Czym jest parsowanie danych i jego znaczenie na dzisiejszym rynku

Po prostu parsowanie danych to konwersja danych nieustrukturyzowanych do określonego formatu danych. Gdy dane muszą zostać przetworzone w celu uzyskania pożądanego wyniku, konwersja ciągu danych tak, aby był zgodny z aktualnymi wymaganiami, jest zasadniczo analizą danych.

Na przykład analiza danych zostałaby zaimplementowana, jeśli organizacja chce przejrzeć wszystkie wydatki na artykuły papiernicze w ciągu roku, przeczesując faktury w różnych walutach. Różne regiony mają określone formaty przedstawiania danych liczbowych, które mogą wpływać na sposób ich interpretacji przez oprogramowanie. Aby zapewnić dokładność, do dalszego przetwarzania zostaną wyodrębnione tylko wartości liczbowe bez znaków specjalnych (przecinki, kropki). Ta konwersja ciągu danych do formatu czytelnego dla maszyny jest jednym z zastosowań analizowania danych.

Innym prostszym zastosowaniem parsowania danych jest konwersja surowego pliku HTML, który jest trudny do zinterpretowania, na czytelny plik tekstowy. W dzisiejszych czasach, w których firmy mają do czynienia z ogromnymi ilościami informacji, zrozumienie i interpretacja danych może stanowić poważne wyzwanie. Branże takie jak opieka zdrowotna, handel elektroniczny, bankowość i finanse wymagają natychmiastowego dostępu do informacji o klientach, które ludzie mogą zrozumieć w czasie rzeczywistym. Analiza danych zapewnia skuteczne rozwiązanie tych problemów.

Jak parsowanie danych dodaje wartości

W świecie cyfrowym większość interakcji z firmami odbywa się online. Z punktu widzenia firmy samo gromadzenie danych klientów nie dodaje żadnej wartości. Nieuporządkowane dane muszą zostać przekształcone w ustrukturyzowaną, zrozumiałą formę, aby komputery mogły je interpretować i przetwarzać, co ludzie mogą następnie zrozumieć.

Ponadto nieprawidłowe dane, które można przypisać błędom ludzkim lub niekompetencji, mogą mieć ogromne reperkusje. W 2013 r. organizacje amerykańskie zostały dotknięte karami cywilnymi IRS w wysokości ponad 7 miliardów dolarów z powodu nieprawidłowych raportów dotyczących dochodów i zatrudnienia. Ten sam raport zawiera spostrzeżenia, że ​​27,5 procent pracujących profesjonalistów zgłosiło nieprawidłowe dane, które zostały ręcznie wprowadzone do ich oprogramowania korporacyjnego w miejscu pracy.

Chociaż sam ten przypadek stanowi przekonujący argument za znaczeniem analizowania danych, jest z tego więcej korzyści niż z prawnego punktu widzenia.

• Szybki i dokładny

Pracownicy nie muszą poświęcać niezliczonych godzin na ręczne sortowanie danych, aby uzyskać informacje przydatne dla firmy. Jest to nie tylko żmudnie intensywny proces, ale także strata czasu i zasobów. Techniki analizowania danych zapewniają ten sam wynik w ułamku czasu i z większą dokładnością.

• Ekonomiczne i niskie inwestycje

Narzędzie do analizowania danych to stosunkowo niewielka inwestycja w porównaniu z alternatywą polegającą na tym, że zespół tylko sortuje dane. Oprogramowanie lub wykwalifikowana ekipa programistów wykonująca analizę danych jako jedną z ich funkcji może dawać lepsze wyniki i z czasem wywierać większy wpływ.

Analiza danych sama w sobie tworzy łatwo zrozumiałe informacje, dlatego do odczytania przeanalizowanych danych nie jest wymagany żaden konkretny zestaw umiejętności ani dodatkowe szkolenie.

• Większa widoczność

Jednym z głównych zastosowań analizowania danych jest uproszczenie danych i zrozumienie dużych ilości informacji, jakie może posiadać organizacja. Niespójne dane można przekształcić w zrozumiałe informacje, które mogą pomóc w wielu funkcjach biznesowych – marketingu, sprzedaży, finansach, a nawet HR.

