Scraping на цени в супермаркети: Кой магазин, кой купувач?
Scraping-ът на цени в супермаркети се проваля тихо: изгубено store cookie връща реална цена за грешния магазин. Как да докажете магазина и защо един купувач не е достатъчен.
Scraping на наличности от автодилъри отвъд платформите за обяви
Scraping-ът на наличности от автодилъри се чупи в сайтовете на самите търговци, а не в агрегаторите. Цени от страната на клиента, шепа плат Built-in платформи и блокирания, които изглеждат като данни.
Алтернативни данни: Когато блокирането изглежда като точка от данни
Пайплайните за алтернативни данни губят повече от тихи грешки при събирането, отколкото от лоши модели. Ето как блокираната страница се превръща във фалшив сигнал и как да предотвратите това.
App Store Intelligence в голям мащаб
Класациите, отзивите и цените в App Store се променят за всяка държава и варират ежечасно. Събирането им в продукционен мащаб е проблем на планирането и инфраструктурата.
Верификация на реклами в мащаб: Проблемът с гео-автентичността
Програматик рекламите в САЩ загубиха 37 милиарда долара от невалиден трафик през 2025 г. Верификацията на тези разходи изисква локално присъствие на всеки пазар, на който купувате, а не просто център за данни в САЩ.
Коефициенти на живо в голям мащаб: как OddFeeds поддържа фийд с 250 млн. заявки в FourA
Как OddFeeds поддържа фийд за спортни коефициенти на живо с над 250 милиона заявки и 50TB месечно в FourA, като плаща само за успешни заявки.
Агрегиране на продуктови отзиви за анализ на настроенията в голям мащаб
Отзивите се намират зад JS рендериране, странициране и защити на сайтовете. Ето какво е необходимо на един pipeline за агрегиране, за да подаде смислени данни към модел за анализ на нагласите.
Скрапинг на платформи за работа без сблъсък със стената от 50 записа
Скрапингът на платформи за работа стана една от най-трудните задачи в отворената мрежа през 2026 г. Ето какво се промени и как екипите за анализ на таланти продължават да събират данни.
Проблемът с повторното обхождане: Поддържане на RAG pipelines актуални
Вашата RAG база от знания остарява седмицата, в която я пуснете. Ето как екипите обхождат повторно стотици вертикални източници, без да надвишават инженерния си бюджет.
Как KORENA изгради индекс на цените на дървесината върху FourA
KORENA изгради ежедневен европейски индекс на цените на дървесината на базата на горски портали, PDF файлове от търгове и десет валути. FourA е слоят за request зад него.