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!
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 Datenparsing, warum es für moderne Unternehmen wichtig ist, wie es funktioniert, gängige Anwendungsfälle und was Sie bei der Auswahl eines Datenparsing-Tools beachten sollten. Wir stellen Ihnen auch Parseur vor, eine automatisierte Datenextraktions- und Parsing-Plattform zur Optimierung Ihrer Arbeitsabläufe.
Was ist 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.
Datenparsing ist die Konvertierung von Daten von einem Format in ein anderes; normalerweise von unstrukturierten Daten (Roh-HTML) in strukturierte Daten (JSON, 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.
Definition von Parsing
In einer Programmiersprache bezieht sich Datenparsing auf die Analyse von Daten und deren Strukturierung nach bestimmten Regeln.
Wikipedia definiert Parsing als "den Prozess der Analyse einer Folge von Symbolen, entweder in natürlicher Sprache oder in Datenstrukturen."
Parsing zerlegt diese Informationen in aussagekräftige Komponenten (wie Namen, Daten, Adressen, Beträge), typischerweise in einem strukturierten Format wie CSV, JSON oder XML.
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.
Arten des Datenparsings
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 regelbasierte Methoden und Sprachen wie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Reguläre Ausdrücke (Regex) werden verwendet, um Daten basierend auf wiederkehrenden Mustern zu identifizieren und zu extrahieren, und sie eignen sich für halbstrukturierte Daten wie Protokolle oder E-Mails.
Warum ist Datenparsing wichtig?
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.
Die manuelle Herausforderung beim Datenparsing
Manuelles Datenparsing ist in vielen Unternehmen immer noch üblich, bringt aber erhebliche Herausforderungen mit sich:
- Zeitaufwändig: Mitarbeiter können bis zu 40 % ihrer Zeit mit dem manuellen Sammeln und Aufbereiten von Daten verbringen.
- Fehleranfällig: Manuelle Dateneingabe kann Unternehmen schätzungsweise jährlich $3 Billionen allein in den USA kosten.
- Mangelnde Skalierbarkeit: Mit zunehmendem Volumen werden manuelle Prozesse unhaltbar.
Warum versagt traditionelle OCR?
Während traditionelle OCR beim Erkennen von Text effektiv ist, hat sie Schwierigkeiten mit:
- Komplexen Layouts: Inkonsistente Dokumentstrukturen können einfache OCR-Systeme verwirren.
- Fehleranfälligen Ausgaben: OCR erfordert oft eine umfassende manuelle Validierung.
- Begrenztem kontextuellem Verständnis: Sie kann die Bedeutung hinter den extrahierten Daten nicht interpretieren.
KI im Datenparsing
Künstliche Intelligenz (KI) transformiert das Datenparsing, indem sie die Grenzen traditioneller Methoden überwindet:
- Fortschrittliche OCR-Algorithmen: KI-gestützte Tools erkennen und extrahieren Text aus gescannten Dokumenten oder Bildern präzise.
- Selbstlernende Modelle: Maschinelles Lernen ermöglicht es KI-Parsing-Tools, sich an neue Formate anzupassen und die Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern.
- Integration mit Automatisierung: KI-gestützte Tools können nahtlos in CRMs, ERPs und andere Tools integriert werden, um einen reibungslosen Datenfluss zu gewährleisten.
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
Was Sie bei einem Datenparsing-Tool beachten sollten
Achten Sie bei der Auswahl einer Datenparselösung auf die folgenden Kriterien:
- Das Tool sollte eine intuitive Benutzeroberfläche bieten, die es auch nicht-technischen Benutzern ermöglicht, schnell Vorlagen oder Regeln einzurichten.
- Das Tool sollte mit wachsenden Datenmengen größere Workloads bewältigen, ohne Geschwindigkeit oder Genauigkeit zu beeinträchtigen.
- Ihre Lösung sollte mehrere Dokumenttypen (E-Mails, PDFs, Bilder, Tabellenkalkulationen) parsen.
- Es sollte sich nahtlos in CRMs, ERPs, Datenbanksysteme oder Analyseplattformen integrieren lassen, um einen reibungslosen Datenfluss in Ihrem Technologie-Stack zu gewährleisten.
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
Noch nie waren so viele Informationen in Dokumenten gefangen wie heute. In der modernen Geschäftswelt ist Datenparsing zu einer Säule der Effizienz geworden, die es Unternehmen ermöglicht, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Mit KI im Kern machen Tools wie Parseur das Datenparsing zugänglicher, genauer und schneller denn je und verändern die Art und Weise, wie Unternehmen mit ihren Daten umgehen.
Durch die Automatisierung des Parsing-Prozesses eliminiert Parseur den manuellen Aufwand und das Rätselraten und hilft Unternehmen, Arbeitsabläufe zu rationalisieren und die betriebliche Effizienz zu verbessern. Es gab noch nie einen besseren Zeitpunkt, um die Möglichkeiten des automatisierten Datenparsings zu nutzen.
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.
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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