Er zijn verschillende cruciale vaardigheden waarover een analist moet beschikken. De basiskennis die alle analisten zouden moeten hebben, wordt meestal gedefinieerd, gevolgd door de specialisaties die een analist zullen onderscheiden.
Data Parsing is zo'n vaardigheid die data-analisten zouden moeten overwegen te ontwikkelen.
Waarom?
Ongestructureerde data moet omgezet in georganiseerde data of nieuwe data voordat het gebruikt kan worden. Een gegevensparser voert vaak gegevensparsing uit om onbewerkte gegevens om te zetten in typen die gemakkelijker te begrijpen, te gebruiken of te bewaren zijn.
Wat is gegevensparsing?
Bij het parseren van gegevens is t betrokkenhet omzetten van gegevens van het ene formaat naar het andere formaat. Wanneer we computercode moeten lezen en machinecode moeten produceren, worden ze vaak gebruikt in compilers.
Wanneer programmeurs code maken die op hardware wordt uitgevoerd, gebeurt dit vaak. SQL engines bevatten ook parsers. Een SQL-query wordt geparseerd door SQL-engines voordat deze wordt uitgevoerd en resultaten oplevert.
Dit gebeurt meestal in het geval van web schrapen wanneer gegevens van een webpagina zijn gehaald via webscraping.
De gegevens leesbaarder en beter voor analyse maken nadat u ze van internet hebt gehaald, is de volgende stap om ervoor te zorgen dat uw team de resultaten op de juiste manier kan gebruiken.
Wie moet gegevensparsing gebruiken?
Gegevensanalyse, gegevensbeheer en gegevensverzameling hebben allemaal veel baat bij gegevensparsing, wat kan worden bereikt via API's of bibliotheken.
Hiervoor kan een data-parser worden gebruikt splits grote datasets op in beheersbare brokken, extraheer bepaalde gegevens uit onverwerkte bronnen en transformeer gegevens van het ene formaat naar het andere.
Een goed geprogrammeerde gegevensparser kan bijvoorbeeld de gegevens in een HTML-website omzetten in een leesbaarder en begrijpelijker formaat, zoals CSV.
Data parsing wordt regelmatig toegepast in verschillende sectoren, van commercie tot hoger onderwijs, van Big Data naar e-commerce. Een goed ontworpen data-parser haalt mechanisch belangrijke details uit onverwerkte informatie zonder dat er handmatige arbeid nodig is.
De informatie kan worden gebruikt voor prijsvergelijkingen, marktevaluatie en andere doeleinden. Laten we nu de werking van een gegevensparser bekijken.
Waarom zou u een gegevensparser gebruiken?
Een programma dat bekend staat als een gegevensparser converteert gegevens van het ene type naar het andere. Als gevolg hiervan neemt een gegevensparser gegevens terwijl invoer deze uitbreidt en exporteert de gegevens vervolgens in een nieuwe structuur.
Gegevensparsers, die in verschillende programmeertalen kunnen worden gemaakt, vormen de basis van een gegevensparsingprocedure.
De beschikbaarheid van talloze tools of API's voor gegevensparsing moet worden opgemerkt. Laten we een voorbeeld bekijken om beter te begrijpen hoe een gegevensparser werkt.
De HTML-processor zal dan:
- Ontvang een HTML-bestand als invoer.
- Inspecteer de HTML-code van het document en sla het op als een array.
- haal de relevante gegevens op en ontleed de HTML-gegevensreeks.
Vergroot, verwerk of wis indien nodig de gegevens die u interesseren tijdens het parseren. Converteer de verwerkte gegevens naar een JSON-, CSV- of YAML-bestand, of naar een SQL- of NoSQL-database.
Het is belangrijk om er rekening mee te houden dat de manier waarop een gegevensparser gegevens ontleedt en in een formaat verandert, afhangt van hoe de parser wordt geïnstrueerd of gedefinieerd. Dit is afhankelijk van de regels die als invoervariabelen worden geleverd aan een parsing-API of -software.
In het geval van een aangepast script wordt dit bepaald door de manier waarop de gegevensparser is gecodeerd. In beide scenario's is er geen menselijke tussenkomst nodig en worden de gegevens automatisch verwerkt door de parser.
Laten we eens kijken waarom data-parsing zo essentieel is.
Voordelen van gegevensparsing
Gegevensparsing heeft verschillende voordelen die in veel sectoren van toepassing zijn. Laten we eens kijken naar de vijf belangrijkste redenen waarom u gegevensverwerking zou moeten gebruiken.
