Data parsing is het proces waarbij ruwe tekst of bestanden worden omgezet in gestructureerde data die computers en applicaties kunnen gebruiken. Simpel gezegd: parsing zoekt de stukjes die voor jou belangrijk zijn (namen, data, factuurtotalen) en zet ze in een herkenbaar format zoals CSV of JSON, zodat ze automatisch verwerkt kunnen worden.
Belangrijkste punten
- Data parsing zet ruwe of ongestructureerde data om in gestructureerde formaten voor makkelijke verwerking.
- Handmatige parsing en traditionele OCR zijn traag en foutgevoelig vergeleken met AI-gestuurde tools.
- Platformen zoals Parseur automatiseren data parsing en extractie, verhogen de nauwkeurigheid en besparen tijd.
In dit artikel leggen we je alles uit over data parsing, waarom het zo belangrijk is voor moderne bedrijven, hoe het werkt, veel voorkomende toepassingen en waar je op moet letten bij de keuze van een data parsing tool. Je maakt ook kennis met Parseur, een geautomatiseerd platform voor data-extractie en parsing dat jouw workflows vereenvoudigt.
Wat is data parsing?
Er bestaan veel definities van data parsing, omdat het een breed concept is, maar wij maken het eenvoudig voor je.
Data parsing is het omzetten van data van het ene formaat naar het andere, meestal van ongestructureerde data (zoals ruwe HTML) naar gestructureerde data (zoals JSON of CSV). Het maakt de data leesbaarder.
Een data parser helpt bij het parseren van data en zet het om in elk gewenst format. Maar niet elke parser werkt hetzelfde; sommige hebben specifieke parsingregels.
Hoe data parsing meestal werkt
- Input: Ruwe documenten of tekst ontvangen (e-mails, PDF's, CSV’s).
- Detectie & opschoning: Tekst voorbereiden (OCR indien nodig, ruis verwijderen).
- Extractie: Velden identificeren en vastleggen (factuurnummer, datum, totaal).
- Output: Gestructureerde data exporteren naar CSV, JSON of een andere integratie.
Definitie van parsing
In een programmeertaal betekent data parsing het analyseren van data en het structureren ervan volgens specifieke regels.
Wikipedia definieert parsing als "het proces van het analyseren van een reeks symbolen, in natuurlijke taal of in datastructuren."
Parsing splitst deze informatie in betekenisvolle delen (zoals namen, data, adressen, bedragen), meestal in een gestructureerd format zoals CSV, JSON of XML.
Parsing vs OCR vs Extractie
Deze drie termen worden vaak door elkaar gebruikt, maar ze verwijzen naar verschillende fases in het dataproces van documenten:
- OCR (Optical Character Recognition): Zet afbeeldingen of gescande documenten om in door machines leesbare tekst. Denk bijvoorbeeld aan OCR die gedrukt of handgeschreven tekens van een factuur of bon scant en er bewerkbare tekst van maakt. Op dit punt is de data echter nog steeds ongestructureerd en niet klaar voor gebruik in databases of rapporten.
- Parsing: Zodra de tekst beschikbaar is (getypt of verkregen via OCR), zoekt parsing de specifieke gegevens die jij wilt, zoals factuurnummers, namen, totalen of data. Parsing ordent de ruwe tekst in een gestructureerd format zoals CSV, JSON of Excel, zodat het automatisch verwerkt kan worden.
- Data Extractie: Dit is het bredere proces waar zowel OCR als parsing onder valt. Data-extractie dekt het complete pad: data ophalen uit bronnen, opschonen, valideren en klaarmaken voor gebruik in bijvoorbeeld een CRM, ERP of spreadsheet.
Kort gezegd:
- OCR maakt tekst machineleesbaar.
- Parsing geeft die tekst structuur en betekenis.
- Data-extractie omvat beide stappen (plus validatie) en levert schone, bruikbare data voor automatisering of analyse.
Is data parsing hetzelfde als data extractie?
Data parsing en data extractie zijn niet hetzelfde. Data-extractie betekent het ophalen van data uit documenten, terwijl data parsing de stap is waarin die data wordt omgezet naar een bruikbaar format.
