Bright Data – Zahlen & Fakten

Beim Scraping ist Bright Data nur sehr schwer zu schlagen. Das Tool kann alle wichtigen Datenformate erfassen und scrapen und das mit einer Erfolgsquote von 90 % und mehr. Dabei ist es egal, ob es sich um einfache oder komplexe Seitenstrukturen handelt.

Scrape jede Form von Website

Bright Data ist einer der großen Namen auf dem Scraping-Marktplatz. Das liegt vor allem daran, dass das Tool eine ganze Palette von Formaten und Elementen auf Websites erkennt und zuverlässig in Daten ausgibt.

Dabei können die Daten auch Teil einer dynamischen Website sein oder auf andere Art schwer zu erreichen sein. Bright Data hat alle nötigen Funktionen, um dranzukommen.

Dafür sind allerdings zwei Dinge notwendig: Coding-Wissen und Geduld. Wo Tools wie z. B. Octoparse Funktionen für Paginierung, Scrolls und Login-Eingaben anbieten (die auch Laien bedienen können), ist das bei Bright Data deine Aufgabe.

Dementsprechend ist Bright Data eher für Entwickler:innen gedacht, die wissen, welche Daten sie wollen und wie sie die über die API abrufen. Ist das gegeben, kannst du mit Bright Data wortwörtlich alles scrapen, von Produktseiten über Wikipedia-Artikel bis hin zu Finanzdaten.

Solltest du mit Coding gar nichts am Hut haben, dann frage einen Profi aus deinem Team um Hilfe, stelle dich auf ein extrem langes Onboarding ein oder nutze lieber eine No-Code-Alternative wie Octoparse, ParseHub oder WebScraper.

Bright Data hat mich im Test mit einer großen Anzahl an Hilfsmitteln und Funktionen überzeugen können. Abgesehen von den großen Proxy-Pools sind das etwa die zuverlässige Captcha-Umgehung oder der erstaunlich intuitive Planer, mit dem du zukünftige Runs planst. Ähnlich viele Funktionen konnte in meinem Testfeld nur ScraperAPI vorweisen. Hut ab!

Umgehe alle möglichen Blocks

Bright Data bietet dir ein ausgewähltes Sortiment an Hilfsmitteln, die dir ein blockfreies Scraping ermöglichen. Du kannst lästige Anti-Bot-Captchas umgehen, mit Proxies deinen virtuellen Standort manuell bestimmen und mit dem Parser deine Datensätze bereinigen. All diese Dinge helfen dir bei der Verbesserung deiner Datenqualität und der Automatisierung deiner Scraping-Prozesse.

Eine manuelle Anpassung der Anfragenrate wäre noch schön gewesen. Allerdings gab es im Test mit der Standard-Rate von 300 Requests pro Minute in meinem Fall keine Probleme.

Ganz vorn mit dabei ist der wirklich beeindruckende Proxy-Pool, der dir das Scraping mit wechselnden IP-Adressen (IP-Rotation) ermöglicht. Du hast die Wahl aus vier verschiedenen Proxy-Typen und über 72 Millionen IP-Adressen. Das ist die größte Anzahl, die ich im Test unter allen Scrapern zur Verfügung hatte.

Je größer der Proxy-Pool, desto wahrscheinlicher ist es, dass es Proxies für deine gewünschte globale Region gibt (Geotargeting) und IPs können öfter rotieren. Blocks werden damit unwahrscheinlicher, weil “verdächtige Aktivitäten” nicht von nur einer IP kommen, sondern das Verhalten mehrerer User simuliert wird.

Residential Proxies sind störanfällig – aber der Support hilft!

Gelegentlich berichten User von Problemen mit den Residential Proxies. Dabei handelt es sich um Proxy-Server, die vor Ort real existierende IP-Adressen von echten Usern an dich vergeben. Damit kannst du beispielsweise Websites aus der Sicht eines Users aus Brasilien, Südafrika, Japan und sonst wo einnehmen und so für dich sonst unsichtbare Website-Versionen scrapen.

Hier gibt es hin und wieder Error-Meldungen, die IPs werden geblockt und der Scrape kann nicht durchgeführt werden. Der Anbieter bemüht sich aber stets um eine schnelle Lösung des Problems. Davon abgesehen läuft Bright Data zu jedem Zeitpunkt rund.

