Datenparsing 2024: Definition, Vorteile und Herausforderungen!

Es gibt verschiedene entscheidende Fähigkeiten, die ein Analyst besitzen muss. Typischerweise wird das Grundwissen definiert, das alle Analysten haben sollten, gefolgt von den Spezialisierungen, die einen Analysten auszeichnen.

Data Parsing ist eine dieser Fähigkeiten, die Datenanalysten entwickeln sollten.

Warum?

Unstrukturierte Daten muß in organisierte Daten oder neue Daten umgewandelt bevor es verwendet werden kann. Ein Datenparser führt häufig eine Datenanalyse durch, um Rohdaten in Typen umzuwandeln, die leichter zu verstehen, zu verwenden oder zu behalten sind.

Datenanalyse

Was ist Datenanalyse?

Das Analysieren von Daten umfasst tUmwandeln von Daten von einem Format in ein anderes Format. Wenn wir Computercode lesen und Maschinencode produzieren müssen, werden sie häufig in Compilern verwendet.

Wenn Programmierer Code erstellen, der auf Hardware ausgeführt wird, kommt dies häufig vor. SQL Engines enthalten auch Parser. Eine SQL-Abfrage wird von SQL-Engines analysiert, bevor sie ausgeführt wird und Ergebnisse liefert.

Datenanalyse

Dies tritt typischerweise im Fall von auf Bahnkratzen wenn Daten von einer Webseite per Web Scraping entnommen wurden.

Der nächste Schritt, um sicherzustellen, dass Ihr Team die Ergebnisse richtig nutzen kann, ist, die Daten nach dem Scrapen aus dem Internet leichter lesbar und besser für die Analyse zu machen.

Wer verwendet Datenparsing?

Datenanalyse, Datenverwaltung und Datenerfassung profitieren alle stark von der Datenanalyse, die über APIs oder Bibliotheken durchgeführt werden kann.

Dazu kann ein Datenparser verwendet werden Teilen Sie große Datensätze in überschaubare Teile auf, extrahieren Sie bestimmte Daten aus unverarbeiteten Quellen und transformieren Sie Daten von einem einzelnen Format in ein anderes.

Beispielsweise kann ein richtig programmierter Datenparser die auf einer HTML-Website vorhandenen Daten in ein besser lesbares und verständlicheres Format wie CSV umwandeln.

Datenparsing wird regelmäßig in verschiedenen Branchen, vom Handel bis zur Hochschulbildung, eingesetzt Big Data für E-Commerce. Ein gut konzipierter Datenparser extrahiert automatisch wichtige Details aus unverarbeiteten Informationen, ohne dass manuelle Arbeit erforderlich ist.

Die Informationen können für Preisvergleiche, Marktbewertungen und andere Zwecke verwendet werden. Betrachten wir nun die Funktionsweise eines Datenparsers.

Warum sollten Sie einen Datenparser verwenden?

Ein als Datenparser bezeichnetes Programm konvertiert Daten von einem Typ in einen anderen. Als Ergebnis nimmt ein Datenparser Daten als Eingabe, erweitert sie und exportiert die Daten dann in eine neue Struktur.

Datenparser, die in einer Vielzahl von Programmiersprachen erstellt werden können, sind die Grundlage eines Datenparsing-Verfahrens.

Zu beachten ist die Verfügbarkeit zahlreicher Tools bzw. APIs zum Datenparsing. Sehen wir uns ein Beispiel an, um besser zu verstehen, wie ein Datenparser funktioniert.

Der HTML-Prozessor wird dann:

  • Empfangen Sie eine HTML-Datei als Eingabe.
  • Überprüfen Sie den HTML-Code des Dokuments und speichern Sie ihn als Array.
  • Rufen Sie die relevanten Daten ab und analysieren Sie die HTML-Datenzeichenfolge.

Erweitern, verarbeiten oder löschen Sie bei Bedarf die für Sie interessanten Daten beim Parsen. Konvertieren Sie die verarbeiteten Daten in a JSON-, CSV- oder YAML-Datei oder in eine SQL- oder NoSQL-Datenbank.

