At udtrække værdifuld information fra forskellige kilder er afgørende for at identificere tendenser, træffe informerede beslutninger og opnå en konkurrencefordel. Ifølge forskning, virksomheder, der engagerer sig i datadrevet beslutningstagning, oplever en vækst på 5 til 6 procent i deres produktivitet. Manuel udtrækning af data er dog tidskrævende og fyldt med udfordringer, der hindrer produktivitet og effektivitet. Disse udfordringer omfatter håndtering af enorme mængder af information, navigation i komplekse datastrukturer og håndtering af data i forskellige formater. Heldigvis er dataekstraktionsværktøjer dukket op som en transformativ løsning til at løse disse udfordringer.

I denne artikel taler vi om, hvad dataekstraktionsværktøjer er, deres typer, og hvordan de fungerer. Vi lister også de bedste værktøjer til at udtrække data fra forskellige kilder, og hvordan man vælger den bedste løsning. Bemærk, at udtrykkene "dataekstraktionssoftware", "dataudtrækker" eller "dataekstraktionsløsning" alle refererer til forskellige typer eller kategorier af dataudtræksværktøjer, og vi har brugt dem i flæng.

Hvad er dataekstraktionsværktøjer?

Dataekstraktionsværktøjer er software eller applikationer, der er specielt designet til at strømline og automatisere dataudtræksproces ved at bruge flere teknikker, som at anvende en dataudtræksskabelon.

Nogle af de bedste dataekstraktionsværktøjer inkluderer:

• Astera
• Talend (erhvervet af Qlik)
• Import.io
• Parseur
• Improvado
• SAS Data Management
• Docsumo
• Webskraber
• Nanonetter
• Docparser

Disse værktøjer gør det muligt for virksomheder effektivt at indsamle information fra strukturerede, semistrukturerede og ustrukturerede datakilder, Herunder:

• Filer og rapporter i forskellige formater, såsom PDF'er, DOC, CSV, XLS osv.
• Hjemmesider eller websider og sociale medieplatforme
• Databasesystemer
• Datavarehuse og datasøer
• Cloud data warehouse systemer

Moderne dataudtræksværktøjer kan udtrække relevante data med minimal indsats, da de har avancerede kunstig intelligens (AI)-funktioner. De giver forretningsbrugere mulighed for at låse op for værdifuld indsigt uden at være afhængig af it eller udviklere.

Automatiser dataudtræk med Astera's AI-drevne platform

Fald ikke for delvist automatiserede dataudtræksløsninger. Opt for Astera's AI-drevne dataudvindings- og integrationsplatform og automatiser dine arbejdsgange fra ende til anden. Prøv gratis i 14 dage.

Download prøveversion

Typer af dataekstraktionsværktøjer

Der er forskellige typer dataudtræksværktøjer, der hver især er designet til at imødekomme specifikke dataudtræksbehov og datakilder. Disse værktøjer anvender forskellige teknikker som f.eks pdf-skrabning, databaseforespørgsel, parsing af dokumenter, optisk tegngenkendelse (OCR), naturlig sprogbehandling (NLP) eller kunstig intelligens (AI) baserede algoritmer til effektivt at udtrække og transformere data.

Her er nogle almindelige typer dataekstraktionsværktøjer:

Web-skrabeværktøjer

Web-skrabeværktøjer trækker data fra websteder. De simulerer menneskelig browseradfærd, interagerer med websider og udtrækker relevant information. Web-skrabeværktøjer kan håndtere forskellige formater såsom HTML eller XML og kan udtrække tekst, billeder, links, tabeller eller andre strukturerede data fra websteder.

Databaseudtræksværktøjer

Disse værktøjer fokuserer på at udtrække data direkte fra databaser. De forbinder til databasestyringssystem (DBMS) og udføre forespørgsler eller bruge specialiserede forbindelser til at udtrække data. Databaseekstraktionsværktøjer kan arbejde med forskellige databaser som SQL-baserede databaser (f.eks. MySQL, PostgreSQL) eller NoSQL-databaser (f.eks. MongoDB, Cassandra).

