Что такое парсинг данных и его актуальность на современном рынке

Проще говоря, синтаксический анализ данных — это преобразование неструктурированных данных в заданный формат данных. Когда данные необходимо обработать для получения желаемого результата, преобразование строки данных для обеспечения совместимости с текущими требованиями — это, по сути, синтаксический анализ данных.

Например, синтаксический анализ данных может быть реализован, если организация хочет просмотреть все свои расходы на канцелярские товары за год, просматривая счета-фактуры в разных валютах. Различные регионы имеют определенные форматы отображения числовых данных, которые могут повлиять на то, как программное обеспечение их интерпретирует. Для точности для дальнейшей обработки будут извлечены только числовые значения без каких-либо специальных символов (запятых, точек). Это преобразование строки данных в формат, читаемый машиной, является одним из приложений анализа данных.

Другим более простым применением анализа данных может быть преобразование необработанного HTML-файла, который трудно интерпретировать, в читаемый текстовый файл. В наше время, когда компании имеют дело с огромными объемами информации, понимание и интерпретация данных может стать серьезной проблемой. Такие отрасли, как здравоохранение, электронная коммерция, банковское дело и финансы, требуют мгновенного доступа к информации о клиентах, которую люди могут понять в режиме реального времени. Парсинг данных обеспечивает эффективное решение этих проблем.

Как синтаксический анализ данных повышает ценность

В цифровом мире большинство людей взаимодействуют с бизнесом онлайн. С точки зрения компании, только накопление данных о клиентах не добавляет ценности. Неструктурированные данные должны быть преобразованы в структурированную понятную форму, чтобы компьютеры могли их интерпретировать и обрабатывать, а затем люди могли их понять.

Кроме того, неверные данные, связанные с человеческими ошибками или некомпетентностью, могут иметь огромные последствия. В 2013 году организации США были наказаны гражданскими санкциями IRS на сумму более 7 миллиардов долларов из-за неверных отчетов о доходах и занятости. В том же отчете содержится информация о том, что 27,5% работающих специалистов сообщили, что неверные данные были вручную введены в их корпоративное программное обеспечение на их рабочем месте.

Хотя сам по себе этот случай является убедительным аргументом в пользу важности разбора данных, он дает больше преимуществ, чем с юридической точки зрения.

• Быстро и точно

Сотрудникам не нужно тратить бесчисленное количество часов на ручную сортировку данных, чтобы получить информацию, полезную для бизнеса. Это не только кропотливо интенсивный процесс, но и пустая трата времени и ресурсов. Методы анализа данных обеспечивают тот же результат за меньшее время и с большей точностью.

• Экономичность и низкие инвестиции

Инструмент анализа данных требует относительно небольших вложений по сравнению с альтернативой, когда команда занимается только сортировкой данных. Команда разработчиков программного обеспечения или квалифицированных разработчиков, выполняющая синтаксический анализ данных в качестве одной из своих функций, может дать лучшие результаты и со временем оказать большее влияние.

Анализ данных сам по себе создает легко понятную информацию, поэтому для чтения проанализированных данных не требуется никаких специальных навыков или дополнительной подготовки.

• Большая видимость

Одним из основных применений синтаксического анализа данных является упрощение данных и понимание больших блоков информации, которые может иметь организация. Бессвязные данные могут быть преобразованы в понятные идеи, которые могут помочь нескольким бизнес-функциям — маркетингу, продажам, финансам и даже управлению персоналом.

Актуальность парсинга данных на современном рынке

В большинстве отраслей требуется синтаксический анализ данных в той или иной форме. Недвижимость, финансовые услуги и многообещающий сектор доставки еды полагаются на хорошо структурированные клиентские данные для своей деятельности. Преобразование данных в удобочитаемый формат для легкого доступа меняет правила игры для большинства предприятий. Синтаксический анализ данных дает компаниям конкурентное преимущество перед своими коллегами, поскольку нет компромисса между нехваткой рабочей силы и сохранением рентабельности.

• Извлечение ценной информации из электронных писем

Для организации, ежедневно получающей несколько сотен электронных писем, просмотр каждого письма с целью фильтрации его релевантности — важного сообщения или нежелательной почты — и получение важной информации из сообщения — довольно утомительный процесс. Кроме того, это занимает очень много времени с высокой вероятностью человеческой ошибки.

Анализ данных может сканировать электронные письма, не открывая каждую ветку электронной почты, путем поиска интересующих ключевых слов. Он может сжать эту информацию в соответствующие фрагменты и обеспечить лучшее понимание того, что передается, без необходимости читать каждое электронное письмо. Решение для анализа данных избавляет от неэффективного метода ручного труда, предоставляя необходимые данные из электронной почты пользователю в течение нескольких минут.

• Индивидуальные маркетинговые кампании

Компании, получающие большой объем данных о клиентах через свои платформы, не могут реально просматривать данные каждого пользователя для принятия обоснованных решений. Парсинг данных может помочь, извлекая необходимую информацию из данных о клиентах, чтобы сгруппировать ее в похожие наборы персон. Это позволяет бизнесу настраивать свои маркетинговые кампании и ориентироваться на отдельных клиентов на основе их профиля, симпатий и антипатий, достигая желаемой демографической группы аудитории. В качестве альтернативы это же решение можно использовать для данных о продуктах для проведения анализа и сравнительного анализа конкурентов .

• Финансовый отчет

Бизнес и финансовый сектор требуют от бухгалтеров просеивать данные о клиентах и ​​разрабатывать реалистичные финансовые модели. Инструмент анализа данных будет соответствовать требованиям очистки и извлечения полезных данных, используемых бухгалтерами, а затем для анализа и создания финансовых отчетов. Поскольку любая ошибка в данных может полностью исказить отчеты, синтаксический анализ данных обеспечивает надежное решение для ручной сортировки.

• Сканирование резюме

Еще одним полезным и важным применением решения для анализа данных является сканирование биографических данных (CV) кандидатов для включения в список вакансий. Рекрутеры могут утонуть в резюме на одну доступную вакансию, что усложняет просмотр каждого из них и выбор подходящих кандидатов для собеседования.

Синтаксический анализ данных облегчает их бремя за счет использования конкретных требований для поиска кандидатов, которые близко подходят друг другу. Этими требованиями могут быть определенные навыки, опыт и образование, определяемые рекрутером для уточнения результатов и отбора только талантов, соответствующих критериям.

Вывод

Для компаний, заинтересованных в веб-сканировании для получения данных в реальном времени , которые могут оптимизировать их бизнес-стратегии, синтаксический анализ данных будет одним из решений, реализованных в этом процессе. Применение такого инструмента поддерживает широкий спектр требований и отраслей. Решения для анализа данных могут повысить общую эффективность и предоставить надежные данные для анализа.

При интеграции в процесс веб-сканирования результаты могут быть оптимизированы для удовлетворения бизнес-потребностей и целей вашей организации. Чтобы узнать больше о нашем программном обеспечении для веб-сканирования, свяжитесь с нами по адресу [email protected].