycontroles en observeerbaarheid toe. De kosten en kwetsbaarheid nemen toe met de schaal en met het aantal doelsites.

Waarom organisaties Web Scrapinggebruiken

Waarom scrapen teams? Snelheid, controle en "het is goedkoper". Ze willen nu gegevens - geen aanbestedingslussen, geen leverancierspapierwerk. Ze willen met de hand bronnen en velden kiezen, de logica tijdens het scrapen aanpassen en vanavond een crawler starten als morgen de prioriteiten veranderen. En het voelt flexibel: richt het script vandaag op tien sites, volgende week op twintig, voeg een nieuw attribuut toe, klaar.

Representatieve gebruikssituaties:

• Concurrerende prijzen en assortimentsbewaking in de detailhandel en reisbranche

• Verzamelen van vacatures en analyse vantrends op de arbeidsmarkt

• Lead list building en bedrijfsonderzoek

• Verzamelen van point of interest gegevens voor mapping en navigatie

• Verzamelen van inhoud voor onderzoek en mediamonitoring

Deze use cases kunnen geldig zijn voor verkenning. Voor productiesystemen die betrouwbaarheid, compliance en een brede dekking vereisen, is scraping vaak moeilijk vol te houden.

Risico's en beperkingen van web scraping

Juridisch en naleving

• Veel websites beperken geautomatiseerde toegang in hun voorwaarden. Overtredingen kunnen leiden tot takedown-verzoeken of rechtszaken.

• Het verzamelen van gegevens kan persoonlijke gegevens omvatten die onder de GDPR, CCPA of andere privacywetgeving vallen. Onder GDPR kunnen ernstige overtredingen boetes opleveren tot 20 miljoen euro of tot 4 procent van de wereldwijde jaaromzet, afhankelijk van welk bedrag hoger is.

• Het ontbreken van een duidelijke herkomst en machtigingen bemoeilijkt audits en leveranciersbeoordelingen.

Kwaliteit vangegevens

• Website structuren veranderen regelmatig, waardoor extractielogica wordt doorbroken en de volledigheid ongemerkt afneemt.

• De dekking is inconsistent voor verschillende regio's en categorieën. Publieke pagina's kunnen belangrijke attributen weglaten of oudbakken items bevatten.

• Dubbele en conflicterende records vereisen voortdurende ontdubbeling en validatie.

Technische kwetsbaarheid

• Botdetectie, IP-snelheidslimieten en CAPTCHA's verstoren pijplijnen.

• Headless rendering voegt computerkosten en latentie toe.

• Proxy-netwerken, rotatie en observatietools zijn nodig om pijplijnen gezond te houden.

Zakelijke impact

• Invoer van lage kwaliteit vervuilt CRM's, analyses en scoringsmodellen.

• Engineeringtijd verschuift van productwaarde naar schraaponderhoud.

• Het vertrouwen van belanghebbenden erodeert wanneer downstream fouten aan de oppervlakte komen.

Schrapen versus gelicentieerde en registergebaseerde gegevens

De onderstaande tabel geeft een overzicht van de verschillen tussen ad-hoc scraping en gegevens op basis van licenties of registers die worden geleverd onder duidelijke contracten en provenance.

Wie wordt beïnvloed door het scrapingrisico

Scraping is zelden alleen een technisch probleem. De gevolgen strekken zich uit over alle functies:

• Compliance en juridisch. Moeilijkheid om machtigingen of afkomst te bewijzen tijdens audits.

• Marketing en bedrijfsvoering. Targeting inefficiëntie en problemen met CRM-hygiëne.

• Product en in kaart brengen. Hiaten in points of interest verminderen de gebruikerservaring.

• Gegevens en analyses. Meer tijd besteed aan opschonen en afstemmen, minder aan analyse.

Dynamieken in de echte wereld die scrapenbemoeilijken

• Groei in geautomatiseerde toegang. Uitgevers melden maandelijks grote hoeveelheden geautomatiseerde verzoeken, waaronder retrieval bots en crawlers. Dit leidt tot een agressievere verdediging en verschuivende HTML-structuren.

• Variatie in de markt. Schattingen voor de markt voor web scraping variëren per methodologie. Sommige analisten schatten de software-inkomsten voor 2024-2025 rond de één miljard USD, terwijl anderen voor het volgende decennium miljarden voorspellen. Het consistente thema is groei, maar de onderliggende aannames verschillen.

• Operationele kwetsbaarheid. Wanneer een doelsite een herontwerp uitrolt, worden velden verplaatst of verdwijnen ze. Pijpleidingen degraderen geruisloos tenzij de bewaking robuust is.

Verborgen kosten van web scraping en het perspectiefvan InfobelPRO

Scraping lijkt vaak goedkoper omdat er geen factuur van de leverancier is. In de praktijk stapelen de totale kosten zich op over techniek, infrastructuur, compliance en herstel.

Typische verborgen kostencategorieën

• Technisch onderhoud. Een aanzienlijk deel van de tijd van ontwikkelaars gaat op aan break-fix en selector updates in plaats van het leveren van productwaarde.

