Daten-Scraping & Dashboard Setup

Ich möchte stündlich Daten von einer bestimmten Anzeigenplattform erfassen – konkret die Produktinformationen sowie alle Preisänderungen.
Die Aufgabe umfasst drei Schritte:

1. Datenerfassung
• Ein robuster Scraper in Python liest die gewünschten Felder zuverlässig jede Stunde aus.
• Das Skript soll fehlertolerant sein und sich leicht um zusätzliche Felder oder Intervalle erweitern lassen.

2. Speicherung
• Die Daten landen strukturiert in einer PostgreSQL-Datenbank.
• Bitte richte die Tabellen so ein, dass Historien für Preisänderungen nachvollziehbar bleiben.

3. Visualisierung & Kennzahlen
• Ich habe noch kein Konto bei Apache Superset oder Metabase. Du installierst und konfigurierst eines der beiden Tools (gerne Apache Superset, bin aber flexibel).
• Danach erstellst du erste Dashboards: Preisentwicklung, Produktverfügbarkeit, Durchschnittspreise nach Zeitraum usw.
• Wichtige Kennzahlen sollen sich ohne Programmierkenntnisse filtern und exportieren lassen.

Ich stelle Zugangsdaten zum Server und zur Plattform-URL bereit. Code, Datenbank-Schema und eine kurze README gehören als Abschluss dazu, damit ich das Setup selbst warten oder erweitern kann.

Wenn du Erfahrung mit Web-Scraping, PostgreSQL und Superset/Metabase hast und eine saubere, dokumentierte Lösung liefern kannst, melde dich bitte mit kurzer Referenz ähnlicher Arbeiten.