
أفضل 10 أدوات لاستخراج البيانات يجب أخذها في الاعتبار في عام 2025
يعد استخراج المعلومات القيمة من مصادر مختلفة أمرًا بالغ الأهمية لتحديد الاتجاهات واتخاذ قرارات مستنيرة والحصول على ميزة تنافسية. وفقًا لـ بحثإن الشركات التي تشارك في اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات تشهد نموًا في إنتاجيتها بنسبة تتراوح بين 5 إلى 6 في المائة. ومع ذلك، فإن استخراج البيانات يدويًا يستغرق وقتًا طويلاً ويحمل تحديات تعيق الإنتاجية والكفاءة. وتشمل هذه التحديات التعامل مع كميات هائلة من المعلومات، والتنقل بين هياكل البيانات المعقدة، والتعامل مع البيانات بتنسيقات متنوعة. ولحسن الحظ، ظهرت أدوات استخراج البيانات كحل تحويلي لمعالجة هذه التحديات.
في هذه المقالة، سنتحدث عن ماهية أدوات استخراج البيانات وأنواعها وكيفية عملها. وسنذكر أيضًا أفضل الأدوات لاستخراج البيانات من مصادر متنوعة وكيفية اختيار أفضل حل. لاحظ أن مصطلحات "برنامج استخراج البيانات" أو "مستخرج البيانات" أو "حل استخراج البيانات" تشير جميعها إلى أنواع أو فئات مختلفة من أدوات استخراج البيانات، وقد استخدمناها بالتبادل.
ما هي أدوات استخراج البيانات؟
أدوات استخراج البيانات هي برامج أو تطبيقات مصممة خصيصًا لتبسيط وأتمتة عملية استخراج البيانات باستخدام تقنيات متعددة، مثل تطبيق قالب استخراج البيانات.
تتضمن بعض أفضل أدوات استخراج البيانات ما يلي:
- Astera
- Talend (التي استحوذت عليها شركة Qlik)
- Import.io
- بارسير
- ارتجال
- إدارة بيانات SAS
- دوكسومو
- مكشطة الويب
- النانو
- دوكبارسير
تمكن هذه الأدوات الشركات من جمع المعلومات بكفاءة من مصادر البيانات المنظمة وشبه المنظمة وغير المنظمة، بما في ذلك:
- الملفات والتقارير بتنسيقات مختلفة، مثل PDF، DOC، CSV، XLS، وما إلى ذلك.
- المواقع الإلكترونية أو صفحات الويب ومنصات التواصل الاجتماعي
- أنظمة قواعد البيانات
- مستودعات البيانات وبحيرات البيانات
- أنظمة مستودعات البيانات السحابية
تستطيع أدوات استخراج البيانات الحديثة استخراج البيانات ذات الصلة بأقل جهد ممكن لأنها تتميز بقدرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة. وهي تمكن مستخدمي الأعمال من اكتشاف رؤى قيمة دون الاعتماد على تكنولوجيا المعلومات أو المطورين.
أتمتة استخراج البيانات باستخدام Asteraمنصة 's المدعومة بالذكاء الاصطناعي'
لا تنخدع بحلول استخراج البيانات الآلية جزئيًا. اختر Asteraمنصة استخراج البيانات ودمجها المدعومة بالذكاء الاصطناعي من 'SmartTech' وأتمتة سير العمل لديك من البداية إلى النهاية. جربها مجانًا لمدة 14 يومًا.
تنزيل الإصدار التجريبيأنواع أدوات استخراج البيانات
توجد أنواع مختلفة من أدوات استخراج البيانات، كل منها مصمم لتلبية احتياجات استخراج البيانات ومصادر البيانات المحددة. تستخدم هذه الأدوات تقنيات مختلفة مثل كشط قوات الدفاع الشعبي، الاستعلام عن قاعدة البيانات، تحليل المستند، التعرف الضوئي على الحروف (OCR)، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، أو خوارزميات تعتمد على الذكاء الاصطناعي (AI) لاستخراج البيانات وتحويلها بشكل فعال.
