لقد جمعت كل أنواع البيانات الخاصة بشركتك، ولكنها الآن محاصرة! فهي موجودة في حساباتك على وسائل التواصل الاجتماعي، وأنظمة نقاط البيع، وملفات PDF المقفلة، وقوائم جهات الاتصال، وقواعد البيانات الأخرى.

إذن، كيف يمكنك إدخال هذه البيانات إلى منصة التحليلات الخاصة بك، وفي الوقت المناسب أيضًا؟ وبقدر أهمية الجمع بين مصادر البيانات، فإن ما يهم أكثر هو مدى السرعة والدقة التي يمكنك بها استخراج البيانات منها حتى تصبح جاهزة للتحليل.

هل كنت تعلم هذا 68% من بيانات الأعمال لا يتم الاستفادة منها على الإطلاق؟ أحد الأسباب الرئيسية لذلك هو أن البيانات المطلوبة لا يتم استخراجها أبدًا، مما يسلط الضوء على أهمية استخراج البيانات في أي منظمة تعتمد على البيانات. إذا تمكنت من اتخاذ هذه الخطوة الأولى بشكل صحيح، فيمكنك وضع أساس قوي لبقية عملك. 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، مما يسمح لك بإدخال البيانات في قواعد البيانات أو التطبيقات أو منصات تحليل البيانات المصب.

يمكن أن تأتي البيانات من مصادر مختلفة، بما في ذلك قواعد البيانات، جداول البيانات، مواقع 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).

كما يعمل استخراج البيانات كخطوة أولى في عمليات الاستخراج والتحويل والتحميل (ELT) والاستخراج والتحويل والتحميل (ETL)، والتي تعتمد عليها المؤسسات في إعداد البيانات وتحليلها وذكاء الأعمال (BI).

يعد استخراج البيانات أمرًا سهلاً نسبيًا عند التعامل مع البيانات المنظمة، مثل البيانات الجدولية في ملفات Excel أو قواعد البيانات العلائقية. ومع ذلك، من الأفضل استخدام برامج استخراج البيانات المتخصصة عند التعامل مع مصادر البيانات غير المنظمة، مثل ملفات PDF، ورسائل البريد الإلكتروني، والصور، ومقاطع الفيديو.

أهمية استخراج البيانات

كما ناقشنا، فإن الاستخراج هو الخطوة الأولى في كل من عمليتي ETL وELT، والتي تعتبر في حد ذاتها بالغة الأهمية لاستراتيجيات تكامل البيانات. دعونا نلقي نظرة على بعض الأسباب الأخرى التي تجعل استخراج البيانات مهمًا لجميع الأنشطة المتعلقة بالبيانات:

تحسين إمكانية الوصول إلى البيانات

إن استخراج البيانات يعالج تحديًا كبيرًا من خلال تحسين إمكانية الوصول إلى البيانات، مما يؤدي إلى تمكين المستخدمين بشكل أكبر بحيث يمكنهم استخدام البيانات دون الاعتماد على موارد تكنولوجيا المعلومات. تتعامل كل منظمة مع مصادر بيانات متباينة، وتكون جميع البيانات بتنسيقات مختلفة. يجمع استخراج البيانات جميع البيانات معًا، ويحولها إلى تنسيق موحد، ثم يضعها في مصدر مركزي ليستخدمها الجميع حسب الحاجة.

يضمن الاستخدام الفعال للبيانات

يعد استخراج البيانات بمثابة خطوة أولى مهمة في تكامل البيانات وإدارتها كأساس لـ تحليل البياناتوتحويل البيانات والاستخدام الفعال للبيانات. يمكن للمؤسسات دمج المعلومات في نظام موحد مركزي لمزيد من المعالجة عن طريق استخراج البيانات من مصادر متنوعة، مثل قواعد البيانات أو واجهات برمجة التطبيقات أو التنسيقات غير المنظمة مثل ملفات PDF وصفحات الويب.

