المدونة

Home page for arabic / المدونة / ما هو استخراج البيانات: التقنيات والأدوات وأفضل الممارسات

جدول المحتويات
الآلي, لا كود مكدس البيانات

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

ما هو استخراج البيانات: التقنيات والأدوات وأفضل الممارسات

لقد قمت بجمع كل أنواع البيانات لعملك، لكنها الآن محاصرة! إنه موجود في حسابك على Facebook ونظام نقاط البيع وملفات PDF وموقع الويب وقواعد البيانات الأخرى. إذًا، كيف يمكنك إدخال هذه البيانات في برنامج التحليلات الخاص بك وبسرعة كبيرة؟ على الرغم من أهمية جمع البيانات، فإن ما يهم أكثر هو مدى سرعة استخراجها بحيث تكون جاهزة للتحليل. هل كنت تعلم هذا 68% من بيانات الأعمال لا يتم استخدامها على الإطلاق؟ وهذا يوضح أهمية استخراج البيانات في أي منظمة تعتمد على البيانات. إذا تمكنت من تنفيذ هذه الخطوة الأولى بشكل صحيح، فيمكنك وضع أساس قوي لبقية خطواتك خط أنابيب البيانات.

ما هو استخراج البيانات؟

استخراج البيانات هو عملية استرجاع أو سحب البيانات من مصادر مختلفة وتحويلها إلى تنسيق قابل للاستخدام وذو معنى لمزيد من التحليل أو إعداد التقارير أو التخزين. إنها واحدة من أهم الخطوات في إدارة البيانات الذي يسمح لك بإدخال البيانات في التطبيقات أو التحليلات.

يمكن أن تأتي البيانات من مصادر مختلفة، بما في ذلك قواعد البيانات، وجداول البيانات، ومواقع الويب، واجهات برمجة التطبيقات (APIs)وملفات السجل وبيانات المستشعر والمزيد. قد تكون هذه المصادر منظمة (منظمة في جداول أو سجلات) أو غير منظمة (بيانات نصية أو غير جدولية).

يعد استخراج البيانات أمرًا سهلاً نسبيًا عند التعامل مع البيانات المنظمة، مثل البيانات الجدولية في ملفات Excel أو قواعد البيانات العلائقية. ومع ذلك، فمن الأفضل استخدامها برامج استخراج البيانات عندما يتعلق الأمر بمصادر البيانات غير المنظمة، مثل ملفات PDF ورسائل البريد الإلكتروني والصور ومقاطع الفيديو.

أهمية استخراج البيانات

إحدى المشكلات المهمة التي يحلها استخراج البيانات هي أنه يحسن إمكانية الوصول إلى البيانات. تخيل شركة لديها مصادر بيانات مختلفة، وكل تلك البيانات موجودة بتنسيقات مختلفة، وكل قسم يحاول استخدام تلك البيانات وفقًا لاحتياجاته؛ حجم الفوضى التي سيخلقها! يجمع استخراج البيانات جميع البيانات معًا، مما يسمح لك بتحويلها إلى تنسيق موحد ثم وضعها في مصدر مركزي ليستخدمها الجميع عند الحاجة. والنتيجة هي المزيد من تمكين المستخدمين الذين يمكنهم استخدام البيانات دون الاعتماد على موارد تكنولوجيا المعلومات.

استخراج البيانات مقابل. بيانات التعدين

استخراج البيانات و استخراج البيانات غالبا ما يتم الخلط بينها وبين بعضها البعض. ومع ذلك، هناك فرق بين الاثنين. كما أوضحنا سابقًا، استخراج البيانات هو جمع البيانات من مصادر مختلفة وإعدادها للتحليل أو التخزين في قاعدة بيانات منظمة.

ومن ناحية أخرى، فإن استخراج البيانات هو عملية اكتشاف الأنماط أو الاتجاهات أو الأفكار أو المعرفة القيمة من مجموعة البيانات. الأمر كله يتعلق بتطبيق تقنيات إحصائية وتعلم آلي وتحليل البيانات المختلفة لاستخراج معلومات مفيدة من البيانات. الهدف الأساسي من التنقيب عن البيانات هو الكشف عن الأنماط أو العلاقات المخفية داخل البيانات ثم استخدامها لاتخاذ القرار أو النمذجة التنبؤية.