فيما يلي بعض الأنواع الشائعة من أدوات استخراج البيانات:
أدوات تجريف الويب
تقوم أدوات تجريف الويب بسحب البيانات من مواقع الويب. إنهم يحاكيون سلوك التصفح البشري ، ويتفاعلون مع صفحات الويب ، ويستخرجون المعلومات ذات الصلة. يمكن لأدوات تجريف الويب التعامل مع تنسيقات مختلفة مثل HTML أو XML ، ويمكنها استخراج نص أو صور أو روابط أو جداول أو بيانات منظمة أخرى من مواقع الويب.
أدوات استخراج قاعدة البيانات
تركز هذه الأدوات على استخراج البيانات مباشرة من قواعد البيانات. يتصلون بـ نظام إدارة قواعد البيانات (DBMS) وتنفيذ الاستعلامات أو استخدام الموصلات المتخصصة لاستخراج البيانات. يمكن أن تعمل أدوات استخراج قواعد البيانات مع قواعد بيانات مختلفة مثل قواعد البيانات المستندة إلى SQL (على سبيل المثال ، MySQL و PostgreSQL) أو قواعد بيانات NoSQL (مثل MongoDB و Cassandra).
أدوات استخراج المستندات
أدوات استخراج بيانات المستندات استخراج البيانات من الوثائق مثل ملفات PDF أو ملفات Word أو جداول بيانات Excel أو تنسيقات الملفات الأخرى. يستخدمون التعرف الضوئي على الحروف لتحويل المحتوى الممسوح ضوئيًا أو المستند إلى الصور إلى نص يمكن قراءته آليًا، مما يجعله متاحًا لمزيد من المعالجة والتحليل. تأتي أدوات استخراج البيانات الحديثة مع معالجة المستندات بذكاء القدرات التي تجمع بين الذكاء الاصطناعي والتعرف الضوئي على الحروف ومعالجة اللغة الطبيعية وخوارزميات التعلم الآلي وتأخذ الأتمتة إلى مستوى أعلى.
أدوات استخراج النصوص
تركز هذه الأدوات على استخراج المعلومات من مصادر نصية غير منظمة مثل رسائل البريد الإلكتروني أو سجلات الدردشة أو منشورات وسائل التواصل الاجتماعي أو المقالات الإخبارية. وعادةً ما تستخدم تقنيات مثل استخراج النصوص أو خوارزميات التعلم الآلي أو NLP لاستخراج معلومات محددة وإجراء تحليل عاطفي على النص.
تقوم نتائج تحليل المشاعر بإبلاغ عمليات صنع القرار في مجالات مختلفة. على سبيل المثال ، في أبحاث السوق ، يساعد تحليل المشاعر الشركات على فهم ملاحظات العملاء ، والتأثير على قراراتهم الإستراتيجية ويؤدي إلى تحسين المنتج.
كيف تساعد أدوات استخراج البيانات الشركات؟
An حل استخراج البيانات على مستوى المؤسسة يجعل البيانات الواردة من جميع أنواع المصادر قابلة للاستخدام تحليلات البيانات وإعداد التقارير.
على سبيل المثال ، ضع في اعتبارك شركة عقارية تريد استخراج نقاط بيانات مختلفة ، مثل أسماء المستأجرين وتفاصيل المباني ومبالغ الإيجار من اتفاقيات الإيجار. يتم حفظ هذه الاتفاقيات بشكل عام كملفات PDF غير منظمة - مزيج من النصوص المجانية والبيانات المجدولة. سيكون استخراج البيانات يدويًا من ملفات PDF هذه أمرًا صعبًا ، خاصة عند التعامل معها بكميات كبيرة. ومع ذلك ، فإن أداة استخراج البيانات المؤتمتة سوف تستخرج البيانات بشكل أسرع وأكثر دقة ، وتمكن الموظفين من القيام بمهام هادفة أكثر.