• Gegevens opschonen en QA. Hoge percentages duplicaten, ontbrekende waarden en inconsistente formaten zorgen voor doorlopend normalisatiewerk.

• Infrastructuur en proxy's. Headless rendering, het oplossen van CAPTCHA's, opslag en bandbreedte kosten veel geld, vooral op bedrijfsschaal.

• Compliance blootstelling. Onduidelijke machtigingen en ontbrekende lineage compliceren audits en kunnen deals vertragen.

• Opportuniteitskosten. Tijd die wordt besteed aan het repareren van pijplijnen vertraagt lanceringen en vermindert de impact van klantgerichte initiatieven.

Tabel. Verborgen kosten van web scraping

Hoe InfobelPRO het probleem benadert InfobelPRO verkrijgt en verzoent gegevens van geverifieerde registers en vertrouwde leveranciers, voegt lineage metadata toe en onderhoudt vernieuwingsschema's die geschikt zijn voor audits. De focus ligt op dekking, vergelijkbaarheid en naleving in plaats van schrapen op paginaniveau. Voor kopers vermindert dit de onderhoudslast, verkort het de juridische controle en ondersteunt het een consistente verrijkingskwaliteit. Voor een diepere bespreking van operationele afwegingen en kostenfactoren, zie ons artikel over de verborgen kosten van het schrapen van gegevens.

Duurzame alternatieven voor web scraping

• Gelicentieerde of registergebaseerde datasets. Gecontracteerde toegang met transparante herkomst, dekkingsdefinities en vernieuwingsschema's.

• API's. Gestructureerde eindpunten met snelheidslimieten, documentatie en versiebeheer. Geef de voorkeur aan officiële API's boven reverse-engineering van HTML.

• Officiële registers en open data. Gebruik gezaghebbende bronnen waar dat is toegestaan en koppel ze aan verrijking om hiaten op te vullen.

• Samenwerkingsverbanden voor gegevens. Sluit overeenkomsten voor het delen van gegevens met duidelijke rechten en verantwoordelijkheden.

• Hybride benaderingen. Gebruik scraping voor beperkte verkenning en migreer vervolgens naar gelicentieerde bronnen voor productie.

Waarom InfobelPRO in plaats van scrapen

Wanneer teams betrouwbare wereldwijde bedrijfsgegevensnodig hebben voor marketing, compliance, product of analyse, geven wij de voorkeur aan verifieerbare bronnen boven pagina-parsing. Ons model is gebouwd voor controleerbaarheid, gedisciplineerde verversing en appels met appels vergelijkbaarheid tussen landen en categorieën.

Voor audits geschikte herkomst: We kopen in bij geverifieerde registers en betrouwbare leveranciers. Elke update heeft een herkomst, zodat beoordelaars velden kunnen traceren tot hun oorsprong. Dit verkort de risicobeoordelingen van leveranciers en ondersteunt formele audits.

Dekking en vergelijkbaarheid: We definiëren het bereik per land, regio en categorie en passen vervolgens de indelingen aan in een gemeenschappelijk schema. Dit verbetert de matchpercentages en maakt marktoverschrijdende analyses mogelijk zonder aangepaste oplossingen.

Verversingsdiscipline: Updates volgen geplande cycli met versiebeheer. Wijzigingen zijn zichtbaar en testbaar, wat stille drift en verrassingen achteraf vermindert.

Kwaliteitscontroles: We passen validatieregels toe voor entiteitresolutie, ontdubbeling en veldnormalisatie. Het doel is consistente verrijkingskwaliteit in plaats van best-effort parsing.

Compliance door ontwerp: Toegang wordt geregeld door contracten en gedocumenteerde rechten. Dit vermindert de onzekerheid rond gebruiksvoorwaarden en privacyverplichtingen.

Voorspelbare totale kosten: Licenties maken duidelijk wat u betaalt voor dekking en vernieuwing. Teams besteden minder tijd aan break-fix werkzaamheden en proxybeheer en meer tijd aan product- en go-to-market prioriteiten.

Geschikt voor integratie: We leveren in formaten die in uw stack passen. CRM-hygiëne, POI-verrijking, UBO-resolutie en locatieanalyse profiteren van gestandaardiseerde attributen en stabiele identifiers.

Resultaat: minder onderbrekingen, snellere goedkeuringen en meer vertrouwen in beslissingen die op de gegevens zijn gebaseerd.

Conclusie

Web scraping kan nuttig zijn voor verkenning, maar het is broos op schaal en introduceert juridische, kwaliteits- en operationele risico's. Leiders die betrouwbare input nodig hebben voor marketing, compliance, product of analyse moeten de voorkeur geven aan bronnen die contractuele duidelijkheid, herkomst en vernieuwingsdiscipline bieden. Op licenties en registers gebaseerde gegevens bieden een duidelijker pad naar nauwkeurigheid, controleerbaarheid en voorspelbare kosten.

Door te begrijpen hoe scraping werkt en waar het niet werkt, kunnen teams een hogere norm stellen voor datakwaliteit en verrassingen achteraf beperken. Als het doel betrouwbare beslissingen zijn, wint duurzame sourcing het van kortetermijnkortetermijnoplossingen.