Wie man eine autonome Market-Intelligence-Pipeline baut (n8n & Bright Data)

Ist 24/7 Marktüberwachung ohne Mitarbeiter möglich?

Genau diese Herausforderung habe ich für den Agrarmarkt im Schwarzmeerraum gelöst. Das Ziel: Ein System, das Weizenpreise, Logistikdaten und Marktanalysen in Echtzeit erfasst, übersetzt und vollautomatisch Reportings veröffentlicht.

Heute veröffentliche ich Teil 1 einer 3-teiligen Video-Serie, in der ich die Architektur dieses Systems detailliert offenlege.

Die Herausforderung: Datenbeschaffung

Das größte Problem bei professioneller Automatisierung ist die Zuverlässigkeit der Datenquellen. Wir hatten zwei Hürden:

• Standard-Webseiten: Einfach zu lesen, aber unstrukturierte Daten.
• Geschützte Webseiten: Massive Anti-Bot-Maßnahmen und Firewalls.

Die Lösung: Der Hybride Scraper

In diesem Video zeige ich Ihnen, wie ich die "Ingestion Engine" mit n8n aufgebaut habe.

• Jina AI: Für Standard-Seiten nutzen wir Jina, um HTML blitzschnell in sauberes Markdown zu wandeln.
• Bright Data: Für geschützte Quellen setzen wir auf die Web Unlocker Infrastruktur von Bright Data. Dies rotiert IP-Adressen und verhindert Blockierungen zuverlässig.

Video ansehen: Die Scraper-Architektur

Ich führe Sie Schritt für Schritt durch den n8n-Workflow. Sie lernen, wie wir Daten normalisieren, irrelevante Nachrichten per Keyword-Filter aussortieren und – ganz wichtig – wie wir mittels einer internen Datenbank Duplikate verhindern, um unnötige KI-Kosten zu sparen.

Ausblick

Dies ist erst der Anfang. In Teil 2 zeige ich Ihnen, wie Generative AI als unser "Chefredakteur" fungiert und aus diesen Rohdaten SEO-optimierte Artikel verfasst.

Interesse an Automatisierung?

Wenn Sie solche Prozesse in Ihrem Unternehmen implementieren möchten, kontaktieren Sie mich.