Es ist wichtig zu berücksichtigen, dass die Art und Weise, wie ein Datenparser Daten parst und in ein Format umwandelt, davon abhängt, wie der Parser angewiesen oder definiert ist. Dies hängt von den Regeln ab, die als Eingabevariablen für eine Parsing-API oder -Software bereitgestellt werden.

Im Fall eines benutzerdefinierten Skripts wird es dadurch bestimmt, wie der Datenparser codiert ist. In beiden Szenarien ist kein menschliches Eingreifen erforderlich, und die Daten werden automatisch vom Parser verarbeitet.

Werfen wir einen Blick darauf, warum die Datenanalyse so wichtig ist.

Vorteile der Datenanalyse

Die Datenanalyse hat mehrere Vorteile, die in vielen Sektoren anwendbar sind. Werfen wir einen Blick auf die fünf wichtigsten Gründe, warum Sie die Datenverarbeitung nutzen sollten.

1. Kostengünstig und weniger zeitaufwändig 

Sie können viel Zeit und Mühe sparen, indem Sie sich wiederholende Aufgaben mit Datenparsing automatisieren. Darüber hinaus ermöglicht die Umwandlung von Daten in besser lesbare Typen Ihrem Team, die Daten schneller zu erfassen und ihre Aufgaben einfacher zu erfüllen.

2. Größere Datenvielfalt

Sie können Daten, die geparst und in eine menschenfreundliche Version konvertiert wurden, aus verschiedenen Gründen wiederverwenden. Kurz gesagt, die Datenanalyse erweitert den Umfang Ihrer Datenoperationen.

Vorteile der Datenanalyse

3. Hochwertige Daten

Normalerweise erfordert die Konvertierung von Daten in organisiertere Formen eine Datenbereinigung und -standardisierung. Dies impliziert, dass die Datenanalyse die Gesamtqualität verbessert.

4. Vereinfachte Datenintegration 

Das Analysieren von Daten fordert Sie auf, Daten aus verschiedenen Quellen in ein einzigartiges Format umzuwandeln. Auf diese Weise können Sie verschiedene Datenquellen in ein einziges Ziel integrieren, das eine Anwendung, Technik oder Prozedur sein kann.

5. Verbesserte Datenanalyse

Die Arbeit mit organisierten Daten vereinfacht die Untersuchung und Analyse von Daten. Dies führt auch zu tiefergehenden und präziseren Analysen.

Schwierigkeiten bei der Datenanalyse

Der Umgang mit Daten kann schwierig sein, und das Analysieren von Daten ist da keine Ausnahme. Die Erklärung dafür ist, dass ein Datenparser eine Reihe von Herausforderungen bewältigen muss. Schauen wir uns drei Herausforderungen an, die es zu beachten gilt.

1. Umgang mit Inkonsistenzen und Fehlern

Ein Datenparsing-Prozess empfängt normalerweise unverarbeitete, unorganisierte oder halbstrukturierte Daten als Eingabe. Infolgedessen ist es wahrscheinlich, dass Fehler, Irrtümer und Diskrepanzen in den Eingabedaten vorhanden sind.

HTML-Dokumente sind eine der häufigsten Ursachen für solche Probleme. Dies liegt daran, dass die meisten modernen Browser intelligent genug sind, um HTML-Seiten korrekt darzustellen, unabhängig davon, ob sie Syntaxfehler enthalten.

Daher können Ihre Eingabe-HTML-Seiten nicht geschlossene Tags, W3C-ungültige HTML-Inhalte oder lediglich HTML-Sonderzeichen enthalten. Um solche Daten zu parsen, ist eine intelligente Parsing-Engine erforderlich, die diese Probleme automatisch handhaben kann.

2. Verwaltung riesiger Datenmengen

Das Analysieren von Daten verbraucht Aufwand und Systemressourcen. Infolgedessen kann das Parsen zu Leistungsproblemen führen, insbesondere beim Umgang mit Big Data.

