Folgen Sie diesem Blog-Beitrag und werden Sie ein Experte für Data Parsing. Hier erfahren Sie mehr:
- Was ist Data Parsing?
- Was macht ein Data Parser?
- Vorteile von Data Parsing
- Herausforderungen beim Data Parsing
- Erstellen oder Kaufen eines Data Parsing Tools
- Data Parsing gemäß Bright Data
Was ist Data Parsing?
Data Parsing ist der Prozess der Umwandlung von Daten von einem Format in ein anderes. Im Einzelnen wird Data Parsing typischerweise zur Strukturierung von Daten verwendet. Dies bedeutet, dass unstrukturierte Daten in strukturierte oder stärker strukturierte Daten umgewandelt werden. Das Parsen von Daten wird also im Allgemeinen von einem Data Parser durchgeführt, um Rohdaten in Formate umzuwandeln, die leichter zu analysieren, zu verwenden oder zu speichern sind.
Das Parsen von Daten erfolgt über APIs oder Bibliotheken und ist besonders nützlich bei der Datenanalyse, Datenverwaltung und Datenerfassung. Mit einem Data Parser können Sie einen großen Datensatz in kleinere Teile zerlegen, bestimmte Daten aus einer Rohdatenquelle extrahieren und Daten von einer Struktur in eine andere umwandeln. Ein korrekt programmierter Data Parser kann beispielsweise aus einer HTML-Seite die im Dokument enthaltenen Daten in ein leichter lesbares und verständliches Format wie CSV umwandeln.
Data Parsing wird täglich in verschiedenen Branchen eingesetzt, vom Finanzwesen bis zum Bildungswesen, von Big Data bis zum elektronischen Handel. Ein gut gemachter Data Parser extrahiert automatisch relevante Informationen aus Rohdaten, ohne dass manuelle Arbeit erforderlich ist. Diese geparsten Daten werden dann für Marktforschung, Preisvergleiche und vieles mehr verwendet.
Lassen Sie uns nun lernen, wie ein Data Parser funktioniert.
Was macht ein Data Parser?
Ein Data Parser ist ein Tool, das Daten in einem bestimmten Format entgegennimmt und in einem anderen zurückgibt. Ein Data Parser empfängt also Daten als Eingabe, verarbeitet sie und gibt sie anschließend in einem neuen Format als Ausgabe zurück. Ein Data Parsing-Prozess basiert also auf Data Parsern, die in verschiedenen Programmiersprachen geschrieben werden können. Es gibt mehrere Bibliotheken und APIs für das Parsen von Daten.
Lassen Sie uns die Funktionsweise eines Data Parsers anhand eines Beispiels erläutern. Nehmen wir an, Sie wollen ein HTML-Dokument parsen. Dann wird der HTML-Parser:
- ein HTML-Dokument als Eingabe erhalten.
- das Dokument lesen und seinen HTML-Code als String speichern.
- den HTML-Datenstring parsen, um die gewünschten Informationen zu extrahieren.
- bei Bedarf die relevanten Daten während des Parsens ausarbeiten, verarbeiten oder bereinigen.
- die geparsten Daten in eine JSON-, CSV- oder YAML-Datei konvertieren oder in eine SQL- oder NoSQL-Datenbank schreiben.
Beachten Sie, dass sich die Art und Weise, wie der Data Parser Daten parst und in ein Format umwandelt, je nach den Anweisungen oder der Definition des Parsers ändert. Dies hängt insbesondere von den Regeln ab, die als Eingabeparameter an eine Parsing-API oder ein Programm übergeben werden. Im Falle eines benutzerdefinierten Skripts hängt es von der Art und Weise ab, wie der Data Parser kodiert ist. In beiden Fällen ist kein menschliches Eingreifen erforderlich, und der Parser verarbeitet die Daten automatisch.
Sehen wir uns nun an, warum Data Parsing so wichtig ist.
Vorteile von Data Parsing
Das Parsen von Daten bringt zahlreiche Vorteile mit sich, die in vielen Branchen Anwendung finden. Lassen Sie uns einen Blick auf die wichtigsten Gründe werfen, warum Sie Data Parsing einsetzen sollten.
Zeit- und Geldersparnis
Mit Data Parsing können Sie sich wiederholende Aufgaben automatisieren und so Zeit und Mühe sparen. Außerdem bedeutet die Umwandlung von Daten in besser lesbare Formate, dass Ihr Team die Daten schneller verstehen und seine Aufgaben leichter erledigen kann.
Größere Datenflexibilität
Sobald Sie die Daten analysiert und in ein menschenfreundliches Format umgewandelt haben, können Sie sie für verschiedene Zwecke wiederverwenden. Mit anderen Worten: Das Parsen von Daten erhöht die Flexibilität Ihrer Datenprozesse.