اتفاقية تأجير نموذج
إلى جانب أتمتة العملية ، إليك المزيد من الطرق التي يمكن للشركات الاستفادة بها من أدوات استخراج البيانات:
جودة البيانات المحسنة
تخيل كم سيكون الأمر مرهقًا بالنسبة لمدير تسويق على سبيل المثال أن يحصل على معلومات مهمة عن العملاء محصورة في مئات ملفات PDF. إذا أراد المدير استخراج عناوين البريد الإلكتروني من هذه الملفات، فسوف ينتهي به الأمر إلى إضاعة الوقت. وقد يؤدي هذا أيضًا إلى أخطاء، مثل السجلات غير المكتملة والمعلومات المفقودة والنسخ المكررة. لا تضمن أدوات استخراج البيانات رؤى تجارية قيمة فحسب، بل إنها أيضًا ضمان جودة البيانات.
قابلية تطوير أفضل
تتعامل الشركات بانتظام مع كميات كبيرة من البيانات التي تحتاج إلى معالجتها وتحليلها. تم تصميم أدوات استخراج البيانات للتعامل مع هذا الحجم. تستخدم هذه الأدوات المعالجة المتوازية وتقنيات المعالجة الدفعية لاستخراج البيانات بكميات كبيرة ، مما يجعل من الممكن معالجتها في الوقت المناسب.
ذكاء الأعمال المتكامل
تتكامل أدوات استخراج البيانات مع أنظمة الاستخبارات التجارية ومستودعات البيانات وأدوات تحليل البيانات، مما يتيح للشركات دمج البيانات من مصادر متعددة في مستودع مركزي. ومن ثم، يمكن للشركات تحليل هذه البيانات وتحويلها إلى رؤى مفيدة لصياغة استراتيجيات أعمال فعالة.
الامتثال وإدارة المخاطر
تستخدم أدوات استخراج البيانات خوارزميات تستخرج البيانات بدقة من المستندات، مما يقلل من مخاطر الأخطاء أو الإغفالات التي قد تحدث أثناء الاستخراج اليدوي. يضمن الاستخراج الدقيق التقاط البيانات ذات الصلة ومعالجتها بطريقة متوافقة. يمكن تكوين أدوات استخراج البيانات الحديثة للتعامل مع المعلومات الحساسة أو المعلومات الشخصية القابلة للتحديد (PII) مع مراعاة الخصوصية. يمكنها التعرف تلقائيًا على عناصر البيانات الحساسة وحذفها أو إخفاء هويتها لضمان الامتثال للوائح الخصوصية مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) أو قانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA).
تحليل واتخاذ قرارات أفضل
وكشفت دراسة أجرتها فورستر عن ذلك لا يتم تحليل واستخدام أكثر من 0.5 بالمائة من بيانات العالمبمساعدة أداة استخراج البيانات الموحدة، يمكن للشركات استخراج معلومات مفيدة مخبأة في مصادر البيانات غير المنظمة بسهولة. كما يمكن لهذه الأدوات أيضًا دمج البيانات المستخرجة مع بيانات المبيعات أو المنتج أو التسويق أو أي نوع آخر من البيانات للحصول على مزيد من الرؤى.

نموذج بيانات العميل
تسريع استخراج البيانات باستخدام Asteraمنصة 's المدعومة بالذكاء الاصطناعي'
استخرج البيانات من المستندات غير المنظمة في غضون ثوانٍ وقلل وقت المعالجة بما يصل إلى 15 مرة. جرب أداة الاستخراج التي تعمل بالذكاء الاصطناعي اليوم.
قم بتنزيل الإصدار التجريبي المجاني لمدة 14 يومًا!كيف تعمل أدوات استخراج البيانات؟
تستخدم أدوات استخراج البيانات الآلية خوارزميات التعرف الضوئي على الحروف والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لاستخراج البيانات ومعالجتها من مصادر متعددة. أداة استخراج بيانات موحدة، أو حل معالجة المستندات بالذكاء الاصطناعييجمع هذا البرنامج بين هذه الميزات معًا لتبسيط عملية الاستخراج. وبالمقارنة بأساليب استخراج البيانات اليدوية التقليدية، توفر أدوات استخراج البيانات الآلية مستويات أعلى بكثير من الدقة والكفاءة وقابلية التوسع.
