Was ist der Clou am Datenparsing? Stellen Sie sich Datenparsing als den Sherlock Holmes der Computertechnik vor, der unübersichtliche Datenquellen durchsucht, um die versteckten Juwelen - die Daten - zu finden. Es ist wie Ihr persönlicher Datendetektiv, der die wichtigen Informationen aus dem Chaos extrahiert. Mit anderen Worten: Es ist die ultimative Suche nach strukturierten Daten in einem Meer von unstrukturiertem Chaos!
Definition von Datenparsing
Es gibt viele Definitionen für Datenparsing, da es sich um ein weitläufiges Konzept handelt, aber wir werden versuchen, es in diesem Artikel einfach zu halten.
Einfach ausgedrückt ist Datenparsing die Konvertierung von Daten von einem Format in ein anderes; normalerweise von unstrukturierten Daten (z. B. in HTML oder PDF) in strukturierte Daten (z. B. JSON oder CSV). Es konvertiert die Daten in ein anderes, für eine Maschine besser lesbares Format.
Ein Datenparser hilft beim Parsen von Daten und transformiert sie in jedes strukturierte Format, das Sie benötigen. Allerdings funktionieren nicht alle Datenparser auf die gleiche Weise; einige haben spezifische Parsing-Regeln zu befolgen.
Übrigens, was ist Parsing?
Wikipedia definiert Parsing als "den Prozess der Analyse einer Folge von Symbolen, entweder in natürlicher Sprache oder in Datenstrukturen."
In einer Programmiersprache bezieht sich Datenparsing auf die Analyse von Daten und deren Strukturierung nach bestimmten Regeln. Bei Parseur zum Beispiel sind wir darauf spezialisiert, E-Mails zu parsen und PDFs zu parsen, damit Sie die unstrukturierten Dokumentendaten in anderen Anwendungen wiederverwenden können.
Ist Datenparsing dasselbe wie Datenextraktion?
Datenparsing und Datenextraktion unterscheiden sich voneinander. Datenextraktion bezieht sich auf das Abrufen der Daten aus Dokumenten, und Datenparsing ist die Umwandlung von Daten in ein nutzbares Format.
Die Datenextraktion ist der erste Schritt im ETL-Prozess (Extract Transform Load), während das Datenparsing der zweite Schritt ist.
Es gibt 2 Arten von Datenparsing
Datenparsing kann in 2 verschiedene Arten von Ansätzen kategorisiert werden:
- Grammatikgesteuert
- Datengesteuert
Beim grammatikgesteuerten Datenparsing definieren Sie eine Reihe von Regeln, um die Struktur eines Eingabetextes zu identifizieren. Diese Regeln können in einer Datei oder als Teil Ihres Codes definiert werden. Ein gutes Beispiel für grammatikgesteuertes Parsing sind reguläre Ausdrücke (Regex).
Im Gegensatz dazu verwendet datengesteuertes Parsing Methoden des maschinellen Lernens und der KI sowie Sprachen wie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Ein Beispiel für datengesteuertes Parsing wäre das Extrahieren und Identifizieren von Namen oder Adressen aus einem Dokument.
Vorteile von Datenparsing
Beim Umgang mit großen Datenmengen wird es wichtig sicherzustellen, dass die Daten zuverlässig, korrekt und fehlerfrei sind. Datenparsing hat viele Vorteile gegenüber der manuellen Dateneingabe, wie unten angegeben.
Geschwindigkeit
Datenparsing kann viel schneller sein als die manuelle Eingabe, da eine Maschine große Mengen von Rohdaten schnell verarbeiten kann, viel schneller als ein Mensch. Ein einzelner Datenparser kann Tausende von Dateien gleichzeitig parsen und deren Inhalt innerhalb von Sekunden oder Minuten verarbeiten. Die manuelle Eingabe dauert viel länger, da jeder Datensatz einzeln von einem Mitarbeiter eingegeben werden muss, der dabei wahrscheinlich Fehler macht.
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 sich Unternehmen für ihre Datenbankbedürfnisse ausschließlich auf menschliche Mitarbeiter verlassen, anstatt Datenparselösungen wie Parseur zu verwenden, können Fehler auftreten. Datenparsing garantiert Genauigkeit, da es mithilfe von Software durchgeführt wird, die beim Eingeben von Zahlen in Felder oder beim Nachschlagen von Namen in einer Datenbank zuverlässig ist.
Datenmodernisierung
Unternehmen, die schon länger Daten sammeln, haben diese möglicherweise in einem völlig anderen Format vorliegen. Datenparsing macht es einfach, diese Daten zu digitalisieren und sinnvoll zu nutzen.
