Datenparsing 2023: 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 müssen in organisierte Daten oder neue Daten umgewandelt werden, bevor sie verwendet werden können. Ein Datenparser führt häufig eine Datenanalyse durch, um Rohdaten in Typen umzuwandeln, die leichter zu verstehen, zu verwenden oder zu behalten sind.

Was ist Datenanalyse?

Beim Datenparsing werden Daten von einem Format in ein anderes Format umgewandelt . 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.

Dies tritt typischerweise beim Web Scraping auf, wenn Daten per Web Scraping von einer Webseite 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.

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.

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 erhält 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.

Daher stellt sich die Frage, ob man einen Datenparser lieber von den Technikern erstellen lässt oder einfach auf ein bestehendes Business-Mittel wie Bright Data zurückgreift.

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 spezielle 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.

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 als Web Scraper IDE bekannt!

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

Es enthält auch die Proxy-Unblocking-Funktionen von Bright Data , mit denen Sie das Web privat durchsuchen können.

Wenn Ihnen dies zu kompliziert erscheint, denken Sie daran, dass Bright Data Data as a Service anbietet. Sie können Bright Data ausdrücklich bitten, einen benutzerdefinierten Datensatz zu erstellen, der Ihren Anforderungen entspricht.

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

Schnelllinks:

• Was ist Datenaggregation?
• CRM-Datenbereinigung
• Wikipedia-Web-Scraping
• Warum Datenmigration verwenden?

Abschließende Gedanken: Datenanalyse 2023

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 das Erstellen eines effizienten Datenparsers keine einfache Aufgabe. Aus diesem Grund sollten Sie erwägen, in ein kommerzielles Datenparsing-Tool wie die Web Scraper IDE von Bright Data zu investieren.

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