Wichtigste Erkenntnisse
- Manuelles Datenparsing ist zeitaufwändig und fehleranfällig, während traditionelle OCR Schwierigkeiten mit der Genauigkeit hat.
- KI-gesteuerte Tools wie Parseur überwinden traditionelle Einschränkungen mit fortschrittlicher OCR, maschinellem Lernen und Automatisierung.
Dieser Artikel führt Sie durch das Thema Datenparsing, warum es für moderne Unternehmen entscheidend ist, wie es funktioniert, gängige Anwendungsfälle und worauf Sie bei der Auswahl eines Datenparsing-Tools achten sollten. Außerdem stellen wir Ihnen Parseur vor, eine automatisierte Plattform für Datenextraktion und Parsing, um Ihre Workflows zu optimieren.
Was ist Datenparsing?
Es gibt viele Definitionen von Datenparsing, da es ein weites Feld ist, aber wir versuchen, es für Sie zu vereinfachen.
Datenparsing ist die Umwandlung von Daten von einem Format in ein anderes, meist von unstrukturierten Daten (Roh-HTML) in strukturierte Daten (JSON, CSV). Es wandelt die Daten in ein besser lesbares Format um.
Ein Datenparser hilft, Daten zu parsen und sie in jedes beliebige Format umzuwandeln, das Sie benötigen. Allerdings funktionieren nicht alle Datenparser gleich – manche haben spezielle Parsing-Regeln, die zu befolgen sind.
Definition von Parsing
In Programmiersprachen bezieht sich Datenparsing auf die Analyse von Daten und deren Strukturierung anhand festgelegter Regeln.
Wikipedia definiert Parsing als "den Prozess der Analyse einer Symbolfolge, entweder in natürlicher Sprache oder in Datenstrukturen."
Parsing zerlegt diese Informationen in sinnvolle Komponenten (wie Namen, Daten, Adressen, Beträge), typischerweise in einem strukturierten Format wie CSV, JSON oder XML.
Ist Datenparsing dasselbe wie Datenextraktion?
Datenparsing und Datenextraktion sind nicht dasselbe. Datenextraktion bezieht sich auf das Abrufen der Daten aus Dokumenten, während sich Datenparsing auf die Umwandlung der Daten in ein nutzbares Format bezieht.
Datenextraktion ist der erste Schritt im ETL-Prozess (Extract Transform Load), das Datenparsing ist der zweite Schritt.
Arten des Datenparsings
Datenparsing lässt sich in 2 verschiedene Typen bzw. Ansätze unterteilen:
- Grammatikgesteuert
- Datengesteuert
Beim grammatikgesteuerten Datenparsing definieren Sie eine Reihe von Regeln, um die Struktur eines Eingangstextes zu bestimmen. Diese Regeln können in einer Datei oder innerhalb Ihres Codes definiert werden.
Ein gutes Beispiel für grammatikgesteuertes Parsing sind reguläre Ausdrücke (Regex).
Im Gegensatz dazu verwendet datengesteuertes Parsing regelbasierte Methoden und beispielsweise Sprachen wie Natural Language Processing (NLP). Reguläre Ausdrücke (Regex) werden angewendet, um Muster zu erkennen und Daten auf Basis wiederkehrender Muster zu extrahieren. Sie eignen sich besonders für halbstrukturierte Daten wie Protokolle oder E-Mails.
Warum ist Datenparsing wichtig?
Wenn Sie mit großen Datenmengen arbeiten, ist es wichtig, die Zuverlässigkeit, Genauigkeit und Fehlerfreiheit der Daten sicherzustellen. Datenparsing bietet zahlreiche Vorteile gegenüber der manuellen Dateneingabe, wie unten ausgeführt.
Geschwindigkeit
Datenparsing kann viel schneller sein als manuelle Eingabe, weil eine Maschine große Mengen Rohdaten schnell verarbeiten kann – weit schneller als ein Mensch. Ein einziger Datenparser kann Tausende von Dateien auf einmal verarbeiten und ihren Inhalt in Sekunden oder Minuten analysieren. Die manuelle Eingabe dauert deutlich länger, da jeder Datensatz einzeln von Mitarbeitenden eingegeben werden muss, die unterwegs wahrscheinlich Fehler machen.
Im Jahr 2013 wurden US-Unternehmen mit IRS-Zivilstrafen von fast $7 Milliarden belegt, hauptsächlich aufgrund der falschen Angabe von Unternehmenseinnahmen und Beschäftigungswerten.