إنه يحسن عملية اتخاذ القرار

يضمن استخراج البيانات بدقة وكفاءة الوصول في الوقت المناسب إلى المعلومات الموثوقة، مما يوفر لصناع القرار رؤية موحدة لعملياتهم. وهذا أمر بالغ الأهمية للتخطيط الاستراتيجي وتحديد الاتجاهات وتحسين الأداء. بدون استخراج البيانات بدقة وكفاءة، ستفتقر العمليات اللاحقة مثل التحليلات وإعداد التقارير ومنصات الاستخبارات التجارية إلى المدخلات الموثوقة، مما يؤدي إلى نتائج دون المستوى الأمثل.

إنه يسهل التكامل السلس

يسهل استخراج البيانات التكامل السلس عبر المنصات والأنظمة، ويسد الفجوة بين الأنظمة القديمة والحلول الحديثة مع ضمان قابلية التشغيل البيني للبيانات وتناسقها. على سبيل المثال، في أنظمة تخطيط موارد المؤسسة (ERP) أو إدارة علاقات العملاء (CRM)، يضمن استخراج البيانات الفعال مزامنة جميع المعلومات ذات الصلة، مما يقلل من التكرار والأخطاء.

استخراج البيانات في العمل: أمثلة من الحياة الواقعية

سيينا x Astera:كيف قامت شركة شبكات بأتمتة استخراج البيانات

شركة سينا، وهي شركة رائدة في صناعة الشبكات، تتلقى أوامر الشراء بتنسيق PDF وكانت تواجه تأخيرات في تنفيذ الطلبات بسبب الجهد اليدوي المطلوب لنسخ تفاصيل الطلب والتحقق منها. ولأتمتة استخراج البيانات وتوفير الوقت، قامت شركة Ciena بتقييم حلول مختلفة ووجدت Astera لتكون الخيار الأفضل. ونتيجة لذلك، تعمل شركة Ciena الآن على تلبية طلبات العملاء شنومكس مرة أسرع ويمكن معالجة أوامر الشراء في غضون 2 دقائق بدلا من عدة ساعات.

شركة جارنيت انتربرايزز x Astera:كيف قام مورد الأجهزة بأتمتة استخراج البيانات

مؤسسة جارنيت، وهي شركة تجارة جملة وتجزئة للأجهزة مقرها أستراليا، تعتمد على إدخال البيانات يدويًا، وهي عملية تستغرق وقتًا طويلاً وتتطلب الكثير من العمالة. كما حدت العملية اليدوية من قدرتها على إنشاء التقارير. Astera, وجدت جارنيت أداة استخراج البيانات من ملفات PDF لم يكن ذلك فعالاً من حيث التكلفة فحسب، بل كان فعالاً أيضًا. Asteraتمكنت شركة Garnet Enterprises من تقليل الوقت والتكلفة بشكل كبير من خلال أتمتة عملية استخراج البيانات بأكملها.

المطالب x Astera:كيف تعمل منصة إدارة المخاطر على تقليل وقت إدخال البيانات يدويًا

تصدق هي منصة للحد من المخاطر وإدارة الحوادث كانت تواجه تحدي استخراج البيانات يدويًا من نماذج المطالبات بتنسيق PDF وتحويلها إلى تقرير بتنسيق Excel للحصول على عرض مركزي لتقدم المطالبات. Asteraبفضل قدرات استخراج البيانات التي تتمتع بها شركة Aclaimant، نجحت الشركة في تقليل وقت استخراج البيانات بشكل كبير ووفرت ما يصل إلى 50% في استخراج البيانات ووقت إعداد التقارير.

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 تكون في مستندات أو قواعد بيانات أو تطبيقات وسائط اجتماعية.

بمجرد تحديد مصادر البيانات الخاصة بك، ستحتاج إلى تحديد الطريقة المناسبة لكل مصدر. بالنسبة للصور، قد تحتاج إلى التعرف الضوئي على الحروف؛ بالنسبة لمواقع الويب، قد تحتاج إلى برامج تجريف الويب، وهلم جرا وهكذا دواليك.

اتصال المصدر

بعد ذلك، تحتاج إلى إنشاء اتصال بمصادر البيانات المحددة. قد تختلف طريقة الاتصال وفقًا لنوع المصدر. بالنسبة لقواعد البيانات، يمكنك استخدام سلسلة اتصال قاعدة البيانات واسم المستخدم وكلمة المرور. بالنسبة للمصادر المستندة إلى الويب، قد تحتاج إلى استخدام واجهات برمجة التطبيقات. تقدم بعض حلول برامج استخراج البيانات حلاً كاملاً مع موصلات مدمجة متنوعة حتى تتمكن من الاتصال بجميع المصادر في وقت واحد.

