Datentyp-Erkenner

• Sofortige Datentyperkennung: Unser Erkenner identifiziert 12 verschiedene Typen - Ganzzahl, Fließkommazahl, Boolean, Datum, Datum/Zeit, Uhrzeit, E-Mail, URL, UUID, JSON, null und Zeichenkette - für jede Spalte Ihrer CSV- oder JSON-Eingabe. Ergebnisse erscheinen sofort mit Konfidenzwerten und Typaufschlüsselung pro Spalte.
• Sicherer Datentyp-Erkenner online: Die gesamte Typenerkennung läuft lokal in Ihrem Browser. Ihre CSV-Daten, JSON-Arrays und Spaltenwerte werden nie auf einen Server hochgeladen - 100 % privat und sicher für sensible Geschäftsdaten und personenbezogene Daten.
• Datentyp-Erkenner - ohne Installation: Nutzen Sie unseren kostenlosen Erkenner direkt im Browser ohne Downloads, Plugins oder Konto. Fügen Sie CSV, JSON oder eine einfache Werteliste ein und erhalten Sie sofort Typenergebnisse - völlig kostenlos.
• SQL- und TypeScript-Typgenerierung: Über die Erkennung hinaus erzeugt unser Erkenner aus Ihren Spaltenergebnissen eine einsatzbereite SQL-CREATE-TABLE-Anweisung und ein TypeScript-Interface - das spart Zeit beim Einrichten von Datenbanken oder bei der Definition von Datenmodellen.

• Datenbankschema-Design: Fügen Sie einen CSV-Export ein und erhalten Sie mit unserem Erkenner sofort die korrekten SQL-Spaltentypen für Ihre CREATE-TABLE-Anweisung - und sparen Sie Stunden manueller Typinferenz beim Entwurf eines neuen Schemas.
• Validierung von API-Antworten: Fügen Sie ein JSON-Array aus einer API-Antwort in den Erkenner ein, um zu prüfen, ob Feldtypen zu Ihrem erwarteten Schema passen - und erkennen Sie Typabweichungen (etwa Zeichenketten, wo Ganzzahlen erwartet werden), bevor sie in Produktion gehen.
• Einrichtung von Datenpipelines: Bevor Sie CSV-Daten in ein Data Warehouse oder eine ETL-Pipeline importieren, nutzen Sie unseren Erkenner, um Spaltentypen zu identifizieren und Nullwerte, gemischte Typen und unerwartete Formate zu erkennen, die Pipelinefehler verursachen könnten.
• Generierung von TypeScript-Modellen: Erzeugen Sie mit einem Klick ein TypeScript-Interface aus jedem CSV- oder JSON-Datensatz. Unser Erkenner leitet die korrekten TypeScript-Typen - einschließlich nullbarer Varianten - ab und gibt eine einsatzbereite Interface-Definition aus.
• Audit der Datenqualität: Nutzen Sie die Konfidenzwerte und die Typaufschlüsselung unseres Erkenners, um Spalten mit gemischten Typen zu entdecken - etwa eine überwiegend ganzzahlige Spalte mit einigen Zeichenkettenwerten - was auf Datenqualitätsprobleme hindeutet.
• Migration von Tabellenkalkulation zur Datenbank: Bei der Migration von Tabellendaten in eine relationale Datenbank bestimmt unser Erkenner automatisch die korrekten Spaltentypen, Null-Einschränkungen und SQL-Datentypen jeder Spalte Ihres Exports.

Ein Datentyp-Erkenner ist ein Tool, das die Werte einer Datenspalte analysiert und den wahrscheinlichsten Datentyp ableitet - etwa Ganzzahl, Fließkommazahl, Boolean, Datum, E-Mail oder Zeichenkette. Das ist wesentlich bei der Arbeit mit CSV-Exporten, API-Antworten oder Tabellendaten, bei denen Spaltentypen nicht explizit deklariert sind. Unser Erkenner identifiziert 12 verschiedene Typen pro Spalte, berechnet einen Konfidenzwert danach, wie konsistent Werte zum erkannten Typ passen, und erzeugt sowohl SQL- als auch TypeScript-Typvorschläge - alles läuft lokal in Ihrem Browser ohne Server-Upload.

1. Daten einfügen: Fügen Sie eine CSV-Tabelle (mit oder ohne Kopfzeile), ein JSON-Array von Objekten, ein JSON-Array von Primitiven oder eine einfache zeilengetrennte Werteliste ein. Der Erkenner erkennt Eingabeformat und Trennzeichen automatisch.
2. Sofortige Analyse im Browser: Klicken Sie auf "Datentypen erkennen" und das Tool analysiert jeden Wert jeder Spalte vollständig in Ihrem Browser. Keine Daten werden an einen Server gesendet. Jede Spalte erhält einen dominanten Typ, einen Konfidenzwert, eine Typaufschlüsselung, Beispielwerte und, wo anwendbar, numerische Statistiken.
3. Ausgabe kopieren oder herunterladen: Wechseln Sie zu den Tabs TypeScript-Interface oder SQL CREATE TABLE, um den erzeugten Schema-Code zu kopieren oder herunterzuladen. Nutzen Sie ihn direkt in Ihrer Datenbankmigration, Ihrem ORM-Modell oder Ihrer TypeScript-Datenschicht.

• Numerische Typen: Ganzzahlen (ganze Zahlen) und Fließkommazahlen (Dezimalzahlen inklusive wissenschaftlicher Notation) werden getrennt erkannt und den SQL-Typen INTEGER bzw. DECIMAL(18,6) zugeordnet.
• Zeitliche Typen: Daten (ISO 8601 und gängige Formate), Datums-/Zeitwerte (mit Uhrzeit und Zeitzone) und Uhrzeiten (HH:MM:SS mit optionalem AM/PM) werden erkannt und den SQL-Typen DATE, TIMESTAMP und TIME zugeordnet.
• Semantische Typen: E-Mail-Adressen, URLs und UUIDs werden per Musterabgleich erkannt und passenden SQL-Typen (VARCHAR(254), TEXT, UUID) sowie TypeScript-String-Typen zugeordnet.
• Umgang mit Nullwerten: Leere Zeichenketten und der wörtliche Text "null", "NA", "N/A" und "-" werden als Nullwerte behandelt. Spalten mit Nullwerten erhalten eine NULL-Einschränkung in SQL und einen Union-Typ | null in TypeScript.

Der Datentyp-Erkenner nutzt heuristischen Musterabgleich - er leitet Typen aus Wertemustern ab, nicht aus einem deklarierten Schema. Ein Konfidenzwert unter 80 % deutet auf eine Spalte mit gemischten Typen hin, in der Werte nicht konsistent zu einem einzigen Typ passen. Das weist oft auf ein Datenqualitätsproblem hin, das vor dem Import in eine Datenbank untersucht werden sollte. In mehrdeutigen Fällen - etwa einer Spalte nur mit "1" und "0" - kann der Erkenner je nach Mehrheitsmuster Boolean oder Ganzzahl erkennen. Prüfen Sie stets Typaufschlüsselung und Beispielwerte, bevor Sie die SQL- oder TypeScript-Ausgabe produktiv einsetzen.