1. Kostenbesparend en minder tijdrovend
U kunt veel tijd en moeite besparen door repetitieve taken te automatiseren met gegevensparsing. Bovendien stelt het transformeren van gegevens in beter leesbare typen uw team in staat om de gegevens sneller te begrijpen en hun taken gemakkelijker uit te voeren.
2. Grotere gegevensveelzijdigheid
U kunt om verschillende redenen gegevens hergebruiken die zijn geparseerd en geconverteerd naar een mensvriendelijke versie. Kortom, gegevensparsing verbreedt de reikwijdte van uw gegevensbewerkingen.
3. Gegevens van hoge kwaliteit
Gewoonlijk vereist het omzetten van gegevens naar meer georganiseerde vormen het opschonen en standaardiseren van gegevens. Dit impliceert dat het parseren van gegevens de totale kwaliteit verbetert.
4. Gegevensintegratie vereenvoudigd
Gegevensparsing dwingt u om gegevens uit verschillende bronnen om te zetten in een uniek formaat. Hierdoor kunt u verschillende gegevensbronnen integreren in één bestemming, wat een applicatie, techniek of procedure kan zijn.
5. Verbeterde gegevensanalyse
Werken met georganiseerde gegevens vereenvoudigt het bestuderen en analyseren van gegevens. Dit resulteert ook in een meer diepgaande en nauwkeurige analyse.
Moeilijkheden bij het parseren van gegevens
Omgaan met gegevens kan moeilijk zijn, en gegevensparsing is daarop geen uitzondering. De verklaring hiervoor is dat een data-parser een aantal uitdagingen moet overwinnen. Laten we eens kijken naar drie uitdagingen waarmee u rekening moet houden.
1. Beheer van inconsistenties en fouten
Een gegevensparsingproces ontvangt meestal onverwerkte, ongeorganiseerde of semi-gestructureerde gegevens als invoer. Dientengevolge zijn er waarschijnlijk fouten, fouten en discrepanties in de invoergegevens.
HTML-documenten zijn een van de meest voorkomende bronnen van dergelijke problemen. Dit is te wijten aan het feit dat de meeste moderne browsers intelligent genoeg zijn om HTML-pagina's correct weer te geven, ongeacht of er sprake is van syntaxisfouten.
Als gevolg hiervan kunnen uw HTML-invoerpagina's niet-gesloten tags, W3C-ongeldige HTML-inhoud of alleen speciale HTML-tekens bevatten. Om dergelijke gegevens te parseren, is een intelligente parsing-engine vereist die deze problemen automatisch kan afhandelen.
2. Beheer van enorme hoeveelheden gegevens
Het parseren van gegevens kost inspanning en systeembronnen. Als gevolg hiervan kan parsing prestatieproblemen veroorzaken, vooral wanneer het om Big Data gaat.
Als gevolg hiervan moet u mogelijk uw verwerkte gegevens combineren om verschillende invoerpapieren tegelijkertijd te ontleden en tijd te besparen.
Aan de andere kant kan dit leiden tot meer verbruik van hulpbronnen en totale verwarring. Als gevolg hiervan is het ontleden van grote hoeveelheden gegevens een moeilijke klus die het gebruik van geavanceerde tools vereist.
3. Beheer van verschillende gegevensformaten
Een effectieve gegevensparser moet in staat zijn om een verscheidenheid aan invoer- en uitvoergegevens te verwerken. Dit is te wijten aan het feit dat dataformaten in hetzelfde tempo veranderen als de hele IT-industrie.
Simpel gezegd, u moet uw gegevensparser up-to-date houden en verschillende indelingen kunnen verwerken. Een gegevensparser moet ook gegevens in coderingen van meerdere tekens kunnen ontvangen en exporteren.
U mag op deze manier geparseerde gegevens gebruiken op zowel macOS als Windows.
Een tool voor gegevensparsing maken versus kopen
Zoals duidelijk zou moeten zijn, wordt de doeltreffendheid van een gegevensparsingproces bepaald door het type parser dat wordt gebruikt.
Hierdoor rijst de vraag of het beter is om de technische staf een data-parser te laten maken of gewoon een bestaande zakelijke remedie te gebruiken, zoals Bright Data, ontstaat.
Het ontwikkelen van uw eigen parser is beter aanpasbaar, maar kost meer tijd en moeite, terwijl het kopen van een parser sneller is maar u minder opties geeft. Het is duidelijk dat de situatie ingewikkelder is dan dat.
Laten we dus proberen erachter te komen of u een gegevensparser moet ontwikkelen of kopen.
