Wie KI das Data Scraping und die Datenanalyse automatisiert

In den letzten Jahren hat die KI unser Leben revolutioniert, indem sie nicht nur repetitive Arbeiten automatisiert, sondern scheinbar auch die Fähigkeit entwickelt hat, wie ein Mensch zu „denken“ und den Kreativitätspool anzuzapfen. Mal im Ernst, wie viele von Ihnen haben „Chat-GPT“ verwendet, um ein Gedicht zu verfassen, oder „Suno“ für ein anderes Liebeslied?

Vielleicht ist es an der Zeit, dass wir uns von einer dunklen Zeit verabschieden, in der Menschen für alle langweiligen Kopierarbeiten verantwortlich waren, und uns in eine High-Tech-Zukunft begeben, in der wir die wirklich wichtigen Aufgaben übernehmen, zum Beispiel Verhandlungen und strategische Planungen.

Data Scraping im Zeitalter der KI

Web Scraping Tools mit KI

Heutzutage sammeln wir Daten normalerweise online aus einer oder mehreren Quellen. Der langwierige Prozess kann automatisiert werden, da die Datenerfassung wiederholt erfolgt. Zu diesem Zweck stehen zahlreiche Tools zur Datenerfassung zur Verfügung. Wenn Sie es vorziehen, können Sie sie auch Web Scraping Tools nennen.

Alte Methoden zum Scraping von Daten aus dem Internet können problematisch sein, da sie sich auf die HTML-Regeln der Website verlassen, um zu den Zieldaten zu navigieren. Sobald die HTML-Struktur geändert wird, ist die Scraping-Regel ungültig. Ganz zu schweigen davon, dass moderne Websites dazu neigen, Javascript-Interaktionen zu verwenden, um die Benutzererfahrung zu verbessern, was es schwieriger macht, die Daten präzise abzurufen.

Mithilfe von KI können wir jedoch problemlos mit Website-Änderungen umgehen. Nehmen wir zum Beispiel ein Tool. Octoparse ist ein Scraper-Tool ohne Code und hat sich der Integration von KI in seine intuitive Scraping-Oberfläche verschrieben.

Es nutzt KI, um die automatische Erkennung von Webseitenelementen zu verbessern und Anfängern den Einstieg ins Scraping zu erleichtern. Die KI verbessert die Genauigkeit bei der Identifizierung von Datenfeldern, Schaltflächen und anderen interaktiven Elementen auf Webseiten und verkürzt so die Lernkurve für neue Benutzer. Durch die Vereinfachung der Ersteinrichtung können Benutzer schnell effektive Scraping-Workflows ohne technische Kenntnisse erstellen.

Fortgeschrittene Benutzer können mit der KI von Octoparse beim Schreiben und Anpassen von Scraping-Regeln unterstützt werden. Nach dem Training kann die KI den erforderlichen Code generieren und ändern, um Änderungen in den Website-Strukturen zu berücksichtigen. Diese Funktion stellt sicher, dass die Scraping-Regeln auch bei der Weiterentwicklung von Websites wirksam bleiben, wodurch der Bedarf an manuellen Eingriffen und fortlaufender Wartung reduziert wird. Benutzer können sich darauf verlassen, dass die KI komplexe Anpassungen vornimmt und eine kontinuierliche Datenextraktion mit minimalen Unterbrechungen gewährleistet.

Robotic Process Automation (RPA) mit KI

Es gibt auch KI-basierte RPA-Tools (Robotic Process Automation), um alle sich wiederholenden und regelmäßigen Schritte innerhalb oder zwischen Software und Systemen zu automatisieren.

„Robotic Process Automation ist kein physischer [oder] mechanischer Roboter“, sagt Chris Huff, Chief Strategy Officer bei Kofax . Zwar kann es die meisten Mensch-Computer-Interaktionen nachahmen, um die banalsten und repetitivsten Aufgaben und Prozesse am Arbeitsplatz in hohem Volumen und mit hoher Geschwindigkeit auszuführen. Stellen Sie sich beispielsweise vor, Sie müssen Dateien von einem Ort zum anderen verschieben oder eine Frachtbuchung durchführen.

Durch die Integration von KI in die Automatisierung können die Dinge intelligenter erledigt werden. Beispielsweise kann KI mithilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) dabei helfen, zu entscheiden, welche Dokumente und Dateien verarbeitet werden sollen. KI kann Text und Inhalt lesen und interpretieren und sie für verschiedene Automatisierungs-Workflows kategorisieren.

Wir können auch einfache natürliche Sprache verwenden, um mit der KI zu kommunizieren, sodass sie den RPA-Workflow automatisch für uns entsprechend unseren Anforderungen und sogar basierend auf historischen Mustern und Situationen erstellen kann. Die Zeit, in der die KI unser leistungsstarker Partner im Leben und bei der Arbeit sein kann, ist gekommen!