 

بيانات التعدين استخراج البيانات
الهدف ينصب التركيز في استخراج البيانات على استخلاص معلومات قابلة للتنفيذ من البيانات. يمكنك استخدام التنقيب في البيانات لاكتشاف العلاقات أو إجراء تنبؤات أو تحديد الاتجاهات أو البحث عن الحالات الشاذة داخل البيانات. يهدف استخراج البيانات إلى جمع البيانات وتنقيتها وتحويلها إلى تنسيق متسق ومنظم بحيث يكون لدى المستخدمين مجموعة بيانات موثوقة للاستعلام عنها أو تحليلها.
تقنيات غالبًا ما يتطلب استخراج البيانات فهمًا عميقًا للتحليل الإحصائي والتعلم الآلي. ويستخدم تقنيات وخوارزميات مختلفة، بما في ذلك التجميع والتصنيف والانحدار واستخراج قواعد الارتباط والكشف عن الشذوذ. يتضمن استخراج البيانات عادةً تقنيات استيعاب البيانات وتحليلها وتحويلها. تشمل الأدوات والأساليب المستخدمة بشكل شائع لاستخراج البيانات تجريف الويب وتحليل المستندات واستخراج النص واستخراج البيانات المستندة إلى واجهة برمجة التطبيقات.
الناتج إن مخرجات استخراج البيانات عبارة عن رؤى أو أنماط قابلة للتنفيذ يمكنك استخدامها لاتخاذ قرارات مستنيرة أو بناء نماذج تنبؤية. قد تتضمن هذه الرؤى اتجاهات أو ارتباطات أو مجموعات من نقاط البيانات المتشابهة أو القواعد التي تصف الارتباطات داخل البيانات. مخرجات استخراج البيانات عبارة عن مجموعة بيانات منظمة جاهزة للتحليل. قد تنطوي تطهير البيانات لإزالة التناقضات أو القيم المفقودة أو الأخطاء. عادة ما يتم تخزين البيانات المستخرجة بتنسيق مناسب للاستعلام أو التحليل، مثل قاعدة البيانات العلائقية.

 

توقيت يتم إجراء التنقيب عن البيانات بعد استخراج البيانات وتنظيفها وتحويلها والتحقق من صحتها. عادةً ما يكون استخراج البيانات خطوة أولية في التحليل، ويتم إجراؤها قبل أي دراسة أو نمذجة متعمقة.

كيف يعمل استخراج البيانات؟

تحديد مصادر البيانات

تبدأ عملية استخراج البيانات بتحديد مصادر البيانات. يجب أن تكون واضحًا بشأن البيانات التي تحتاجها ومكان وجود بياناتك. يمكن أن يكون في المستندات أو قواعد البيانات أو تطبيقات الوسائط الاجتماعية. بمجرد تحديد مصادر بياناتك، ستحتاج إلى تحديد الطريقة المناسبة لكل مصدر. بالنسبة للصور، قد تحتاج التعرف الضوئي على الحروف; بالنسبة لمواقع الويب، قد تحتاج إلى برنامج لتجريد الويب، وما إلى ذلك.

اتصال المصدر

ثم، تحتاج إلى إنشاء اتصال بمصادر البيانات المحددة. قد تختلف طريقة الاتصال حسب نوع المصدر. يجوز لك استخدام سلسلة اتصال قاعدة البيانات واسم المستخدم وكلمة المرور لقواعد البيانات. قد تحتاج إلى استخدام واجهات برمجة التطبيقات للمصادر المستندة إلى الويب. تقدم بعض برامج استخراج البيانات حلاً كاملاً مع العديد من الموصلات المدمجة حتى تتمكن من الاتصال بجميع المصادر في وقت واحد.

الاستعلام أو الاسترجاع

يمكنك استخدام استعلامات SQL لاسترداد بيانات محددة من جداول قواعد البيانات. قد تتطلب المستندات استخراج النص باستخدام التعرف الضوئي على الحروف (أو محللي مستندات محددين. معظم أدوات استخراج البيانات أصبحت الآن خالية من التعليمات البرمجية، مما يعني أن كل ما عليك فعله هو سحب الموصل وإسقاطه والاتصال بأي مصدر بيانات دون تعلم استعلامات SQL واسعة النطاق أو لغات البرمجة.

