什么是数据解析及其在当今市场中的相关性

数据解析简单地说就是将非结构化数据转换为指定的数据格式。 当需要处理数据以获得期望的结果时，将一串数据转换为与当前要求兼容，本质上就是数据解析。

例如，如果一个组织想要通过梳理不同货币的发票来审查其一年内的所有文具费用，则可以实施数据解析。 不同地区有特定的数字数据描述格式，这会影响软件对它们的解释方式。 为了准确起见，只会提取没有任何特殊字符（逗号、句点）的数值以进行进一步处理。 这种将一串数据转换成机器可读的格式是数据解析的应用之一。

数据解析的另一个更简单的应用是将难以解释的原始 HTML 文件转换为可读的文本文件。 在当今公司处理大量信息的时代，理解和解释数据可能构成重大挑战。 医疗保健、电子商务、银行和金融等行业需要即时访问人类可以实时理解的客户信息。 数据解析为这些问题提供了有效的解决方案。

数据解析如何增加价值

在数字优先的世界中，大多数人与企业的互动都是在线进行的。 从公司的角度来看，仅仅囤积客户的数据并不能增加任何价值。 非结构化数据必须转换为结构化的可理解形式，供计算机解释和处理，然后人类才能理解。

此外，由于人为错误或无能导致的不正确数据可能会产生巨大的影响。 2013 年，美国组织因收入和就业价值报告不正确而受到超过 70 亿美元的 IRS 民事处罚。 同一份报告分享了 27.5% 的工作专业人士报告错误数据已在其工作场所手动输入其企业软件的见解。

尽管仅此案例就数据解析的重要性提出了令人信服的论据，但从法律角度来看，它有更多的好处。

• 快速准确

员工不必花费无数时间对手动数据进行分类来检索对业务有用的见解。 这不仅是一个艰苦的密集过程，而且浪费时间和资源。 数据解析技术在很短的时间内提供相同的结果，并且具有更高的准确性。

• 成本效益和低投资

与让团队仅对数据进行分类的替代方案相比，数据解析工具的投资相对较低。 将数据解析作为其功能之一的软件或熟练的开发人员团队可以产生更好的结果，并随着时间的推移产生更大的影响。

数据解析本身会创建易于理解的信息，因此不需要特定的技能或额外的培训来读取解析的数据。

• 更大的知名度

数据解析的主要应用之一是简化数据并了解组织可能拥有的大量信息。 不连贯的数据可以转化为可理解的洞察力，可以帮助多个业务职能部门——营销、销售、财务，甚至人力资源。

数据解析在当今市场中的相关性

大多数行业都需要以某种形式解析数据。 房地产、金融服务和新兴的食品配送行业依赖结构良好的客户数据进行运营。 将数据转换为易于访问的可读格式是大多数企业的游戏规则改变者。 数据解析为公司提供了超越同行的竞争优势，因为在人力限制和保持成本效益之间没有权衡。

• 从电子邮件中提取有价值的信息

对于一个每天接收数百封电子邮件的组织来说，通过每封电子邮件过滤其相关性——重要的通信或垃圾邮件——并从邮件中获取重要信息是一个相当乏味的过程。 它也非常耗时，并且很可能出现人为错误。

数据解析可以通过搜索感兴趣的关键字来扫描电子邮件，而无需打开每个电子邮件线程。 它可以将这些信息浓缩成相关的块，并提供对所传达内容的更好理解，而无需阅读每封电子邮件。 数据解析解决方案通过在几分钟内将电子邮件中所需的数据提供给用户，从而减轻了无效的手工劳动方法。

• 量身定制的营销活动

通过其平台接收大量客户数据的企业无法真实地查看每个用户的数据以做出明智的决策。 数据解析可以通过从客户数据中提取所需信息以将其分组到相似的角色集中来提供补救措施。 这允许企业定制他们的营销活动，并根据他们的个人资料、喜欢和不喜欢来定位个人客户，从而达到他们想要的受众群体。 或者，相同的解决方案可用于产品数据以执行分析和竞争对手基准测试。

• 财务报告

商业和金融部门要求会计师筛选客户数据并开发现实的财务模型。 数据解析工具将满足抓取和提取有用数据的要求，供会计师用来分析和创建财务报告。 由于数据中的任何错误都可能完全扭曲报告，因此数据解析为手动排序提供了一个全面的解决方案。

• 扫描简历

数据解析解决方案的另一个有用且重要的应用是扫描候选人的简历 (CV) 以查找工作列表。 招聘人员可能会淹没在一个可用职位的简历中，这使得审查每个职位并选择合适的候选人进行面试变得越来越困难。

数据解析通过利用特定要求来寻找匹配的候选人来减轻他们的负担。 这些要求可以是某些技能、经验和教育，由招聘人员定义以改进结果并仅选择符合标准的人才。

结论

对于有兴趣通过网络爬取获取可以优化其业务策略的实时数据的公司，数据解析将是该过程中实施的解决方案之一。 这种工具的应用支持广泛的需求和行业。 数据解析解决方案可以提高整体效率并为分析提供可靠的数据。

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