Een gegevensverwerker maken
In dit geval heeft uw bedrijf een intern ontwikkelingsteam dat in staat is om een aangepaste gegevensparser te maken.
Voors:
- U kunt het aanpassen aan uw specifieke vereisten.
- U beschikt over de data-parsercode en heeft volledige zeggenschap over de ontwikkeling ervan.
- Als het vaak wordt gebruikt, kan het in de toekomst goedkoper zijn dan het kopen van een kant-en-klaar product.
nadelen:
- Het is onmogelijk om de kosten van ontwikkeling, programmabeheer en serverhosting over het hoofd te zien.
- Uw team van ontwikkelaars zal een aanzienlijke hoeveelheid tijd moeten besteden aan het ontwerpen, bouwen en onderhouden ervan.
- Er kunnen prestatieproblemen optreden, vooral als het bestedingsplan voor een efficiënte server beperkt is.
Een parsingtool van de grond af opbouwen heeft altijd voordelen, vooral als het aan bijzonder ingewikkelde of specifieke eisen moet voldoen.
Tegelijkertijd kost dit veel werk en middelen. Als gevolg hiervan kunt u het misschien niet financieren of wilt u gewoon niet dat uw hoogopgeleide team tijd verspilt aan het ontwikkelen van een dergelijke tool.
Een gegevensverwerker kopen
In deze situatie koopt u een commerciële oplossing die de functies voor gegevensparsing biedt die u nodig hebt. Dit houdt meestal in dat u een softwarelicentie aanschaft of een kleine vergoeding betaalt per API-aanroep.
VOORDELEN
- Uw ontwikkelingsteam zal er geen tijd of middelen aan verspillen.
- Er zijn geen geheimen en de kosten zijn vanaf het begin duidelijk.
- De provider, niet uw personeel, is verantwoordelijk voor het updaten en onderhouden van de tool.
NADELEN
- De tool voldoet mogelijk niet aan uw toekomstige vereisten.
- U heeft geen invloed op de tool.
- U zou uiteindelijk meer geld kunnen investeren dan u van plan was.
Het kopen van een parsing-applicatie is snel en eenvoudig. Na een paar klikken kunt u beginnen met het ontleden van gegevens. Als u tegelijkertijd kiest voor een tool die niet voldoende geavanceerd is, kan deze snel tekortschieten en niet meer voldoen aan uw toekomstige behoeften.
Zoals u zojuist hebt ontdekt, wordt de beslissing tussen bouwen en kopen sterk beïnvloed door uw doelstellingen en behoeften.
Het meest geschikte antwoord op deze vraag zou zijn om een zakelijke tool te hebben die u kan helpen bij het maken van een aangepaste gegevensparser. Gelukkig bestaat het wel en staat het bekend als Webschraper IDE!
Webschraper IDE is een complete ontwikkelaarstool met vooraf gebouwde analysetools en benaderingen. Hierdoor kunt u de ontwikkeltijd verkorten en effectiever schalen.
Het bevat ook Bright Data's functies voor het deblokkeren van proxy's, zodat u het web privé kunt schrapen.
Als dit te ingewikkeld lijkt, houd daar dan rekening mee Bright Data biedt Data as a Service aan. Je kunt het specifiek vragen Bright Data om een aangepaste dataset te creëren die aan uw eisen voldoet.
Dit wordt op verzoek of op regelmatige basis verstrekt. Bright Data zal u in wezen de internetgegevens bezorgen die u nodig heeft wanneer u deze nodig heeft en tegelijkertijd snelheid, kwaliteit en levering garanderen. Dit vereenvoudigt de gegevensverwerking nog meer!
Quick Links:
- Wat is gegevensaggregatie?
- CRM-gegevens opschonen
- Wikipedia Webschrapen
- Waarom gegevensmigratie gebruiken?
Laatste gedachten: gegevensparsing 2024
Met gegevensparsing kunt u onbewerkte gegevens onmiddellijk omzetten in een bruikbaarder formaat. Dit betekent een besparing van zowel arbeid als tijd en tegelijkertijd een verbetering van de gegevenskwaliteit.
Als gevolg hiervan wordt data-analyse eenvoudiger en efficiënter. Tegelijkertijd levert het ontleden van gegevens enkele problemen op, waaronder speciale tekens en fouten in invoerbestanden.
Als gevolg hiervan is het maken van een efficiënte gegevensparser geen eenvoudige taak. Daarom zou u moeten overwegen om te investeren in een commerciële tool voor het analyseren van gegevens, zoals Bright Data's Web Scraper IDE.
Houd hier rekening mee Bright Data heeft een grote verzameling kant-en-klare databases.
