Dokumenten-Parsing-API vs Web-Scraping-API (2025)

Wichtigste Erkenntnisse:

• Dokumenten-Parsing-APIs extrahieren strukturierte Daten aus Dateien, die Sie besitzen, wie PDFs, Bilder und E-Mails.
• Web-Scraping-APIs sammeln Informationen von öffentlichen Webseiten, indem sie HTML oder gerenderte Inhalte analysieren.
• Die richtige Wahl hängt von Ihrer Datenquelle ab: Dateien, die Sie erhalten, vs. Webseiten, die Sie überwachen möchten.
• Viele Teams nutzen hybride Workflows, scrapen, um Dokumente zu erhalten, und parsen im Anschluss zuverlässiges JSON daraus.

Dokumenten-Parsing-API vs Web-Scraping-API

Eine Dokumenten-Parsing-API wandelt Dateien wie PDFs, gescannte Bilder und E-Mails in strukturiertes JSON um. Sie analysiert das Layout und den Text des Dokuments, um Schlüssel-Wert-Paare und Tabellen zu extrahieren, was die Automatisierung von Prozessen wie Rechnungsverwaltung, Bestellverfolgung oder E-Mail-zu-Datenbank-Workflows vereinfacht.

Eine Web-Scraping-API sammelt Daten direkt von Websites, indem Webseiten programmgesteuert abgerufen und das HTML oder der gerenderte DOM analysiert werden. Wenn keine offizielle API angeboten wird, kommt Web Scraping typischerweise zum Einsatz, um Produktlisten zu überwachen, Preisänderungen nachzuverfolgen, Nachrichteninhalte zu aggregieren oder Datensätze zu erstellen.

Beide Ansätze extrahieren Daten, arbeiten aber mit völlig unterschiedlichen Quellen: Dokumenten-Parsing-APIs verarbeiten Dateien, die Sie besitzen, während Web-Scraping-APIs Webseiten im Fokus haben, die Sie besuchen. In diesem Artikel vergleichen wir Stärken und Schwächen, bieten einen Entscheidungsbaum, eine tabellarische Übersicht und zeigen reale Anwendungsfälle. Für einen umfassenden Kontext zum Thema Datenautomatisierung siehe unseren Data Extraction API Guide.

Wie funktionieren Dokumenten-Parsing-APIs und Web-Scraping-APIs?

Dokumenten-Parsing-APIs und Web-Scraping-APIs fallen beide unter den Bereich Datenextraktion, doch ihre Vorgehensweise und die Probleme, die sie lösen, unterscheiden sich grundlegend. Zu verstehen, wie jede Lösung praktisch funktioniert, ist der erste Schritt, um die richtige Wahl für Ihren Anwendungsfall zu treffen.

Eine Studie von Scrapingdog zeigt, dass 34,8 % der Entwickler heute Web-Scraping-APIs nutzen. Das verdeutlicht einen klaren Trend hin zu strukturierten, sofort nutzbaren Workflows statt zahlloser individueller Scraping-Skripte.

Dokumenten-Parsing-API

Eine Dokumenten-Parsing-API konzentriert sich darauf, strukturierte Informationen aus Dateien, die Sie bereits besitzen oder rechtmäßig erhalten, zu extrahieren. Dazu gehören PDFs, gescannte Bilder, E-Mails mit Anhängen und teilweise auch Office-Dokumente. Anstatt Daten manuell einzutragen, analysiert die API das Layout und den Text des Dokuments, um sinnvolle Datenpunkte zu identifizieren.