تحويل البيانات وتحميلها

بمجرد استخراج البيانات، فإنها غالبًا لا تتوافق مع التنسيق المطلوب في الوجهة النهائية أو حتى للتحليل. على سبيل المثال، يمكن أن يكون لديك بيانات بتنسيق XML أو JSON، وقد تحتاج إلى تحويلها إلى Excel لتحليلها. يمكن أن تكون هناك سيناريوهات متعددة، ولهذا السبب يعد تحويل البيانات أمرًا ضروريًا. تتضمن بعض مهام التحويل الشائعة ما يلي:

  • تنظيف البيانات لإزالة التكرارات ومعالجة القيم المفقودة وتصحيح الأخطاء.
  • تطبيع البيانات عن طريق تحويل تنسيقات التاريخ أو توحيد وحدات القياس.
  • إثراء البيانات بإضافة معلومات خارجية أو حقول محسوبة.

يتم بعد ذلك إدخال البيانات المحولة إلى الوجهة، والتي تختلف وفقًا لهدف البيانات. يمكنك تخزين البيانات في ملفات مسطحة مثل ملفات CSV أو JSON أو Parquet أو وضعها في قاعدة بيانات علائقية (مثل MySQL أو PostgreSQL) أو قاعدة بيانات NoSQL (مثل MongoDB).

دراسة الحالة

تتلقى شركة Ciena ، وهي شركة رائدة في صناعة الشبكات ، أوامر الشراء بتنسيق PDF وكانت تواجه تأخيرات في تنفيذ الطلبات بسبب الجهد اليدوي المطلوب لنسخ تفاصيل الطلب والتحقق منها. لأتمتة استخراج البيانات ووفر الوقت ، قيمت Ciena الحلول المختلفة ووجدت Astera ReportMiner لتكون الأفضل. نتيجة لذلك ، تقوم Ciena الآن بتلبية طلبات العملاء بشكل أسرع 15 مرة ويمكنها معالجة طلبات الشراء في دقيقتين فقط بدلاً من ساعات.

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!

تقنيات استخراج البيانات

هناك تقنيات مختلفة لاستخراج البيانات. ومع ذلك، فإن الأسلوب الأكثر ملاءمة لمؤسستك يعتمد على حالة الاستخدام الخاصة بك. فيما يلي بعض الطرق الأساسية:

تجريف على شبكة الإنترنت 

يتم استخدام تجريف الويب لجمع البيانات من مصادر مختلفة عبر الإنترنت، مثل مواقع التجارة الإلكترونية والمواقع الإخبارية ومنصات الوسائط الاجتماعية. يقوم برنامج تجريف الويب بالوصول إلى صفحات الويب وتحليل محتوى HTML أو XML واستخراج عناصر بيانات محددة.

الاستخراج القائم على API

توفر العديد من خدمات الويب واجهات برمجة التطبيقات التي تسمح للمطورين باسترداد البيانات من التطبيقات بتنسيق منظم. يتضمن الاستخراج المستند إلى واجهة برمجة التطبيقات إرسال طلبات HTTP إلى واجهات برمجة التطبيقات هذه ثم استرداد البيانات. إنها طريقة موثوقة ومنظمة لاستخراج البيانات من المصادر عبر الإنترنت، مثل منصات الوسائط الاجتماعية أو خدمات الطقس أو موفري البيانات المالية.

استخراج النص (معالجة اللغات الطبيعية – البرمجة اللغوية العصبية)

غالبًا ما تستخدم تقنيات استخراج النص معالجة اللغات الطبيعية (NLP) لاستخراج المعلومات من البيانات النصية غير المنظمة، مثل المستندات أو رسائل البريد الإلكتروني أو منشورات وسائل التواصل الاجتماعي. تتضمن تقنيات البرمجة اللغوية العصبية التعرف على الكيانات المسماة (NER) لاستخراج الكيانات مثل الأسماء والتواريخ والمواقع، وتحليل المشاعر، وتصنيف النص لاستخراج الرؤى من النص.

التعرف الضوئي على الحروف

يعمل التعرف البصري على الأحرف (OCR) على تحويل النص المطبوع أو المكتوب بخط اليد من المستندات أو الصور أو الصفحات الممسوحة ضوئيًا إلى بيانات نصية يمكن قراءتها وتحريرها آليًا. يقوم برنامج التعرف الضوئي على الحروف (OCR) بتحليل الصور المعالجة للتعرف على محتوى النص وتحويله إلى أحرف يمكن قراءتها بواسطة الآلة. تستخدم محركات التعرف الضوئي على الحروف (OCR) تقنيات مختلفة لتحديد المشاعر، بما في ذلك التعرف على الأنماط واستخراج الميزات وخوارزميات التعلم الآلي.