فيما يلي شرح تفصيلي لكيفية عمل هذه الأدوات بشكل عام:
- إدخال المستند: يقوم المستخدم باستيراد أو تحميل المستندات الرقمية، مثل الصور الممسوحة ضوئيًا أو ملفات PDF أو الملفات الإلكترونية، إلى الأداة. تتيح برامج استخراج البيانات المتخصصة استيراد المستندات بكميات كبيرة، مما يوفر ساعات لا حصر لها.
- معالجة التعرف الضوئي على الحروف: تستخدم الأداة تقنية التعرف الضوئي على الحروف لتحليل العناصر المرئية في المستند وإنشاء تمثيل رقمي لمحتوى النص. ثم تتعرف على الأحرف وتحولها إلى نص يمكن قراءته آليًا والبحث فيه.
- المعالجة المسبقة: بعد ذلك ، تقوم الأداة بتحليل النص الذي تم إنشاؤه بواسطة OCR ومعالجته مسبقًا. يمكن أن تتضمن هذه الخطوة إزالة الضوضاء وتصحيح الأخطاء والتعامل مع اللغات المختلفة وتطبيع النص.
- ميزة استخراج: تستخلص خوارزميات ML الميزات ذات الصلة من النص المعالج مسبقًا. قد تتضمن هذه الميزات تكرار الكلمات أو الموضع أو نمط الخط أو معلومات التخطيط أو غيرها من الخصائص التي تساعد في تمييز حقول البيانات المختلفة.
- استخراج البيانات وتصنيفها: تُستخدم نماذج ML لاستخراج البيانات من المستندات المُعالجة مسبقًا. للقيام بذلك ، يقوم بتحليل النص المعالج مسبقًا ، ويحدد الأنماط بناءً على الميزات المكتسبة ، ويصنف المعلومات المستخرجة في حقول البيانات المطلوبة.
- التحقق من صحة البيانات والتحقق منها: ثم تخضع البيانات المستخرجة التحقق من صحة وعمليات التحقق لضمان الدقة والموثوقية. يمكن أن يشمل ذلك عمليات فحص قائمة على القواعد، أو مقارنة بالبيانات الموجودة، أو مراجعة بشرية لضمان الجودة.
- الإخراج والتسليم: عادةً ما يتم تنظيم البيانات المستخرجة وتسليمها بتنسيق قابل للاستخدام لمزيد من التحليل أو التكامل أو إعداد التقارير. يمكن أن يشمل ذلك تصدير البيانات إلى قواعد البيانات أو جداول البيانات أو واجهات برمجة التطبيقات أو دمجها مباشرة في أنظمة الأعمال الأخرى.
أفضل أدوات استخراج البيانات في عام 2025
Astera
Astera تقدم منصة إدارة بيانات ذكية شاملة تمكنك من الوصول إلى البيانات واستخراجها ودمجها وتحويلها وتحميلها إلى الوجهة التي تختارها. سواء كانت بيانات المصدر الخاصة بك بتنسيق PDF أو Word أو XLS أو JSON أو HTML XLSX أو PRN أو RTF أو CSV أو EDI أو قاعدة بيانات أو حتى مستودع بيانات، فاستخدم Asteraتتميز واجهة المستخدم الخاصة بسحب وإفلات البرنامج والموصلات المدمجة بإمكانية استرداد نقاط البيانات التي تحتاجها بسرعة.