Dokumentudtrækningsværktøjer

Værktøjer til udtræk af dokumentdata udtrække data fra dokumenter såsom PDF'er, Word-filer, Excel-regneark eller andre filformater. De bruger OCR til at konvertere scannet eller billedbaseret indhold til maskinlæsbar tekst, hvilket gør det tilgængeligt for yderligere behandling og analyse. Moderne dataudtræksværktøjer medfølger intelligent dokumentbehandling funktioner, der kombinerer AI, OCR, NLP og maskinlæringsalgoritmer og tager automatisering til et endnu højere niveau.

Tekstudtrækningsværktøjer

Disse værktøjer fokuserer på at udtrække information fra ustrukturerede tekstkilder såsom e-mails, chatlogs, indlæg på sociale medier eller nyhedsartikler. De anvender normalt teknikker som tekstmining, ML-algoritmer eller NLP til at udtrække specifik information og udføre en følelsesanalyse på teksten.

Sentimentanalyseresultaterne informerer beslutningsprocesser i forskellige domæner. For eksempel i markedsundersøgelser hjælper sentimentanalyse virksomheder med at forstå kundefeedback, påvirke deres strategiske beslutninger og føre til produktforbedringer.

Hvordan hjælper dataudtræksværktøjer virksomheder?

An dataudtræksløsning i virksomhedskvalitet gør indgående data fra alle slags kilder anvendelige til dataanalyse og rapportering.

Som et eksempel kan du overveje en ejendomsmæglervirksomhed, der ønsker at udtrække forskellige datapunkter, såsom lejernes navne, detaljer om lokaler og lejebeløb fra lejeaftaler. Disse aftaler gemmes generelt som ustrukturerede PDF'er - en blanding af fri tekst og tabeldata. Manuel udtrækning af data fra disse PDF'er vil være udfordrende, især når du håndterer dem i bulk. Et automatiseret dataudtræksværktøj vil dog udtrække data hurtigere og mere præcist, hvilket gør det muligt for medarbejderne at påtage sig mere målrettede opgaver.

                                                  Eksempel på lejeaftale

Udover at automatisere processen er her flere måder, virksomheder kan drage fordel af dataudvindingsværktøjer på:

Forbedret datakvalitet

Forestil dig, hvor belastende ville det være for, lad os sige, en marketingchef at få vigtige kundeoplysninger fanget i hundredvis af PDF-filer. Hvis lederen ønsker at udtrække e-mail-adresser fra disse filer, ender de med at spilde tid. Dette kan også resultere i fejl, såsom ufuldstændige registreringer, manglende oplysninger og dubletter. Dataudtræksværktøjer garanterer ikke kun værdifuld forretningsindsigt, men de også sikre datakvalitet.

Bedre skalerbarhed

Virksomheder håndterer regelmæssigt store mængder data, som de skal behandle og analysere. Dataudtræksværktøjer er designet til at håndtere en sådan skala. Disse værktøjer anvender parallel behandling og batchbehandlingsteknikker til at udtrække data i bulk, hvilket gør det muligt at behandle dem rettidigt.

Integreret business intelligence

Dataudtræksværktøjer integreres med business intelligence (BI)-systemer, datavarehuse og dataanalyseværktøjer, hvilket gør det muligt for virksomheder at konsolidere data fra flere kilder til et centralt lager. Virksomheder kan derefter analysere og transformere disse data til meningsfuld indsigt for at formulere effektive forretningsstrategier.

Compliance og risikostyring

Dataekstraktionsværktøjer anvender algoritmer, der nøjagtigt udtrækker data fra dokumenter, hvilket minimerer risikoen for fejl eller udeladelser, der kan opstå under manuel udtrækning. Nøjagtig udtrækning sikrer, at de relevante data fanges og behandles på en kompatibel måde. Moderne dataudtræksværktøjer kan konfigureres til at håndtere følsomme eller personligt identificerbare oplysninger (PII) med privatliv i tankerne. De kan automatisk identificere og redigere eller anonymisere følsomme dataelementer for at sikre overholdelse af fortrolighedsbestemmelser såsom General Data Protection Regulation (GDPR) eller California Consumer Privacy Act (CCPA).