Bright Data ist nicht No-Code und damit Territorium für Entwickler:innen. Glücklicherweise ist der Scraper mit verschiedenen Sprachen kompatibel; du musst also nicht “die eine” Code-Sprache beherrschen, um mit Bright Data zum Ziel zu gelangen. Da es aber kein wirkliches Tutorial gibt und du evtl. erst passende Snippets aus der Dokumentation fischen musst, ist der Einstieg hier evtl. etwas hakeliger als bei anderen Scrapern.

Bright Data bietet dir unterschiedliche Vorlagen, um deinen Scrape zu vereinfachen

Screenshot: trusted.de

Quelle: brightdata.de

Nutze verschiedene Coding-Sprachen via Library

Bright Data unterstützt das Scraping in verschiedenen Coding-Sprachen. Nativ kompatibel sind NodeJS und Python. Sollte dir das nicht zusagen, hast du die Möglichkeit, weitere Sprachen per Library hinzuzufügen:

• NodeJS (nativ)
• Python (nativ)
• Java (via Library)
• Ruby (via Library)
• C# (via Library)
• Go (via Library)

Bright Data ist dabei so nett und nennt dir in den FAQ sogar Wege, wie du deine Lieblingssprache verwenden kannst: nämlich über die Automatisierungstools Pupeteer, Playwright und/oder Selenium. Da diese die passenden Libraries mitbringen, brauchst du dich nicht um viel mehr zu kümmern.

Bright Data teilt dir in den FAQ mit, wie du über deine bevorzugte Coding-Sprache mit dem Scraper interagierst

Screenshot: trusted.de

Quelle: brightdata.de

Bright Data besitzt damit eine große und absolut solide, aber nicht die größte Auswahl an Coding-Sprachen. In Sachen “Auswahl” geht die Krone klar an Scrapingbee, das etwa noch cURL als Option mitbringt. Auch Fans von Bash werden bei Bright Data nicht fündig und müssen auf eine Alternative wie ScraperAPI ausweichen.

Bright Data bietet dir alle gängigen Ausgabeformate. Darunter die wichtigsten, wie CSV und JSON. Besonders praktisch für die weitere Verarbeitung ist die Überführung in BI-Tools (Business-Intelligence-Software), mit denen du weiterführende Analysen deiner Daten anstellst. Davon profitieren zum Beispiel Marktforscher:innen oder Marketing-Profis. Möchtest du deine Daten als reine Textdatei (Txt) oder als Sitemap haben, um sie z.B. in einem anderen Programm zur Datenerfassung hochzuladen, hast du bei Bright Data Pech. Trotzdem hat Bright Data die meisten Ausgabeformate im Test.

Lasse dir deine Daten in verschiedenen Formaten ausgeben, wie zum Beispiel CSV …

Screenshot: trusted.de

Quelle: brightdata.de

Qualitativ hochwertige Datensätze

Bright Data überzeugt nicht nur durch die hohe Erfolgsrate allein, sondern kann zudem eine hohe Datenqualität vorweisen.

Hinzu kommt, dass Bright Data mit einer soliden Scraping-Performance überzeugen kann. Du bekommst deine Ergebnisse also nicht nur in hoher Qualität, sondern auch zügig!

Viele zufriedene Kund:innen teilen meine Meinung und berichten von gut verwertbaren, und sauberen Ergebnissen, die die Unternehmen wirklich voranbringen.

Bright Data bietet einen hervorragenden, persönlichen Support. Du erreichst den Anbieter über die Standard-Kanäle Mail und Telefon ganze 24 Stunden am Tag und an 7 Tagen die Woche. Der Support ist flott, kompetent und kann bei den meisten Problemen weiterhelfen. Ich hätte mich allerdings über ein Community-Forum gefreut und auch einen bequemen Live-Chat als In-App-Support bietet Bright Data nicht. Dafür sind die Managed Datassets ein kleines Special. Hier gibst du dein Scraping gegen Aufpreis beim Anbieter in Auftrag und musst dich nicht selbst mit dem Scraping auseinandersetzen.