Infolgedessen müssen Sie möglicherweise Ihre verarbeiteten Daten kombinieren, um verschiedene Eingabepapiere gleichzeitig zu analysieren und Zeit zu sparen.

Andererseits könnte dies zu Ressourcenverbrauch und totaler Verwirrung führen. Infolgedessen ist das Parsen großer Datenmengen eine schwierige Aufgabe, die den Einsatz fortschrittlicher Tools erfordert.

3. Verwalten verschiedener Datenformate

Ein effektiver Datenparser muss in der Lage sein, eine Vielzahl von Eingabe- und Ausgabedaten zu verarbeiten. Das liegt daran, dass sich Datenformate im gleichen Tempo ändern wie die gesamte IT-Branche.

Einfach ausgedrückt müssen Sie Ihren Datenparser auf dem neuesten Stand halten und mit verschiedenen Formaten umgehen können. Ein Datenparser muss auch in der Lage sein, Daten in Mehrzeichenkodierungen zu empfangen und zu exportieren.

Auf diese Weise können Sie geparste Daten sowohl unter macOS als auch unter Windows verwenden.

Erstellen vs. Kauf eines Datenparsing-Tools

Wie offensichtlich sein sollte, wird die Wirksamkeit eines Datenanalyseprozesses durch die Art des verwendeten Parsers bestimmt.

Daraus ergibt sich die Frage, ob man einen Datenparser lieber vom technischen Personal erstellen lässt oder einfach auf ein bestehendes betriebswirtschaftliches Mittel zurückgreift, wie z Bright Data, entsteht.

Das Entwickeln eines eigenen Parsers ist anpassbarer, erfordert jedoch mehr Zeit und Mühe, während der Kauf eines Parsers schneller ist, Ihnen jedoch weniger Optionen bietet. Offensichtlich ist die Situation komplizierter.

Versuchen wir also herauszufinden, ob Sie einen Datenparser entwickeln oder kaufen sollten.

Erstellen eines Datenprozessors

In diesem Fall verfügt Ihr Unternehmen über ein internes Entwicklungsteam, das in der Lage ist, einen benutzerdefinierten Datenparser zu erstellen.

Vorteile:

  • Sie können es an Ihre speziellen Anforderungen anpassen.
  •  Sie besitzen den Code des Datenparsers und haben die vollständige Autorität über seine Entwicklung.
  • Bei häufiger Verwendung kann es in Zukunft günstiger sein als der Kauf eines vorgefertigten Produkts.

Nachteile:

  • Die Kosten für Entwicklung, Programmverwaltung und Serverhosting sind nicht zu übersehen.
  • Ihr Entwicklerteam muss viel Zeit für das Entwerfen, Erstellen und Warten aufwenden.
  • Leistungsprobleme können auftreten, insbesondere wenn der Ausgabenplan für einen effizienten Server begrenzt ist.

Ein Parsing-Tool von Grund auf neu zu bauen, hat immer Vorteile, besonders wenn es besonders komplizierte oder spezifische Anforderungen erfüllen muss.

Gleichzeitig erfordert dies eine erhebliche Menge an Arbeit und Ressourcen. Infolgedessen können Sie es möglicherweise nicht finanzieren oder möchten einfach nicht, dass Ihr hochqualifiziertes Team Zeit mit der Entwicklung eines solchen Tools verschwendet.

Datacenter

Kauf eines Datenprozessors

In diesem Fall erwerben Sie eine kommerzielle Lösung, die die von Ihnen benötigten Datenparsing-Funktionen bereitstellt. Dies beinhaltet normalerweise den Kauf einer Softwarelizenz oder die Zahlung einer geringen Gebühr pro API-Aufruf.

Vorteile

  • Ihr Entwicklungsteam verschwendet keine Zeit oder Ressourcen dafür.
  • Es gibt keine Geheimnisse und die Kosten sind von Anfang an offensichtlich.
  • Der Anbieter, nicht Ihre Mitarbeiter, ist für die Aktualisierung und Wartung des Tools verantwortlich.