Genauigkeit
Wenn Unternehmen ausschließlich menschliche Mitarbeitende für die Arbeit mit ihren Datenbanken einsetzen, anstatt Parsing-Lösungen wie Parseur zu nutzen, können Fehler auftreten. Datenparsing garantiert Genauigkeit, da es mit zuverlässiger Software durchgeführt wird, etwa beim Eintragen von Zahlen in Felder oder beim Nachschlagen von Namen in einer Datenbank.
Datenmodernisierung
Organisationen, die bereits seit geraumer Zeit Daten sammeln, haben diese eventuell in ganz unterschiedlichen Formaten gespeichert. Datenparsing erleichtert die Digitalisierung solcher Daten und ihre sinnvolle Nutzung.
Anwendungsfälle von Datenparsing
Datenparsing wird in verschiedenen Branchen und Unternehmen breitflächig eingesetzt. Hier sind die gängigsten Anwendungsfälle:
Immobilien
Immobilienmakler erhalten täglich Hunderte von Leads von verschiedenen Plattformen (Zillow, Trulia, Realtor). Mithilfe von Datenparsing können sie einfach Käuferdaten und Immobiliendetails extrahieren sowie diese Daten an Immobilien-CRM-Tools wie Realvolve oder Wise Agent senden.
Erfahren Sie mehr über die Automatisierung von Immobilien-Leads.
Finanzdienstleistungen
Finanzorganisationen wie Banken oder Versicherungsunternehmen verarbeiten täglich Millionen Transaktionen. Diese Transaktionen werden in Datenbanken gespeichert und müssen zum Zweck der Analyse und Berichterstellung geparst werden. Datenparsing hilft ihnen, diesen Informationsberg zu strukturieren und Kunden so bessere Services bereitzustellen.
Gesundheitswesen
Gesundheitsorganisationen müssen riesige Mengen an Patientendaten speichern, die zur Analyse geparst werden. Ärzte etwa möchten während einer Behandlung oder Operation jederzeit auf die Patientendaten zugreifen können.
Essensbestellung & Lieferung
Wenn Sie in der Lebensmittelbranche tätig sind, wissen Sie, wie wichtig es ist, korrekte Bestelldaten und Kundeninformationen zu extrahieren, um die richtige Bestellung auszuliefern. Mit Datenparsing lässt sich Information einfach extrahieren, umwandeln und z. B. in eine gemeinsame Google-Spreadsheet übertragen.
Wie Barberitos mit Parseur seinen Umsatz um 30 % steigerte, können auch Sie den Bestellprozess automatisieren.
Die manuelle Herausforderung beim Datenparsing
Manuelles Datenparsing ist in vielen Unternehmen noch verbreitet, bringt aber große Einschränkungen mit sich:
- Zeitaufwändig: Mitarbeitende verbringen bis zu 40 % ihrer Arbeitszeit mit der manuellen Datenerhebung und -aufbereitung.
- Fehleranfällig: Manuelle Dateneingabe kostet Unternehmen in den USA schätzungsweise jährlich $3 Billionen.
- Mangel an Skalierbarkeit: Mit wachsendem Datenvolumen werden manuelle Prozesse ineffizient und nicht mehr tragbar.
Warum versagt traditionelle OCR?
Obwohl traditionelle OCR beim Erkennen von Texten effektiv ist, hat sie Probleme mit:
- Komplexen Layouts: Inkonsistente Dokumentstrukturen führen zu Verwirrungen bei einfachen OCR-Systemen.
- Fehleranfälligen Ergebnissen: Häufig ist eine umfangreiche manuelle Validierung der OCR-Ausgabe erforderlich.
- Begrenztem Kontextverständnis: Die Bedeutung extrahierter Daten bleibt unklar.
KI beim Datenparsing
Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert das Datenparsing und überwindet die Limitierungen herkömmlicher Methoden:
- Fortschrittliche OCR-Algorithmen: KI-gestützte Tools erkennen und extrahieren Text zuverlässig aus gescannten Dokumenten oder Bildern.
- Selbstlernende Modelle: Maschinelles Lernen ermöglicht es Parsing-Tools, sich an neue Formate anzupassen und kontinuierlich besser zu werden.
- Automatisierungsintegration: KI-basierte Werkzeuge lassen sich nahtlos in CRMs, ERPs und andere Systeme einbinden, sodass ein effizienter Datenfluss gewährleistet ist.
Sollten Sie Ihren eigenen Datenparser bauen?
Die zentrale Frage ist nun, ob Sie einen eigenen Parser entwickeln oder ein bestehendes Tool kaufen sollten. Der Bau eines eigenen Parsers bringt Vor- und Nachteile mit sich.