• Eingaben: PDFs, Scans, Bilder, E-Mails, Office-Dateien
• Ausgaben: Sauberes, strukturiertes JSON mit Schlüssel-Wert-Paaren, Tabellen und Felddefinitionen nach Ihren Vorgaben
• Wie es funktioniert: Mithilfe von OCR und Parsing-Regeln erkennt die API Textblöcke, Zahlen und Tabellen. Anschließend werden sie in ein konsistentes Format gebracht, das nachfolgende Systeme (wie CRM, ERP oder Datenbanken) einfach verarbeiten können.
• Typische Anwendungsfälle: Automatisierte Rechnungs- und Quittungsbearbeitung, Extraktion von Positionen aus Bestellungen, Parsen von Finanzberichten oder das Management großer Mengen von Kundenformularen. Viele Teams nutzen das Dokumenten-Parsing zudem, um E-Mails in strukturierte Daten zu überführen, was Workflows in Tools wie Zapier, Make oder n8n auslösen kann.

Web-Scraping-API

Eine Web-Scraping-API hingegen ist darauf ausgelegt, Informationen direkt aus dem offenen Web zu extrahieren. Anstatt sich mit Dateien auseinanderzusetzen, ruft sie Daten von Websites ab und verwandelt die Inhalte in ein weiterverwendbares Format. Der Scraping-Prozess kann das Abrufen von rohem HTML, das Rendern von Seiten über einen Headless-Browser und das Anwenden von Selektoren oder JavaScript-Auswertung umfassen, um die gewünschten Felder zu extrahieren.

• Eingaben: URLs von Webseiten, HTML-Inhalte oder JSON-Endpunkte
• Ausgaben: Geparste, strukturierte Daten, meist in JSON- oder CSV-Format, bereit für Analyse oder Integration
• Wie es funktioniert: Die API lädt eine Webseite, analysiert deren DOM (Document Object Model) und wendet Regeln wie CSS-Selektoren oder XPath an, um Felder wie Produktnamen, Preise oder Schlagzeilen abzugreifen. Manche Tools übernehmen auch Proxy-Management und Anti-Bot-Maßnahmen für den Zugriff im großen Maßstab.
• Typische Anwendungsfälle: Wettbewerberpreise auf E-Commerce-Seiten überwachen, Produktkataloge sammeln, Nachrichtenartikel aggregieren, Stellenanzeigen tracken oder Datensätze aufbauen, wenn keine offizielle API vorhanden ist.

Im Design eignen sich Dokumenten-Parsing-APIs für Dateien, die Sie besitzen oder erhalten, während Web-Scraping-APIs optimal sind, um Informationen von öffentlichen Webseiten zu sammeln.

Entscheidungsbaum: Welche Lösung ist für Sie die richtige?

Die Entscheidung zwischen einer Dokumenten-Parsing-API und einer Web-Scraping-API hängt meist von der Quelle Ihrer Daten und Ihrem Ziel ab. Nachfolgend ein einfacher Entscheidungsbaum mit praktischen Erläuterungen für jede Möglichkeit.

!

1. Stammt Ihre Quelle aus einer Datei (PDF, Bild oder E-Mail-Anhang), die Sie rechtmäßig besitzen?

   → Nutzen Sie eine Dokumenten-Parsing-API. Damit verwandeln Sie solche Dateien in sauberes JSON, extrahieren Schlüsselfelder und erfassen sogar Positionen aus Tabellen - ganz ohne manuelle Dateneingabe.

2. Stammt Ihre Quelle von einer öffentlichen Webseite oder einem Online-Datensatz?

   → Nutzen Sie eine Web-Scraping-API. Damit holen Sie HTML oder gerenderte Seiten ab und extrahieren die gewünschten Datenpunkte, etwa Produktlisten oder Nachrichtenartikel.

3. Arbeiten Sie mit Dokumenten und Websites zugleich?

   → In manchen Fällen ist ein hybrider Ansatz nötig, z.B. scrapen Sie ein Lieferantenportal, um PDFs herunterzuladen, und lassen diese anschließend durch eine Dokumenten-Parsing-API strukturiert auslesen.

4. Brauchen Sie strukturierte Tabellen oder Posten (wie bei Rechnungen, Quittungen oder Bestellungen)?

   → Hier spielt eine Dokumenten-Parsing-API ihre Stärken aus. Sie ist darauf ausgelegt, tabellarische und finanzielle Daten mit hoher Genauigkeit und Schema-Konsistenz zu verarbeiten.

