Unternehmen verarbeiten täglich Tausende von Dokumenten, darunter E-Mails, Rechnungen, Quittungen, Verträge, Tabellenkalkulationen – und das über Teams und Systeme hinweg. Das manuelle Extrahieren von Daten aus jedem einzelnen Dokument kostet wertvolle Stunden, führt zu menschlichen Fehlern und verlangsamt kritische Geschäftsprozesse. Datenparsing automatisiert diesen Prozess, indem es unstrukturierten Text in strukturierte, maschinenlesbare Daten umwandelt – so können sich Teams auf Erkenntnisse statt auf Fleißarbeit konzentrieren.

Wichtigste Erkenntnisse

• Datenparsing wandelt rohe oder unstrukturierte Daten in strukturierte Formate zur einfachen Verarbeitung um.
• Manuelles Parsing und traditionelle OCR sind langsam und fehleranfällig im Vergleich zu KI-basierten Tools.
• Plattformen wie Parseur automatisieren das Datenparsing und die Extraktion, verbessern die Genauigkeit und sparen Zeit.

In diesem Artikel erfahren Sie alles Wichtige rund um Datenparsing: warum es für moderne Unternehmen unerlässlich ist, wie es funktioniert, typische Anwendungsfälle und worauf Sie bei der Auswahl eines Datenparsing-Tools achten sollten. Zudem stellen wir Ihnen Parseur als automatisierte Plattform für Datenextraktion und Parsing vor, mit der Sie Ihre Workflows optimieren können.

Was ist Datenparsing?

Es gibt viele Definitionen von Datenparsing, da es ein weites Feld ist, aber wir versuchen, es für Sie zu vereinfachen.

Datenparsing ist die Umwandlung von Daten von einem Format in ein anderes, meist von unstrukturierten Daten (Roh-HTML) in strukturierte Daten (JSON, CSV). Es wandelt die Daten in ein besser lesbares Format um.

Ein Datenparser hilft, Daten zu parsen und sie in jedes beliebige Format umzuwandeln, das Sie benötigen. Allerdings funktionieren nicht alle Datenparser gleich – manche haben spezielle Parsing-Regeln, die zu befolgen sind.

Wie Datenparsing üblicherweise funktioniert

1. Eingabe: Empfang von Rohdokumenten oder Texten (E-Mails, PDFs, CSVs).
2. Erkennen & bereinigen: Vorbereitung des Textes (bei Bedarf OCR, Entfernung von Störungen).
3. Extrahieren: Erkennung und Erfassung von Feldern (Rechnungsnummer, Datum, Betrag).
4. Ausgabe: Export der strukturierten Daten in CSV, JSON oder zur Integration.

Definition von Parsing

In Programmiersprachen bezieht sich Datenparsing auf die Analyse von Daten und deren Strukturierung anhand festgelegter Regeln.

Wikipedia definiert Parsing als "den Prozess der Analyse einer Symbolfolge, entweder in natürlicher Sprache oder in Datenstrukturen."

Parsing zerlegt diese Informationen in sinnvolle Komponenten (wie Namen, Daten, Adressen, Beträge), typischerweise in einem strukturierten Format wie CSV, JSON oder XML.

Parsing vs OCR vs Extraktion

Hier unterscheiden sich diese drei eng verwandten Begriffe in Funktion, Zweck und Ergebnis:

Kurz gesagt:

• OCR macht Text für Maschinen lesbar.
• Parsing verleiht diesem Text Struktur und Bedeutung.
• Datenextraktion kombiniert beide Schritte (plus Validierung), um saubere, nutzbare Daten für Automatisierung oder Analysen zu liefern.

Ist Datenparsing dasselbe wie Datenextraktion?

Datenparsing und Datenextraktion sind nicht dasselbe. Datenextraktion bezieht sich auf das Abrufen der Daten aus Dokumenten, während Datenparsing die Umwandlung der Daten in ein nutzbares Format ist.

Datenextraktion ist der erste Schritt im ETL-Prozess (Extract Transform Load), und Datenparsing ist der zweite Schritt.

Typen von Datenparsing

Datenparsing lässt sich in 2 verschiedene Typen bzw. Ansätze unterteilen:

1. Grammatikgesteuert
2. Datengesteuert

1. Grammatikgesteuertes Parsing

Grammatikgesteuertes Parsing basiert auf vordefinierten Regeln, um den Aufbau des Textes zu erkennen und zu übersetzen. Diese Regeln können direkt im Code geschrieben oder in externen Dateien hinterlegt werden.

