Datenaufbereitung & Validierung
Datenaufbereitung & -validierung
Gescrapte Rohdaten sind wertlos, solange sie unstrukturiert, fehlerhaft oder voller Duplikate sind. Informationen aus dem Web (oder aus PDF-Dokumenten) kommen in unterschiedlichsten Formaten, mit fehlenden Werten oder versteckten HTML-Artefakten.
Wir automatisieren den Prozess der Datenbereinigung (Data Cleansing) und transformieren das Chaos in saubere, strukturierte Datensätze (JSON, CSV oder SQL), die sofort in Ihre Business-Intelligence-Systeme fließen können.
Intelligente Normalisierung für höchste Datenqualität
Manuelle Datenkorrektur skaliert nicht. Wir nutzen Python-Skripte (z. B. Pandas, scikit-learn) und NLP (Natural Language Processing), um Ihre Datenströme vollautomatisch zu validieren.
OCR & KI für unstrukturierte Dokumente
Wir extrahieren Daten nicht nur aus Webseiten, sondern auch aus PDFs, Scans und Rechnungen. Mithilfe optischer Zeichenerkennung (OCR) und KI-Modellen wandeln wir schwer lesbare Formate in strukturierte JSON-Schemas um.
Normalisierung & Deduplizierung
Datumswerte (12.04.2026 vs. 2026-04-12), Währungen oder inkonsistente Adressen werden standardisiert. Duplikate werden durch intelligente Abgleich-Algorithmen (Fuzzy Matching) erkannt und zusammengeführt, ohne dass wertvolle Metadaten verloren gehen.
Imputation (Umgang mit fehlenden Werten)
Fehlende Datenpunkte (Null-Werte) können nachgelagerte Analysen zerstören. Wir implementieren Strategien wie "SimpleImputer" oder statistische Vorhersagen, um Lücken logisch zu füllen oder fehlerhafte Datensätze automatisiert in eine Quarantäne zu verschieben.