Data-extractie is de eerste stap in het ETL (Extract Transform Load) proces; data parsing is de tweede stap.
Soorten data parsing
Data parsing kun je onderverdelen in 2 soorten of benaderingen:
- Grammar-driven
- Data driven
1. Grammar-driven parsing
Grammar-driven parsing werkt op basis van vooraf ingestelde regels om de structuur van tekst te herkennen en vertalen. Deze regels kun je direct in je code schrijven of in aparte bestanden bewaren.
Een bekend voorbeeld hiervan zijn reguliere expressies (regex), waarmee je informatie kunt herkennen en extraheren op basis van tekstpatronen. Grammar-driven parsing is vooral handig voor semi-gestructureerde data zoals logs, e-mails of rapporten met een vast stramien.
2. Data-driven parsing
Data-driven parsing gebruikt AI en natural language processing (NLP) om automatisch patronen en relaties in tekst te herkennen. In plaats van vaste regels, leert dit type parsing van voorbeelden — ideaal voor complexe of ongestructureerde content zoals contracten, berichten of facturen.
Waarom is data parsing belangrijk?
Als je werkt met grote hoeveelheden data, is het belangrijk dat die data betrouwbaar, accuraat en foutloos is. Data parsing biedt veel voordelen ten opzichte van handmatige data-invoer, bijvoorbeeld:
Snelheid
Data parsing is veel sneller dan handmatig invoeren; een computer verwerkt gigantische hoeveelheden ruwe data in een paar seconden of minuten. Met één parser kun je duizenden bestanden tegelijk verwerken, wat bij handmatige invoer oneindig veel langer kost — en de kans op fouten neemt daar ook flink toe.
In 2013 kregen Amerikaanse bedrijven bijna $7 miljard aan civiele IRS-boetes, voornamelijk door foutieve rapportage van bedrijfsinkomsten en lonen.
Nauwkeurigheid
Als je puur op mensen vertrouwt voor databasewerk in plaats van tools als Parseur, worden sneller fouten gemaakt. Data parsing garandeert nauwkeurigheid omdat software betrouwbaar getallen in velden plaatst of namen opzoekt in een database.
Data modernisering
Organisaties die al jaren data verzamelen hebben die meestal in heel verschillende formats. Met data parsing digitaliseer je die data razendsnel en haal je er veel meer waarde uit.
Toepassingen van data parsing
Data parsing wordt door allerlei organisaties in verschillende sectoren gebruikt. Dit zijn de populairste toepassingen:
Vastgoed
Makelaars ontvangen dagelijks honderden leads via allerlei platforms (Zillow, Trulia, Realtor). Met data parsing kun je eenvoudig de gegevens van kopers en de eigenschappen van het pand ophalen en meteen doorzetten naar een vastgoed CRM-tool, zoals Realvolve of Wise Agent.
Lees meer over hoe je vastgoedleads automatiseert.
Financiële dienstverlening
Financiële organisaties zoals banken of verzekeringsmaatschappijen verwerken dagelijks miljoenen transacties. Die worden opgeslagen in databases en moeten geparsed worden voor analyses of rapportages. Data parsing helpt structuur brengen in deze massa aan informatie, zodat ze hun diensten kunnen verbeteren voor hun klanten.
Gezondheidszorg
Zorgorganisaties moeten enorme hoeveelheden patiëntendossiers verwerken die geparsed worden voor analyses. Zo kunnen artsen altijd direct het medische dossier van iemand erbij pakken tijdens een operatie of behandeling.
Voedselbestellingen & bezorging
Zit je in de foodindustrie, dan weet je hoe belangrijk het is om de juiste orderinformatie en klantgegevens te extraheren voor een goede levering. Via data parsing kun je die informatie makkelijk extraheren, omzetten en naar bijvoorbeeld een gedeelde Google Spreadsheet sturen.
Net als Barberitos de omzet met 30% verhoogde dankzij Parseur, kun jij ook food ordering automatiseren.
De handmatige uitdaging bij data parsing
Handmatige data parsing komt nog veel voor bij bedrijven, maar brengt flinke uitdagingen met zich mee:
- Tijdrovend: Werknemers besteden soms wel 40% van hun tijd aan handmatig verzamelen en voorbereiden van data.