Ein weit verbreitetes Beispiel ist die Verwendung von regulären Ausdrücken (Regex), die Informationen basierend auf bestimmten Textmustern erkennen und extrahieren. Grammatikgesteuertes Parsing eignet sich besonders für halbstrukturierte Daten wie Protokolle, E-Mails oder Berichte mit konsistentem Layout.

2. Datengesteuertes Parsing

Datengesteuertes Parsing setzt auf KI und Natural Language Processing (NLP), um Muster und Zusammenhänge im Text automatisch zu erkennen. Anstatt sich auf feste Regeln zu verlassen, lernt es aus Beispieldaten und ist somit flexibler bei komplexen oder unstrukturierten Inhalten wie Verträgen, Nachrichten oder Rechnungen.

Datenparsing für E-Mails

E-Mail-Parsing ist eine der praktischsten und am häufigsten eingesetzten Formen des Datenparsings. Dabei wird eingehender Nachrichteninhalt, der oftmals Signaturen, Header und verschiedene Formatierungen enthält, in saubere, strukturierte Daten umgewandelt.

Warum E-Mail-Parsing wichtig ist

• Leads & CRM: Automatisches Extrahieren von Kontaktinformationen aus Vertriebsanfragen per E-Mail.
• Bestellungsabwicklung: Erfassen von Bestellnummern, Artikellisten und Gesamtsummen aus Bestellbestätigungs-E-Mails.
• Support-Prozesse: Auslesen von Ticket-IDs, Kundendaten und Problemzusammenfassungen für Helpdesk-Systeme.
• Benachrichtigungen & Alarme: Umwandlung von Benachrichtigungs-E-Mails in strukturierte Events für Monitoring-Systeme.

Beispielworkflow:

1. E-Mail kommt an
2. Parser extrahiert relevante Felder wie Datum, Absender, Betreff und Textkörper
3. Daten werden an ein CRM, eine Tabelle oder ein Automatisierungstool übertragen

Warum ist Datenparsing wichtig?

Wenn Sie mit großen Datenmengen arbeiten, ist es wichtig, die Zuverlässigkeit, Genauigkeit und Fehlerfreiheit der Daten sicherzustellen. Datenparsing bietet zahlreiche Vorteile gegenüber der manuellen Dateneingabe, wie unten ausgeführt.

Geschwindigkeit

Datenparsing kann deutlich schneller sein als manuelle Eingabe; Automatisierung kann große Mengen an Dokumenten in Minuten oder Sekunden verarbeiten, während Menschen dafür Stunden oder Tage benötigen würden. Manuelle Dateneingabe führt zudem nachweisbar zu Effizienzverlusten:

Darüber hinaus eliminiert Automatisierung wiederholende Verwaltungsarbeit in sämtlichen Abläufen. Mitarbeitende müssen keine Werte mehr aus E-Mails, Rechnungen oder PDFs in Tabellen oder interne Systeme kopieren – stattdessen werden die Daten sofort erfasst, strukturiert ausgeliefert und Teams können sich auf höherwertige Aufgaben wie Analyse, Kundenservice und Entscheidungsfindung konzentrieren. Das beschleunigt Abläufe und sorgt konzernweit für mehr Zuverlässigkeit.

Die manuelle Dateneingabe bringt ebenfalls messbare Ineffizienzen: Laut Business Software Advice liegt die typische Fehlerquote bei händischer Eingabe bei 1–3 % pro Transaktion – dies erfordert aufwendige Korrekturen und Nachbearbeitung. Automatisierte Systeme minimieren dagegen Fehler und verarbeiten Hunderte bis Tausende Datensätze pro Minute.

Automation beschleunigt die Verarbeitung nicht nur, sondern schafft mehr Freiraum für Teammitglieder, die sich so auf hochwertige Arbeiten konzentrieren können – monotones Tippen entfällt und wiederkehrende Fehler, die den Betrieb verlangsamen, werden reduziert.

Genauigkeit

Wenn Unternehmen ausschließlich menschliche Mitarbeitende für die Arbeit mit ihren Datenbanken einsetzen, anstatt Parsing-Lösungen wie Parseur zu nutzen, können Fehler auftreten. Datenparsing garantiert Genauigkeit, da es mit zuverlässiger Software durchgeführt wird, etwa beim Eintragen von Zahlen in Felder oder beim Nachschlagen von Namen in einer Datenbank.

Datenmodernisierung

Organisationen, die bereits seit geraumer Zeit Daten sammeln, haben diese eventuell in ganz unterschiedlichen Formaten gespeichert. Datenparsing erleichtert die Digitalisierung solcher Daten und ihre sinnvolle Nutzung.