الاستعلام أو الاسترجاع

يمكنك استخدام استعلامات SQL لاسترداد بيانات محددة من الجداول لقواعد البيانات. قد تتطلب المستندات استخراج النص باستخدام OCR أو محللات المستندات المحددة. ومع ذلك، فإن معظم أدوات استخراج البيانات أصبحت الآن مدعومة بالذكاء الاصطناعي وخالية من التعليمات البرمجية، مما يعني أن كل ما عليك فعله هو سحب وإفلات موصل والاتصال بأي مصدر بيانات دون الحاجة إلى تعلم استعلامات SQL أو لغات البرمجة المكثفة.

تحويل البيانات وتحميلها

بمجرد استخراج البيانات، غالبًا ما لا تتوافق مع التنسيق المطلوب من قِبل الوجهة النهائية أو حتى للتحليل. على سبيل المثال، قد يكون لديك بيانات بتنسيق XML أو JSON، وقد تحتاج إلى تحويلها إلى Excel للتحليل. قد تكون هناك سيناريوهات متعددة، وهذا هو السبب تحويل البيانات أمر ضروري.

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 وجهة تختلف وفقًا لهدف البيانات.

دور استخراج البيانات في ETL ومستودعات البيانات

ETL (استخراج، تحويل، تحميل))، 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 تكامل البيانات وضمان أن مراحل ETL النهائية يمكنها معالجة المعلومات المستخرجة واستخدامها بشكل فعال لإعداد التقارير والتحليلات وغيرها من الأنشطة التي تعتمد على البيانات.

تستخدم المؤسسات في كل قطاع تقريبًا عملية ETL لدمج البيانات لأغراض مثل إعداد التقارير وذكاء الأعمال والتحليلات. ورغم أن الاستخراج هو الخطوة الأولى، إلا أنه أيضًا الخطوة الأكثر أهمية لأنه يضع الأساس لدمج البيانات بسلاسة وفعالية.

على سبيل المثال، تحتاج شركة رعاية صحية إلى سحب أنواع مختلفة من البيانات من مصادر محلية وسحابية مختلفة لتبسيط عملياتها. يتيح استخراج البيانات الدقيق إمكانية دمج ودمج جميع بيانات المرضى من مصادر مختلفة.

تعزيز الدقة والكفاءة في استخراج البيانات

قل وداعًا لإدخال البيانات يدويًا ومرحبًا باستخراج البيانات بدقة عالية. اكتشف كيف Asteraيمكن لقدرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة أن تعمل على تبسيط وتسريع إدارة البيانات الخاصة بك.

اتصل بنا اليوم!

استخراج البيانات مقابل. بيانات التعدين

استخراج البيانات و استخراج البيانات غالبًا ما يتم استخدام المصطلحين بالتبادل ولكنهما مفهومان مختلفان. وكما تمت مناقشته سابقًا، فإن استخراج البيانات هو جمع البيانات من مصادر مختلفة وإعدادها للتحليل أو التخزين في قاعدة بيانات منظمة. من ناحية أخرى، فإن استخراج البيانات هو عملية اكتشاف الأنماط أو الاتجاهات أو الأفكار أو المعرفة القيمة من مجموعة البيانات.

يتعلق الأمر كله بتطبيق مختلف الأساليب الإحصائية والتعلم الآلي و تقنيات تحليل البيانات استخراج معلومات مفيدة من البيانات. الهدف الأساسي من استخراج البيانات هو الكشف عن الأنماط أو العلاقات المخفية داخل البيانات ثم استخدامها في اتخاذ القرار أو النمذجة التنبؤية.

