Was ist Datenparsing und seine Relevanz auf dem heutigen Markt?

Datenparsing ist einfach ausgedrückt das Konvertieren unstrukturierter Daten in ein bestimmtes Datenformat. Wenn Daten für ein gewünschtes Ergebnis verarbeitet werden müssen, ist das Konvertieren einer Datenkette, damit sie mit den aktuellen Anforderungen kompatibel ist, im Wesentlichen eine Datenanalyse.

Beispielsweise würde Datenparsing implementiert, wenn eine Organisation alle Ausgaben für Schreibwaren in einem Jahr überprüfen möchte, indem sie Rechnungen in verschiedenen Währungen durchkämmt. Verschiedene Regionen haben spezifische Formate zur Darstellung numerischer Daten, die sich darauf auswirken können, wie die Software sie interpretiert. Aus Genauigkeitsgründen werden nur Zahlenwerte ohne Sonderzeichen (Kommas, Punkte) zur weiteren Verarbeitung extrahiert. Diese Umwandlung einer Datenkette in ein maschinenlesbares Format ist eine der Anwendungen des Datenparsings.

Eine weitere einfachere Anwendung der Datenanalyse wäre die Konvertierung einer schwer zu interpretierenden HTML-Rohdatei in eine lesbare Textdatei. In der heutigen Zeit, in der Unternehmen mit riesigen Mengen an Informationen zu tun haben, kann das Verstehen und Interpretieren von Daten eine große Herausforderung darstellen. Branchen wie Gesundheitswesen, E-Commerce, Banken und Finanzen benötigen sofortigen Zugriff auf Kundeninformationen, die Menschen in Echtzeit verstehen können. Die Datenanalyse bietet eine effektive Lösung für diese Probleme.

Wie Datenparsing Mehrwert schafft

In einer digital geprägten Welt finden die Interaktionen der meisten Menschen mit Unternehmen online statt. Aus Unternehmenssicht bringt das reine Horten von Kundendaten keinen Mehrwert. Die unstrukturierten Daten müssen in eine strukturierte, verständliche Form umgewandelt werden, damit Computer sie interpretieren und verarbeiten können und die Menschen dann verstehen können.

Darüber hinaus können falsche Daten, die auf menschliches Versagen oder Inkompetenz zurückzuführen sind, enorme Auswirkungen haben. Im Jahr 2013 wurden US-Organisationen aufgrund falscher Einkommens- und Beschäftigungswerte mit über 7 Milliarden US-Dollar an IRS-Zivilstrafen belastet . Derselbe Bericht teilt Erkenntnisse, dass 27,5 Prozent der Berufstätigen berichteten, dass falsche Daten manuell in ihre Unternehmenssoftware an ihrem Arbeitsplatz eingegeben wurden.

Obwohl dieser Fall allein ein überzeugendes Argument für die Bedeutung des Datenparsings ist, hat es mehr Vorteile als aus rechtlicher Sicht.

• Schnell und genau

Mitarbeiter müssen nicht unzählige Stunden damit verbringen, manuelle Daten zu sortieren, um für das Unternehmen nützliche Erkenntnisse zu gewinnen. Es ist nicht nur ein mühsam intensiver Prozess, sondern auch eine Verschwendung von Zeit und Ressourcen. Datenparsing-Techniken liefern das gleiche Ergebnis in einem Bruchteil der Zeit und mit höherer Genauigkeit.

• Kostengünstig und geringe Investition

Ein Datenparsing-Tool ist eine relativ geringe Investition im Vergleich zu der Alternative, dass ein Team nur Daten durchsucht. Eine Software- oder erfahrene Entwickler-Crew, die Datenanalyse als eine ihrer Aufgaben durchführt, kann bessere Ergebnisse erzielen und im Laufe der Zeit mehr Wirkung erzielen.

Die Datenanalyse selbst erstellt leicht verständliche Informationen, daher sind keine speziellen Fähigkeiten oder zusätzliche Schulungen erforderlich, um die analysierten Daten zu lesen.

• Größere Sichtbarkeit

Eine der Hauptanwendungen des Datenparsings besteht darin, Daten zu vereinfachen und die großen Informationsblöcke zu verstehen, über die ein Unternehmen möglicherweise verfügt. Inkohärente Daten können in verständliche Erkenntnisse umgewandelt werden, die mehreren Geschäftsfunktionen helfen können – Marketing, Vertrieb, Finanzen und sogar HR.

