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 guidati dall'intelligenza artificiale come Parseur superano i limiti tradizionali grazie a OCR avanzato, apprendimento automatico e automazione.
Questo articolo ti guiderà nel mondo del parsing dei dati, spiegando perché è cruciale per le aziende moderne, come funziona, i casi d’uso comuni e cosa considerare nella scelta di uno strumento di parsing. Introdurremo inoltre Parseur, una piattaforma automatizzata per l’estrazione e il parsing dei dati che semplifica i flussi di lavoro.
Cos'è il parsing dei dati?
Esistono molte definizioni di parsing dei dati, essendo un concetto ampio, ma abbiamo cercato di semplificarlo per te.
Il parsing dei dati è la conversione dei dati da un formato a un altro, di solito da dati non strutturati (ad esempio HTML grezzo) a dati strutturati (JSON, CSV). Trasforma i dati in un formato più facilmente leggibile.
Un parser di dati aiuta a svolgere il parsing e a trasformare i dati in qualunque formato sia necessario. Tuttavia, non tutti i parser funzionano allo stesso modo; alcuni richiedono l’applicazione di regole di parsing specifiche.
Definizione di parsing
In un linguaggio di programmazione, il parsing dei dati si riferisce all’analisi e strutturazione dei dati secondo regole specifiche.
Wikipedia definisce il parsing come "il processo di analisi di una stringa di simboli, sia in linguaggio naturale sia in strutture dati."
Il parsing scompone queste informazioni in componenti significativi (come nomi, date, indirizzi, importi), di solito in 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 delle informazioni dai documenti, mentre il parsing dei dati si occupa della trasformazione in un formato utilizzabile.
L’estrazione dei dati rappresenta il primo passaggio del processo ETL (Extract Transform Load), mentre il parsing dei dati è il secondo passaggio.
Tipi di parsing dei dati
Il parsing dei dati può essere suddiviso in due tipologie o approcci:
- Guidato dalla grammatica
- Guidato dai dati
Nel parsing guidato dalla grammatica si definisce un insieme di regole per individuare la struttura di un testo di input. Queste regole possono essere definite in un file o come parte del codice.
Un tipico esempio di parsing guidato dalla grammatica sono le espressioni regolari (regex).
Al contrario, il parsing guidato dai dati utilizza metodi rule-based e tecniche come il natural language processing (NLP). Le espressioni regolari (regex) servono a identificare ed estrarre dati in base a pattern ricorrenti e sono indicate per dati semi-strutturati come log o email.
Perché il parsing dei dati è importante?
Gestendo grandi volumi di dati, è fondamentale assicurarne l’affidabilità, l’accuratezza e l’assenza di errori. Il parsing dei dati ha molti vantaggi rispetto all’inserimento manuale dei dati, come descritto qui sotto.
Velocità
Il parsing dei dati può essere molto più rapido dell’inserimento manuale, poiché una macchina può elaborare enormi quantità di dati grezzi in tempi molto inferiori a quelli di un essere umano. Un singolo parser può analizzare migliaia di file contemporaneamente ed elaborarli in pochi secondi o minuti. L’inserimento manuale richiede più tempo perché ogni record deve essere inserito singolarmente da un dipendente, con probabili errori lungo il percorso.
Nel 2013, le aziende statunitensi hanno subito quasi $7 miliardi di sanzioni civili IRS, dovute principalmente a errori nel riportare i redditi d’impresa e i valori contrattuali.
Accuratezza
Quando le imprese si affidano esclusivamente a personale umano per la gestione del database invece di utilizzare soluzioni come Parseur, possono verificarsi errori. Il parsing dei dati garantisce l’accuratezza perché viene effettuato tramite software molto più affidabili nell’inserire numeri o controllare nomi nei database.
Modernizzazione dei dati
Le aziende che raccolgono dati da tempo possono trovarsi con dati in formati ormai obsoleti. Il parsing dei dati consente di digitalizzarli facilmente e di sfruttarli al meglio.
Casi d'uso del parsing dei dati
Il parsing dei dati è ormai largamente utilizzato in diversi settori da numerose organizzazioni. Di seguito i casi d’uso più comuni:
Immobiliare
Gli agenti immobiliari ricevono ogni giorno centinaia di lead da varie piattaforme (Zillow, Trulia, Realtor). Grazie al parsing dei dati possono estrarre facilmente i dati degli acquirenti e le informazioni sugli immobili, inviando i dati estratti a soluzioni CRM per il settore immobiliare come Realvolve o Wise agent.
Scopri di più su come automatizzare i lead immobiliari.
Servizi finanziari
Le organizzazioni finanziarie come banche o compagnie assicurative gestiscono milioni di transazioni ogni giorno. Queste operazioni vengono memorizzate in database e devono essere analizzate a fini di reportistica e analisi. Il parsing dei dati li aiuta a interpretare questa enorme mole di dati per offrire un servizio migliore ai clienti.
Sanità
Le organizzazioni sanitarie devono conservare e gestire enormi quantità di cartelle dei pazienti che richiedono un parsing per fini di analisi. Ad esempio, i medici devono accedere rapidamente alle cartelle cliniche durante interventi o trattamenti.
Ordinazione e consegna di cibo
Se operi nell'industria alimentare, sai quanto sia importante estrarre i dettagli corretti degli ordini e le informazioni dei clienti per garantire consegne senza errori. Con il parsing dei dati queste informazioni possono essere estratte, elaborate e inviate automaticamente a un foglio Google condiviso.