Anwendungsfälle von Datenparsing

Datenparsing wird in verschiedenen Branchen und Unternehmen breitflächig eingesetzt. Hier sind die gängigsten Anwendungsfälle:

Immobilien

Immobilienmakler erhalten täglich Hunderte von Leads von verschiedenen Plattformen (Zillow, Trulia, Realtor). Mithilfe von Datenparsing können sie einfach Käuferdaten und Immobiliendetails extrahieren sowie diese Daten an Immobilien-CRM-Tools wie Realvolve oder Wise Agent senden.

Erfahren Sie mehr über die Automatisierung von Immobilien-Leads.

Finanzdienstleistungen

Finanzorganisationen wie Banken oder Versicherungsunternehmen verarbeiten täglich Millionen Transaktionen. Diese Transaktionen werden in Datenbanken gespeichert und müssen zum Zweck der Analyse und Berichterstellung geparst werden. Datenparsing hilft ihnen, diesen Informationsberg zu strukturieren und Kunden so bessere Services bereitzustellen

Gesundheitswesen

Gesundheitsorganisationen müssen riesige Mengen an Patientendaten speichern, die zur Analyse geparst werden. Ärzte etwa möchten während einer Behandlung oder Operation jederzeit auf die Patientendaten zugreifen können.

Essensbestellung & Lieferung

Wenn Sie in der Lebensmittelbranche tätig sind, wissen Sie, wie wichtig es ist, korrekte Bestelldaten und Kundeninformationen zu extrahieren, um die richtige Bestellung auszuliefern. Mit Datenparsing lässt sich Information einfach extrahieren, umwandeln und z. B. in eine gemeinsame Google-Spreadsheet übertragen.

Wie Barberitos mit Parseur seinen Umsatz um 30 % steigerte, können auch Sie den Bestellprozess automatisieren.

Die manuelle Herausforderung beim Datenparsing

Manuelles Datenparsing ist in vielen Unternehmen noch verbreitet, bringt aber erhebliche Herausforderungen für Produktivität, Genauigkeit und Skalierung mit sich:

• Zeitaufwändig: Eine Umfrage 2025 ergab, dass Mitarbeitende über neun Stunden pro Woche mit sich wiederholenden manuellen Datentätigkeiten wie der Übertragung von Informationen aus E-Mails, Tabellen, PDFs und Scans verbringen – Zeit, die mit Automatisierung gespart werden könnte.
• Kostenintensive Arbeit: Eine weitere Parseur-Umfrage zeigte, dass manuelle Dateneingabe US-Unternehmen jährlich rund 28.500 $ pro Mitarbeitendem kostet. Wiederkehrende Verwaltungstätigkeiten sind somit ein großer versteckter Kostenfaktor.
• Fehlerrisiken & Überlastung: Über 50 % der Beschäftigten berichten von Frustration oder Burnout durch monotone Datentätigkeiten, und die Hälfte gibt an, dass manuelle Eingaben regelmäßig zu teuren Fehlern und Prozessverzögerungen führen.
• Skalierungsprobleme: Selbst 2025 setzen viele Unternehmen weiter auf manuelle Prozesse. Studien zeigen, dass bis zu 51 % der Beschäftigten mindestens zwei Stunden täglich für wiederkehrende Aufgaben aufwenden, die automatisiert werden könnten – das schafft Engpässe bei wachsendem Datenvolumen.

Diese Zahlen verdeutlichen, dass manuelles Parsing nicht nur Zeit bindet, sondern auch Budgets belastet, die Mitarbeitenden demotiviert und das Skalierungspotenzial einer Organisation schmälert.

Warum versagt traditionelle OCR?

Obwohl traditionelle OCR beim Erkennen von Texten effektiv ist, hat sie Probleme mit:

• Komplexen Layouts: Inkonsistente Dokumentstrukturen führen zu Verwirrungen bei einfachen OCR-Systemen.
• Fehleranfälligen Ergebnissen: Häufig ist eine umfangreiche manuelle Validierung der OCR-Ausgabe erforderlich.
• Begrenztem Kontextverständnis: Die Bedeutung extrahierter Daten bleibt unklar.

KI beim Datenparsing

Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert das Datenparsing und überwindet die Limitierungen herkömmlicher Methoden:

1. Fortschrittliche OCR-Algorithmen: KI-gestützte Tools erkennen und extrahieren Text zuverlässig aus gescannten Dokumenten oder Bildern.
2. Selbstlernende Modelle: Maschinelles Lernen ermöglicht KI-Parsing-Tools, sich neuen Formaten anzupassen und die Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern.
3. Integration mit Automatisierung: KI-gestützte Tools lassen sich nahtlos mit CRMs, ERPs und anderen Systemen verbinden und gewährleisten so reibungslose Datenflüsse.