Znaczenie analizowania danych na dzisiejszym rynku

Większość branż wymaga analizowania danych w jakimś kształcie lub formie. Nieruchomości, usługi finansowe i rozwijający się sektor dostaw żywności polegają na dobrze ustrukturyzowanych danych klientów w swojej działalności. Przekształcenie danych w czytelny format w celu łatwego dostępu jest przełomem dla większości firm. Analiza danych daje firmom przewagę konkurencyjną nad ich konkurentami, ponieważ nie ma kompromisu między ograniczeniami siły roboczej a zachowaniem opłacalności.

• Wydobywanie cennych informacji z wiadomości e-mail

Dla organizacji otrzymującej kilkaset e-maili dziennie przeglądanie każdego e-maila w celu filtrowania jego istotności – ważnej komunikacji lub wiadomości-śmieci – i uzyskiwanie istotnych informacji z wiadomości jest dość żmudnym procesem. Jest to również niezwykle czasochłonne i obarczone dużym prawdopodobieństwem błędu ludzkiego.

Analiza danych może skanować wiadomości e-mail bez otwierania każdego wątku wiadomości e-mail, wyszukując interesujące słowa kluczowe. Może skondensować te informacje w odpowiednie fragmenty i zapewnić lepsze zrozumienie tego, co jest komunikowane, bez konieczności czytania każdego e-maila. Rozwiązanie do analizy danych łagodzi nieefektywną metodę pracy ręcznej, dostarczając wymagane dane z wiadomości e-mail do użytkownika w ciągu kilku minut.

• Dopasowane kampanie marketingowe

Firmy otrzymujące duże ilości danych klientów za pośrednictwem swoich platform nie mogą realistycznie przeglądać danych każdego użytkownika w celu podejmowania świadomych decyzji. Analizowanie danych może stanowić środek zaradczy poprzez pobranie wymaganych informacji z danych klienta w celu pogrupowania ich w podobne zestawy person. Dzięki temu firmy mogą dostosowywać swoje kampanie marketingowe i kierować reklamy do poszczególnych klientów na podstawie ich profilu, upodobań i niechęci, docierając do pożądanej grupy demograficznej odbiorców. Alternatywnie to samo rozwiązanie może być użyte do danych o produktach w celu przeprowadzenia analizy i benchmarkingu konkurencji .

• Sprawozdawczość finansowa

Sektory biznesu i finansów wymagają od księgowych przesiewania danych klientów i opracowywania realistycznych modeli finansowych. Narzędzie do parsowania danych spełniałoby wymagania skrobania i wydobywania przydatnych danych, które są następnie wykorzystywane przez księgowych do analizy i tworzenia raportów finansowych. Ponieważ każdy błąd w danych może całkowicie zniekształcić raporty, analizowanie danych stanowi w pełni sprawdzone rozwiązanie ręcznego sortowania.

• Skanowanie CV

Innym przydatnym i ważnym zastosowaniem rozwiązania do analizy danych jest skanowanie życiorysów (CV) kandydatów na listę pracy. Rekruterzy mogą zostać utopieni w życiorysach dla jednego dostępnego stanowiska, co sprawia, że ​​coraz trudniej jest przejrzeć każde z nich i wybrać odpowiednich kandydatów na rozmowy kwalifikacyjne.

Analiza danych zmniejsza ich obciążenie, wykorzystując określone wymagania do wyszukiwania kandydatów, którzy są blisko dopasowani. Te wymagania mogą obejmować określone umiejętności, doświadczenie i wykształcenie, określone przez rekrutera w celu udoskonalenia wyników i wybrania tylko talentów spełniających kryteria.

Wniosek

Dla firm zainteresowanych indeksowaniem sieci w celu uzyskania danych w czasie rzeczywistym , które mogą zoptymalizować ich strategie biznesowe, jednym z rozwiązań zaimplementowanych w procesie byłoby parsowanie danych. Zastosowania takiego narzędzia wspierają szeroki zakres wymagań i branż. Rozwiązania do analizy danych mogą poprawić ogólną wydajność i zapewnić wiarygodne dane do analizy.

Po zintegrowaniu w ramach procesu indeksowania sieci wyniki można zoptymalizować pod kątem potrzeb biznesowych i celów organizacji. Aby dowiedzieć się więcej o naszym oprogramowaniu do indeksowania sieci, skontaktuj się z [email protected]