Bedre analyse og beslutningstagning

En undersøgelse foretaget af Forrester afslørede det ikke mere end 0.5 procent af verdens data analyseres og bruges. Ved hjælp af et samlet dataudtræksværktøj kan virksomheder nemt udtrække meningsfuld information skjult i ustrukturerede datakilder. Disse værktøjer kan også kombinere de udtrukne data med salg, produkt, marketing eller enhver anden type data for at få mere indsigt.

                                           Eksempel på kundedata

Accelerer dataudtræk med Astera's AI-drevne platform

Udtræk data fra ustrukturerede dokumenter på få sekunder og reducer behandlingstiden med op til 15 gange. Prøv vores AI-drevne udvindingsværktøj i dag.

Download din gratis 14-dages prøveperiode!

Hvordan fungerer dataudtræksværktøjer?

Automatiserede dataudtræksværktøjer bruger OCR-, AI- og ML-algoritmer til at udtrække og behandle data fra flere kilder. Et samlet dataudtræksværktøj eller et AI-dokumentbehandlingsløsning, kombinerer disse funktioner for at forenkle ekstraktionsprocessen. Sammenlignet med traditionelle manuelle dataudtræksmetoder tilbyder automatiserede dataudtrækningsværktøjer betydeligt højere niveauer af nøjagtighed, effektivitet og skalerbarhed.

Her er en trin-for-trin forklaring af, hvordan disse værktøjer generelt fungerer:

1. Dokumentinput: Brugeren importerer eller uploader digitale dokumenter, såsom scannede billeder, PDF'er eller elektroniske filer, til værktøjet. Specialiseret dataekstraktionssoftware tillader bulk-dokumentimport, hvilket sparer utallige timer.
2. OCR-behandling: Værktøjet bruger OCR til at analysere de visuelle elementer i dokumentet og generere en digital repræsentation af tekstindholdet. Derefter genkender den tegn og konverterer dem til tekst, der er maskinlæsbar og søgbar.
3. Forbehandling: Dernæst analyserer og forbehandler værktøjet den OCR-genererede tekst. Dette trin kan involvere at fjerne støj, rette fejl, håndtere forskellige sprog og normalisere teksten.
4. Funktionsudvinding: ML-algoritmer uddrager relevante funktioner fra den forbehandlede tekst. Disse funktioner kan omfatte ordfrekvens, position, skrifttypestil, layoutoplysninger eller andre egenskaber, der hjælper med at skelne forskellige datafelter.
5. Dataudtræk og klassificering: ML-modellerne bruges til at udtrække data fra forbehandlede dokumenter. For at gøre det analyserer den den forbehandlede tekst, identificerer mønstre baseret på de indlærte funktioner og klassificerer den udtrukne information i de ønskede datafelter.
6. Datavalidering og -verifikation: Udtrukne data gennemgår derefter validering og verifikationsprocesser for at sikre nøjagtighed og pålidelighed. Dette kan involvere regelbaserede kontroller, sammenligning med eksisterende data eller menneskelig gennemgang til kvalitetssikring.
7. Output og levering: De udtrukne data er typisk struktureret og leveret i et brugbart format til yderligere analyse, integration eller rapportering. Dette kan omfatte eksport af data til databaser, regneark, API'er eller direkte integration i andre forretningssystemer.

De bedste dataudtræksværktøjer i 2025

Astera

Astera tilbyder en intelligent, end-to-end data management platform, der giver dig adgang til, udtrække, integrere, transformere og indlæse data til din foretrukne destination. Uanset om dine kildedata er i PDF, Word, XLS, JSON, HTML XLSX, PRN, RTF, CSV, EDI, en database eller endda et datavarehus, så brug Astera's træk-og-slip brugergrænseflade og indbyggede stik til hurtigt at hente de datapunkter, du har brug for.