Sollten Sie Ihren eigenen Datenparser bauen?

Die wichtigste Frage, die sich jetzt stellt, ist, ob Sie einen Datenparser selbst entwickeln oder ein Datenparsing-Tool kaufen sollten. Der Bau eines eigenen Parsers bringt Vor- und Nachteile mit sich.

Vorteile der Eigenentwicklung eines Parsers

1. Mehr Kontrolle über den Parsing-Prozess
2. Individuelle Anpassungen entsprechend Ihren Anforderungen

Nachteile der Eigenentwicklung eines Parsers

1. Mitarbeitende müssen geschult werden, um Anforderungen zu verstehen und Spezifikationen zu verfassen
2. Es sind erhebliche Ressourcen und Investitionen für die Entwicklung erforderlich
3. Laufende Wartung zur Anpassung des Tools kostet auf Dauer viel Zeit und Geld

Worauf sollten Sie bei einem Datenparsing-Tool achten?

Berücksichtigen Sie bei der Auswahl eines Datenparsing-Tools folgende Kriterien:

• Benutzerfreundlichkeit: Auch nicht-technische Anwender sollten Daten effizient extrahieren können.
• Leistung: Das Tool sollte eine wachsende Arbeitslast ohne Geschwindigkeitseinbußen bewältigen.
• Vielseitigkeit: Unterstützung für E-Mails, PDFs, Tabellenkalkulationen und Bilder.
• Integrationen: Reibungslose Anbindung an CRMs, ERPs oder Analyseplattformen.

Die Alternative: Verwenden Sie ein Datenparsing-Tool wie Parseur

Parseur ist ein leistungsstarkes E-Mail- und PDF-Parsing-Tool, das die Datenextraktion aus E-Mails, PDFs, Tabellenkalkulationen und anderen Dokumenten automatisiert. Parseur hat eine innovative OCR-Engine, die Zonale OCR und Dynamisches OCR verwendet, um alle Daten schnell und zuverlässig zu erfassen, ohne dass Programmierkenntnisse nötig sind.

Mit seinen integrierten Funktionen kann Parseur:

• Daten sowohl aus textbasierten als auch bildbasierten Dokumenten extrahieren
• Wiederkehrende Blöcke aus Tabellen automatisch erfassen
• Datenparsing für spezielle Anwendungsfälle wie Lebensmittelbestellung, Immobilien oder Google Alerts umsetzen
• Daten an beliebige andere Anwendungen senden, zum Beispiel an Google Spreadsheets, Zapier, Make oder Power Automate

Warum automatisiertes Datenparsing heute wichtiger denn je ist

Noch nie waren so viele Informationen in Dokumenten verborgen wie heute. In der modernen Geschäftswelt ist Datenparsing zu einer tragenden Säule der Effizienz geworden – Unternehmen erhalten damit Zugang zu wertvollen Erkenntnissen und können fundierte Entscheidungen treffen. Mit KI im Zentrum machen Tools wie Parseur Datenparsing zugänglicher, genauer und schneller als je zuvor und verändern den Umgang mit Daten nachhaltig.

Durch automatisiertes Parsing eliminiert Parseur manuelle Arbeit und das Rätselraten, sodass Unternehmen ihre Workflows vereinfachen und die operative Effizienz steigern. Es war noch nie so lohnend, die Vorteile des automatisierten Datenparsings zu nutzen.

Wir hoffen, Sie haben jetzt ein gutes Verständnis davon, was Datenparsing ist und wie ein Parser funktioniert. Wenn Sie entscheiden, ob Sie einen Parser selbst entwickeln oder kaufen, überlegen Sie, ob Sie große Mengen an Daten zu verarbeiten haben.

Häufig gestellte Fragen

Hier finden Sie die am häufigsten gestellten Fragen zum Thema Datenparsing.

Was ist ein Beispiel für Datenparsing?

Datenparsing kann verwendet werden, um mit Techniken wie Keyword-Matching und regulären Ausdrücken bestimmte Informationen aus einem großen Textdokument, z.B. einem Lebenslauf, zu extrahieren.

Wie verwendet man einen Datenparser?

Verschiedene Datenparsing-Tools haben unterschiedliche Funktionen. Wenn Sie einen Datenparser wie Parseur verwenden, sind keine Parsing-Regeln oder Programmierkenntnisse notwendig.

Welche Tools werden für das Datenparsing benötigt?

Parseur, Scraper API oder Import.io sind Beispiele für Datenparsing-Tools.

Was ist Datenparsing in Python?

Sie können Ihren eigenen Code in Python für fortgeschrittenes Datenparsing schreiben.

Zuletzt aktualisiert am 13. Februar 2026