Vorteile der Eigenentwicklung eines Parsers
- Mehr Kontrolle über den Parsing-Prozess
- Individuelle Anpassungen entsprechend Ihren Anforderungen
Nachteile der Eigenentwicklung eines Parsers
- Mitarbeitende müssen geschult werden, um Anforderungen zu verstehen und Spezifikationen zu verfassen
- Es sind erhebliche Ressourcen und Investitionen für die Entwicklung erforderlich
- Laufende Wartung zur Anpassung des Tools kostet auf Dauer viel Zeit und Geld
Worauf sollten Sie bei einem Datenparsing-Tool achten?
Berücksichtigen Sie bei der Auswahl einer Parsing-Lösung folgende Aspekte:
- Das Tool sollte eine intuitive Oberfläche bieten, sodass auch Nicht-Techniker einfach Vorlagen oder Regeln erstellen können.
- Es sollte auch bei steigendem Datenvolumen eine hohe Geschwindigkeit und Genauigkeit gewährleisten.
- Ihre Lösung soll mehrere Dokumenttypen (E-Mails, PDFs, Bilder, Tabellenkalkulationen) verarbeiten können.
- Eine reibungslose Integration mit CRMs, ERPs, Datenbanksystemen und Analyseplattformen sollte gewährleistet sein, damit der Datenaustausch über Ihren Technologiestack hinweg gelingt.
Die Alternative: Verwenden Sie ein Datenparsing-Tool wie Parseur
Parseur ist ein leistungsstarkes E-Mail- und PDF-Parsing-Tool, das die Datenextraktion aus E-Mails, PDFs, Tabellenkalkulationen und anderen Dokumenten automatisiert. Parseur hat eine innovative OCR-Engine, die Zonale OCR und Dynamisches OCR verwendet, um alle Daten schnell und zuverlässig zu erfassen, ohne dass Programmierkenntnisse nötig sind.
Mit seinen integrierten Funktionen kann Parseur:
- Daten sowohl aus textbasierten als auch bildbasierten Dokumenten extrahieren
- Wiederkehrende Blöcke aus Tabellen automatisch erfassen
- Datenparsing für spezielle Anwendungsfälle wie Lebensmittelbestellung, Immobilien oder Google Alerts umsetzen
- Daten an beliebige andere Anwendungen senden, zum Beispiel an Google Spreadsheets, Zapier, Make oder Power Automate
Fazit
Noch nie zuvor waren so viele Informationen in Dokumenten gefangen wie heute. In der heutigen Geschäftswelt ist Datenparsing zu einer wesentlichen Säule der Effizienz geworden – Unternehmen können wertvolle Erkenntnisse gewinnen und fundierte Entscheidungen treffen. Dank KI und Tools wie Parseur wird Datenparsing noch zugänglicher, exakter und schneller – und verändert so die Art und Weise, wie Organisationen mit Daten umgehen.
Durch die Automatisierung des Parsing-Prozesses eliminiert Parseur manuelle Arbeit und das Rätselraten und hilft Unternehmen, Workflows zu optimieren und die betriebliche Effizienz zu steigern. Es war nie einfacher, die Vorteile des automatisierten Datenparsings zu nutzen.
Wir hoffen, Sie haben nun einen guten Überblick darüber, was Datenparsing ist und wie ein Parser funktioniert. Wenn Sie sich entscheiden, ob Sie einen Parser selbst bauen oder kaufen, bedenken Sie bitte, ob Sie große Datenmengen zu parsen haben.
faq: title: Häufig gestellte Fragen description_markdown: > Hier finden Sie die am häufigsten gestellten Fragen zum Thema Datenparsing. items: - question: Was ist ein Beispiel für Datenparsing? answer_markdown: | Datenparsing kann verwendet werden, um mit Techniken wie Keyword-Matching und regulären Ausdrücken bestimmte Informationen aus einem großen Textdokument, z.B. einem Lebenslauf, zu extrahieren. - question: Wie verwendet man einen Datenparser? answer_markdown: | Verschiedene Datenparsing-Tools haben unterschiedliche Funktionen. Wenn Sie einen Datenparser wie Parseur verwenden, sind keine Parsing-Regeln oder Programmierkenntnisse notwendig. - question: Welche Tools werden für das Datenparsing benötigt? answer_markdown: | Parseur, Scraper API oder Import.io sind Beispiele für Datenparsing-Tools. - question: Was ist Datenparsing in Python? answer_markdown: | Sie können Ihren eigenen Code in Python für fortgeschrittenes Datenparsing schreiben.
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