Her er grunden til, at virksomheder i alle størrelser elsker vores dataekstraktionsløsning:

• Being 100% uden kode og fuldautomatisk betyder, at selv forretningsbrugere kan bruge det
• Astera Intelligence bruger AI-drevet intelligent dokumentbehandling til tilpasses automatisk til hvert dokuments unikke format, selv med varierende layout, herunder økonomiske rapporter, regninger, juridiske kontrakter, lægejournaler, fakturaer osv.
• Evnen til at behandle nøgleværdi-par, tabeller og endda komplekse linjeposter med uovertruffen nøjagtighed
• Evnen til hurtigt konvertere data på tværs af flere formater ved hjælp af avanceret tekstkonverter og optisk tegngenkendelse (OCR)
• Integrationen af ​​store sprogmodeller (LLM'er) og multi-agent AI-systemer muliggør flersidet behandling af store dokumenter med menneskelignende forståelse, ideel til brancher som juridiske, finansielle tjenesteydelser og sundhedspleje
• Parallel behandling giver dig mulighed for behandle en stor mængde dokumenter samtidigt
• Evnen til skræddersy AI-modeller til dine specifikke use cases og få pålidelige resultater selv med ustrukturerede kilder
• Evnen til bygge brugerdefinerede dataforbindelser og udtrække data fra en endnu bredere samling af kilder
• Astera's dataudtræksplatform sikrer overholdelse af industristandarder og regler

Og meget mere – uden at skrive en eneste linje kode.

CoWorx Staffing reducerer løndataforbrugstiden med 95 % med Astera

CoWorx Staffing bruger Astera's intelligente dokumentbehandlingsløsning til at reducere dataudtræk og integrationstid fra 4 timer til 10 minutter. Se hvad de har at sige om Astera.

Læs casestudie

Talend (erhvervet af Qlik)

Talend er en dataintegrationsplatform, der gør det muligt for brugere at udtrække data fra flere datakilder, transformere dem og indlæse dem i en database eller et datavarehus. Ligesom Astera, det tilbyder en brugervenlig grænseflade til at forenkle dataudtræk og integrationsprocessen.

Husk, at Talend er bedst egnet til brugere, der har en teknisk baggrund, hvilket betyder, at erhvervsbrugere skal håndtere en betydelig indlæringskurve.

Læs mere: Talentalternativer til dataudtræk og integration.

Import.io

Import.io er en webskraber, der specifikt fokuserer på e-handelssegmentet og muliggør webdataudtræk fra flere websteder. Med Import.io kan brugere skrabe specifikke sektioner af websteder ved at give eksempler på mønstre og få adgang til de datapunkter, du har brug for.

Selvom det står, at det er fuldstændig uden kode, har brugere på anmeldelseswebsteder rapporteret andet – dit team skal være i stand til at kode for at få de nødvendige data.

Parseur

As AI-dataekstraktionssoftware, Parseur tilbyder en platform, der automatiserer tekstudtrækning fra PDF'er, e-mails og et begrænset antal andre kilder. Den bruger AI og OCR til PDF'er og tekstskabeloner til e-mails og dokumenter.

Mens Parseurs AI-parsingmotor understøtter flere dokumenttyper, er dens effektivitet begrænset til omkring 100 sider og afhænger af sproget. Derudover kræver dens OCR-motor en separat skabelon, når dokumentlayoutet ændres.

Improvado

Improvado gør det muligt for virksomheder at udtrække marketing- og salgsdata for at informere beslutningstagning. Ligesom andre dataudtræksværktøjer tilbyder den en brugervenlig grænseflade og understøtter flere integrationer, så forskellige teams kan få adgang til og udtrække data fra forskellige kilder.

Ifølge anmeldelser indsendt af erhvervsbrugere har Improvado en stejl indlæringskurve, især hvis brugerne ikke har tilstrækkelig erfaring med databaser og datatransformation.

SAS Data Management

Som navnet antyder, er SAS Data Management en platform, der gør det muligt for brugere at administrere, integrere og transformere data. Som med Astera, kan brugere bygge brugerdefinerede connectors ved hjælp af SAS Data Management til at integrere datakilderne efter eget valg og udtrække data fra dem. Selvom det understøtter filformater som XML, CSV og JSON, er det mere tilpasset til at få adgang til og hente data fra databaser.