5. Benötigen Sie Echtzeit-Updates aus dynamischen Quellen (z. B. Preisänderungen oder Breaking News)?

   → Dann ist eine Web-Scraping-API die bessere Wahl, da sie Webseiten regelmäßig überprüfen und frische Inhalte unmittelbar nach Veröffentlichung erfassen kann.

Dieser Entscheidungsbaum hilft Ihnen, Ihren Anwendungsfall schnell dem passenden Tool zuzuordnen – oder in manchen Szenarien beide sinnvoll zu kombinieren.

Dokumenten-Parsing-API vs Web-Scraping-API (Tabellenübersicht)

Der direkte Vergleich von Dokumenten-Parsing-API und Web-Scraping-API gelingt am besten mit einer tabellarischen Übersicht. Die folgende Tabelle zeigt wichtige Bewertungskriterien von Eingabe und Ausgabe über Sicherheit und Compliance, damit Sie schnell sehen, welche Lösung in Ihren Workflow passt.

Wann ist Web-Scraping-API das richtige Werkzeug (und wie Sie es verantwortlich einsetzen)

Web-Scraping-APIs sind oft die beste Wahl, wenn die benötigten Informationen ausschließlich auf Webseiten vorliegen und nicht als Datei angeliefert werden. Damit können Sie Daten im großen Maßstab erfassen, ohne darauf zu warten, dass ein Partner, Lieferant oder Kunde Ihnen ein Dokument zusendet. Scraping eignet sich besonders gut für Marktanalysen, Preisbeobachtung und Wissenssammlung, bei denen es auf aktuelle Daten ankommt.

Branchenzahlen von Browsercat zeigen, dass der globale Web-Scraping-Markt 2024 etwa 1,01 Milliarden USD wert war und bis 2032 auf 2,49 Milliarden USD wachsen soll – das entspricht einer jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 11,9 %.

Typische Anwendungsfälle, in denen Scraping punktet:

• Preise oder Warenverfügbarkeit über mehrere E-Commerce-Sites hinweg beobachten
• Nachrichtenüberschriften oder öffentliche Mitteilungen aus verschiedenen Quellen aggregieren
• Datensätze mit Stellenanzeigen, Firmenverzeichnissen oder Veranstaltungshinweisen aufbauen, wenn keine API existiert

Da Web Scraping das Sammeln von Informationen aus Websites bedeutet, die nicht Ihnen gehören, ist ein verantwortungsvoller Umgang wichtig. Gute Praxis umfasst:

• robots.txt und AGB vor dem Scraping prüfen
• Ratenbegrenzungen einhalten, um Server nicht zu überlasten
• Caching nutzen, um unnötige Wiederholungen zu vermeiden
• Den Scraper offen kennzeichnen, nicht zu Tarnungszwecken manipulieren
• Offizielle APIs bevorzugen, sofern verfügbar

Eine praktische Herausforderung beim Web Scraping ist die hohe Änderungsrate von Webseiten. Schon eine kleine HTML-Änderung kann Selektoren brechen und zu fehlenden oder fehlerhaften Daten führen. Überwachung mit Benachrichtigungen ist daher unverzichtbar, um Fehler frühzeitig zu erkennen und zu beheben.

Auch hier gilt: In vielen Workflows ist Scraping keine alleinige Lösung. Beispielsweise entdecken oder laden Sie per Scraping PDF-Dateien von einem Lieferantenportal herunter und extrahieren anschließend mit einer Dokumenten-Parsing-API daraus strukturiertes JSON. Dieser hybride Ansatz verbindet die Reichweite des Web Scraping mit der Genauigkeit des Dokumenten-Parsings.

Herausforderungen von Web-Scraping-APIs

Web-Scraping-APIs sind ein mächtiges Werkzeug, um Echtzeitdaten von Webseiten zu sammeln, bringen aber auch erhebliche Hürden für Unternehmen mit sich. Das Bewusstsein für diese Herausforderungen hilft, realistische Erwartungen zu setzen und zu verdeutlichen, warum Scraping nur für bestimmte Szenarien sinnvoll ist.

