Rohe gescrapte Daten sind selten kundenfertig. Encoding-Probleme, HTML-Entities, inkonsistente Datumsformate, Duplikate und Null-Platzhalter („N/A“, „-“, „“) verschmutzen Datensätze und brechen Downstream-Analytics.
Unsere Standard-Pipeline: Extract → Normalize → Validate → Dedupe → Deliver. Jede Stufe hat automatische Checks und Human-Review-Trigger bei Anomalien.
Normalisierungsbeispiele: Preise als Float mit Währungscode, Daten als ISO 8601, Telefonnummern als E.164, Adressen per API geocodiert. Validierung nutzt JSON Schema oder Great Expectations — Batch failen wenn >2% der Records das Schema verletzen.
Deduplizierung: exakter Hash auf Primärschlüssel wo verfügbar; Fuzzy-Match auf Titel+Ort für Inserate; Zeitfenster-Dedup für News (dieselbe Story, mehrere Quellen).
Lieferformate: CSV, JSON, JSONL, Parquet, direkte PostgreSQL/MongoDB-Einfügung, REST API, Webhooks bei Änderungen. Mehrere Formate gleichzeitig sind in Kundenvalidierungsphasen üblich.
Scrapy Ninja garantiert saubere Daten — nicht nur rohe HTML-Dumps. Fragen Sie beim Angebot nach einem Sample-Datensatz.