Selvom bredden af ​​løsninger, der tilbydes af SAS Data Management, kan sammenlignes med dem, der tilbydes af andre leverandører af dataudtræk, det er meget dyrere. At brugere skal kode i visse scenarier, især hvor der kræves specifik viden, hjælper heller ikke.

Docsumo

Docsumo er en dokument-workflow-automatiseringsplatform, der udnytter AI til at udtrække data fra ustrukturerede dokumenter. Med Docsumo kan brugere indtage, klassificere og forbehandle dokumenter i forskellige formater, såsom PDF, TIFF osv.

Implementering af Docsumo er i høj grad afhængig af de anvendte typer dokumenter. Som ethvert andet dataekstraktionsværktøj kan det nemt behandle ukomplicerede dokumenter. For dokumenter med skiftende layout kræver værktøjet dog tid og kræfter til at træne AI-modellerne til at udtrække data nøjagtigt.

Webskraber

Web Scraper er et let dataekstraktionsværktøj til at udtrække information fra dynamiske websteder. Værktøjet er i stand til at håndtere JavaScript-websteder og bruge sitemaps til at tilpasse data. Brugere kan bygge deres skrabere til at crawle og skrabe websteder og eksportere data i almindeligt anvendte formater som CSV, XLSX og JSON.

Nanonetter

Nanonetter er et andet AI-drevet dataekstraktionsværktøj, der er i stand til at behandle forskellige dokumenter og udtrække data. Ligesom Astera, kan Nanonets behandle og konvertere ustrukturerede dokumenter, såsom indkøbsordrer, sundhedsformularer, fakturaer, konnossementer og kontoudtog, til struktureret information.

Ifølge anmeldelseswebsteder som G2 kan Nanonets blive særligt dyre, især for scenarier med lav volumen. Derudover kan manglende overblik over, hvordan modellerne fungerer og træffer beslutninger, skabe operationelle og tillidsrelaterede udfordringer.

Docparser

Docparser er dokumentparsersoftware, der gør det muligt for brugere at udtrække data fra flere dokumenttyper og formater og indlæse til forskellige destinationer. Som de fleste moderne dataekstraktionsværktøjer bruger den AI til at fremskynde ekstraktionstider og behandle ustrukturerede dokumenter.

Selvom Docparser har en visuel brugergrænseflade, kan ikke-tekniske brugere og forretningsbrugere nemt blive overvældet og forvirrede af funktionerne, når de opretter arbejdsgange til dataparsing. Derudover er omkostningerne pr. dokument ifølge brugeranmeldelser høje.

Automatiser dataudtræk med Astera's AI-drevne platform

Fald ikke for delvist automatiserede dataudtræksløsninger. Opt for Astera's AI-drevne dataudvindings- og integrationsplatform og automatiser dine arbejdsgange fra ende til anden. Prøv gratis i 14 dage.

Download prøveversion

Funktioner at se efter i en dataekstraktionsløsning

Selvom de fleste forskellige dataudtræksværktøjer kan kombinere flere funktionaliteter eller overlappe på tværs af kategorier, giver de ikke alle de ekstra funktioner, muligheder og en samlet oplevelse, som en enkelt omfattende dataudtræksplatform kan tilbyde. Derfor er det yderst vigtigt altid at have forretningskrav på forkant, når du beslutter dig for et værktøj eller en leverandør.

Et par vigtige punkter, som en organisation bør overveje, mens de leder efter en robust dataudtræksløsning, omfatter:

Indbyggede AI-funktioner

I betragtning af antallet af dokumenter og mængden af ​​data, der produceres dagligt, er AI-kapaciteter blevet et standardtilbud i moderne dataekstraktionsløsninger. Disse omfatter naturlig sprogbehandling (NLP) for at forstå dokumentkontekst, maskinlæring (ML) for tilpasning til forskellige dokumenttyper og intelligent klassificering for ustrukturerede og semistrukturerede data. Sørg for, at det værktøj, du vælger, er AI-klar.

