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Comparación de conjuntos de datos de mapas Google: Bright Data vs Actowiz

actualizado el Abr 23, 2026

Comparamos los principales proveedores de conjuntos de datos de mapas (Google), Bright Data y Actowiz, utilizando una evaluación comparativa a nivel de campo. En lugar de clasificar a los proveedores, documentamos las diferencias en la amplitud del esquema, la exhaustividad de los campos, el manejo de valores nulos y la preparación para la integración de datos.

Ambos incluyen contexto a nivel de lugar, contenido a nivel de revisión y metadatos a nivel de revisor. Bright Data parece más sólido en la representación de valores faltantes, metadatos de revisión estructurados y preparación para la integración directa. Actowiz parece más sólido en la amplitud del esquema visible y la exposición del campo orientada al revisor.

Para explorar cómo se pueden recopilar datos de Google Maps usando un raspador, consulte nuestro benchmark de raspadores de Google Maps .

Cobertura de campo compartida

Categoría	Bright Data	Actowiz
Campos de lugar	✅	✅
Revisar campos	✅	✅
Campos del revisor	✅	✅
Campos de los medios de comunicación	✅	✅
Campos de respuesta	✅	✅

Campos de ubicación: URL, ID, nombre, país, dirección, categoría, calificación agregada, número de reseñas, identificadores de ubicación
Campos principales de la reseña: ID de la reseña, texto, calificación, fecha, "me gusta", detalles de la reseña
Campos del revisor: nombre del revisor, URL, número de reseñas, número de fotos, indicador de guía local, URL de la imagen de perfil.
Revisar los campos multimedia: revisar las fotos
Revisar los campos de respuesta: respuesta del propietario y fecha de respuesta del propietario

Diferencias observadas en la usabilidad de la muestra

Notas sobre las diferencias observadas:

Valores faltantes: En el ejemplo de Actowiz, las entradas faltantes se muestran como N/A, mientras que el ejemplo Bright Data utiliza valores nulos. Los valores de marcador de posición como N/A generalmente deben modificarse antes de insertar datos en las bases de datos, mientras que los valores nulos funcionan correctamente con la mayoría de las herramientas de análisis.
Disponibilidad de texto de reseñas: En las filas visibles de Actowiz, el campo review_text suele estar vacío o marcado como N/A, lo que limita la revisión cualitativa rápida de los comentarios de los usuarios. En la muestra Bright Data, las filas visibles contienen más texto de reseñas reales, lo que facilita su inspección inmediata.
Metadatos de recuento de fotos: Actowiz expone explícitamente campos como review_photos_count, que resulta útil para medir directamente la presencia de contenido multimedia por reseña. En la muestra Bright Data, la información relacionada con las fotos está presente, pero no está tan claramente separada en campos de recuento específicos.

Esta comparación se basa en un análisis de muestras; consulte la sección de metodología para obtener más detalles.

Mejores servicios de conjuntos de datos de mapas Google

El conjunto de datos de revisión de mapas Bright Data y Google abarca un amplio conjunto de campos de lugar, revisión y revisor, similar en alcance a Actowiz. Sin embargo, la muestra de Bright Data parece más limpia y consistente en la presentación de valores.

Los valores faltantes se marcan como nulos, lo que simplifica la gestión en bases de datos, marcos de datos y flujos de trabajo. La muestra también incluye más texto de reseñas. Además, el campo review_details contiene pares estructurados de título-valor en un formato similar a JSON, como tipo de comida, servicio o menú.

Esta estructura permite el análisis de datos de reseñas a nivel de aspectos, más allá del texto sin formato. La muestra Bright Data también proporciona campos a nivel de reseñador, como el número de reseñas, el número de fotos, la URL del perfil, el indicador de guía local y la URL de la imagen de perfil.

En general, Bright Data ofrece una mejor limpieza de muestras y usabilidad para datos estructurados que proporcionar columnas más visibles.

El conjunto de datos de reseñas de mapas Actowiz Google presenta un esquema amplio que incluye campos estándar de lugar y reseña, así como campos adicionales para el reseñador y el medio. Estos incluyen la URL del perfil del reseñador, el número de reseñas y fotos, el indicador de guía local, la URL de la imagen de perfil, las URL de las fotos de la reseña y el número de fotos de la reseña.

Esta información adicional sobre los revisores es valiosa para análisis posteriores. Los conjuntos de datos con texto y calificaciones de las reseñas permiten realizar análisis de sentimiento, pero no posibilitan estudios sobre la actividad de los revisores ni sobre el uso de los medios.

Un problema clave con los datos de Actowiz es que muchas columnas están vacías y los valores faltantes se muestran como "N/A". Este formato es legible en archivos CSV, pero los procesos de análisis requieren que estos marcadores de posición se conviertan en valores nulos antes de su procesamiento.

En resumen, Actowiz ofrece un esquema más amplio, pero los datos requieren una limpieza adicional antes de su uso.

Metodología del conjunto de datos de revisión de mapas

Utilizamos muestras de proveedores que representan datos de mapas Google a nivel de reseña. Cada fila en ambas muestras corresponde a una sola reseña, con detalles a nivel de lugar, como nombre de la empresa, dirección, categoría y calificación general, repetidos para cada entrada.

Este punto de referencia se basa en muestras y no evalúa la cobertura total de la producción, la fiabilidad de la extracción a gran escala, las tasas de duplicación ni la coherencia en el campo en todos los datos de los proveedores. Las muestras se evaluaron utilizando los siguientes criterios:

Centro Comercial Westfield World Trade Center, Ciudad de Nueva York
Brookfield Place, Ciudad de Nueva York
Las tiendas de Columbus Circle, Ciudad de Nueva York

campos a nivel de lugar

lugar_url
id_de_lugar
nombre_del_lugar
país
dirección_completa
categoría
calificación_general
reseñas_totales
cid o identificador comercial equivalente
identificador de mapa/ubicación

Campos de nivel de revisión

ID de revisión
texto de revisión
calificación_de_la_reseña
fecha_de_revisión
número_de_me_gusta
respuesta del propietario
fecha_de_respuesta_del_propietario
fotos_de_reseña o recuento_de_fotos_de_reseña
detalles_de_la_revisión
preguntas_respuestas, si están disponibles

Campos de nivel de revisor

nombre_del_revisor
URL del perfil del revisor
reseñas_totales_del_revisor
fotos_totales_del_revisor
bandera de guía local
URL de la imagen de perfil del revisor

Gulbahar Karatas

Analista de la industria

Gülbahar es analista del sector en AIMultiple, especializado en la recopilación de datos web, las aplicaciones de datos web y la seguridad de las aplicaciones.

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