Nachteile

  • Möglicherweise erfüllt das Tool Ihre zukünftigen Anforderungen nicht.
  • Sie haben keinen Einfluss auf das Tool.
  • Sie könnten am Ende mehr Geld investieren, als Sie beabsichtigt haben.

Der Kauf einer Parsing-Anwendung ist schnell und einfach. Nach wenigen Klicks können Sie mit dem Parsen von Daten beginnen. Gleichzeitig kann ein Zeitraum, wenn Sie sich für ein nicht ausreichend fortschrittliches Tool entscheiden, bald zu kurz kommen und Ihren zukünftigen Anforderungen nicht mehr gerecht werden.

Wie Sie gerade erfahren haben, wird die Entscheidung zwischen Bauen und Kaufen stark von Ihren Zielen und Bedürfnissen beeinflusst.

Die am besten geeignete Antwort auf diese Frage wäre ein Business-Tool, das Sie bei der Erstellung eines benutzerdefinierten Datenparsers unterstützen kann. Glücklicherweise existiert es und ist bekannt als Web-Scraper-IDE!

Web-Scraper-IDE ist ein voll funktionsfähiges Entwicklertool mit vorgefertigten Parsing-Tools und -Ansätzen. Dadurch können Sie die Entwicklungszeit verkürzen und effektiver skalieren.

Es enthält auch Bright DataFunktionen zum Entsperren von Proxys, mit dem Sie das Web privat durchsuchen können.

Wenn Ihnen das zu kompliziert erscheint, denken Sie daran Bright Data bietet Data as a Service an. Sie können gezielt nachfragen Bright Data um einen benutzerdefinierten Datensatz zu erstellen, der Ihren Anforderungen entspricht.

Dies wird entweder auf Anfrage oder regelmäßig zur Verfügung gestellt. Bright Data wird Ihnen im Wesentlichen die Internetdaten liefern, die Sie benötigen, wenn Sie sie benötigen, und gleichzeitig Geschwindigkeit, Qualität und Lieferung sicherstellen. Das vereinfacht die Datenverarbeitung noch mehr!

Schnelle Navigation:

Abschließende Gedanken: Datenanalyse 2024

Durch Datenparsing können Sie Rohdaten sofort in ein besser verwendbares Format konvertieren. Das bedeutet Arbeits- und Zeitersparnis bei gleichzeitiger Verbesserung der Datenqualität.

Dadurch wird die Datenanalyse einfacher und effizienter. Gleichzeitig bringt die Datenanalyse einige Schwierigkeiten mit sich, darunter Sonderzeichen und Fehler in Eingabedateien.

Daher ist die Erstellung eines effizienten Datenparsers keine einfache Aufgabe. Aus diesem Grund sollten Sie über die Investition in ein kommerzielles Datenanalysetool nachdenken, z Bright Data's Web Scraper-IDE.

Denken Sie auch daran Bright Data verfügt über eine große Sammlung gebrauchsfertiger Datenbanken.

Kashish Babber
Dieser Autor ist auf BloggersIdeas.com verifiziert

Kashish ist eine B.Com-Absolventin, die derzeit ihrer Leidenschaft folgt, SEO und Bloggen zu lernen und darüber zu schreiben. Bei jedem neuen Google-Algorithmus-Update geht sie ins Detail. Sie ist immer lernbegierig und liebt es, jede Wendung der Algorithmus-Updates von Google zu erkunden und sich ins Detail zu begeben, um zu verstehen, wie sie funktionieren. Ihre Begeisterung für diese Themen spiegelt sich in ihren Texten wider und macht ihre Erkenntnisse sowohl informativ als auch ansprechend für jeden, der sich für die sich ständig weiterentwickelnde Landschaft der Suchmaschinenoptimierung und die Kunst des Bloggens interessiert.

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