تحليل المستند 

يتم تحليل المستند عندما يقوم برنامج كمبيوتر أو نظام باستخراج المعلومات المنظمة من المستندات غير المنظمة أو شبه المنظمة. يمكن أن تكون هذه المستندات بتنسيقات مختلفة، مثل ملفات PDF ، ملفات Word أو صفحات HTML أو رسائل البريد الإلكتروني أو الملاحظات المكتوبة بخط اليد. يحدد نظام التحليل بنية الوثيقة. ثم يقوم باستخراج عناصر البيانات ذات الصلة، بما في ذلك الأسماء والعناوين والتواريخ وأرقام الفواتير وأوصاف المنتج، بناءً على كلمات رئيسية محددة أو تعبيرات عادية أو طرق أخرى لمطابقة الأنماط.

أنواع استخراج البيانات

بمجرد الانتهاء من تحديد مصادر البيانات الخاصة بك وتحديد التقنية أو التقنيات التي تعمل، تحتاج إلى تعيين نظام لاستخراج البيانات الخاصة بك للعمل. يمكنك الاختيار من بين استخراج البيانات يدويًا، أو استخراج البيانات الكاملة، أو استخراج البيانات التزايدية. دعونا نرى إيجابيات وسلبيات كل نوع من أنواع استخراج البيانات:

استخراج كامل:

يقوم الاستخراج الكامل، أو التحميل الكامل أو التحديث، باستخراج كافة البيانات من النظام المصدر في عملية واحدة. يمكنك استخدام هذه التقنية عندما لا تتغير البيانات المصدر بشكل متكرر، ويكون من الضروري الحصول على نسخة كاملة وحديثة من البيانات. ومع ذلك، فإن استخراج البيانات الكاملة يمكن أن يكون كثيف الاستخدام للموارد، خاصة بالنسبة لمجموعات البيانات الكبيرة، حيث أنه يسترد جميع البيانات بغض النظر عما إذا كانت البيانات قد تغيرت منذ الاستخراج السابق. غالبًا ما يكون هذا هو الخيار الأفضل كخطوة أولية تخزين البيانات أو مشاريع ترحيل البيانات.

استخراج تزايدي:

الاستخراج المتزايد، ويسمى أيضًا استخراج الدلتا أو تغيير التقاط البيانات (CDC)، يُستخدم لاستخراج البيانات التي تغيرت منذ آخر عملية استخراج فقط. إنه الخيار الأفضل عند التعامل مع مصادر البيانات المتغيرة بشكل متكرر، مثل قواعد بيانات المعاملات. كما أنه أكثر كفاءة من الاستخراج الكامل لأنه يقلل من كمية البيانات المنقولة والمعالجة. تتضمن الطرق الشائعة للاستخراج المتزايد التتبع المستند إلى الطابع الزمني أو أرقام الإصدارات أو استخدام العلامات لوضع علامة على السجلات المحدثة.

الاستخراج اليدوي:

في الماضي، كانت معظم المؤسسات تستخرج البيانات يدويًا. لا يزال البعض يقوم بنسخ ولصق البيانات من المستندات أو جداول البيانات أو صفحات الويب في تطبيق أو قاعدة بيانات أخرى. ومع ذلك، فإن الاستخراج اليدوي يستغرق وقتًا طويلاً، وعرضة للخطأ، وغير مناسب حتماً لمهام استخراج البيانات واسعة النطاق. ومع ذلك، قد يكون من المفيد استرجاع البيانات العرضية أو المخصصة عندما تكون الأتمتة مستحيلة.

دور استخراج البيانات في ETL

ETL، والتي تعني الاستخراج والتحويل والتحميل، هو شامل تكامل البيانات عملية تتضمن استخراج البيانات من أنظمة المصدر، وتحويلها إلى تنسيق مناسب، وتحميلها إلى وجهة مستهدفة (على سبيل المثال، مستودع البيانات). يلعب استخراج البيانات دورًا حاسمًا في خطوط أنابيب ETL.

يعد استخراج البيانات بكفاءة ودقة أمرًا ضروريًا للحفاظ على سلامة البيانات والتأكد من أن مراحل ETL النهائية يمكنها معالجة المعلومات المستخرجة واستخدامها بشكل فعال لإعداد التقارير والتحليلات والأنشطة الأخرى المستندة إلى البيانات.