Höhere Datenqualität
Die Konvertierung von Daten in stärker strukturierte Formate erfordert in der Regel eine Bereinigung und Standardisierung der Daten. Das bedeutet, dass das Parsen von Daten die Gesamtqualität Ihrer Daten verbessert.
Vereinfachte Datenintegration
Data Parsing unterstützt Sie bei der Umwandlung von Daten aus verschiedenen Quellen in ein einziges Format. Auf diese Weise können Sie verschiedene Daten in ein und dasselbe Ziel integrieren, bei dem es sich um eine Anwendung, einen Algorithmus oder einen Prozess handeln kann.
Verbesserte Datenanalyse
Der Umgang mit strukturierten Daten erleichtert die Auswertung und Analyse von Daten. Dies führt auch zu einer tieferen und genaueren Analyse.
Herausforderungen beim Data Parsing
Der Umgang mit Daten ist nicht einfach, und das gilt auch für das Parsen von Daten. Der Grund dafür ist, dass es mehrere Hindernisse gibt, denen sich ein Data Parser stellen muss. Sehen wir uns drei Herausforderungen an, die Sie im Auge behalten sollten.
Umgang mit Fehlern und Abweichungen
Die Eingabe für einen Datenanalyseprozess sind in der Regel rohe, unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten. Infolgedessen enthalten die Eingabedaten wahrscheinlich Fehler, Ungenauigkeiten und Unstimmigkeiten. HTML-Dokumente sind einer der häufigsten Fälle, in denen solche Probleme auftreten können. Das liegt daran, dass die meisten modernen Browser so intelligent sind, dass sie HTML-Seiten auch dann korrekt wiedergeben, wenn sie Syntaxfehler enthalten. Ihre HTML-Eingabeseiten können also nicht geschlossene Tags, ungültige HTML-Inhalte gemäß W3C (World Wide Web Consortium) oder einfach spezielle HTML-Zeichen enthalten. Um solche Daten zu analysieren, benötigen Sie ein intelligentes Parsing-System, das diese Probleme automatisch lösen kann.
Der Umgang mit großen Datenmengen
Das Parsen von Daten erfordert Zeit und Systemressourcen. Daher kann das Parsen zu Leistungsproblemen führen, insbesondere wenn es sich um große Datenmengen handelt. Aus diesem Grund müssen Sie Ihre Datenprozesse möglicherweise parallelisieren, um mehrere Eingabedokumente gleichzeitig zu parsen und Zeit zu sparen. Auf der anderen Seite würde dies den Ressourcenverbrauch und die Gesamtkomplexität entsprechend erhöhen. Das Parsen großer Datenmengen ist also keine leichte Aufgabe und erfordert fortschrittliche Werkzeuge.
Umgang mit verschiedenen Datenformaten
Ein leistungsstarker Data Parser muss in der Lage sein, verschiedene Eingabe- und Ausgabedaten zu verarbeiten. Der Grund dafür ist, dass sich die Datenformate so schnell entwickeln wie die gesamte IT-Branche. Mit anderen Worten: Sie müssen Ihren Data Parser immer auf dem neuesten Stand halten und mit verschiedenen Formaten umgehen können. Außerdem muss ein Data Parser in der Lage sein, Daten in verschiedenen Zeichenkodierungen zu importieren und zu exportieren. Auf diese Weise können Sie die geparsten Daten sowohl unter Windows als auch unter macOS verwenden.
Erstellen oder Kaufen eines Data Parsing Tools
Es sollte nun klar sein, dass die Effektivität eines Data Parsers von dem verwendeten Parser abhängt. Daher stellt sich natürlich die Frage, ob es besser ist, Ihr technisches Team einen Data Parser entwickeln zu lassen oder einfach eine bestehende kommerzielle Lösung zu übernehmen, wie z. B. Bright Data.
Die Entwicklung eines eigenen Parsers ist flexibler, aber zeitaufwändiger, während ein gekaufter Parser zwar sofort einsatzbereit ist, Sie aber weniger Kontrolle über ihn haben. Natürlich ist die Angelegenheit komplexer als das. Versuchen wir also herauszufinden, ob es für Sie besser ist, einen Data Parser zu erstellen oder zu kaufen.
Entwicklung eines Data Parsers
In diesem Szenario verfügt Ihr Unternehmen über ein internes Entwicklungsteam, das ein individuelles Data Parser-Tool von Grund auf erstellen kann.
Vorteile
- Sie können es an Ihre speziellen Bedürfnisse anpassen.