Datenanalyse im Zeitalter der KI

Mithilfe der Magie des maschinellen Lernens kann KI große und komplexe Datensätze verarbeiten und durch die Identifizierung von Mustern und Anomalien präzise Vorhersagen und Erkenntnisse gewinnen.

Es geht nicht nur um das Verarbeiten von Zahlen. KI ist heutzutage viel intelligenter.

KI-Datenbereinigung

Da das Datenformat nicht immer einheitlich ist und Ungenauigkeiten enthalten kann, kann KI bei der Datenbereinigung und Vorverarbeitung helfen, indem sie Anomalien wie doppelte Einträge, falsch geschriebene Adressen, fehlende Werte, inkonsistente Formatierung von Standorten usw. identifiziert.

Die KI von Octoparse hilft auch bei der vorläufigen Bereinigung extrahierter Daten. Durch die Anwendung von KI-Algorithmen zum Filtern und Verfeinern der Rohdaten können Benutzer qualitativ hochwertigere Ergebnisse erhalten, die für die Analyse nützlicher sind. Dieser automatisierte Bereinigungsprozess hilft, Fehler und Inkonsistenzen zu beseitigen und liefert sauberere Datensätze, die weniger manuelle Verarbeitung erfordern. Dadurch können sich Benutzer auf die Analyse der Daten konzentrieren, anstatt Zeit mit mühsamen Bereinigungsaufgaben zu verbringen.

KI-Datenvisualisierung

KI kann interaktive Diagramme und Grafiken erstellen, die selbst kleinste Veränderungen aufdecken, die das menschliche Auge nicht erkennt. Da das KI-System ständig mit Echtzeitdaten versorgt wird, spiegelt das Dashboard die neuesten Trends und Muster wider, sodass umgehend Maßnahmen ergriffen werden können.

ThoughtSpot beispielsweise nutzt KI und eine suchgesteuerte Schnittstelle, um die Datenexploration und -visualisierung zu vereinfachen. Es stellt eine Verbindung zu verschiedenen Datenquellen her, konsolidiert Informationen auf einer Plattform und ermöglicht es Benutzern, logische Datenmodelle zu erstellen, die Beziehungen und Kontext definieren. Indem Benutzer natürlichsprachliche Abfragen in die Suchleiste von ThoughtSpot eingeben, können sie die KI relevante Daten interpretieren und abrufen lassen. Die Plattform generiert auf der Grundlage dieser Abfragen interaktive Diagramme, Grafiken und Dashboards, die Benutzer weiter anpassen können.

Erkenntnisse aus KI-Daten

Als Menschen sind wir hervorragend darin, Erkenntnisse aus Umständen zu ziehen. Aber selbst Datenanalysten auf unterstem Niveau brauchen lange, um die Fähigkeiten der Grapheninterpretation und Datenverarbeitung zu beherrschen. Der Einsatz von KI kann uns also viel Zeit und auch Kosten sparen, um die Erkenntnisse zu gewinnen, die wir brauchen. KI mit ihrer leistungsstarken und unergründlichen NLP-Fähigkeit (Natural Language Processing) kann uns helfen, prädiktive Analysen sowie Stimmungsanalysen durchzuführen.

Im E-Commerce helfen KI-basierte Datenanalyselösungen wie Octoparse VOC Tausenden von Unternehmen, ein umfassendes Verständnis davon zu erlangen, wie sich ihre Produkte schlagen. Von Kundenprofilen (wer, wann, wo, warum) über positives/negatives Feedback bis hin zu unerfüllten Bedürfnissen und Bedenken vor dem Kauf liefert dieses Tool (einschließlich seiner Erweiterung) detaillierte Informationen, die für die spätere Produktentwicklung und Ausrichtung von Marketingkampagnen von entscheidender Bedeutung sein können.

Was die Preisüberwachung betrifft, können einige KI-Tools diesen Prozess schnell und einfach machen. Competera ist eine KI-gestützte Preisplattform, die Einzelhändlern dabei helfen soll, ihre Preisstrategien zu optimieren. Mit Algorithmen und maschinellem Lernen bietet sie eine Preisoptimierung basierend auf vielen Faktoren wie der Nachfrageelastizität.

Es ist klar, dass KI in der Tat eine bedeutende Rolle bei der prädiktiven Analyse spielt. Durch die Prognose zukünftiger Muster können KI-basierte Datenanalysetools Unternehmen dabei helfen, immer einen Schritt voraus zu sein.

Abschluss

Da die KI lernt und sich anpasst, wird die Ära der Daten, die Kopfschmerzen bereiten, vorbei sein. Der Mensch als Befehlshaber wird entscheiden, welche von der KI berechnete Möglichkeit genutzt werden soll.