Punti chiave
- Il parsing manuale dei dati richiede tempo ed è soggetto a errori, mentre l'OCR tradizionale ha difficoltà con l'accuratezza.
- Gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale come Parseur superano i limiti tradizionali grazie a OCR avanzato, apprendimento automatico e automazione.
Questo articolo vi guiderà attraverso il parsing dei dati, spiegando perché è fondamentale per le aziende moderne, come funziona, i casi d'uso comuni e cosa considerare quando si sceglie uno strumento di parsing dei dati. Vi presenteremo anche Parseur, una piattaforma automatizzata di estrazione e parsing dei dati per semplificare i vostri flussi di lavoro.
Cos'è il parsing dei dati?
Esistono molte definizioni di parsing dei dati, poiché si tratta di un concetto vasto, ma abbiamo cercato di semplificarlo per voi.
Il parsing dei dati è la conversione dei dati da un formato a un altro, in genere da dati non strutturati (HTML grezzo) a dati strutturati (JSON, CSV). Converte i dati in un formato più leggibile.
Un parser di dati aiuta a eseguire il parsing dei dati e a trasformarli in qualsiasi formato di cui avete bisogno. Tuttavia, non tutti i parser di dati funzionano allo stesso modo; alcuni hanno regole di parsing specifiche da seguire.
Definizione di parsing
In un linguaggio di programmazione, il parsing dei dati si riferisce all'analisi dei dati e alla loro strutturazione secondo regole specifiche.
Wikipedia definisce il parsing come "il processo di analisi di una stringa di simboli, sia in linguaggio naturale che in strutture dati.
Il parsing scompone queste informazioni in componenti significativi (come nomi, date, indirizzi, importi), in genere in un formato strutturato come CSV, JSON o XML.
Il parsing dei dati è uguale all'estrazione dei dati?
Il parsing dei dati e l'estrazione dei dati sono due concetti distinti. L'estrazione dei dati si riferisce al recupero dei dati dai documenti e il parsing dei dati è la trasformazione dei dati in un formato utilizzabile.
L'estrazione dei dati è il primo passo nel processo ETL (Extract Transform Load), mentre il parsing dei dati è il secondo passo.
Tipi di parsing dei dati
Il parsing dei dati può essere classificato in 2 diversi tipi o approcci, come:
- Guidato dalla grammatica
- Guidato dai dati
Nel parsing dei dati guidato dalla grammatica, si definisce un insieme di regole per identificare la struttura di un testo di input. Queste regole possono essere definite in un file o come parte del codice.
Un ottimo esempio di parsing guidato dalla grammatica sono le espressioni regolari (regex).
Al contrario, il parsing guidato dai dati utilizza metodi basati su regole e linguaggi come l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Le espressioni regolari (regex) vengono utilizzate per identificare ed estrarre i dati in base a modelli ricorrenti e sono adatte per dati semi-strutturati come log o email.
Perché il parsing dei dati è importante?
Quando si ha a che fare con grandi quantità di dati, diventa importante garantire che i dati siano affidabili, accurati e privi di errori. E il parsing dei dati presenta molti vantaggi rispetto all'inserimento manuale dei dati, come indicato di seguito.
Velocità
Il parsing dei dati può essere molto più veloce dell'inserimento manuale perché una macchina può elaborare grandi quantità di dati grezzi rapidamente, molto più velocemente di un essere umano. Un singolo parser di dati può analizzare migliaia di file contemporaneamente ed elaborarne il contenuto in pochi secondi o minuti. L'inserimento manuale richiede molto più tempo perché ogni record deve essere inserito individualmente da un dipendente che probabilmente commetterà errori lungo il percorso.
Nel 2013, le aziende statunitensi sono state colpite da quasi $ 7 miliardi di sanzioni civili IRS, dovute principalmente a una segnalazione errata del reddito aziendale e dei valori occupazionali.