Eine aktuelle Analyse von Octoparse zeigt: Nur rund 50 % der Websites lassen sich einfach scrapen, 30 % sind mäßig schwierig und die übrigen 20 % sind besonders herausfordernd wegen komplexer Strukturen oder starker Anti-Scraping-Maßnahmen.

Häufige Veränderungen der Webseiten

Websites sind nicht fürs Scraping konzipiert. Selbst kleine Änderungen im HTML – etwa eine umbenannte CSS-Klasse oder ein Layoutwechsel – können Scraping-Skripte und APIs lahmlegen. Das führt zu regelmäßigen Wartungskosten und erfordert Monitoring, damit Datenflüsse stabil bleiben.

Anti-Bot-Maßnahmen

Viele Webseiten setzen CAPTCHA, IP-Drosselung, Session-Validierung oder Bot-Erkennungsalgorithmen ein. Scraping-Teams müssen Proxy-Rotation, User-Agent-Management und begrenzte Anfrage-Raten implementieren – das erhöht den technischen Aufwand.

Rechtliche und ethische Aspekte

Web Scraping bewegt sich oft in einer Grauzone. Zwar ist das Parsen öffentlicher Daten meist erlaubt, das Ignorieren von Nutzungsbedingungen, robots.txt oder das Umgehen von Bezahlschranken kann jedoch rechtliche Risiken mit sich bringen. Unternehmen sollten klare ethische Richtlinien aufstellen und sich im Zweifel rechtlich beraten lassen.

Datenqualität und Konsistenz

Websites sind für Menschen, nicht für Maschinen entworfen. Ge-scrapte Daten benötigen meist zusätzliche Reinigung und Validierung. Uneinheitliche HTML-Strukturen, dynamischer JavaScript-Content oder doppelte Einträge führen zu unordentlichen Datensätzen, die vor der Nutzung weiterverarbeitet werden müssen.

Skalierbarkeitsprobleme

Großangelegte Scraping-Projekte erfordern Infrastruktur für gleichzeitige Anfragen, Retry-Logik, Fehlerbehandlung und verteilte Aufgaben. Je größer das Scraping wird, desto schneller steigen die Kosten für Proxies, Server und Monitoring.

Langfristige Nachhaltigkeit

Scraping ist für dauerhafte Geschäftsprozesse eine fragile Lösung. Anders als strukturierte Dokumenteingaben oder offizielle APIs müssen Scraping-Pipelines ständig angepasst werden. Unternehmen müssen entsprechend dauerhaft Zeit und Ressourcen für die Wartung einplanen.

Wann ist eine Dokumenten-Parsing-API die bessere Wahl?

Eine Dokumenten-Parsing-API ist die beste Wahl, wenn die benötigten Informationen ohnehin als Dokument zu Ihnen gelangen – nicht als Webseiten-Inhalt. Diese Unterlagen kommen als PDFs, Scanbilder oder E-Mail-Anhänge. Statt die Details manuell in eine Datenbank oder ein ERP einzutragen, automatisiert eine Parsing-API diesen Prozess und verwandelt unstrukturierte Dateien in strukturierte Daten.

Laut Sphereco sind 80 % aller Unternehmensdaten unstrukturiert – darunter E-Mails, PDFs und Scans –, was Dokumenten-Parsing-APIs unverzichtbar für Effizienz und Einsichten macht.