Brugervenlig grænseflade

Det er vigtigt for dataekstraktionsværktøjer at have en intuitiv brugergrænseflade, hvor forretningsbrugere let er i stand til at hente de datapunkter, de har brug for, og om nødvendigt bygge deres egne AI-pipelines til at udtrække data.

Understøttelse af flere formater

Organisationer modtager data i alle former og størrelser, fra strukturerede til semistrukturerede og endda ustrukturerede formater. Mens de fleste BI-værktøjer kan behandle strukturerede formater direkte efter noget skrubning, hjælper automatiseret dataekstraktionssoftware virksomheder med at strukturere de ustrukturerede datasæt. Disse værktøjer understøtter også en lang række ustrukturerede formater, herunder DOC, DOCX, PDF, TXT og RTF, hvilket gør det muligt for virksomheder at gøre brug af al den information, de modtager.

Dataudtræk i realtid til big data-analyse

At have rettidig adgang til data er bydende nødvendigt for optimal beslutningstagning og problemfri forretningsdrift. Mange virksomheder er afhængige af batchdataudtræk, som behandler data sekventielt afhængigt af kravene.

Dette betyder, at de tilgængelige oplysninger til analyse muligvis ikke afspejler de seneste præstationsdata. Eventuelle afgørende forretningsbeslutninger vil være baseret på forældede data. Derfor bør et effektivt dataudtræksværktøj muliggøre realtidsudtræk ved hjælp af workflowautomatisering og proces orkestrering at forberede data hurtigere til BI-initiativer. Moderne dataudtræksværktøjer udnytter AI-teknikker og ML-algoritmer til dataudtræk i realtid.

Genanvendelige skabeloner med dataekstraktionssoftware

Den rigtige dataudtrækningssoftware bør give brugeren mulighed for at bygge en udtrækslogik, som de kan anvende på ethvert ustruktureret dokument med samme layout. Dette eliminerer behovet for at bygge ekstraktionslogik på ny for hvert indkommende dokument med et lignende layout.

Indbygget datakvalitet og rensefunktion

Dataudtræksværktøjet skal være i stand til at identificere eventuelle fejl og rense dataene automatisk i henhold til forretningsregler defineret af brugeren. Hvis en virksomhed f.eks. bruger en udtræksmodel til at udtrække ordremængder og ordredetaljer fra PDF-fakturaer, bør den være i stand til at opdage og slette alle ordrer med negative mængdeværdier.

Understøttelse af flere destinationer

Moderne dataudtræksværktøjer understøtter en bred vifte af destinationer. Med denne fleksibilitet kan brugere nemt eksportere de konverterede data til destinationen efter eget valg, såsom SQL Server, Oracle, PostgreSQL og forskellige BI-værktøjer som Tableau. Dette gør det muligt for virksomheder at få adgang til meningsfuld information hurtigere uden at oprette yderligere integrationer.

Her er hvad du skal gøre nu: strømline dataudtræk med Astera

Moderne problemer kræver moderne løsninger, hvilket betyder, at grundlæggende datafangst ikke længere er nok. Virksomheder har brug for mere intelligente dataudvindings- og dokumentbehandlingsløsninger, der integrerer AI-kapaciteter i udvindingsworkflowet. Astera.

Hvad der virkelig sætter Astera bortset fra dens end-to-end platform, der gør meget mere end blot at udtrække data. Med Astera, Kan du:

• Kombiner flere datakilder for at udtrække de data, du har brug for
• Autogenerer dokumentlayouts med det samme, selv for ustrukturerede dokumenter
• Transformer data, så de passer til din virksomheds behov og matcher destinationsformatet
• Optimer datakvaliteten for at sikre, at kun sunde data når dine målsystemer
• Indlæs data til destinationen efter eget valg, uanset om det er på stedet eller i skyen
• Automatiser hele dataudtræk og integrationspipeline

Hvis du har ustrukturerede data på vej, prøv Astera og find ud af, hvordan du kan strømline dataudtræk fra alle dine datakilder.

Automatiser dataudtræk og få analyseklare data med det samme