Accuratezza
Quando le aziende si affidano esclusivamente a dipendenti umani per le loro esigenze di database invece di utilizzare soluzioni di parsing dei dati come Parseur, possono verificarsi errori. Il parsing dei dati garantisce l'accuratezza perché viene eseguito utilizzando un software affidabile quando si inseriscono numeri nei campi o si cercano nomi in un database.
Modernizzazione dei dati
Le organizzazioni che raccolgono dati da tempo potrebbero averli in un formato completamente diverso. Il parsing dei dati semplifica la digitalizzazione di tali dati e il loro utilizzo efficace.
Casi d'uso del parsing dei dati
Indubbiamente, il parsing dei dati è ampiamente utilizzato da varie organizzazioni in diversi settori. Abbiamo raccolto i casi d'uso più popolari di seguito:
Immobiliare
Gli agenti immobiliari ricevono centinaia di lead ogni giorno da diverse piattaforme (Zillow, Trulia, Realtor). Con il parsing dei dati, possono estrarre facilmente le informazioni degli acquirenti e i dettagli delle proprietà e inviare tali dati a strumenti CRM immobiliari come Realvolve o Wise agent.
Ulteriori informazioni su come automatizzare i lead immobiliari.
Servizi finanziari
Le organizzazioni finanziarie come banche o compagnie assicurative gestiscono milioni di transazioni ogni giorno. Queste transazioni vengono archiviate in database e devono essere analizzate per scopi di analisi e reporting. Il parsing dei dati li aiuta a dare un senso a questa enorme quantità di informazioni in modo che possano fornire servizi migliori ai loro clienti.
Assistenza sanitaria
Le organizzazioni sanitarie sono tenute a conservare un'enorme quantità di cartelle cliniche dei pazienti che devono essere analizzate per scopi di analisi. Ad esempio, i medici desiderano accedere alle cartelle cliniche dei pazienti istantaneamente in qualsiasi momento durante l'intervento chirurgico o il processo di trattamento.
Ordinazione e consegna di cibo
Se operate nel settore alimentare, allora dovete essere consapevoli di quanto sia importante estrarre i dettagli dell'ordine e le informazioni del cliente corretti per consegnare l'ordine giusto. Attraverso il processo di parsing dei dati, le informazioni possono essere facilmente estratte, trasformate e inviate a un foglio di calcolo Google condiviso.
Proprio come le vendite di Barberitos sono aumentate del 30% con Parseur, anche voi potete automatizzare il vostro processo di ordinazione del cibo.
La sfida manuale nel parsing dei dati
Il parsing manuale dei dati è ancora prevalente in molte organizzazioni, ma presenta sfide significative:
- Richiede tempo: I dipendenti possono dedicare fino al 40% del loro tempo alla raccolta e alla preparazione manuale dei dati.
- Soggetto a errori: L'inserimento manuale dei dati può costare alle aziende circa $ 3 trilioni all'anno solo negli Stati Uniti.
- Mancanza di scalabilità: Man mano che i volumi crescono, i processi manuali diventano insostenibili.
Perché l'OCR tradizionale non è all'altezza?
Sebbene l'OCR tradizionale sia efficace nel riconoscere il testo, ha difficoltà con:
- Layout complessi: Le strutture dei documenti incoerenti possono confondere i sistemi OCR di base.
- Output soggetti a errori: L'OCR spesso richiede un'ampia convalida manuale.
- Comprensione contestuale limitata: Non può interpretare il significato dei dati estratti.
L'IA nel parsing dei dati
L'intelligenza artificiale (IA) trasforma il parsing dei dati superando i limiti dei metodi tradizionali:
- Algoritmi OCR avanzati: Gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale rilevano ed estraggono accuratamente il testo da documenti scansionati o immagini.
- Modelli di autoapprendimento: L'apprendimento automatico consente agli strumenti di parsing basati sull'intelligenza artificiale di adattarsi a nuovi formati e migliorare le prestazioni nel tempo.
- Integrazione con l'automazione: Gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale possono integrarsi perfettamente con CRM, ERP e altri strumenti, garantendo un flusso di dati fluido.
Dovreste costruire il vostro parser di dati?