- Foutgevoelig: Handmatige invoer kost bedrijven in de VS samen zo’n $3 biljoen per jaar.
- Niet schaalbaar: Als het datavolume groeit, loop je met handmatig werk snel tegen de grenzen aan.
Waarom schiet traditionele OCR tekort?
Traditionele OCR is goed in tekstherkenning, maar heeft moeite met:
- Complexe layouts: Inconsistente documenten zorgen voor verwarring bij standaard OCR-systemen.
- Foutgevoelige output: OCR vereist vaak veel handmatige controle en verbetering.
- Beperkte context: OCR kent geen betekenis toe aan de geëxtraheerde data.
AI in data parsing
Kunstmatige intelligentie (AI) tilt data parsing naar een hoger niveau en lost beperkingen van oude methodes op:
- Geavanceerde OCR-algoritmes: AI-tools herkennen en extraheren tekst uit gescande documenten of afbeeldingen met veel meer nauwkeurigheid.
- Zelflerende modellen: Machine learning zorgt ervoor dat AI-parsing continu leert van nieuwe formats en steeds beter wordt.
- Automatisering en integraties: AI-tools integreren moeiteloos met CRM's, ERP's en andere systemen voor een vloeiende dataflow.
Moet je zelf een data parser bouwen?
De grote vraag is of je een data parser zelf bouwt of een bestaande oplossing koopt. Zelf bouwen heeft zo zijn voor- en nadelen.
Voordelen van zelf bouwen
- Meer grip op het parsingproces
- Je kunt de tool volledig aanpassen aan wat jij nodig hebt
Nadelen van zelf bouwen
- Medewerkers moeten getraind worden en specificaties opstellen
- Je moet investeren in ontwikkeluren en budget voor de bouw van de tool
- Je zit vast aan doorlopend onderhoud, wat op de lange termijn veel tijd en geld kost
Waar moet je op letten bij een data parsing tool?
Let bij het kiezen van een data parsing tool op het volgende:
- Gebruiksgemak: Ook niet-technische mensen moeten snel en makkelijk data kunnen extraheren.
- Prestaties: Toenemende workloads moeten verwerkt worden zonder snelheidsverlies.
- Veelzijdigheid: De tool moet e-mails, PDF’s, spreadsheets en afbeeldingen aankunnen.
- Integraties: Het moet moeiteloos samenwerken met CRM, ERP of analytics-platformen.
Het alternatief: Gebruik een data parsing tool zoals Parseur
Parseur is een krachtige e-mail- en PDF parser die 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 razendsnel en betrouwbaar vast te leggen, zonder enige codeerkennis.
Met de ingebouwde functies van Parseur kun je:
- Data extraheren uit zowel tekst- als beeld-gebaseerde documenten
- Herhalende blokken uit tabellen halen
- Data parsing automatiseren voor specifieke scenario’s zoals food ordering, vastgoed of Google alerts
- Data sturen naar andere applicaties, 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 een onmisbare basis voor efficiëntie: het helpt bedrijven waardevolle inzichten te ontsluiten en gerichte beslissingen te nemen. Met AI aan de basis maken tools als Parseur data parsing toegankelijker, nauwkeuriger en sneller dan ooit en veranderen ze hoe bedrijven omgaan met hun data.
Door parsing te automatiseren elimineert Parseur al het handmatige werk en giswerk, zodat bedrijven hun workflows kunnen stroomlijnen en veel efficiënter werken. Nu is hét moment om te profiteren van geautomatiseerde data parsing.
Als het goed is weet jij nu wat data parsing is en hoe een data parser werkt. Ga je zelf bouwen of koop je een oplossing, kijk vooral naar het volume data dat je moet 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 uit een groot tekstdocument te halen, 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 een data parser zoals Parseur, dan hoef je geen parsing-regels op te stellen of codeerkennis te hebben.
-
Welke tools heb je nodig voor data parsing?
-
Parseur, Scraper API of Import.io zijn allemaal voorbeelden van data parsing tools.
-
Wat is data parsing in Python?
-
Je kunt je eigen code schrijven in Python voor geavanceerde data parsing.
Laatst bijgewerkt op