ما هي 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 النصوص معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لاستخراج المعلومات من بيانات نصية غير منظمة، مثل المستندات أو رسائل البريد الإلكتروني أو منشورات وسائل التواصل الاجتماعي. تتضمن تقنيات معالجة اللغة الطبيعية التعرف على الكيانات المسماة (NER) لاستخراج الكيانات مثل الأسماء والتاريخ والمواقع، وتحليل المشاعر، وتصنيف النص لاستخراج الأفكار 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 

تحليل المستندات هو عندما يقوم برنامج أو نظام كمبيوتر باستخراج معلومات منظمة من مستندات غير منظمة أو شبه منظمة. يمكن أن تكون هذه المستندات بتنسيقات مختلفة، مثل ملفات PDF أو ملفات Word أو صفحات HTML أو رسائل البريد الإلكتروني أو الملاحظات المكتوبة بخط اليد. يحدد نظام التحليل بنية المستند. ثم يستخرج عناصر البيانات ذات الصلة، بما في ذلك الأسماء والعناوين والتاريخ وأرقام الفواتير وأوصاف المنتجات، بناءً على كلمات رئيسية محددة أو تعبيرات منتظمة أو طرق مطابقة الأنماط الأخرى.

استخراج البيانات بدعم من الذكاء الاصطناعي

استخراج بيانات الذكاء الاصطناعي يشير إلى استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لاستخراج البيانات من مصادر بيانات مختلفة. يعد استخراج البيانات بالذكاء الاصطناعي مفيدًا بشكل خاص لاستخراج البيانات من البيانات غير المنظمة، سواء كانت في شكل نص أو صور أو تنسيقات غير جدولية أخرى. في حين يختلف الاستخدام الدقيق لتقنيات الذكاء الاصطناعي بين حلول استخراج البيانات، فإن التقنيات مثل التعلم الآلي (ML) ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs) و استرجاع-الجيل المعزز يتم استخدام (RAG) عادةً لأتمتة المهام اليدوية وتحسين الدقة وزيادة الكفاءة الشاملة.

استخرج آلاف ملفات PDF بدقة وسرعة مع Astera

Asteraتضمن عملية استخراج البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي من المستوى المؤسسي من 'معالجة جميع ملفات PDF الخاصة بك بدقة في بضع نقرات فقط. تجعل واجهتنا التي تعمل بالسحب والإفلات بدون أكواد استخراج البيانات أسهل من أي وقت مضى.

احجز عرضًا توضيحيًا مخصصًا لترى كيف يعمل

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:

الاستخراج الكامل، أو التحميل الكامل أو التحديث، يستخرج كل البيانات من نظام المصدر في عملية واحدة. يمكنك استخدام هذه التقنية عندما لا تتغير بيانات المصدر بشكل متكرر، وتكون النسخة الكاملة والمحدثة من البيانات ضرورية. ومع ذلك، يمكن أن يكون الاستخراج الكامل للبيانات مستهلكًا للموارد، وخاصة بالنسبة لمجموعات البيانات الكبيرة، لأنه يسترد كل البيانات بغض النظر عما إذا كانت البيانات قد تغيرت منذ الاستخراج السابق أم لا. غالبًا ما يكون الخيار الأفضل كخطوة أولية في مشاريع تخزين البيانات أو 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 أغلب المؤسسات تستخرج البيانات يدويًا. ولا يزال البعض ينسخ البيانات ويلصقها من المستندات أو جداول البيانات أو صفحات الويب في تطبيق أو قاعدة بيانات أخرى. ومع ذلك، فإن الاستخراج اليدوي يستغرق وقتًا طويلاً، ويميل إلى الخطأ، ولا يناسب مهام استخراج البيانات واسعة النطاق. ومع ذلك، يمكن أن يكون مفيدًا لاسترجاع البيانات العرضي أو غير الرسمي عندما تكون الأتمتة صعبة.

تحديات استخراج البيانات الشائعة

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:

تنوع مصادر 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

64% من المنظمات اليوم تدير على الأقل بيتابايت واحد من البياناتمع ما يصل إلى 41% من المؤسسات التي تدير ما يصل إلى 500 بيتابايت من البيانات. لذا، فإن تنوع مصادر البيانات ليس هو التحدي الوحيد، 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 وتنوع مصادر البيانات، لكن الأمر لا يتوقف عند هذا الحد، فالبيانات اليوم أصبحت أكثر تعقيدًا من أي وقت مضى. لقد ولت الأيام التي كانت فيها البيانات مخزنة في جدولين فقط في برنامج Excel. اليوم، ستجد بيانات هرمية وملفات JSON وصور 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. تخلق هذه العلاقات شبكة من نقاط البيانات المترابطة. تخيل الآن استخراج نقاط البيانات هذه، ثم وضعها في مخطط.