التحديات المشتركة للشركات

قد تعتقد أنه مع التقدم التكنولوجي، ربما أصبح استخراج البيانات أسهل. ومع ذلك، لا تزال الشركات بحاجة إلى المساعدة في مواجهة تحديات استخراج البيانات. فيما يلي بعض التحديات الشائعة التي يجب أن تضعها في الاعتبار أثناء تنفيذ عمليات استخراج البيانات:

عدم تجانس مصدر البيانات:

هل تعلم أن الشركة تستمد البيانات من 400 مصدر في المتوسط؟ كل هذه المصادر لها تنسيق وبنية وطريقة وصول مختلفة، مما يجعل من الصعب استخراج البيانات وفي الوقت المحدد أيضًا. وفقا لاستطلاع أجرتها شركة IDG، ويخلق هذا الانفجار في مصادر البيانات بيئة معقدة تؤدي إلى تعطيل المشاريع؛ في الواقع، أشار 32% من الأشخاص الذين شملهم الاستطلاع إلى أنهم بحاجة إلى المساعدة في الاتصال بمصادر البيانات.

حجم البيانات:

هناك حول 4.95 مليار مستخدم للإنترنت الذين يولدون حوالي 2.5 كوينتيليون بايت من البيانات يوميًا. لذا، فإن تنوع مصادر البيانات لا يمثل تحديًا فحسب، بل حجم البيانات أيضًا.

يمكن أن يستغرق نقل كميات كبيرة من البيانات من أنظمة المصدر إلى مستودع مركزي وقتًا، خاصة إذا كان النطاق الترددي لشبكة المؤسسة محدودًا. علاوة على ذلك، فإن إدارة كميات كبيرة من البيانات تعني أيضًا مشكلات محتملة في إدارة البيانات.

تعقيد البيانات:

لقد تحدثنا عن كميات كبيرة من البيانات ومجموعة متنوعة من مصادر البيانات، ولكن الأمر لا ينتهي عند هذا الحد - فالبيانات اليوم أكثر تعقيدًا من أي وقت مضى. لقد ولت الأيام التي تم فيها تخزينها في جدولين في Excel. ستجد اليوم بيانات هرمية وملفات JSON وصورًا وملفات PDF وما إلى ذلك. علاوة على ذلك، كل هذه البيانات مترابطة. على سبيل المثال، في بيانات الشبكات الاجتماعية، يتواصل الأفراد من خلال أنواع مختلفة من العلاقات، مثل الصداقات والمتابعات والإعجابات والتعليقات. تُنشئ هذه العلاقات شبكة من نقاط البيانات المترابطة. الآن تخيل استخراج نقاط البيانات هذه، ثم تركيبها في المخطط.

معالجة الأخطاء ومراقبتها:

تعد معالجة الأخطاء ومراقبتها من الجوانب الحاسمة في استخراج البيانات، لأنها تضمن موثوقية وجودة البيانات المستخرجة. بل إنه أكثر أهمية في استخراج البيانات في الوقت الحقيقي، عندما تتطلب البيانات الكشف الفوري عن الأخطاء ومعالجتها.

التدرجية:

تتطلب العديد من المؤسسات استخراج البيانات وتحليلها في الوقت الفعلي أو في الوقت الفعلي تقريبًا. ومع تدفق البيانات بشكل مستمر، يجب على الأنظمة مواكبة وتيرة استيعاب البيانات، وهذا هو سبب أهمية قابلية التوسع. عند إعداد البنية الأساسية الخاصة بك، يتعين عليك التأكد من قدرتها على التعامل مع أي نمو في حجم البيانات.

الأتمتة - الحاجة للساعة

ونظرًا لأن البيانات أصبحت أكثر تعقيدًا، فإن الحل الوحيد لحل مشاكل استخراج البيانات هو استخدام أداة استخراج البيانات التي يمكنها أتمتة معظم المهام. فيما يلي بعض فوائد استخدام أداة استخراج البيانات مقارنة باستخراج البيانات يدويًا:

  1. التعامل مع مصادر البيانات المتعددة: تأتي أدوات استخراج البيانات مزودة بموصلات مدمجة، مما يسهل الاتصال بجميع مصادر البيانات في وقت واحد، بما في ذلك مواقع الويب وقواعد البيانات وجداول البيانات وملفات PDF ورسائل البريد الإلكتروني وواجهات برمجة التطبيقات. بالإضافة إلى ذلك، أصبحت أدوات استخراج البيانات اليوم مجهزة بقدرات الذكاء الاصطناعي التي يمكنها استخراج البيانات من المستندات غير المنظمة باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي القوية.
  2. التدرجية: أفضل ما في أدوات استخراج البيانات هو أنها يمكن أن تتسع للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات بكفاءة. يمكنهم استخراج البيانات ومعالجتها على دفعات أو بشكل مستمر لتلبية احتياجات الشركات ذات متطلبات البيانات المتزايدة.
  3. جودة البيانات: تشمل العديد من أدوات استخراج البيانات جودة البيانات الميزات ، مثل تأكيد صحة البيانات والتطهير، مما يساعد على تحديد وتصحيح الأخطاء أو التناقضات في البيانات المستخرجة.
  4. أتمتة: يمكن جدولة أدوات استخراج البيانات للتشغيل على فترات زمنية محددة أو تشغيلها بواسطة أحداث محددة، مما يقلل الحاجة إلى التدخل اليدوي ويضمن تحديث البيانات باستمرار.

أهم أدوات استخراج البيانات

ستعتمد الأداة التي تختارها على حالة الاستخدام الخاصة بك. ومع ذلك، إليك بعض أفضل أدوات استخراج البيانات التي يمكنك وضعها في الاعتبار:

  1. Astera تقرير عامل المنجم: Astera تقرير عامل المنجم هي أداة لاستخراج البيانات على مستوى المؤسسات، خالية من التعليمات البرمجية، ومدعومة بالذكاء الاصطناعي، وتسمح للمستخدمين باستخراج البيانات من مصادر البيانات غير المنظمة مثل الفواتير و طلبات الشراء في غضون دقائق. كل ما يحتاج المستخدمون إلى فعله هو تحديد الحقول التي يريدون استخراجها، وملف خوارزميات الذكاء الاصطناعي المتقدمة استخراج البيانات دون تدخل يدوي. تأتي الأداة أيضًا مع موصلات مدمجة، مما يجعل من السهل جدًا الاتصال بأي مصدر بيانات. تحتوي أداة استخراج البيانات على ميزات متقدمة لإعداد البيانات، والتي يمكنك من خلالها تنظيف البيانات والتحقق من صحتها بسرعة.
  2. دوكبارسير: Docparser هي أداة لاستخراج البيانات قائمة على السحابة تتيح لك استخراج البيانات من المستندات وملفات PDF والصور.
  3. ثماني: Octoparse عبارة عن مكشطة ويب خالية من التعليمات البرمجية. يمكنك استخدام الأداة لاستخراج البيانات من أي موقع ويب وتخزينها بتنسيق منظم. إنها عبارة عن مكشطة ويب تعمل بالتوجيه والنقر، مما يعني أنه يمكنك النقر فوق عنصر موقع الويب، وسوف تقوم باستخراج البيانات نيابةً عنك.
  4. محلل البريد: يعد Mail Parser خيارًا ممتازًا لاستخراج البيانات من رسائل البريد الإلكتروني والمرفقات الخاصة بك. يمكنك تحويل المستخرج إلى webhooks أو JSON أو XML أو التنزيل عبر Excel.
  5. بارسيهوب: إنها أداة مجانية سهلة الاستخدام لتجميع الويب تسمح لك بتحويل بيانات موقع الويب إلى جدول بيانات أو واجهة برمجة تطبيقات. يمكنك استخدامه لاستخلاص مراجعات المنتجات أو الأسعار أو عملاء المبيعات المتوقعين.

كلمات فراق

يعد استخراج البيانات الخطوة الأساسية في دورة إدارة البيانات بأكملها. مع تقدم التكنولوجيا وزيادة تعقيد مصادر البيانات وحجمها، فإن مجال استخراج البيانات سوف يتطور بلا شك. لذلك، من الضروري مواكبة الأدوات الجديدة وأفضل الممارسات في الصناعة. هل تريد البدء في استخراج البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي؟ تحميل أ مجانا محاكمة شنومك يوم For Astera تقرير عامل منجم و استخراج البيانات من ملفات PDF في غضون دقائق.

ربما يعجبك أيضا
إدارة المعلومات مقابل إدارة البيانات: تحليل مقارن
إطار جودة البيانات: ما هو وكيفية تنفيذه
كل ما تحتاج لمعرفته حول اكتمال البيانات 
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