La domanda più importante che si pone ora è se si debba costruire un parser di dati o acquistare uno strumento di parsing dei dati. Costruire un parser di dati ha sia vantaggi che svantaggi.
Vantaggi della costruzione di un parser di dati
- Maggiore controllo sul processo di parsing
- Personalizzazione dello strumento in base alle proprie esigenze
Svantaggi della costruzione di un parser di dati
- Formazione del personale per comprendere i requisiti e redigere le specifiche
- Risorse e fondi necessari per investire nello sviluppo dello strumento
- Necessità di manutenzione inevitabile per adattare lo strumento, che richiederà tempo e denaro considerevoli a lungo termine
Cosa cercare in uno strumento di parsing dei dati?
Quando si seleziona una soluzione di parsing dei dati, tenere presenti i seguenti criteri:
- Lo strumento dovrebbe offrire un'interfaccia intuitiva, consentendo agli utenti non tecnici di impostare rapidamente modelli o regole.
- Lo strumento dovrebbe gestire carichi di lavoro più grandi man mano che i volumi di dati crescono senza compromettere la velocità o l'accuratezza.
- La vostra soluzione dovrebbe analizzare più tipi di documenti (email, PDF, immagini, fogli di calcolo).
- Dovrebbe integrarsi perfettamente con CRM, ERP, sistemi di database o piattaforme di analisi, garantendo un flusso di dati fluido nel vostro stack tecnologico.
L'alternativa: utilizzare uno strumento di parsing dei dati come Parseur
Parseur è un potente strumento di parsing per email e PDF che automatizza l'estrazione dei dati da email, PDF, fogli di calcolo e altri documenti. Parseur ha un innovativo motore OCR che utilizza OCR Zonale e OCR Dinamico per acquisire tutti i dati in modo rapido e affidabile e non richiede alcuna conoscenza di codifica.
Con le sue funzionalità integrate, Parseur può:
- Estrarre dati da documenti sia testuali che basati su immagini
- Estrarre blocchi ripetitivi dalle tabelle
- Automatizzare il parsing dei dati da casi d'uso specifici come l'ordinazione di cibo, il settore immobiliare o Google Alert
- Inviare dati a qualsiasi altra applicazione come Fogli Google, Zapier, Make o Power Automate
Conclusioni
Non ci sono mai state così tante informazioni intrappolate nei documenti come oggi. Nel panorama aziendale moderno, il parsing dei dati è diventato un pilastro dell'efficienza, consentendo alle aziende di sbloccare preziose informazioni e guidare decisioni informate. Con l'IA al suo centro, strumenti come Parseur rendono il parsing dei dati più accessibile, accurato e veloce che mai, trasformando il modo in cui le organizzazioni gestiscono i loro dati.
Automatizzando il processo di parsing, Parseur elimina lo sforzo manuale e le congetture, aiutando le aziende a semplificare i flussi di lavoro e migliorare l'efficienza operativa. Non c'è mai stato un momento migliore per sfruttare la potenza del parsing automatizzato dei dati.
Speriamo che ora abbiate una buona idea di cosa sia il parsing dei dati e di come funzioni un parser di dati. Quando decidete di costruire il vostro parser o di acquistarne uno, tenete presente se avete grandi volumi di dati da analizzare o meno.
FAQ
Cos'è un esempio di parsing dei dati?
Il parsing dei dati può essere utilizzato per estrarre informazioni specifiche da un documento di testo di grandi dimensioni, come un curriculum, utilizzando tecniche come la corrispondenza delle parole chiave e le espressioni regolari.
Come si usa un parser di dati?
Diversi strumenti di parsing dei dati hanno funzionalità diverse. Se si utilizza un parser di dati come Parseur, non saranno necessarie regole di parsing o conoscenze di codifica.
Quali strumenti sono necessari per il parsing dei dati?
Parseur, Scraper API o Import.io sono tutti esempi di strumenti di parsing dei dati.
Cos'è il parsing dei dati in Python?
È possibile scrivere il proprio codice in Python per il parsing avanzato dei dati.
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