معالجة الأخطاء ومراقبتها

تعد معالجة الأخطاء ومراقبتها من الجوانب المهمة في استخراج البيانات، حيث تضمن موثوقية وجودة البيانات المستخرجة. وتزداد أهمية هذه العملية في استخراج البيانات في الوقت الفعلي عندما تتطلب البيانات الكشف الفوري عن الأخطاء ومعالجتها.

التوسعة

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 من خلال الذكاء الاصطناعي: الحاجة الملحة

نظرًا لأن البيانات أصبحت أكثر تعقيدًا، فإن الطريقة لحل تحديات استخراج البيانات هي استخدام أداة استخراج البيانات يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة معظم المهام. وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي. وفيما يلي بعض فوائد استخدام أداة استخراج البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي بدلاً من استخراج البيانات يدويًا:

1. التعامل مع مصادر البيانات المتعددة: تأتي أدوات استخراج البيانات مزودة بموصلات مدمجة، مما يجعل من السهل الاتصال بجميع مصادر البيانات في وقت واحد. بالإضافة إلى ذلك، تم تجهيز أدوات اليوم بقدرات الذكاء الاصطناعي التي يمكنها استخراج البيانات من الوثائق غير المهيكلة خلال ثوان.
2. التعرف الضوئي على الحروف (OCR) المدعوم بالذكاء الاصطناعي: على الرغم من أن التعرف الضوئي على الحروف (OCR) قيد الاستخدام منذ فترة طويلة، فإن دمجه مع الذكاء الاصطناعي يسمح لأدوات استخراج البيانات الحديثة ليس فقط بزيادة الكفاءة ولكن أيضًا تحسين الدقة بشكل كبير، بغض النظر عن نوع الملف أو تنسيقه.
3. التوسعة:أفضل ما يميز أدوات استخراج البيانات هو أنها قادرة على التوسع للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات بكفاءة دون الحاجة إلى موارد إضافية. ويمكنها استخراج البيانات ومعالجتها على دفعات أو بشكل مستمر لتلبية احتياجات الشركات التي لديها متطلبات بيانات متزايدة.
4. جودة البيانات: تشمل العديد من أدوات استخراج البيانات جودة البيانات الميزات ، مثل تأكيد صحة البيانات  تطهير، والتي تساعد في تحديد الأخطاء أو التناقضات في البيانات المستخرجة وتصحيحها.
5. 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.
6. رسم خرائط الذكاء الاصطناعي: مع رسم خرائط بيانات الذكاء الاصطناعي، حلول استخراج البيانات الحديثة مثل Astera يمكن أن يساعد المؤسسات على استخراج البيانات ورسمها بدقة وبدون عناء.

استخرج بياناتك القيمة بسلاسة مع Astera

يعد استخراج البيانات الخطوة الأساسية في دورة إدارة البيانات بأكملها. ومع تقدم التكنولوجيا وتزايد تعقيد مصادر البيانات وحجمها، يتطور مجال استخراج البيانات أيضًا.

لذا، فمن الضروري مواكبة الأدوات الجديدة وأفضل الممارسات في الصناعة.

هذا هو المكان Astera يأتي بدون كود حل استخراج البيانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي، مما يسمح لك باستخراج البيانات بسهولة دون أ) قضاء ساعات في مهام متكررة، ب) تتطلب أي معرفة بالترميز، ج) تكرار مهام الاستخراج في كل مرة يتم فيها ورود مستند جديد.

Asteraتتيح تقنية الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي ما يصل إلى 90٪ أسرع استخراج البيانات، 8 مرات أسرع معالجة المستندات، و تخفيض 97٪ في أخطاء الاستخراج.

هل تريد البدء في استخراج البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي؟ تحميل النسخة التجريبية المجانية or اتصل بنا للحصول على عرض توضيحي مخصص اليوم ودع الذكاء الاصطناعي يستخرج البيانات لك خلال ثوانٍ.