مدونات

الصفحة الرئيسية / مدونات / أدوات استخراج البيانات: إليك كل ما تحتاج إلى معرفته

جدول المحتويات
الآلي, لا كود مكدس البيانات

تعلم كيف Astera يمكن لـ Data Stack تبسيط وتبسيط إدارة بيانات مؤسستك.

أدوات استخراج البيانات: إليك كل ما تحتاج إلى معرفته

مسيرة 12th، 2024

يعد استخراج المعلومات القيمة من مصادر مختلفة أمرًا بالغ الأهمية لتحديد الاتجاهات واتخاذ قرارات مستنيرة واكتساب ميزة تنافسية. ووفقا ل بحث دراسة ، الشركات التي تشارك في صنع القرار القائم على البيانات خبرة 5 إلى 6 في المئة النمو في إنتاجيتها. ومع ذلك ، يمكن أن يكون استخراج البيانات يدويًا مهمة تستغرق وقتًا طويلاً ، ومليئة بالتحديات التي تعيق الإنتاجية والكفاءة. تشمل هذه التحديات التعامل مع كميات هائلة من المعلومات ، والتنقل في هياكل البيانات المعقدة ، ومعالجة البيانات بتنسيقات متنوعة. لحسن الحظ ، ظهرت أدوات استخراج البيانات كحل تحويلي لمواجهة هذه التحديات.

ما هي أدوات استخراج البيانات؟

تم تصميم أدوات استخراج البيانات خصيصًا لتبسيط عملية استخراج البيانات وأتمتتها استخراج البيانات عملية باستخدام تقنيات متعددة، مثل تطبيق أ قالب استخراج البيانات. إنها تمكن الشركات من جمع المعلومات بكفاءة من مصادر مختلفة مثل ملفات PDF والتقارير ومواقع الويب وقواعد البيانات والمزيد.

يمكن لهذه الأدوات استخراج البيانات ذات الصلة من كل من المصادر المهيكلة وغير المهيكلة. تتبع البيانات المنظمة ، مثل جداول البيانات أو قواعد البيانات ، تنسيقًا محددًا مسبقًا ويمكن تنظيمها بسهولة. على الجانب الآخر، غير منظم البيانات، مثل التقارير المعقدة أو منشورات وسائل التواصل الاجتماعي أو صفحات الويب ، تفتقر إلى تنسيق معين ، مما يجعل من الصعب الاستخراج والتحليل يدويًا. تتفوق أدوات استخراج البيانات في التعامل مع كلا النوعين من البيانات ، وتمكين الشركات لإطلاق رؤى قيمة وتسخير الإمكانات الكاملة لموارد المعلومات الخاصة بهم.

استخراج البيانات مقابل التنقيب في البيانات

غالبًا ما يخلط الأشخاص بين استخراج البيانات و استخراج البيانات. يتعامل استخراج البيانات مع استخراج المعلومات المهمة من مصادر مختلفة ، مثل رسائل البريد الإلكتروني ومستندات PDF والنماذج والملفات النصية والوسائط الاجتماعية والصور بمساعدة أدوات استخراج البيانات. من ناحية أخرى ، يمكّن التنقيب عن البيانات المستخدمين من تحليل البيانات من وجهات نظر متعددة. يتضمن البحث عن الأنماط والشذوذ والارتباطات في مجموعات البيانات.

تسريع عملية استخراج البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي المتقدم

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!

أنواع أدوات استخراج البيانات

هناك أنواع مختلفة من أدوات استخراج البيانات ، كل منها مصمم لتلبية احتياجات ومصادر استخراج البيانات المحددة. تستخدم هذه الأدوات تقنيات مختلفة مثل كشط قوات الدفاع الشعبيأو الاستعلام عن قاعدة البيانات أو تحليل المستندات أو التعرف الضوئي على الأحرف (OCR) أو معالجة اللغة الطبيعية (NLP) أو الخوارزميات القائمة 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 قواعد 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

استخراج بيانات الوثيقة أدوات استخراج البيانات من مستندات مثل ملفات PDF أو مستندات Word أو جداول بيانات Excel أو تنسيقات الملفات الأخرى. يستخدمون OCR لتحويل المحتوى الممسوح ضوئيًا أو المستند إلى الصور إلى نص يمكن قراءته آليًا ، مما يجعله متاحًا لمزيد من المعالجة والتحليل.

