Il parsing dei dati è un processo fondamentale nell'era digitale, essenziale per trasformare dati grezzi e disorganizzati in informazioni strutturate e utilizzabili. Pensate a un investigatore che scova indizi cruciali in una scena del crimine: il parsing dei dati fa proprio questo, estraendo valore da un mare di informazioni non strutturate.
Definizione di parsing dei dati
Il concetto di parsing dei dati è ampio, ma in sostanza si tratta di convertire i dati da un formato a un altro, generalmente da un formato non strutturato (come HTML o PDF) a un formato strutturato (come JSON o CSV). Questo processo rende i dati comprensibili per le macchine, permettendo l'automazione di diverse operazioni. Un parser di dati analizza le informazioni e le trasforma nel formato desiderato, sebbene ogni parser possa operare secondo regole specifiche.
Cos'è esattamente il parsing?
Wikipedia definisce il parsing come "il processo di analisi di una stringa di simboli, sia in linguaggio naturale che in strutture dati." In programmazione, il parsing analizza i dati e li struttura secondo regole predefinite. Parseur, ad esempio, si specializza nel parsing delle email e nel parsing dei PDF per consentire il riutilizzo dei dati estratti da documenti non strutturati.
Parsing dei dati ed estrazione dei dati: due concetti distinti
È importante distinguere tra parsing ed estrazione dei dati. L'estrazione dei dati riguarda il recupero dei dati dai documenti, mentre il parsing dei dati si occupa della loro trasformazione in un formato utilizzabile. Nel processo ETL (Extract, Transform, Load), l'estrazione è il primo passo, mentre il parsing è il secondo.
Due tipi di parsing dei dati
Esistono due approcci principali al parsing dei dati:
Parsing guidato dalla grammatica: Si definiscono regole specifiche per identificare la struttura del testo. Queste regole possono essere incorporate nel codice o in un file separato. Le espressioni regolari (regex) sono un esempio di questo approccio.
Parsing guidato dai dati: Si utilizzano tecniche di Machine Learning, Intelligenza Artificiale e NLP (Natural Language Processing). Un esempio è l'estrazione e l'identificazione di nomi o indirizzi da un documento.
Vantaggi del parsing dei dati
Con grandi quantità di dati, la precisione e l'affidabilità sono fondamentali. Il parsing dei dati offre numerosi vantaggi rispetto all'inserimento manuale dei dati:
Velocità
Le macchine elaborano grandi volumi di dati grezzi molto più velocemente degli esseri umani. Un parser può analizzare migliaia di file in pochi secondi o minuti, mentre l'inserimento manuale è un processo lento e soggetto a errori.
Nel 2013, le aziende statunitensi hanno subito sanzioni per quasi $ 7 miliardi a causa di errori nell'inserimento manuale dei dati, principalmente per errori nella dichiarazione dei redditi e dei valori occupazionali.
Accuratezza
L'automazione del parsing dei dati riduce drasticamente il rischio di errori umani, garantendo maggiore precisione rispetto all'inserimento manuale.
Modernizzazione dei dati
Il parsing dei dati facilita la digitalizzazione di dati archiviati in formati obsoleti, rendendoli accessibili e utilizzabili.
Casi d'uso del parsing dei dati
Il parsing dei dati trova applicazione in diversi settori:
Immobiliare
Gli agenti immobiliari possono utilizzare il parsing per estrarre informazioni sui potenziali acquirenti e sulle proprietà da piattaforme come Zillow, Trulia e Realtor, integrando questi dati con strumenti CRM immobiliari come Realvolve o Wise Agent. Maggiori informazioni su come automatizzare i lead immobiliari.
Servizi finanziari
Istituti finanziari e compagnie assicurative possono analizzare milioni di transazioni giornaliere per analisi e reporting, migliorando l'efficienza e la qualità dei servizi.
Assistenza sanitaria
Il parsing dei dati consente un accesso rapido e strutturato alle cartelle cliniche dei pazienti, migliorando la qualità dell'assistenza.
Ordinazione e consegna di cibo
L'estrazione automatica dei dettagli degli ordini e delle informazioni sui clienti ottimizza le consegne e riduce gli errori. Come dimostra il caso di Barberitos, che ha aumentato le vendite del 30% grazie a Parseur, è possibile automatizzare il processo di ordinazione del cibo.
Sviluppare o acquistare un parser di dati?
Creare un parser di dati offre maggiore controllo e personalizzazione, ma richiede investimenti significativi in termini di tempo, risorse e manutenzione.
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. Grazie al suo motore OCR con OCR zonale e OCR dinamico, Parseur acquisisce i dati in modo rapido e affidabile, senza richiedere competenze di programmazione.
Parseur offre diverse funzionalità:
- Estrazione dati da documenti testuali e basati su immagini
- Estrazione di dati da tabelle
- Automazione del parsing per casi d'uso specifici (ordinazione di cibo, immobiliare, Google Alert)
- Integrazione con altre applicazioni (Fogli Google, Zapier, Make, Power Automate)
Conclusioni
Il parsing dei dati è uno strumento potente per trasformare dati grezzi in informazioni preziose. Se gestite grandi volumi di dati, valutate attentamente i vantaggi di utilizzare uno strumento di parsing come Parseur. Consultate il nostro tutorial su come utilizzare Parseur senza codifica e scoprite come ottimizzare l'efficienza dei vostri processi.
FAQ
Cos'è un esempio di parsing dei dati?
Estrarre informazioni specifiche da un curriculum vitae utilizzando la corrispondenza delle parole chiave o le espressioni regolari è un esempio di parsing dei dati.
Come si usa un parser di dati?
Ogni strumento di parsing ha le sue peculiarità. Con Parseur, non sono necessarie regole di parsing o conoscenze di programmazione.
Quali strumenti sono necessari per il parsing dei dati?
Parseur, Scraper API e Import.io sono esempi di strumenti di parsing dei dati.
Cos'è il parsing dei dati in Python?
È possibile scrivere codice Python per il parsing avanzato dei dati.
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