Typische Anwendungsfälle:

• Rechnungs- und Quittungsverarbeitung: Lieferantenname, Datum, Gesamtsumme und Positionstabellen für die Buchhaltung extrahieren
• Bestellungen und Kontoauszüge: Auftragsnummern, Beträge, Zahlungsbedingungen für schnellere Abstimmung erfassen
• Formulare und Verträge: Standardisierte Felder wie Kundendaten oder Unterschriftsdaten auslesen
• Betriebs-E-Mails: Bestellbestätigungen, Versandbenachrichtigungen oder Buchungsanfragen direkt als JSON in Workflows integrieren

Eine Dokumenten-Parsing-API ist besonders wertvoll, wenn Genauigkeit und Konsistenz gefragt sind. Sie extrahiert nicht nur Text, sondern kann Formate normalisieren, Felder validieren und Ergebnisse per Webhook direkt in Ihre Anwendung oder Datenbank liefern – für strukturierte, zuverlässige und automatisierungsfähige Daten.

Dokumenten-Parsing ist stabiler als Web Scraping, da sich Dateistrukturen seltener ändern als HTML von Webseiten. Einmal konfigurierte Parsing-Regeln können tausende Dokumente zuverlässig abwickeln.

Setzt Ihr Unternehmen stark auf den Austausch von Lieferantendokumenten, Kundenauszügen oder E-Mails, ist eine Dokumenten-Parsing-API meist die schnellere und nachhaltigere Lösung.

Hybride Muster: Überschneidungen in der Praxis

In vielen Workflows stehen Dokumenten-Parsing und Web Scraping nicht im Wettbewerb, sondern ergänzen sich. Oft stammen verschiedene Datenquellen aus Dokumenten und Webseiten – die Kombination beider Methoden ergibt die vollständigste Lösung.

Typische hybride Ansätze:

• Scrapen, um PDFs herunterzuladen, dann parsen: Ein Lieferantenportal stellt Rechnungen als PDFs bereit. Ein Scraping-API kann sich einloggen und die Dateien abrufen, während ein Dokumenten-Parsing-API Posten, Summen und strukturierte Daten herausliest.
• Dokumente parsen und mit gescrapten Daten anreichern: Nach dem Parsen von Rechnungen brauchen Sie vielleicht noch Metadaten wie Lieferanten-Branchen. Scraping-APIs bieten diese Kontextdaten, das Parsing stellt die finanziellen Kerndaten sicher.
• E-Mail-Parsing mit Web-Überprüfung: Bestellbestätigungen und Versandavise kommen oft per E-Mail. Sie parsen die Details direkt und nutzen dann eine Scraping-API, um Lagerbestand oder aktuelle Preise auf der Lieferantenwebsite zu verifizieren.
• Intelligenzschichten kombinieren: Strukturierte JSON-Daten werden aus Dokumenten gewonnen, mit Webseiteninformationen angereichert und dann durch Analytics oder Klassifizierungen ergänzt. So können Teams Lieferanten vereinheitlichen, Auffälligkeiten erkennen oder Produkte übergreifend abgleichen.

Hybride Setups spielen die jeweiligen Vorteile beider Methoden aus: Parsing-APIs liefern verlässliche Output-Formate aus Dokumenten, während Scraping-APIs Einblicke in webbasierte Daten geben, die andernorts nicht verfügbar sind. So wird der manuelle Aufwand reduziert und die Automatisierung im Unternehmen umfassender.

Ist Parseur eine Dokumenten-Parsing-API oder eine Web-Scraping-API?

Parseur ist eine leistungsstarke Dokumenten- und E-Mail-Parsing-API, die unstrukturierte Dokumente in strukturiertes JSON wandelt. Im Gegensatz zu klassischen Web-Scraping-APIs, die Informationen direkt von Webseiten extrahieren, konzentriert sich Parseur auf die Dokumente und E-Mails, die Ihnen oder Ihren Kunden bereits vorliegen. Das macht Parseur zu einer stabilen und skalierbaren Lösung zur Workflow-Automatisierung – ohne das Risiko unvorhersehbarer Webseiten-Änderungen, Scraping-Beschränkungen oder Darstellungsproblemen. Mit Parseur können Sie Prozesse wie Rechnungsautomatisierung, Belegverfolgung, Bestellabwicklung oder Formularbearbeitung problemlos unterstützen.