إليك السبب وراء حب الشركات بمختلف أحجامها لحل استخراج البيانات الخاص بنا:
- يجري 100% بدون أكواد وآلية كاملة يعني أنه حتى مستخدمي الأعمال يمكنهم استخدامه
- Astera يستخدم الذكاء الاصطناعي معالجة المستندات الذكية التكيف تلقائيًا مع التنسيق الفريد لكل مستند، حتى مع تخطيطات مختلفة، بما في ذلك التقارير المالية، والفواتير، والعقود القانونية، والسجلات الطبية، والفواتير، وما إلى ذلك.
- القدرة على معالجة أزواج القيمة الرئيسية والجداول وحتى عناصر السطر المعقدة باستخدام دقة لا مثيل لها
- القدرة على تحويل البيانات بسرعة عبر عدة تنسيقات استخدام محول النصوص المتقدم والتعرف الضوئي على الحروف (OCR)
- يتيح دمج نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) وأنظمة الذكاء الاصطناعي متعددة الوكلاء معالجة متعددة الصفحات للمستندات الكبيرة بفهم يشبه الفهم البشري، مثالي للصناعات مثل الخدمات القانونية والمالية والرعاية الصحية
- تتيح لك المعالجة المتوازية معالجة كمية كبيرة من المستندات في وقت واحد
- القدرة على قم بتخصيص نماذج الذكاء الاصطناعي لحالات الاستخدام المحددة لديك والحصول على نتائج موثوقة حتى مع المصادر غير المنظمة
- القدرة على إنشاء موصلات بيانات مخصصة واستخراج البيانات من مجموعة أوسع من المصادر
- Asteraمنصة استخراج البيانات ضمان الامتثال لمعايير الصناعة واللوائح
وأكثر من ذلك - دون الحاجة إلى كتابة سطر واحد من التعليمات البرمجية.
تقلل CoWorx Staffing من وقت استهلاك بيانات الرواتب بنسبة 95% مع Astera
يستخدم CoWorx Staffing Asteraحل معالجة المستندات الذكي من شركة 's لتقليص وقت استخراج البيانات ودمجها من 4 ساعات إلى 10 دقائق. تعرف على ما يقولونه عن Astera.
قراءة دراسة الحالةTalend (التي استحوذت عليها شركة Qlik)
Talend عبارة عن منصة تكامل بيانات تتيح للمستخدمين استخراج البيانات من مصادر بيانات متعددة وتحويلها وتحميلها إلى قاعدة بيانات أو مستودع بيانات. مثل Asteraفهو يوفر واجهة سهلة الاستخدام لتبسيط عملية استخراج البيانات ودمجها.
ضع في اعتبارك أن Talend مناسب بشكل أفضل للمستخدمين الذين لديهم خلفية تقنية، مما يعني أن مستخدمي الأعمال يجب أن يتعاملوا مع منحنى تعليمي كبير.
اقرأ أكثر: بدائل Talend لاستخراج البيانات ودمجها.
Import.io
Import.io عبارة عن أداة لاستخراج البيانات من الويب تركز بشكل خاص على قطاع التجارة الإلكترونية وتتيح استخراج البيانات من مواقع ويب متعددة. باستخدام Import.io، يمكن للمستخدمين استخراج بيانات أقسام معينة من مواقع الويب من خلال توفير أنماط نموذجية، والحصول على إمكانية الوصول إلى نقاط البيانات التي تحتاجها.
على الرغم من أنه ينص على أنه خالٍ تمامًا من التعليمات البرمجية، فقد أبلغ المستخدمون على مواقع الويب الخاصة بالمراجعة عن عكس ذلك - يجب أن يكون فريقك قادرًا على كتابة التعليمات البرمجية للحصول على البيانات المطلوبة.
بارسير
As برنامج استخراج البيانات بالذكاء الاصطناعيتقدم Parseur منصة تعمل على أتمتة استخراج النصوص من ملفات PDF ورسائل البريد الإلكتروني وعدد محدود من المصادر الأخرى. وهي تستخدم الذكاء الاصطناعي والتعرف الضوئي على الحروف لملفات PDF، وقوالب النصوص لرسائل البريد الإلكتروني والمستندات.