Umfassende, aber technische Dokumentation

Dass Bright Data für Spezialist:innen gedacht ist, zeigt sich beispielsweise auch an der Dokumentation. Die ist umfassend, genau und gut strukturiert, aber auch sehr technisch. Entwickler:innen finden mit den Snippets, Erklärungen und Fachbegriffen hier genau das, was sie brauchen.

Bright Data bietet eine umfassende, gut strukturierte Online-Doku

Screenshot: trusted.de

Quelle: brightdata.de

Einsteiger:innen fühlen sich aber evtl. von der etwas weniger technischen Doku (die ebenfalls mit Snippets und Co. überzeugt) von Scrapingbee eher abgeholt. Das ist zum Teil einfach eine Frage des Skill-Levels und/oder des eigenen Geschmacks.

Top bewerteter Support

Was in meinen Recherchen immer wieder auftauchte, waren die durchweg positiven Kundenbewertungen des Supports. Was viele User vor allem lobten, war die beeindruckende Geschwindigkeit.

So wollten einige User beispielsweise Daten von Amazon scrapen, wurden aber blockiert. Nach nur wenigen Stunden hatten die Bright Data-Entwickler:innen den Block umgangen und eine Lösung für das Problem gefunden.

Arbeitest du also unter Zeitdruck und brauchst deine Datensätze besonders dringend, dann ist der flotte Bright Data-Support ein echtes Argument für dich.

Bright Data bietet dir massig Zusatzmaterial

Nicht zwingend relevant für dein Scraping, aber dein Scraping-Wissen, ist das Zusatzmaterial des Anbieters. Damit meine ich explizit Anleitungen und Blogeinträge, die dir zum Beispiel folgende Dinge beibringen:

• Was ist der Unterschied zwischen ISP Proxies und Residential Proxies?
• Wie umgehst du einen IP-Ban?
• Wie scrapest du Wikipedia mit Python?
• Wie funktioniert Web Scraping mit Google Sheets?
• Was sind die besten Anbieter für eCommerce-Daten?

Es gibt Hunderte Artikel und ich war versucht viele davon zu lesen, wäre ich nicht mit meinem Praxistest beschäftigt gewesen. Egal, ob Anfänger:in oder Profi, hier findest du wirklich nützliches Zusatzmaterial, dass dich dabei unterstützt ein besserer Scraper zu werden.

Bright Data ist “potenziell” günstig. Das heißt konkret, dass du einen Pay-as-you-go-Tarif vorgesetzt bekommst, mit dem du nur zahlst, was du auch benötigst. Dieser beginnt bei $ 1 pro für 1.000 Records. Eine zeitliche Vertragsbindung (pro Monat, etc.) gibt es nicht. Nutzt du die größeren Tarife für groß angelegte Scraping-Projekte, liegt Bright Data über dem Durchschnittspreis. Insgesamt kommt Bright Data auf eine faire Preisgestaltung.

Die Preise von Bright Data

Quelle: brightdata.de

Teuer … oder nicht?

Im Netz findest du viele Beiträge dazu, dass Bright Data nicht zu den billigsten Tools gehört. Dennoch habe ich die Preis-Leistung als sehr gut bewertet. Das hat im Kern zwei Gründe.

Zum einen gibt es den “Pay-as-you-go”-Einstiegstarif. Hier zahlst du $ 1 für 1.000 Records und das ohne jede Vertragsbindung. Es gibt kein Monatsabo, kein Limit, nichts. Wenn du als Teil eines kleinen Teams oder alleine mit Bright Data arbeitest, kommst du hier evtl. sogar günstiger weg, als bei der Konkurrenz.

Die Premium-Tarife werden dann für dich interessant, wenn du mit dem Pay-as-you-go-Modell an den Preis von $ 499 herankommst. Entscheidest du dich für die Premium-Modelle, sinken die Preise pro 1.000 Records von einem Dollar auf 85, 75 oder sogar 70 Cent. Oder kurz: Je mehr du scrapst, desto attraktiver die Premium-Angebote.

Das bringt mich auch schon zum zweiten Punkt: der Funktionsfülle. Bright Data bietet dir für das angebotene Geld wirklich viel und oftmals mehr als die Konkurrenz. Du zahlst in den Premium-Tarifen also tatsächlich mehr, kriegst dafür aber auch mehr. Ein Beispiel dafür ist der beeindruckende Proxy-Pool.