Il parsing dei dati è il processo che trasforma testo grezzo o file in campi dati strutturati che computer e applicazioni possono usare. In parole semplici, il parsing individua le parti che ti interessano (nomi, date, totali delle fatture) e le inserisce in un formato prevedibile come CSV o JSON, così da poter essere processate automaticamente.
Punti chiave
- Il parsing dei dati trasforma dati grezzi o non strutturati in formati strutturati per una facile elaborazione.
- Il parsing manuale e l’OCR tradizionale sono lenti e soggetti a errori rispetto agli strumenti basati su intelligenza artificiale.
- Piattaforme come Parseur automatizzano il parsing e l’estrazione dei dati, migliorando l’accuratezza e risparmiando tempo.
Questo articolo ti guiderà nel parsing dei dati, spiegando perché è cruciale per le aziende moderne, come funziona, i casi d’uso più comuni e cosa valutare nella scelta di uno strumento di parsing dei dati. Ti presenteremo inoltre Parseur, una piattaforma automatizzata per l’estrazione e il parsing dei dati che semplifica i tuoi 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.
Come funziona tipicamente il parsing dei dati
- Input: Ricezione di documenti o testo grezzi (email, PDF, CSV).
- Rilevamento & pulizia: Preparazione del testo (OCR se necessario, rimozione del rumore).
- Estrazione: Individuazione e acquisizione dei campi richiesti (numero fattura, data, totale).
- Output: Esportazione dei dati strutturati in CSV, JSON o verso un’integrazione.
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 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.
Parsing vs OCR vs Estrazione
Questi tre termini sono spesso usati in modo intercambiabile, ma si riferiscono a fasi diverse nel flusso dei dati dei documenti:
- OCR (Optical Character Recognition): Converte immagini o documenti scansionati in testo leggibile dalla macchina. Ad esempio, l’OCR può riconoscere caratteri stampati o manoscritti da una fattura o una ricevuta e trasformarli in testo editabile. Tuttavia, in questa fase i dati sono ancora non strutturati e non pronti per l’uso in database o report.
- Parsing: Una volta che il testo è disponibile (digitato o estratto tramite OCR), il parsing identifica ed estrae i campi specifici che servono, come numeri di fattura, nomi, totali o date. Organizza il testo grezzo in un formato strutturato come CSV, JSON o Excel per automatizzare l’elaborazione.
- Estrazione dei dati: Processo più ampio che può includere sia OCR che parsing. L’estrazione dei dati copre l’intero flusso dalla raccolta da varie fonti, alla pulizia e validazione, fino alla preparazione per l’uso in sistemi aziendali come CRM, ERP o fogli di calcolo.
In breve:
- L’OCR rende il testo leggibile dalle macchine.
- Il parsing dà a quel testo struttura e significato.
- L’estrazione dei dati unisce i due passaggi (oltre alla validazione) per restituire dati utilizzabili e puliti per l’automazione o l’analisi.
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 classificato in due tipologie o approcci:
- Guidato dalla grammatica
- Guidato dai dati
1. Parsing guidato dalla grammatica
Il parsing guidato dalla grammatica si basa su regole predefinite per identificare e tradurre la struttura del testo. Queste regole possono essere scritte direttamente nel codice o memorizzate in file esterni.
Un esempio comune è l’uso delle espressioni regolari (regex), utili per rilevare ed estrarre informazioni in base a pattern testuali specifici. Il parsing guidato dalla grammatica è particolarmente indicato per dati semi-strutturati come log, email o report con layout coerenti.
2. Parsing guidato dai dati
Il parsing guidato dai dati utilizza IA e Natural Language Processing (NLP) per riconoscere automaticamente pattern e relazioni nel testo. Invece di affidarsi solo a regole fisse, apprende da esempi di dati, risultando più flessibile per contenuti complessi o non strutturati come contratti, messaggi o fatture.
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 d’impiego.
Accuratezza
Quando le aziende si affidano solo ai dipendenti per la gestione dei database invece di utilizzare soluzioni di parsing dei dati come Parseur, gli errori sono frequenti. Il parsing dei dati garantisce accuratezza grazie all’utilizzo di software affidabili per l’inserimento di numeri nei campi o la ricerca di nomi nelle banche dati.
Modernizzazione dei dati
Le organizzazioni che raccolgono dati da tempo possono avere le informazioni in formati diversi. Il parsing dei dati semplifica la digitalizzazione di questi dati e il loro utilizzo.
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 ed elaborate a fini di reportistica. Il parsing dei dati li aiuta a interpretare questa enorme mole di informazioni per offrire servizi migliori 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 vogliono avere accesso alle cartelle cliniche dei pazienti in tempo reale durante un intervento o un trattamento.
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 facilmente estratte, trasformate e inviate 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 soggetto a errori: L’OCR spesso richiede un’ampia validazione manuale.
- 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 alimentati da IA rilevano ed estraggono accuratamente testo da documenti scansionati o immagini.
- Modelli autoapprendenti: Il machine learning consente agli strumenti di parsing IA di adattarsi a nuovi formati e migliorare le performance nel tempo.
- Integrazione con l’automazione: Gli strumenti basati su IA si integrano perfettamente con CRM, ERP e altre soluzioni, garantendo workflow dati senza interruzioni.
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:
- Facilità d’uso: Anche utenti non tecnici dovrebbero poter estrarre dati in modo efficiente.
- Performance: Deve supportare alti volumi di lavoro senza sacrificare la velocità.
- Versatilità: Supporto per email, PDF, fogli di calcolo e immagini.
- Integrazione: Deve integrarsi facilmente con CRM, ERP o piattaforme di analytics.
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 di dati. Quando valuti se costruire o acquistare un parser, considera se hai grandi volumi di dati da analizzare o meno.
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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