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 uit wat data parsing is, waarom het essentieel is voor moderne bedrijven, hoe het werkt en welke toepassingen er zijn. Je ontdekt waar je op moet letten bij het kiezen van een data parsing tool. Tot slot introduceren we Parseur, een geautomatiseerd platform dat data-extractie en parsing vereenvoudigt en je processen versnelt.
Wat is data parsing?
Er bestaan veel definities van data parsing, omdat het zo'n breed begrip is. We houden het hier overzichtelijk:
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 zorgt ervoor dat data bruikbaar en leesbaar wordt.
Een data parser analyseert data en zet deze om naar het gewenste formaat. Niet alle data parsers werken hetzelfde; sommige hanteren eigen regels voor het parseren.
Definitie van parsing
In de wereld van programmeren betekent data parsing het analyseren van gegevens en deze structureren volgens vastgestelde regels.
Wikipedia definieert parsing als het "proces van het analyseren van een reeks symbolen, in natuurlijke taal of in datastructuren."
Parsing splitst ruwe informatie op in betekenisvolle onderdelen (zoals namen, data, adressen of bedragen), meestal in een gestructureerd formaat zoals CSV, JSON of XML.
Is data parsing hetzelfde als data-extractie?
Data parsing en data-extractie zijn verschillende processen. Data-extractie draait om het ophalen van data uit documenten, terwijl data parsing gaat over het omzetten van deze data naar een bruikbaar formaat.
Data-extractie vormt de eerste stap van het ETL (Extract Transform Load) proces, waar data parsing de tweede stap is.
Soorten data parsing
Data parsing kan hoofdzakelijk in twee categorieën worden verdeeld:
- Grammar-driven
- Data-driven
Bij grammar-driven parsing wordt een set regels gedefinieerd om de structuur van de invoertekst te herkennen. Deze regels kunnen als onderdeel van de code zijn opgenomen of in een apart bestand worden opgeslagen.
Een bekend voorbeeld hiervan is het gebruik van reguliere expressies (regex).
Daarentegen maakt data-driven parsing gebruik van regels uit natuurlijke taalverwerking (NLP). Hierbij worden patronen herkend om informatie te extraheren. Dit is bij uitstek geschikt voor semi-gestructureerde data zoals logbestanden of e-mails.
Waarom is data parsing belangrijk?
Werk je met grote hoeveelheden data, dan moet je kunnen vertrouwen op de integriteit en nauwkeurigheid daarvan. Data parsing biedt veel voordelen ten opzichte van handmatige data-invoer:
Snelheid
Data parsing werkt veel sneller dan handmatige invoer. Een machine kan razendsnel grote hoeveelheden ruwe data verwerken — veel efficiënter dan een mens dat zou kunnen. Een enkele data parser kan duizenden bestanden analyseren en de inhoud ervan binnen seconden tot minuten verwerken. Handmatige invoer kost veel meer tijd en is foutgevoeliger.
In 2013 kregen Amerikaanse bedrijven bijna $7 miljard aan civiele IRS-boetes, vooral door fouten in het rapporteren van bedrijfsinformatie en lonen.
Nauwkeurigheid
Wie uitsluitend vertrouwt op handmatige data-invoer, loopt het risico op fouten. Met een data parsing oplossing zoals Parseur wordt de nauwkeurigheid vergroot doordat software consequent en betrouwbaar gegevens verwerkt.
Data modernisering
Oudere databestanden kunnen verschillende formaten hebben. Met data parsing kun je al deze data digitaliseren en eenvoudig geschikt maken voor modern gebruik.
Toepassingen van data parsing
Data parsing is breed inzetbaar in uiteenlopende sectoren. Enkele populaire toepassingen:
Vastgoed
Makelaars ontvangen dagelijks honderden leads van platforms als Zillow, Trulia of Realtor. Met data parsing kunnen zij eenvoudig relevante gegevens van kopers en vastgoedobjecten extraheren en deze doorsturen naar een vastgoed CRM-tool zoals Realvolve of Wise Agent.
Meer weten over hoe je vastgoedleads kunt automatiseren?
Financiële Dienstverlening
Financiële instellingen zoals banken en verzekeraars verwerken dagelijks talloze transacties. Deze moeten geparseerd worden voor analyses en rapportages. Data parsing biedt structuur en inzicht in grote hoeveelheden informatie, waarmee ze hun dienstverlening verbeteren.
Gezondheidszorg
Zorgorganisaties beheren grote aantallen patiëntendossiers die moeten worden geanalyseerd. Zo kan een arts direct de juiste medische gegevens opvragen tijdens een behandeling.
Voedselbestellingen & bezorging
Wie actief is in de voedingssector, weet hoe belangrijk betrouwbare bestel- en klantgegevens zijn voor een correcte levering. Data parsing zorgt dat informatie snel opgehaald, omgezet en gedeeld wordt — bijvoorbeeld via een Google Spreadsheet.