في حين يدعم محرك التحليل بالذكاء الاصطناعي الخاص بـ Parseur أنواعًا متعددة من المستندات، فإن فعاليته تقتصر على حوالي 100 صفحة وتعتمد على اللغة. بالإضافة إلى ذلك، يتطلب محرك OCR الخاص به قالبًا منفصلًا كلما تغير تخطيط المستند.
ارتجال
يتيح Improvado للشركات استخراج بيانات التسويق والمبيعات لإبلاغ عملية اتخاذ القرار. ومثل أدوات استخراج البيانات الأخرى، فإنه يوفر واجهة سهلة الاستخدام ويدعم التكاملات المتعددة مما يسمح لفرق مختلفة بالوصول إلى البيانات واستخراجها من مصادر مختلفة.
وفقًا للمراجعات التي قدمها مستخدمو الأعمال، فإن Improvado لديه منحنى تعليمي حاد، خاصةً إذا لم يكن لدى المستخدمين خبرة كافية في قواعد البيانات وتحويل البيانات.
إدارة بيانات SAS
كما يوحي الاسم، فإن SAS Data Management عبارة عن منصة تتيح للمستخدمين إدارة البيانات ودمجها وتحويلها. كما هو الحال مع Asteraيمكن للمستخدمين إنشاء موصلات مخصصة باستخدام SAS Data Management لدمج مصادر البيانات التي تختارها واستخراج البيانات منها. وفي حين أنه يدعم تنسيقات الملفات مثل XML وCSV وJSON، فإنه أكثر ملاءمة للوصول إلى البيانات واستردادها من قواعد البيانات.
على الرغم من أن نطاق الحلول التي تقدمها SAS Data Management قابل للمقارنة بتلك التي تقدمها شركات استخراج البيانات الأخرى، إنه أغلى بكثيرإن حقيقة أن المستخدمين يحتاجون إلى كتابة التعليمات البرمجية في سيناريوهات معينة، وخاصة حيث تكون المعرفة المحددة مطلوبة، لا تساعد أيضًا.
دوكسومو
Docsumo عبارة عن منصة أتمتة سير عمل المستندات التي تستفيد من الذكاء الاصطناعي لاستخراج البيانات من المستندات غير المنظمة. باستخدام Docsumo، يمكن للمستخدمين استيعاب المستندات وتصنيفها ومعالجتها مسبقًا بتنسيقات مختلفة، مثل PDF وTIFF وما إلى ذلك.
يعتمد تنفيذ Docsumo إلى حد كبير على أنواع المستندات المستخدمة. مثل أي أداة أخرى لاستخراج البيانات، يمكنها معالجة المستندات البسيطة بسهولة. ومع ذلك، بالنسبة للمستندات ذات التخطيطات المتغيرة، تتطلب الأداة الوقت والجهد لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على استخراج البيانات بدقة.
مكشطة الويب
Web Scraper هي أداة استخراج بيانات خفيفة الوزن لاستخراج المعلومات من مواقع الويب الديناميكية. الأداة قادرة على التعامل مع مواقع الويب التي تعمل بنظام JavaScript واستخدام خرائط المواقع لتخصيص البيانات. يمكن للمستخدمين إنشاء أدواتهم الخاصة لفحص مواقع الويب وكشطها وتصدير البيانات بتنسيقات شائعة الاستخدام مثل CSV وXLSX وJSON.
النانو
Nanonets هي أداة أخرى لاستخراج البيانات تعمل بالذكاء الاصطناعي وقادرة على معالجة مستندات مختلفة واستخراج البيانات. مثل Asteraيمكن لشبكات Nanonets معالجة المستندات غير المنظمة وتحويلها، مثل أوامر الشراء، ونماذج الرعاية الصحية، والفواتير، وسندات الشحن، وكشوف الحسابات المصرفية، إلى معلومات منظمة.