أدوات استخراج النص

تركز هذه الأدوات على استخراج المعلومات من مصادر نصية غير منظمة مثل رسائل البريد الإلكتروني أو سجلات الدردشة أو منشورات الوسائط الاجتماعية أو المقالات الإخبارية. وعادة ما يستخدمون تقنيات مثل البرمجة اللغوية العصبية أو التنقيب عن النص وخوارزميات تعلم الآلة لاستخراج معلومات محددة وإجراء تحليل المشاعر 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 تعمل أدوات استخراج البيانات؟

تستخدم أدوات استخراج البيانات المؤتمتة خوارزميات OCR و AI و ML لاستخراج البيانات ومعالجتها من مصادر متعددة. تجمع أداة استخراج البيانات الموحدة بين هذه الميزات معًا لتبسيط عملية الاستخراج. مقارنة بأساليب استخراج البيانات اليدوية التقليدية ، توفر أدوات استخراج البيانات المؤتمتة مستويات أعلى بكثير من الدقة والكفاءة وقابلية التوسع.

فيما يلي شرح تفصيلي لكيفية عمل هذه الأدوات بشكل عام:

  1. إدخال المستند: يقوم المستخدم باستيراد المستندات الرقمية أو تحميلها ، مثل الصور الممسوحة ضوئيًا أو ملفات PDF أو الملفات الإلكترونية إلى الأداة. إذا كان لديك برنامج متخصص لاستخراج البيانات ، فيمكنك أيضًا استيراد المستندات بكميات كبيرة.
  2. معالجة التعرف الضوئي على الحروف: تستخدم الأداة OCR لتحليل العناصر المرئية للمستند وإنشاء تمثيل رقمي لمحتوى النص. ثم يتعرف على الأحرف ويحولها إلى نص يمكن قراءته آليًا.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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.
  6. 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.
  7. 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.

كيف تساعد أدوات استخراج البيانات الشركات

يجعل حل استخراج البيانات على مستوى المؤسسة البيانات الواردة من مصادر غير منظمة أو شبه منظمة قابلة للاستخدام في 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.

استخراج البيانات من ملف pdf

                                                  اتفاقية تأجير نموذج

إلى جانب أتمتة العملية ، إليك المزيد من الطرق التي يمكن للشركات الاستفادة بها من أدوات استخراج البيانات:

جودة البيانات المحسنة

تخيل، على سبيل المثال، كم سيكون الأمر مرهقًا بالنسبة لمدير تسويق للحصول على معلومات مهمة عن العملاء محصورة في مئات ملفات PDF. إذا أراد المسؤول التنفيذي استخراج عناوين البريد الإلكتروني من هذه الملفات، فسوف ينتهي بهم الأمر إلى إضاعة الوقت. يمكن أن يؤدي ذلك أيضًا إلى حدوث أخطاء، مثل السجلات غير المكتملة والمعلومات المفقودة والتكرارات. لا تضمن أدوات استخراج البيانات الحصول على رؤى تجارية قيمة فحسب، بل تضمن ذلك أيضًا جودة البيانات.

قابلية أفضل للتحجيم

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.

الامتثال وإدارة المخاطر

تستخدم أدوات استخراج البيانات الخوارزميات التي تستخرج البيانات بدقة من المستندات ، مما يقلل من مخاطر الأخطاء أو الإغفالات التي يمكن أن تحدث أثناء الاستخراج اليدوي. يضمن الاستخراج الدقيق أن البيانات ذات الصلة يتم التقاطها ومعالجتها بطريقة متوافقة. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن تكوين هذه الأدوات للتعامل مع المعلومات الحساسة أو معلومات التعريف الشخصية (PII) مع مراعاة الخصوصية. يمكنهم تحديد عناصر البيانات الحساسة وتنقيحها أو إخفاء هويتها تلقائيًا لضمان الامتثال للوائح الخصوصية مثل لائحة حماية البيانات العامة (GDPR) أو قانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA).

ذكاء الأعمال المتكامل

تتكامل أدوات استخراج البيانات مع أنظمة ذكاء الأعمال (BI) ، مما يمكّن الشركات من دمج البيانات من مصادر متعددة في مستودع مركزي. يمكن للشركات بعد ذلك تحليل هذه البيانات وتحويلها إلى رؤى ذات مغزى لصياغة استراتيجيات عمل فعالة.

تحليل أفضل واتخاذ القرار

وكشفت دراسة أجرتها فورستر عن ذلك لا يتم تحليل واستخدام أكثر من 0.5 بالمائة من بيانات العالم.

بمساعدة أداة استخراج البيانات الموحدة ، يمكن للشركات بسهولة استخراج معلومات مفيدة مخفية في مصادر البيانات غير المهيكلة. يمكن لهذه الأدوات أيضًا دمج البيانات المستخرجة مع المبيعات أو المنتج أو التسويق أو أي نوع آخر من البيانات لاكتساب المزيد من الأفكار. وهذا يوفر لهم عرضًا شاملاً لعملياتهم وعملائهم ، مما يتيح لهم إجراء تحليلات أفضل للبيانات واتخاذ قرارات أكثر استنارة.