Die Relevanz von Data Parsing auf dem heutigen Markt

Die meisten Branchen erfordern das Analysieren von Daten in irgendeiner Form. Immobilien, Finanzdienstleistungen und der aufstrebende Food-Delivery-Sektor sind für ihre Geschäftstätigkeit auf gut strukturierte Kundendaten angewiesen. Die Umwandlung von Daten in ein lesbares Format für einen einfachen Zugriff ist für die meisten Unternehmen ein Wendepunkt. Die Datenanalyse verschafft Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil gegenüber ihren Konkurrenten, da es keinen Kompromiss zwischen Personalbeschränkungen und Kosteneffizienz gibt.

• Extrahieren wertvoller Informationen aus E-Mails

Für eine Organisation, die täglich mehrere hundert E-Mails erhält, ist es ein ziemlich mühsamer Prozess, jede E-Mail zu durchsuchen, um ihre Relevanz zu filtern – wichtige Kommunikation oder Junk-E-Mail – und wichtige Informationen aus der Nachricht zu erhalten. Es ist auch immens zeitaufwändig mit einer hohen Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler.

Die Datenanalyse kann E-Mails scannen, ohne jeden E-Mail-Thread öffnen zu müssen, indem nach Schlüsselwörtern gesucht wird, die von Interesse sind. Es kann diese Informationen in relevante Blöcke verdichten und ein besseres Verständnis dafür bieten, was kommuniziert wird, ohne jede E-Mail lesen zu müssen. Eine Datenparsing-Lösung entlastet die ineffektive Methode der manuellen Arbeit, indem sie dem Benutzer die erforderlichen Daten aus der E-Mail innerhalb von Minuten bereitstellt.

• Maßgeschneiderte Marketingkampagnen

Unternehmen, die eine große Menge an Kundendaten über ihre Plattformen erhalten, können die Daten jedes Benutzers nicht realistisch durchsehen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Datenparsing kann hier Abhilfe schaffen, indem benötigte Informationen aus Kundendaten gezogen werden, um sie in ähnliche Persona-Sets zu gruppieren. Auf diese Weise können Unternehmen ihre Marketingkampagnen anpassen und einzelne Kunden auf der Grundlage ihres Profils, ihrer Vorlieben und Abneigungen ansprechen und so die gewünschte demografische Zielgruppe erreichen. Alternativ kann die gleiche Lösung für Produktdaten verwendet werden, um Analysen und Wettbewerbs-Benchmarking durchzuführen .

• Finanzberichterstattung

In der Geschäfts- und Finanzbranche müssen Buchhalter Kundendaten sichten und realistische Finanzmodelle entwickeln. Ein Datenparsing-Tool würde die Anforderungen zum Scrapen und Extrahieren nützlicher Daten erfüllen, die von den Buchhaltern dann zum Analysieren und Erstellen von Finanzberichten verwendet werden. Da jeder Fehler in den Daten die Berichte vollständig verfälschen kann, bietet das Datenparsing eine voll sichere Lösung für das manuelle Sortieren.

• Das Scannen wird fortgesetzt

Eine weitere nützliche und wichtige Anwendung einer Datenparsing-Lösung ist das Scannen des Lebenslaufs (Curriculum Vitae, CV) von Kandidaten für eine Stellenanzeige. Personalvermittler können in Lebensläufen für eine einzelne verfügbare Stelle ertrinken, was es immer schwieriger macht, jede einzelne zu überprüfen und geeignete Kandidaten für Vorstellungsgespräche auszuwählen.

Die Datenanalyse verringert ihre Belastung, indem spezifische Anforderungen verwendet werden, um nach Kandidaten zu suchen, die eng zusammenpassen. Diese Anforderungen können bestimmte Fähigkeiten, Erfahrungen und Ausbildungen sein, die vom Personalvermittler definiert werden, um die Ergebnisse zu verfeinern und nur Talente auszuwählen, die die Kriterien erfüllen.

Fazit

Für Unternehmen, die am Web-Crawling interessiert sind, um Echtzeitdaten zu erhalten , die ihre Geschäftsstrategien optimieren können, wäre die Datenanalyse eine der in diesem Prozess implementierten Lösungen. Die Einsatzmöglichkeiten eines solchen Tools unterstützen unterschiedlichste Anforderungen und Branchen. Datenparsing-Lösungen können die Gesamteffizienz verbessern und zuverlässige Daten für die Analyse liefern.

Wenn sie als Teil des Web-Crawling-Prozesses integriert werden, können die Ergebnisse optimiert werden, um den geschäftlichen Anforderungen und Zielen Ihres Unternehmens gerecht zu werden. Um mehr über unsere Web-Crawling-Software zu erfahren, wenden Sie sich bitte an sales@promptcloud.com