Was das in der Praxis bedeutet

• Was Parseur macht: Es nimmt E-Mails, PDFs, Bilder und Office-Dateien auf und liefert strukturiertes JSON mit Schlüssel-Wert-Feldern sowie Positionstabellen zurück. Die Lieferung erfolgt per Webhook oder API-Abruf.
• Umgang mit Daten: Parseur agiert ausschließlich als Prozessor unter Ihrer Kontrolle. Es unterstützt Auftragsverarbeitungsverträge (DPAs), bietet eine transparente Liste von Subprozessoren, erlaubt flexibel konfigurierbare Aufbewahrungs-/Löschrichtlinien, verschlüsselt Daten bei Übertragung und Speicherung und stellt signierte Webhooks für sichere Zustellung bereit.
• Am besten geeignet für: Parseur ist ideal für Teams, deren Dokumente vor allem per E-Mail eintreffen – etwa Rechnungen, Quittungen, Bestellungen oder Kontoauszüge –, und die eine schnelle, zuverlässige Strukturdatenextraktion ohne viel Programmieraufwand benötigen.

Warum Parseur API herausragt

Der entscheidende Vorteil der Parseur API gegenüber anderen Lösungen: Sie kombiniert eine API mit einer Webanwendung. Entwickler können die API direkt anbinden, während Support- und Operationsteams die Web-App nutzen, um Parsing-Ergebnisse zu überwachen, zu prüfen und zu optimieren – ganz ohne weitere Entwicklung.

Dieses Dual-Konzept spart Entwicklern eigene Monitoring- oder Verwaltungs-Tools; die sind meist aufwendig und wartungsintensiv. In der Weboberfläche können Anwender das JSON-Schema und die Felder mit wenigen Klicks festlegen, Anweisungen anpassen und extrahierte Daten kontrollieren. Diese Flexibilität erlaubt effiziente Zusammenarbeit technischer und nicht-technischer Teams, bei schlanker Integration.

Im Gegensatz zu Web-Scraping-APIs, die von fragilen Webseiten-Strukturen abhängen, arbeitet Parseur mit vorhandenen Dateien – eine zuverlässige Basis für geschäftskritische Automatisierung.

Wie Parseur mit Daten umgeht

Parseur ist zwar keine Web-Scraping-API, ist aber speziell für die effiziente und sichere Verarbeitung von Dokumenten und E-Mails ausgelegt. Teams, die auf PDFs, Scans oder E-Mail-Anhänge angewiesen sind, erhalten so einen zuverlässigen Weg, diese Dateien in strukturiertes JSON zu konvertieren und in großem Maßstab Workflows zu automatisieren.

Parseur zeichnet sich durch ausgeprägte Datensicherheit, Datenschutz und Compliance aus. Unternehmen können sich darauf verlassen, dass ihre Informationen verantwortungsvoll und nach strengsten Industriestandards verarbeitet werden.

Wichtige Aspekte des Parseur-Datenmanagements

Speziell für Dokumente und E-Mails gebaut

Parseur nimmt PDFs, Bilder und E-Mail-Inhalte entgegen und liefert über Webhooks oder API sauberes, strukturiertes JSON aus – für automatisierte Rechnungsverwaltung, Bestellabwicklung oder E-Mail-zu-Datenbank-Workflows ganz ohne individuellen Programmieraufwand.

Sie behalten die volle Datenkontrolle

Sie sind Eigentümer der an Parseur übertragenen Daten. Parseur verarbeitet die Informationen ausschließlich auf Ihre ausdrückliche Anweisung und Sie können die Aufbewahrungsdauer flexibel bis auf einen Tag reduzieren. Die Process then Delete-Funktion ermöglicht das sofortige Löschen von Dokumenten nach erfolgreichem Parsing.

Wo Daten gespeichert werden

Alle Parseur-Daten liegen sicher in der Europäischen Union (Niederlande) in einem hochsicheren Rechenzentrum der Google Cloud Platform (GCP). GCP ist ISO 27001-zertifiziert. Mehr Infos.