Come accaduto a Barberitos, che ha aumentato le vendite del 30% con Parseur, anche tu puoi automatizzare il processo di ordinazione del cibo.
La sfida manuale nel parsing dei dati
Il parsing manuale dei dati è ancora molto diffuso in molte aziende, ma comporta diverse criticità:
- Richiede tempo: I dipendenti possono arrivare a spendere fino al 40% del loro tempo nella raccolta e preparazione manuale dei dati.
- Soggetto a errori: L’inserimento manuale può costare alle aziende circa $3 trilioni all’anno solo negli Stati Uniti.
- Mancanza di scalabilità: Con l’aumentare dei volumi, i processi manuali diventano insostenibili.
Perché l’OCR tradizionale non basta?
Sebbene l’OCR tradizionale sia utile per riconoscere il testo, fatica con:
- Layout complessi: Strutture documentali inconsuete possono mandare in crisi i sistemi OCR tradizionali.
- Output soggetti a errori: Spesso richiedono laboriose verifiche manuali.
- Poca comprensione del contesto: Non riesce a interpretare il significato dei dati estratti.
L’IA nel parsing dei dati
L’intelligenza artificiale (IA) trasforma il parsing dei dati superando i limiti delle tecniche tradizionali:
- Algoritmi OCR avanzati: Gli strumenti basati su IA rilevano ed estraggono accuratamente il testo da documenti scansionati o immagini.
- Modelli autoapprendenti: Il machine learning permette agli strumenti IA di adattarsi a nuovi formati e migliorare nel tempo.
- Integrazione con l’automazione: Gli strumenti IA si integrano perfettamente con CRM, ERP e altri strumenti, garantendo un flusso di lavoro fluido.
Dovresti costruire il tuo parser di dati?
La grande domanda è: è meglio costruire un parser di dati in casa o affidarsi a uno strumento già pronto? Sviluppare un parser ha vantaggi e svantaggi.
Vantaggi della costruzione di un parser di dati
- Maggiore controllo sul processo di parsing
- Personalizzazione dello strumento secondo le tue esigenze
Svantaggi della costruzione di un parser di dati
- Necessità di formare il personale per comprendere i requisiti e redigere le specifiche
- Risorse e budget necessari per lo sviluppo dello strumento
- Manutenzione costante per adeguare lo strumento, con costi importanti nel lungo termine
Cosa cercare in uno strumento di parsing dei dati?
Quando scegli una soluzione di parsing dei dati, tieni a mente questi criteri:
- Lo strumento dovrebbe avere un’interfaccia intuitiva, accessibile anche ai non tecnici, per impostare rapidamente modelli o regole.
- Dovrebbe sostenere grandi carichi di lavoro, mantenendo velocità e precisione anche con l’aumento dei dati.
- Dovrebbe analizzare diversi tipi di documenti (email, PDF, immagini, fogli di calcolo).
- Si dovrebbe integrare facilmente con CRM, ERP, database o piattaforme di analisi dati, per assicurare un flusso di dati fluido nell’intera infrastruttura.
L’alternativa: usa un tool di parsing 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 integra un innovativo motore OCR che sfrutta OCR Zonale e OCR Dinamico per estrarre rapidamente e con affidabilità tutti i dati, senza richiedere conoscenze di programmazione.
Con le sue funzionalità integrate, Parseur può:
- Estrarre dati sia da documenti testuali che da immagini
- Estrarre blocchi ripetitivi dalle tabelle
- Automatizzare il parsing dei dati per casi d’uso specifici come ordinazione di cibo, settore immobiliare o Google Alerts
- Inviare dati a qualsiasi applicazione, come Fogli Google, Zapier, Make o Power Automate
Conclusioni
Non c’è mai stata così tanta informazione intrappolata nei documenti come oggi. Nel panorama aziendale moderno, il parsing dei dati è diventato uno dei pilastri dell’efficienza, permettendo alle imprese di ottenere preziose informazioni e prendere decisioni guidate dai dati. Con l’IA al suo fulcro, strumenti come Parseur rendono il parsing dei dati più accessibile, preciso e veloce che mai, rivoluzionando la gestione dei dati aziendali.
Automatizzando il processo di parsing, Parseur elimina il lavoro manuale e l’incertezza, aiutando le aziende a ottimizzare i flussi di lavoro e aumentare l’efficienza operativa. Non c'è mai stato momento migliore per sfruttare la potenza del parsing automatico dei dati.
Speriamo che ora tu abbia una panoramica chiara sul parsing dei dati e su come funziona un parser. Quando valuti se costruire o acquistare un parser, considera se hai la necessità di analizzare grandi volumi di dati.
Domande frequenti
Ecco le domande più frequenti sul parsing dei dati.
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Cos'è un esempio di parsing dei dati?
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Il parsing dei dati può essere utilizzato per estrarre informazioni specifiche da un ampio documento di testo, come un curriculum, utilizzando tecniche come il confronto delle parole chiave e le espressioni regolari.
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Come si usa un parser di dati?
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Diversi strumenti di parsing dei dati hanno funzionalità differenti. Se utilizzi un parser come Parseur, non sono necessari né regole di parsing né conoscenze di codice.
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Quali strumenti sono necessari per il parsing dei dati?
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Parseur, Scraper API o Import.io sono tutti esempi di strumenti per il parsing dei dati.
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Cos'è il parsing dei dati in Python?
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Puoi scrivere il tuo codice in Python per il parsing avanzato dei dati.
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