وفقًا لمواقع المراجعة مثل G2، يمكن أن تكون شبكات Nanonets باهظة الثمن بشكل خاص، وخاصة في سيناريوهات الحجم المنخفض. بالإضافة إلى ذلك، فإن الافتقار إلى الرؤية حول كيفية عمل النماذج واتخاذ القرارات يمكن أن يخلق تحديات تشغيلية ومتعلقة بالثقة.
دوكبارسير
Docparser هو برنامج لتحليل المستندات يتيح للمستخدمين استخراج البيانات من أنواع وتنسيقات مستندات متعددة وتحميلها إلى وجهات مختلفة. ومثل معظم أدوات استخراج البيانات الحديثة، فإنه يستخدم الذكاء الاصطناعي لتسريع أوقات الاستخراج ومعالجة المستندات غير المنظمة.
على الرغم من أن Docparser يتميز بواجهة مستخدم مرئية، إلا أن المستخدمين غير الفنيين ورجال الأعمال قد يصابون بالحيرة والارتباك بسهولة بسبب هذه الميزات عند إنشاء تدفقات عمل تحليل البيانات. بالإضافة إلى ذلك، ووفقًا لمراجعات المستخدمين، فإن التكلفة لكل مستند مرتفعة.
أتمتة استخراج البيانات باستخدام Asteraمنصة 's المدعومة بالذكاء الاصطناعي'
لا تنخدع بحلول استخراج البيانات الآلية جزئيًا. اختر Asteraمنصة استخراج البيانات ودمجها المدعومة بالذكاء الاصطناعي من 'SmartTech' وأتمتة سير العمل لديك من البداية إلى النهاية. جربها مجانًا لمدة 14 يومًا.
تنزيل الإصدار التجريبيالميزات التي يجب البحث عنها في حل استخراج البيانات
في حين أن معظم أدوات استخراج البيانات المتباينة قد تجمع بين وظائف متعددة أو تتداخل عبر الفئات، إلا أنها لا توفر جميع الميزات والقدرات الإضافية والتجربة الموحدة التي توفرها أداة واحدة. منصة استخراج البيانات الشاملة لذلك، من المهم للغاية أن نضع دائمًا متطلبات العمل في المقدمة عند اتخاذ القرار بشأن أداة أو بائع.
تتضمن بعض النقاط المهمة التي يجب على المؤسسة مراعاتها أثناء البحث عن حل قوي لاستخراج البيانات ما يلي:
قدرات الذكاء الاصطناعي المدمجة
نظرًا لعدد المستندات وكمية البيانات المنتجة يوميًا، أصبحت قدرات الذكاء الاصطناعي عرضًا قياسيًا في حلول استخراج البيانات الحديثة. وتشمل هذه معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لفهم سياق المستندات، والتعلم الآلي (ML) للتكيف مع أنواع المستندات المتنوعة، والتصنيف الذكي للبيانات غير المنظمة وشبه المنظمة. تأكد من أن الأداة التي تختارها جاهزة للذكاء الاصطناعي.
واجهة سهلة الاستخدام
من المهم أن تحتوي أدوات استخراج البيانات على واجهة مستخدم سهلة الاستخدام حيث يتمكن مستخدمو الأعمال بسهولة من استرداد نقاط البيانات التي يحتاجون إليها، وإذا لزم الأمر، بناء خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم لاستخراج البيانات.
دعم صيغ متعددة
تتلقى المنظمات البيانات بجميع الأشكال والأحجام ، من التنسيقات المهيكلة إلى شبه المهيكلة وحتى التنسيقات غير المنظمة. بينما يمكن لمعظم أدوات ذكاء الأعمال معالجة التنسيقات المهيكلة مباشرة بعد بعض التنقية ، فإن برامج استخراج البيانات المؤتمتة تساعد الشركات في هيكلة مجموعات البيانات غير المنظمة. تدعم هذه الأدوات أيضًا مجموعة كبيرة من التنسيقات غير المهيكلة ، بما في ذلك DOC و DOCX و PDF و TXT و RTF ، مما يتيح للشركات الاستفادة من جميع المعلومات التي تتلقاها.
