什麼是數據解析及其在當今市場中的相關性
已發表: 2022-10-18數據解析簡單地說就是將非結構化數據轉換為指定的數據格式。 當需要處理數據以獲得期望的結果時,將一串數據轉換為與當前要求兼容,本質上就是數據解析。
例如,如果一個組織想要通過梳理不同貨幣的發票來審查其一年內的所有文具費用,則可以實施數據解析。 不同地區有特定的數字數據描述格式,這會影響軟件對它們的解釋方式。 為了準確起見,只會提取沒有任何特殊字符(逗號、句點)的數值以進行進一步處理。 這種將一串數據轉換成機器可讀的格式是數據解析的應用之一。
數據解析的另一個更簡單的應用是將難以解釋的原始 HTML 文件轉換為可讀的文本文件。 在當今公司處理大量信息的時代,理解和解釋數據可能構成重大挑戰。 醫療保健、電子商務、銀行和金融等行業需要即時訪問人類可以實時理解的客戶信息。 數據解析為這些問題提供了有效的解決方案。
數據解析如何增加價值
在數字優先的世界中,大多數人與企業的互動都是在線進行的。 從公司的角度來看,僅僅囤積客戶的數據並不能增加任何價值。 非結構化數據必須轉換為結構化的可理解形式,供計算機解釋和處理,然後人類才能理解。
此外,由於人為錯誤或無能導致的不正確數據可能會產生巨大的影響。 2013 年,美國組織因收入和就業價值報告不正確而受到超過 70 億美元的 IRS 民事處罰。 同一份報告分享了 27.5% 的工作專業人士報告錯誤數據已在其工作場所手動輸入其企業軟件的見解。

儘管僅此案例就數據解析的重要性提出了令人信服的論據,但從法律角度來看,它有更多的好處。
快速準確
員工不必花費無數時間對手動數據進行分類來檢索對業務有用的見解。 這不僅是一個艱苦的密集過程,而且浪費時間和資源。 數據解析技術在很短的時間內提供相同的結果,並且具有更高的準確性。
成本效益和低投資
與讓團隊僅對數據進行分類的替代方案相比,數據解析工具的投資相對較低。 將數據解析作為其功能之一的軟件或熟練的開發人員團隊可以產生更好的結果,並隨著時間的推移產生更大的影響。
數據解析本身會創建易於理解的信息,因此不需要特定的技能或額外的培訓來讀取解析的數據。
更大的知名度
數據解析的主要應用之一是簡化數據並了解組織可能擁有的大量信息。 不連貫的數據可以轉化為可理解的洞察力,可以幫助多個業務職能部門——營銷、銷售、財務,甚至人力資源。
數據解析在當今市場中的相關性
大多數行業都需要以某種形式解析數據。 房地產、金融服務和新興的食品配送行業依賴結構良好的客戶數據進行運營。 將數據轉換為易於訪問的可讀格式是大多數企業的遊戲規則改變者。 數據解析為公司提供了超越同行的競爭優勢,因為在人力限制和保持成本效益之間沒有權衡。
從電子郵件中提取有價值的信息
對於一個每天接收數百封電子郵件的組織來說,通過每封電子郵件過濾其相關性——重要的通信或垃圾郵件——並從郵件中獲取重要信息是一個相當乏味的過程。 它也非常耗時,並且很可能出現人為錯誤。
數據解析可以通過搜索感興趣的關鍵字來掃描電子郵件,而無需打開每個電子郵件線程。 它可以將這些信息濃縮成相關的塊,並提供對所傳達內容的更好理解,而無需閱讀每封電子郵件。 數據解析解決方案通過在幾分鐘內將電子郵件中所需的數據提供給用戶,從而減輕了無效的手工勞動方法。
量身定制的營銷活動
通過其平台接收大量客戶數據的企業無法真實地查看每個用戶的數據以做出明智的決策。 數據解析可以通過從客戶數據中提取所需信息以將其分組到相似的角色集中來提供補救措施。 這允許企業定制他們的營銷活動,並根據他們的個人資料、喜歡和不喜歡來定位個人客戶,從而達到他們想要的受眾群體。 或者,相同的解決方案可用於產品數據以執行分析和競爭對手基準測試。
財務報告
商業和金融部門要求會計師篩選客戶數據並開發現實的財務模型。 數據解析工具將滿足抓取和提取有用數據的要求,供會計師用來分析和創建財務報告。 由於數據中的任何錯誤都可能完全扭曲報告,因此數據解析為手動排序提供了一個全面的解決方案。
掃描簡歷
數據解析解決方案的另一個有用且重要的應用是掃描候選人的簡歷 (CV) 以查找工作列表。 招聘人員可能會淹沒在一個可用職位的簡歷中,這使得審查每個職位並選擇合適的候選人進行面試變得越來越困難。
數據解析通過利用特定要求來尋找匹配的候選人來減輕他們的負擔。 這些要求可以是某些技能、經驗和教育,由招聘人員定義以改進結果並僅選擇符合標準的人才。
結論
對於有興趣通過網絡爬取獲取可以優化其業務策略的實時數據的公司,數據解析將是該過程中實施的解決方案之一。 這種工具的應用支持廣泛的需求和行業。 數據解析解決方案可以提高整體效率並為分析提供可靠的數據。
當集成為 Web 抓取過程的一部分時,可以優化結果以滿足您組織的業務需求和目標。 要了解更多關於我們的網絡爬蟲軟件,請聯繫[email protected]
