Data Parsing - Definitie, Technieken, Uitdagingen - De Ultieme Gids

Belangrijkste punten

• Handmatig data parsing is tijdrovend en foutgevoelig, terwijl traditionele OCR worstelt met nauwkeurigheid.
• AI-gestuurde tools zoals Parseur doorbreken de beperkingen van traditionele methodes dankzij geavanceerde OCR, machine learning en automatisering.

In dit artikel leggen we je alles uit over data parsing, waarom het essentieel is voor moderne bedrijven, hoe het werkt, de belangrijkste toepassingen en waar je op moet letten bij het kiezen van een data parsing tool. We stellen je ook voor aan Parseur, een geautomatiseerd data-extractie- en parsingplatform waarmee je je workflows stroomlijnt.

Wat is data parsing?

Er bestaan veel definities van data parsing, omdat het zo'n breed begrip is, maar wij maken het eenvoudig voor je.

Data parsing is het omzetten van gegevens van het ene formaat naar een ander, meestal van ongestructureerde data (zoals ruwe HTML) naar gestructureerde data (zoals JSON of CSV). Het zet de gegevens om naar een beter leesbaar formaat.

Een data parser helpt bij het parseren van data en zet deze om naar het gewenste formaat. Niet elke data parser werkt op dezelfde manier; sommige hebben specifieke regels voor parsing.

Definitie van parsing

In een programmeertaal betekent data parsing het analyseren van gegevens en deze structureren volgens bepaalde regels.

Wikipedia definieert parsing als "het proces van het analyseren van een reeks symbolen, in natuurlijke taal of in datastructuren."

Parsing splitst informatie op in betekenisvolle onderdelen (zoals namen, data, adressen, bedragen), meestal in een gestructureerd formaat zoals CSV, JSON of XML.

Is data parsing hetzelfde als data-extractie?

Data parsing en data-extractie zijn verschillend van elkaar. Data-extractie is het ophalen van gegevens uit documenten, en data parsing is het omzetten van deze data naar een bruikbaar formaat.

Data-extractie is de eerste stap in het ETL (Extract Transform Load) proces, terwijl data parsing de tweede stap is.

Soorten data parsing

Data parsing kan worden onderverdeeld in 2 verschillende typen of benaderingen:

1. Grammar-driven
2. Data-driven

Bij grammar-driven data parsing definieer je een reeks regels om de structuur van een stuk invoertekst te herkennen. Deze regels kunnen in een bestand of als onderdeel van je code worden vastgelegd.

Een goed voorbeeld van grammar-driven parsing is het gebruik van reguliere expressies (regex).

Bij data-driven parsing worden regelgebaseerde methodes gebruikt en talen zoals natural language processing (NLP). Regex wordt gebruikt om data te herkennen en extraheren op basis van terugkerende patronen, en is geschikt voor semi-gestructureerde data zoals logs of e-mails.

Waarom is data parsing belangrijk?

Bij grote hoeveelheden data wordt het belangrijk dat die data betrouwbaar, accuraat en foutloos zijn. Data parsing biedt dan veel voordelen ten opzichte van handmatige data-invoer, zoals hieronder aangegeven.

Snelheid

Data parsing is veel sneller dan handmatige invoer, omdat een machine razendsnel grote hoeveelheden ruwe data verwerkt — veel sneller dan een mens. Eén data parser kan duizenden bestanden tegelijk verwerken en de inhoud ervan binnen enkele seconden of minuten analyseren. Handmatige invoer duurt veel langer, omdat elk record afzonderlijk ingevoerd moet worden door een medewerker die daarbij waarschijnlijk fouten maakt.

In 2013 kregen Amerikaanse bedrijven bijna $7 miljard aan civiele IRS-boetes, vooral door fouten in het rapporteren van bedrijfsinkomsten en lonen.

Nauwkeurigheid

Als bedrijven uitsluitend vertrouwen op menselijke medewerkers voor hun databasebehoeften in plaats van een data parsing oplossing zoals Parseur, kunnen er fouten optreden. Data parsing garandeert nauwkeurigheid omdat het gebeurt met software die betrouwbaar is bij het invoeren van getallen in velden of het opzoeken van namen in een database.

Data modernisering

Organisaties die al een tijd data verzamelen, hebben deze vaak in allerlei verschillende formaten. Data parsing maakt het eenvoudig om die data te digitaliseren en goed te benutten.

Toepassingen van data parsing

Data parsing wordt zonder twijfel op grote schaal gebruikt door allerlei organisaties in verschillende sectoren. De populairste toepassingen:

Vastgoed

Makelaars ontvangen dagelijks honderden leads van verschillende platforms (Zillow, Trulia, Realtor). Met data parsing kunnen zij eenvoudig kopersinformatie en details over panden extraheren en deze data versturen naar een vastgoed CRM-tool, zoals Realvolve of Wise Agent.

Lees meer over hoe je vastgoedleads kunt automatiseren.

Financiële dienstverlening

Financiële organisaties zoals banken of verzekeringsmaatschappijen verwerken dagelijks miljoenen transacties. Al deze transacties worden in databases opgeslagen en moeten worden geparsed voor analyse- en rapportagedoeleinden. Data parsing helpt hen structuur te brengen in deze enorme hoeveelheid data, zodat ze hun klanten beter kunnen bedienen.

Gezondheidszorg

Zorgorganisaties moeten enorme hoeveelheden patiëntendossiers beheren, die geparsed moeten worden voor analyse. Bijvoorbeeld: artsen willen op ieder moment direct toegang tot het medisch dossier van een patiënt tijdens een operatie of behandeling.