استخراج البيانات في الوقت الحقيقي لتحليل البيانات الضخمة
يعد الوصول إلى البيانات في الوقت المناسب أمرًا ضروريًا لاتخاذ القرارات المثلى والعمليات التجارية السلسة. تعتمد العديد من الشركات على استخراج البيانات على دفعات، والتي تعالج البيانات بشكل متسلسل وفقًا للمتطلبات.
وهذا يعني أن المعلومات المتاحة للتحليل قد لا تعكس أحدث بيانات الأداء. وسوف تستند أي قرارات تجارية حاسمة إلى بيانات قديمة. وبالتالي، يجب أن تتيح أداة استخراج البيانات الفعّالة الاستخراج في الوقت الفعلي باستخدام أتمتة سير العمل و عملية تزامن لإعداد البيانات بشكل أسرع لمبادرات BI. تستفيد أدوات استخراج البيانات الحديثة من تقنيات الذكاء الاصطناعي وخوارزميات التعلم الآلي لاستخراج البيانات في الوقت الفعلي.
قوالب قابلة لإعادة الاستخدام مع برامج استخراج البيانات
يجب أن يسمح برنامج استخراج البيانات المناسب للمستخدم ببناء منطق استخراج يمكنه تطبيقه على أي مستند غير منظم بنفس التصميم. وهذا يلغي الحاجة إلى بناء منطق استخراج جديد لكل مستند وارد بنفس التصميم.
وظيفة مدمجة لجودة البيانات والتطهير
يجب أن تكون أداة استخراج البيانات قادرة على تحديد أي أخطاء و تنظيف البيانات تلقائيًا وفقًا لقواعد العمل التي يحددها المستخدم. على سبيل المثال، إذا كانت الشركة تستخدم نموذج استخراج لاستخراج كميات الطلب وتفاصيل الطلب من فواتير PDF، فيجب أن تكون قادرة على اكتشاف وحذف أي أوامر ذات قيم كمية سالبة.
دعم وجهات متعددة
تدعم أدوات استخراج البيانات الحديثة مجموعة متنوعة من الوجهات. مع هذه المرونة ، يمكن للمستخدمين بسهولة تصدير البيانات المحولة إلى الوجهة التي يختارونها ، مثل SQL Server و Oracle و PostgreSQL وأدوات ذكاء الأعمال المختلفة مثل Tableau. يتيح ذلك للشركات الوصول إلى المعلومات المفيدة بشكل أسرع دون إعداد عمليات تكامل إضافية.
إليك ما يجب عليك فعله بعد ذلك: تبسيط استخراج البيانات باستخدام Astera
تتطلب المشكلات الحديثة حلولاً حديثة، مما يعني أن التقاط البيانات الأساسية لم يعد كافياً. تحتاج الشركات إلى حلول أكثر ذكاءً لاستخراج البيانات ومعالجة المستندات والتي تدمج قدرات الذكاء الاصطناعي في سير عمل الاستخراج، Astera.
ما يحدد حقا Astera تتميز هذه المنصة الشاملة بأنها تقدم أكثر من مجرد استخراج البيانات. Astera، يمكنك:
- دمج مصادر بيانات متعددة لاستخراج البيانات التي تحتاجها
- إنشاء تخطيطات المستندات تلقائيًا على الفور، حتى بالنسبة للمستندات غير المنظمة
- قم بتحويل البيانات لتناسب احتياجات عملك ومطابقة تنسيق الوجهة
- تحسين جودة البيانات لضمان وصول البيانات الصحية فقط إلى أنظمتك المستهدفة
- قم بتحميل البيانات إلى الوجهة التي تختارها، سواء كانت محلية أو في السحابة
- أتمتة عملية استخراج البيانات وتكاملها بالكامل
إذا كانت لديك بيانات غير منظمة في طريقها إليك، محاولة Astera واكتشف كيف يمكنك تبسيط استخراج البيانات من جميع مصادر البيانات لديك.