Net zoals Barberitos zijn omzet met 30% liet groeien dankzij Parseur, kun jij ook het bestelproces automatiseren.
De handmatige uitdaging bij data parsing
In veel organisaties wordt data parsing nog handmatig gedaan. Dit brengt grote nadelen met zich mee:
- Tijdrovend: Werknemers besteden soms tot 40% van hun tijd aan handmatig verzamelen en verwerken van data.
- Foutgevoelig: Fouten bij handmatige data-invoer kosten Amerikaanse bedrijven samen naar schatting $3 biljoen per jaar.
- Niet schaalbaar: Handmatige processen zijn niet vol te houden als het volume groeit.
Waarom schiet traditionele OCR tekort?
Hoewel traditionele OCR tekst leest, kent het belangrijke beperkingen:
- Complexe lay-outs: Variërende documentstructuren zorgen voor verwarring bij standaard OCR-systemen.
- Foutgevoelige resultaten: OCR-uitvoer vraagt vaak om veel nabewerking.
- Beperkt begrip van context: De betekenis van geëxtraheerde data wordt niet begrepen.
AI en data parsing
Kunstmatige intelligentie (AI) transformeert data parsing, waardoor beperkingen van traditionele aanpakken vervallen:
- Geavanceerde OCR-algoritmen: AI-tools herkennen en extraheren uiterst nauwkeurig tekst uit gescande documenten en afbeeldingen.
- Zelflerende modellen: Machine learning zorgt ervoor dat AI parsing-tools zich aanpassen aan nieuwe formaten en steeds nauwkeuriger worden.
- Automatisering & integratie: AI parsing-oplossingen koppelen eenvoudig met CRM's, ERP's en andere platforms en maken je dataflow soepeler.
Zelf een data parser bouwen?
De grote vraag: ontwikkel je zelf een data parser of kies je voor een bestaande data parsing tool? Beide opties hebben voor- en nadelen.
Voordelen van zelf bouwen
- Volledige controle over het parsingproces
- De parser is volledig aanpasbaar aan jouw wensen
Nadelen van zelf bouwen
- Medewerkers hebben training nodig
- Meer middelen en budget vereist voor ontwikkeling
- Doorlopende updates brengen extra tijd en kosten met zich mee
Waar moet je op letten bij een data parsing tool?
Let bij het selecteren van een data parsing oplossing op de volgende criteria:
- Is de interface intuïtief, zodat ook niet-technische gebruikers ermee kunnen werken?
- Kan de tool grote hoeveelheden data verwerken zonder verlies van snelheid of nauwkeurigheid?
- Ondersteunt de oplossing verschillende documentformaten (e-mail, PDF, afbeeldingen, spreadsheets)?
- Is eenvoudige integratie mogelijk met CRM-, ERP-, database- en analytics-systemen?
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 volledig automatiseert. Parseur beschikt over een geavanceerde OCR-engine met zonale OCR en dynamische OCR waarmee je alle data efficiënt en foutloos vastlegt — zonder programmeerkennis.
Met de functies van Parseur kun je:
- Data extraheren uit tekst- én afbeeldingsdocumenten
- Herhalende gegevens uit tabellen halen
- Data parsing automatiseren voor specifieke processen zoals food ordering, vastgoed of Google alerts
- Data direct verzenden naar andere applicaties zoals Google spreadsheets, Zapier, Make of Power Automate
Samenvatting
Nog nooit zat er zoveel waardevolle informatie opgesloten in documenten als nu. In de moderne zakenwereld is data parsing een onmisbaar proces om efficiëntie te verhogen en waardevolle inzichten te ontsluiten. AI maakt tools als Parseur toegankelijker, sneller en nauwkeuriger dan ooit, en verandert hoe organisaties data verwerken.
Door parsing te automatiseren elimineert Parseur tijdrovend handwerk, optimaliseer je je workflow en werk je efficiënter dan ooit. Profiteer van de voordelen van geautomatiseerde data parsing!
Hopelijk weet je nu wat data parsing is en hoe een data parser functioneert. Bepaal bij het ontwikkelen of aanschaffen van een parsing tool of je grote hoeveelheden data wilt parseren.
Veelgestelde vragen
Wat is een voorbeeld van data parsing?
Data parsing kan worden ingezet om specifieke gegevens uit een groot tekstdocument te halen, bijvoorbeeld via keyword matching en reguliere expressies in een cv.
Hoe gebruik je een data parser?
De functionaliteit verschilt per data parsing tool. Met een tool als Parseur hoef je vaak geen parsing-regels of code te schrijven.
Welke tools heb je nodig voor data parsing?
Parseur, Scraper API en Import.io zijn bekende voorbeelden van data parsing software.
Wat is data parsing in Python?
In Python kun je zelf scripts of programma's schrijven voor geavanceerde data parsing.
Laatst bijgewerkt op
