Daten-Parsing in Preschau

Wir sammeln Daten aus öffentlichen Quellen für Preschauer Unternehmen: Marktmonitoring SK/PL/UA, Ausschreibungsunterlagen, Partnerkontakte für Produktions- und Logistikbetriebe.
Daten-Parsing in Preschau

Preschauer Unternehmen agieren gleichzeitig auf drei Märkten: SK, PL und UA. Ausschreibungen, Wettbewerbspreise und potenzielle Partner manuell in drei Ländern zu verfolgen ist nicht kosteneffizient. Automatisiertes Parsing löst dieses Problem.

Wir sammeln Daten aus öffentlichen Quellen auf allen drei Märkten: PL- und SK-Ausschreibungsplattformen, B2B-Kataloge ukrainischer Lieferanten, Branchenportale für die Automobil- und Lebensmittelindustrie.

Wie wir Daten für Ihr Preschauer Unternehmen sammeln

  1. Aufgabenbestimmung

    wir klären, welche Daten benötigt werden und aus welchen Quellen

  2. Parser-Entwicklung

    wir bauen ein Skript, das auf die Struktur der Zielseiten abgestimmt ist

  3. Testing und Launch

    wir überprüfen die Datenqualität und starten die Erfassung

  4. Datenlieferung

    wir liefern Ergebnisse in einem praktischen Format oder nach Zeitplan

  • Automobilproduktion und Logistik

    Automobilproduktion und Logistik

  • Logistik und grenzüberschreitender Handel

    Logistik und grenzüberschreitender Handel

  • Bildung

    Bildung

  • IT-Unternehmen

    IT-Unternehmen

  • Einzelhandel

    Einzelhandel

  • Lebensmittelindustrie

    Lebensmittelindustrie

Daten-Parsing in Preschau — Zahlen

  • 20

    Teammitglieder — label: Teammitglieder

  • 134

    Kunden — label: Kunden

  • 5

    Länder — label: Länder

  • 10

    Jahre — label: Jahre Erfahrung

  • Fertige Daten

    Fertige Daten

    in Excel, CSV, JSON oder einer Datenbank

  • Automatische Erfassung

    Automatische Erfassung

    Daten-Updates nach Zeitplan ohne Ihre Beteiligung

  • Validierung

    Validierung

    bereinigte und verifizierte Daten ohne Duplikate

  • Dokumentation

    Dokumentation

    Beschreibung der Quellen und Datenverarbeitungslogik

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Wir analysieren Ihre Aufgaben, wählen den passenden Technologie-Stack und erstellen in 30 Minuten einen vorläufigen Plan.

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