- Sie sind Eigentümer des Data Parser-Codes und haben die Kontrolle über dessen Entwicklungsprozess.
- Bei häufigem Gebrauch kann es auf lange Sicht billiger sein, als für ein vorgefertigtes Produkt zu bezahlen.
Nachteile
- Die Kosten für Entwicklung, Softwareverwaltung und Server-Hosting sind nicht zu vernachlässigen.
- Ihr Entwicklungsteam muss viel Zeit für den Entwurf, die Entwicklung und die Pflege der Software aufwenden.
- Es kann zu Leistungsproblemen kommen, vor allem wenn das Budget für einen leistungsfähigen Server begrenzt ist.
Ein Parsing-Tool von Grund auf neu zu entwickeln, hat immer seine Vorteile, vor allem wenn es besonders komplexe oder spezifische Anforderungen erfüllen muss. Gleichzeitig erfordert dies aber auch viel Zeit und Ressourcen. Möglicherweise können Sie sich das nicht leisten oder wollen einfach nicht, dass Ihr hochqualifiziertes Team Zeit mit dem Aufbau eines solchen Tools verschwendet.
Kauf eines Data Parsers
In diesem Fall kaufen Sie eine kommerzielle Lösung, die die von Ihnen gewünschten Datenparsing-Funktionen bietet. In der Regel müssen Sie dafür eine Softwarelizenz oder eine geringe Gebühr pro API-Aufruf bezahlen.
Vorteile
- Ihr Entwicklungsteam wird keine Zeit und Ressourcen für die Entwicklung verschwenden.
- Die Kosten sind von Anfang an klar und es gibt keine Überraschungen.
- Der Anbieter kümmert sich um die Aktualisierung und Wartung des Tools, nicht Ihr Team.
Nachteile
- Das Tool entspricht möglicherweise nicht Ihren künftigen Anforderungen.
- Sie haben keine Kontrolle über das Tool.
- Möglicherweise geben Sie am Ende mehr Geld aus, als Sie für das Tool ausgeben.
Der Kauf eines Parsing-Tools ist schnell und einfach. Nach ein paar Klicks können Sie mit dem Parsen von Daten beginnen. Wenn Sie sich jedoch für ein Tool entscheiden, das nicht fortschrittlich genug ist, kann es sehr schnell unzureichend sein und Ihre zukünftigen Anforderungen nicht erfüllen.
Data Parsing gemäß Bright Data
Wie Sie soeben erfahren haben, hängt die Entscheidung, ob Sie einen Parser selbst erstellen oder kaufen, stark von Ihren Zielen und Bedürfnissen ab. Die ideale Lösung wäre ein kommerzielles Tool, das Sie bei der Erstellung Ihres eigenen Data Parsers unterstützt. Zum Glück gibt es diese Lösung und sie heißt Web Scraper IDE!
Web Scraper IDE ist ein voll ausgestattetes Tool für Entwickler, das vorgefertigte Parsing-Funktionen und -Ansätze bietet. Dadurch können Sie die Entwicklungszeit reduzieren und entsprechend skalieren. Außerdem verfügt es über die Unblocking-Proxy-Funktionen von Bright Data, die es Ihnen ermöglichen, das Web anonym zu scrapen.
Wenn Ihnen das zu kompliziert erscheint, sollten Sie bedenken, dass Bright Data ein Data-as-a-Service-Angebot bereitstellt. Konkret können Sie Bright Data bitten, Ihnen einen auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittenen Datensatz zur Verfügung zu stellen. Die Daten werden auf Abruf oder nach einem bestimmten Zeitplan geliefert. Bright Data besorgt Ihnen die Webdaten, die Sie brauchen, wenn Sie sie brauchen, und kümmert sich um Leistung, Qualität und Lieferung. So wird das Parsen von Daten noch einfacher!
Fazit
Mit Data Parsing können Sie Rohdaten automatisch in ein Format umwandeln, das die Verwendung der Daten erleichtert. Das bedeutet Zeit- und Arbeitsersparnis sowie eine Verbesserung der Qualität der resultierenden Daten. Dadurch wird die Datenanalyse einfacher und effektiver. Gleichzeitig ist das Parsen von Daten mit einigen Herausforderungen verbunden, z. B. mit Sonderzeichen und Fehlern in Eingabedateien. Daher ist die Entwicklung eines effektiven Data Parsers nicht ganz einfach. Aus diesem Grund sollten Sie eine kommerzielle Lösung für das Parsen von Daten kaufen, wie z. B. Web Scraper IDE von Bright Data. Vergessen Sie auch nicht, dass Bright Data eine große Auswahl an gebrauchsfertigen Datensätzen anbietet.