Sicherheits- und Verschlüsselungspraktiken

Alle Daten werden mit AES-256 im Ruhezustand und mit TLS v1.2 oder höher bei der Übertragung verschlüsselt. Veraltete Übertragungsprotokolle (SSLv2, SSLv3, TLS 1.0, TLS 1.1) sind deaktiviert. Parseur nutzt Let’s Encrypt SSL-Zertifikate, Standard für globale Sicherheit, um die Kommunikation zwischen Parseur, Drittanbieter-Anwendungen und Ihrem Browser abzusichern.

Infrastruktur-Monitoring und Penetrationstests

Parseur überwacht kontinuierlich die Infrastruktur, spielt Sicherheistpatches bei Schwachstellen sofort ein und lässt regelmäßige Penetrationstests von unabhängigen Dritten durchführen (u.a. gegen OWASP Top 10 und SANS 25). Unternehmenskunden können vollständige Pentest-Berichte anfordern. 2025 hat Parseur zudem das offizielle Astra Pentest-Zertifikat, als Nachweis für ihre robuste Cybersicherheit.

Passwortsicherheit und Kontenschutz

Parseur speichert niemals Klartext-Passwörter. Stattdessen wird der PBKDF2-Algorithmus mit SHA-256-Hashing in Verbindung mit 512-Bit Salt und 600.000 Iterationen genutzt – deutlich über NIST-Empfehlung –, um den Zugang optimal abzusichern.

Betriebszuverlässigkeit und SLA

Parseur strebt eine Verfügbarkeit von 99,9 % oder höher an. Mehrstufige Retry- und Backoff-Mechanismen sichern ab, dass bei Störungen keine Daten verloren gehen. E-Mail-Sammler versuchen den Empfang bis zu 24 Stunden lang, doppelte Versandmechanismen schaffen Redundanz. Für Enterprise-Kunden sind 99,99 % Verfügbarkeit mit zusätzlicher Infrastruktur-Absicherung möglich. Prüfen Sie die historische Verfügbarkeit hier.

DSGVO und “Privacy first” Ansatz

Parseur ist vollständig DSGVO-konform und agiert unter Ihrer Kontrolle als Auftragsverarbeiter. Sie bleiben verantwortlicher Datenverantwortlicher mit vollständigem Eigentum an Ihren Dokumenten. Parseur verkauft oder teilt Ihre Daten niemals. Auf die Daten greifen Teammitglieder nur dann zu, wenn Sie das explizit wünschen; alle Mitarbeitenden erhalten laufend Schulungen in Datenschutz und DSGVO. Mehr zu Parseur und DSGVO.

Vorfallreaktion und Benachrichtigung bei Datenschutzvorfällen

Im unwahrscheinlichen Fall eines Datenschutzvorfalls benachrichtigt Parseur seine Kunden innerhalb von 48 Stunden – für volle Transparenz und rechtskonformes Vorgehen. Die offizielle Security & Privacy Übersicht von Parseur finden Sie hier.

Recht und Compliance im Überblick

Rechtliche und Compliance-Aspekte sind zentral bei der Wahl zwischen Dokumenten-Parsing und Web Scraping. Beide Methoden involvieren Datenverarbeitung, die Pflichten unterscheiden sich aber je nach Quelle und Kontext.

Organisationen brauchen eine rechtmäßige Grundlage für die Verarbeitung von Dokumenten – meist durch Vereinbarungen mit dem Dateninhaber. Dazu kommt die Festlegung der Rollen im Sinne des Datenschutzes (Verantwortlicher/Auftragsverarbeiter), ein Auftragsverarbeitungsvertrag und klar definierte Aufbewahrungsfristen. Workflows fürs Dokumenten-Parsing sollten auch Schutzmaßnahmen gegen Datenpannen und Grundsätze zur Datensparsamkeit enthalten.