Voedselbestellingen & bezorging

Zit je in de food-industrie, dan weet je hoe belangrijk het is om de juiste bestelgegevens en klantinformatie te extraheren voor een correcte levering. Met het data parsing proces kun je informatie snel extraheren, omzetten en direct doorsturen naar een gedeelde Google Spreadsheet.

Net zoals Barberitos de omzet met 30% verhoogde met Parseur, kun jij ook je food ordering proces automatiseren.

De handmatige uitdaging bij data parsing

Handmatig data parsing komt nog steeds veel voor in organisaties, maar het kent grote uitdagingen:

• Tijdrovend: Werknemers kunnen tot wel 40% van hun tijd besteden aan handmatig verzamelen en voorbereiden van data.
• Foutgevoelig: Handmatige data-invoer kost bedrijven in de VS samen naar schatting $3 biljoen per jaar.
• Niet schaalbaar: Naarmate het volume toeneemt, zijn handmatige processen niet meer vol te houden.

Waarom schiet traditionele OCR tekort?

Hoewel traditionele OCR effectief is in het herkennen van tekst, heeft het moeite met:

• Complexe lay-outs: Inconsistente documenten brengen standaard OCR-systemen in de war.
• Foutgevoelige output: OCR vereist vaak veel handmatige controle achteraf.
• Beperkt begrip van context: De betekenis achter de geëxtraheerde data wordt niet begrepen.

AI en data parsing

Kunstmatige intelligentie (AI) verandert data parsing en verhelpt de beperkingen van traditionele methodes:

1. Geavanceerde OCR-algoritmen: AI-tools detecteren en extraheren uiterst nauwkeurig tekst uit gescande documenten of afbeeldingen.
2. Zelflerende modellen: Machine learning maakt het mogelijk dat AI parsing tools zich aanpassen aan nieuwe formaten en met de tijd beter worden.
3. Integratie met automatisering: AI-gedreven tools koppelen soepel met CRM's, ERP's en andere systemen voor een naadloze dataworkflow.

Moet je zelf een data parser bouwen?

De belangrijkste vraag is: moet je zelf een data parser bouwen of kies je voor een kant-en-klare tool? Beide opties hebben hun voor- en nadelen.

Voordelen van zelf een data parser bouwen

1. Meer controle over het parsingproces
2. Je kunt de tool aanpassen aan jouw eisen

Nadelen van zelf een data parser bouwen

1. Medewerkers moeten worden getraind in de vereisten en specificaties schrijven
2. Je hebt middelen en budget nodig voor de ontwikkeling van de tool
3. Doorlopend onderhoud is nodig om de tool aan te passen, wat aanzienlijk tijd en geld kost op lange termijn

Waar moet je op letten bij een data parsing tool?

Let bij het kiezen van een data parsing oplossing op de volgende criteria:

• De tool moet een intuïtieve interface bieden, zodat ook niet-technische gebruikers snel templates of regels kunnen aanmaken.
• De tool moet grotere workloads aankunnen naarmate het datavolume groeit, zonder verlies van snelheid of nauwkeurigheid.
• Je oplossing moet meerdere documenttypes kunnen verwerken (e-mails, PDF's, afbeeldingen, spreadsheets).
• Het systeem moet goed integreren met CRM’s, ERP’s, databases of analytics-platforms, voor een soepele dataflow in je tech-stack.

Het alternatief: Gebruik een data parsing tool zoals Parseur

Parseur is een krachtige e-mail- en PDF-parser waarmee je data-extractie uit e-mails, PDF's, spreadsheets en andere documenten automatiseert. Parseur heeft een innovatieve OCR-engine die gebruikmaakt van zonale OCR en dynamische OCR om alle data snel en betrouwbaar vast te leggen — zonder programmeerkennis.

Met de ingebouwde functies van Parseur kun je:

• Data extraheren uit zowel tekst- als afbeeldingsdocumenten
• Herhalende blokken uit tabellen extraheren
• Data parsing automatiseren voor specifieke processen zoals food ordering, vastgoed, of Google alerts
• Data verzenden naar elke andere applicatie, zoals Google spreadsheets, Zapier, Make of Power Automate

Samenvatting

Nog nooit zat er zoveel informatie opgesloten in documenten als nu. In de moderne zakenwereld is data parsing dé pijler voor efficiëntie waarmee bedrijven waardevolle inzichten ontsluiten en slimme beslissingen nemen. Met AI als basis maken tools zoals Parseur data parsing toegankelijker, nauwkeuriger en sneller dan ooit, waardoor organisaties hun dataverwerking transformeren.

Door parsing te automatiseren elimineert Parseur handmatig werk en giswerk, waardoor bedrijven workflows stroomlijnen en operationele efficiëntie verhogen. Dit is hét moment om de kracht van geautomatiseerde data parsing te benutten.

Hopelijk weet je nu wat data parsing is en hoe een data parser werkt. Of je er een bouwt of koopt — kijk goed naar het volume data dat je wilt parseren.

Veelgestelde vragen

Hier zijn de meest gestelde vragen over data parsing.

Wat is een voorbeeld van data parsing?

Data parsing kan worden ingezet om specifieke informatie te halen uit een groot tekstdocument, zoals een cv, met technieken als keyword matching en reguliere expressies.

Hoe gebruik je een data parser?

Verschillende data parsing tools hebben verschillende mogelijkheden. Gebruik je bijvoorbeeld een data parser zoals Parseur, dan hoef je geen parsing-regels te maken of codeerkennis te hebben.

Welke tools heb je nodig voor data parsing?

Parseur, Scraper API en Import.io zijn allemaal voorbeelden van data parsing software.

Wat is data parsing in Python?

Je kunt je eigen programmatuur in Python schrijven voor geavanceerde data parsing.

Laatst bijgewerkt op 1 augustus 2025