استخراج البيانات من Excel ، ما هو استخراج البيانات ، برنامج استخراج البيانات ، أداة استخراج البيانات

                                           نموذج بيانات العميل

 

ميزات للبحث عنها في أداة استخراج البيانات

في حين أن معظم أدوات استخراج البيانات المتباينة قد تجمع بين وظائف متعددة أو تتداخل عبر الفئات ، فإنها لا توفر جميع الميزات والقدرات الإضافية والتجربة الموحدة التي يمكن أن توفرها منصة استخراج بيانات شاملة واحدة. لذلك ، من المهم للغاية الحفاظ دائمًا على متطلبات العمل في المقدمة عند اتخاذ قرار بشأن أداة أو بائع.

تتضمن بعض النقاط المهمة التي يجب على المؤسسة مراعاتها أثناء البحث عن حل قوي لاستخراج البيانات ما يلي:

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 القرار الأمثل والعمليات التجارية السلسة. تعتمد العديد من الشركات على استخراج البيانات دفعة واحدة ، والتي تعالج البيانات بشكل تسلسلي حسب المتطلبات.

هذا يعني أن المعلومات المتاحة للتحليل قد لا تعكس بيانات الأداء الأحدث. ستعتمد أي قرارات تجارية حاسمة يتم اتخاذها على بيانات قديمة. ومن ثم ، يجب أن تتيح أداة استخراج البيانات الفعالة الاستخراج في الوقت الفعلي باستخدام أتمتة سير العمل وتنسيق العمليات لإعداد البيانات بشكل أسرع لمبادرات ذكاء الأعمال. تستفيد أدوات استخراج البيانات الحديثة من تقنيات الذكاء الاصطناعي وخوارزميات تعلم الآلة لاستخراج البيانات في الوقت الفعلي.

قوالب قابلة لإعادة الاستخدام مع برنامج استخراج البيانات

يجب أن يسمح برنامج استخراج البيانات الصحيح المستخدم لبناء منطق الاستخراج يمكنهم تطبيقه على أي مستند غير مهيكل بنفس التخطيط. هذا يلغي الحاجة إلى بناء منطق الاستخراج من جديد لكل مستند وارد بتصميم مماثل.

جودة البيانات المضمنة ووظيفة التطهير

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.

الصديقة للمستخدم واجهة

من المهم أن يكون لأدوات استخراج البيانات هذه واجهة سهلة الاستخدام حيث يمكن لمستخدمي الأعمال تصميم قوالب مختلفة لاستخراج البيانات بسهولة. يجب أن يسمح بمعالجة البيانات بسهولة دون تشفير.

دعم لوجهات 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.

أتمتة استخراج البيانات مع ReportMiner

أتمتة استخراج البيانات باستخدام أدوات استخراج البيانات

Astera ReportMiner بأتمتة استخراج البيانات غير المهيكلة لتوليد معلومات مفيدة ورؤى. مع ReportMiner، يمكنك:

  • استخراج البيانات من المستندات المهيكلة وشبه المهيكلة وغير المهيكلة بدون تشفير
  • إنشاء تخطيطات المستندات تلقائيًا على الفور باستخدام ملفات التقاط AI
  • تعامل مع مستندات متعددة باستخدام الذكاء الاصطناعي معالجة المستندات بذكاء
  • أتمتة عملية استخراج البيانات بالكامل من البداية إلى النهاية
  • تأكد من وصول البيانات الصحية فقط إلى نظام الوجهة الخاص بك مع تضمين إدارة جودة البيانات
  • قم بتحويل البيانات بسهولة وفقًا لاحتياجات عملك باستخدام عمليات التحويل المضمنة

إذا كانت لديك بيانات غير منظمة تأتي بانتظام ، فمن الأفضل الاعتماد على أداة استخراج البيانات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي ، مثل Astera ReportMiner.

تنزيل نسخة تجريبية مجانية لمدة 14 يومًا واكتشف كيف يمكنك تبسيط استخراج البيانات وتحويلها وتحميلها.

أتمتة استخراج البيانات والحصول على بيانات جاهزة للتحليل
دعوة جديدة إلى العمل
ربما يعجبك أيضا
ANSI X12 مقابل EDIFACT: الاختلافات الرئيسية
كل ما تحتاج لمعرفته حول تجميع البيانات
حوكمة البيانات في صناعة التأمين
مع مراعاة Astera لتلبية احتياجات إدارة البيانات الخاصة بك؟

أنشئ اتصالاً خاليًا من التعليمات البرمجية مع تطبيقات مؤسستك وقواعد البيانات والتطبيقات السحابية لدمج جميع بياناتك.

دعونا نتواصل الآن!
يتيح الاتصال