Beim Web Scraping ist die Rechtslage komplizierter. Während das Scrapen öffentlicher Daten in einigen Ländern zulässig ist, verbieten es viele Websites ausdrücklich in ihren Nutzungsbedingungen oder per robots.txt. Das Umgehen von Bezahlschranken oder Anti-Bot-Systemen steigert rechtliche Risiken zusätzlich. Unternehmen, die Scraping einsetzen, sollten immer juristischen Rat einholen, um regulatorische und vertragliche Vorgaben zu erfüllen.

Auch grenzüberschreitende Datenübermittlung schafft Herausforderungen: Sobald personenbezogene Daten aus der EU oder anderen regulierten Regionen ins Spiel kommen, sind spezielle Übertragungsmechanismen für die Rechtssicherheit nötig.

Fazit: Die passende API für Ihre Daten

Dokumenten-Parsing- und Web-Scraping-APIs sind wertvolle Bausteine automatisierter Datenerfassung – aber sie lösen unterschiedliche Aufgaben. Dokumenten-Parsing ist ideal, wenn Sie mit vorliegenden Dokumenten wie Rechnungen, Auszügen oder E-Mails arbeiten.

Laut Experlogix kann Dokumentenautomatisierung die Bearbeitungszeit von Dokumenten um bis zu 80 % reduzieren, was das enorme Effizienzpotenzial von Dokumenten-Parsing-APIs unterstreicht.

Scraping passt, wenn die gesuchten Daten auf öffentlichen Webseiten liegen, etwa bei Produktkatalogen oder Preisinformationen. In manchen Workflows werden zunächst Dateien gesammelt und anschließend mit Parsing strukturiert ausgewertet.

Die wichtigste Erkenntnis: Entscheiden Sie je nach Datenquelle. Bekommen Sie Ihre Daten als PDFs, Scans oder E-Mails, spart Dokumenten-Parsing-API Zeit und garantiert Genauigkeit. Liegen Ihre Daten auf Webpages, ist eine Scraping-API die richtige Option. Teams mit mehreren Quellen fahren am besten mit einem kombinierten Ansatz.

Häufig gestellte Fragen

Viele Leser haben ähnliche Fragen, wenn sie Dokumenten-Parsing und Web Scraping vergleichen. Nachfolgend finden Sie Antworten auf einige der am häufigsten gestellten Fragen, um die Unterschiede und praktischen Anwendungsfälle zu verdeutlichen.

Ist Dokumenten-Parsing dasselbe wie Web Scraping?

Nein. Dokumenten-Parsing arbeitet mit Dateien wie PDFs, gescannten Bildern oder E-Mails, die Sie bereits besitzen oder erhalten haben, während Web Scraping Daten von Websites extrahiert, indem es HTML- oder gerenderte Inhalte analysiert.

Ist Parseur ein Web-Scraping-API-Tool?

Nein. Parseur ist eine Dokumenten- und E-Mail-Parsing-API, kein Tool für Web Scraping. Es durchsucht oder lädt keine Webseiten herunter. Stattdessen hilft es Ihnen, Dokumente, die Sie besitzen, wie E-Mails, PDFs, Bilder oder Office-Dateien, in sauberes, strukturiertes JSON umzuwandeln. Das macht es ideal für Workflows wie die Verarbeitung von Rechnungen, Quittungen und Bestellungen, ohne komplexe interne Tools entwickeln zu müssen.

Ist Web Scraping legal?

Das hängt vom Kontext ab. Das Scrapen öffentlicher Daten ist manchmal erlaubt; allerdings legen Webseiten oft Einschränkungen in ihren Nutzungsbedingungen oder der robots.txt-Datei fest. Überprüfen Sie immer diese Dokumente und sprechen Sie im Zweifel vorab mit Rechtsbeistand.

Wann sollte ich auf Scraping verzichten?

Scraping sollte vermieden werden, wenn sich Daten hinter Bezahlschranken befinden, strengen Zugriffsbeschränkungen unterliegen oder ausdrücklich in den Nutzungsbedingungen der Website untersagt sind. Das Umgehen solcher Beschränkungen kann zu Compliance- und Rechtsrisiken führen.

Zuletzt aktualisiert am 10. September 2025