Anwendungsfälle von Datenparsing
Datenparsing wird von verschiedenen Organisationen in verschiedenen Branchen verwendet. Wir haben im Folgenden die beliebtesten Anwendungsfälle zusammengestellt:
Immobilien
Immobilienmakler erhalten täglich Hunderte von Leads von verschiedenen Plattformen (Zillow, Trulia, Realtor). Mit Datenparsing können sie ganz einfach Käuferinformationen und Immobiliendetails extrahieren und diese Daten an Immobilien-CRM-Tools wie Realvolve oder Wise Agent senden.
Erfahren Sie mehr darüber, wie Sie Immobilien-Leads automatisieren.
Finanzdienstleistungen
Finanzunternehmen wie Banken oder Versicherungen wickeln täglich Millionen von Transaktionen ab. Diese Transaktionen werden in Datenbanken gespeichert und müssen zu Analyse- und Berichtszwecken geparst werden. Datenparsing hilft ihnen, diese riesige Menge an Informationen zu verstehen, damit sie ihren Kunden bessere Dienstleistungen anbieten können.
Gesundheitswesen
Gesundheitsorganisationen sind verpflichtet, eine enorme Menge an Patientenakten zu speichern, die zu Analysezwecken geparst werden müssen. So möchten Ärzte beispielsweise während des Operations- oder Behandlungsprozesses jederzeit sofort auf die Krankenakten der Patienten zugreifen können.
Essensbestellung & -lieferung
Wenn Sie in der Lebensmittelindustrie tätig sind, dann wissen Sie sicher, wie wichtig es ist, die korrekten Bestelldaten und Kundeninformationen zu extrahieren, um die richtige Bestellung auszuliefern. Durch den Datenparsing-Prozess können Informationen einfach extrahiert, transformiert und an ein gemeinsames Google-Spreadsheet gesendet werden.
So wie Barberitos seinen Umsatz mit Parseur um 30 % steigern konnte, können auch Sie Ihren Bestellprozess für Lebensmittel automatisieren.
Sollten Sie Ihren eigenen Datenparser bauen?
Die wichtigste Frage, die sich jetzt stellt, ist, ob Sie einen Datenparser bauen oder ein Datenparsing-Tool kaufen sollten. Der Bau eines Datenparsers hat sowohl Vor- als auch Nachteile.
Vorteile des Baus eines Datenparsers
- Mehr Kontrolle über den Parsing-Prozess
- Passen Sie das Tool an Ihre Anforderungen an
Nachteile des Baus eines Datenparsers
- Schulung der Mitarbeiter, um die Anforderungen zu verstehen und Spezifikationen zu erstellen
- Ressourcen und Mittel, die in die Entwicklung des Tools investiert werden müssen
- Notwendigkeit einer unvermeidlichen Wartung zur Anpassung des Tools, die auf lange Sicht erhebliche Zeit und Geld kosten wird
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 verfügt über eine innovative OCR-Engine, die Zonale OCR und Dynamisches OCR verwendet, um alle Daten schnell und zuverlässig zu erfassen, und erfordert keine Programmierkenntnisse.
Mit seinen integrierten Funktionen kann Parseur:
- Daten sowohl aus textbasierten als auch aus bildbasierten Dokumenten extrahieren
- Sich wiederholende Blöcke aus Tabellen extrahieren
- Datenparsing aus bestimmten Anwendungsfällen wie Lebensmittelbestellung, Immobilien oder Google Alerts automatisieren
- Daten an jede andere Anwendung senden, z. B. an Google Spreadsheets, Zapier, Make oder Power Automate
Zusammenfassung
Wir hoffen, dass Sie jetzt eine gute Vorstellung davon haben, was Datenparsing ist und wie ein Datenparser funktioniert. Berücksichtigen Sie bei der Entscheidung, ob Sie Ihren Parser selbst bauen oder kaufen wollen, ob Sie große Datenmengen zu parsen haben oder nicht.
Hier ist eine praktische Anleitung, wie Sie Daten mit Parseur ohne Programmierung parsen. Parseur kann Millionen von Daten innerhalb von Minuten parsen - ja, Sie haben richtig gehört! Wenn Sie sehen möchten, wie Parseur Ihnen helfen kann, kosteneffizienter zu arbeiten, zögern Sie nicht, sich unten für unseren kostenlosen Plan anzumelden.
FAQs
Was ist ein Beispiel für Datenparsing?
Datenparsing kann verwendet werden, um mithilfe von Techniken wie Keyword-Matching und regulären Ausdrücken bestimmte Informationen aus einem großen Textdokument, z. B. einem Lebenslauf, zu extrahieren.
Wie verwendet man einen Datenparser?
Verschiedene Datenparsing-Tools haben unterschiedliche Funktionen. Wenn Sie einen Datenparser wie Parseur verwenden, sind keine Parsing-Regeln oder Programmierkenntnisse erforderlich.
Welche Tools werden für das Datenparsing benötigt?
Parseur, Scraper API oder Import.io sind alles Beispiele für Datenparsing-Tools.
Was ist Datenparsing in Python?
Sie können Ihren eigenen Code in Python für fortgeschrittenes Datenparsing schreiben.
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