Du har indsamlet alle mulige data til din virksomhed, men nu er det fanget! Det ligger i dine sociale mediekonti, POS-systemer, låste PDF'er, kontaktlister og andre databaser.

Så hvordan fodrer du disse data ind i din analyseplatform, og det også rettidigt? Hvor vigtigt det end er at kombinere datakilder, er det vigtigere, hvor hurtigt og præcist du kan udtrække data fra dem, så det er klar til analyse.

Vidste du, at 68 % af forretningsdata ikke udnyttes overhovedet? En af hovedårsagerne til dette er, at de nødvendige data aldrig udtrækkes, hvilket understreger vigtigheden af ​​dataudtræk i enhver datadrevet organisation. Hvis du kan få dette første skridt rigtigt, kan du lægge et stærkt fundament for resten af ​​dit datapipeline.

Hvad er dataudtræk?

Dataudtræk er processen med at hente eller trække data fra forskellige kilder og konvertere dem til et brugbart og meningsfuldt format til yderligere analyse, rapportering eller lagring. Det er et af de mest afgørende skridt i datastyring, så du kan indlæse data i databaser, applikationer eller dataanalyseplatforme nedstrøms.

Data kan komme fra forskellige kilder, bl.a databaser, regneark, websteder, applikationsprogrammeringsgrænseflader (API'er), logfiler, sensordata og mere. Disse kilder kan være strukturerede (organiseret i tabeller eller poster) eller ustrukturerede (tekstlige eller ikke-tabeldata).

Dataekstraktion fungerer også som det første trin i udtrække, transformere, indlæse (ELT) og udtrække, transformere, indlæse (ETL) processer, som organisationer er afhængige af til dataforberedelse, analyse og business intelligence (BI).

Dataudtræk er relativt let, når man har at gøre med strukturerede data, såsom tabeldata i Excel-filer eller relationelle databaser. Det er dog bedre at bruge specialiseret dataekstraktionssoftware når du har at gøre med ustrukturerede datakilder, såsom PDF'er, e-mails, billeder og videoer.

Vigtigheden af ​​at udtrække data

Som diskuteret er ekstraktion det første trin i både ETL- og ELT-processer, som i sig selv er afgørende for dataintegrationsstrategier. Lad os se på nogle andre grunde til, at dataudtrækning er vigtig for alle datarelaterede aktiviteter:

Det forbedrer datatilgængelighed

Dataudtræk løser en væsentlig udfordring ved forbedre datatilgængeligheden, hvilket fører til mere bemyndigede brugere, der kan bruge data uden at være afhængige af it-ressourcer. Hver organisation beskæftiger sig med forskellige datakilder, og alle data er i forskellige formater. Dataudtræk trækker alle data sammen, konverterer dem til et standardiseret format og sætter dem derefter i en centraliseret kilde, så alle kan bruge dem, når det er nødvendigt.

Det sikrer effektiv dataudnyttelse

Dataudtræk fungerer som et kritisk første skridt i dataintegration og -styring som grundlaget for dataanalyse, datatransformation og effektiv dataudnyttelse. Organisationer kan konsolidere information til et samlet, centraliseret system til yderligere behandling ved at udtrække data fra forskellige kilder, såsom databaser, API'er eller ustrukturerede formater som PDF'er og websider.

Det forbedrer beslutningstagningen

Nøjagtig og effektiv dataudtræk sikrer rettidig adgang til pålidelig information og giver beslutningstagere et samlet overblik over deres operationer. Dette er afgørende for strategisk planlægning, identificering af tendenser og forbedring af ydeevnen. Uden nøjagtig og effektiv dataudtrækning ville downstream-processer som analytics, rapportering og business intelligence (BI)-platforme mangle pålidelige input, hvilket fører til suboptimale resultater.

Det letter sømløs integration

Dataudtræk letter sømløs integration på tværs af platforme og systemer, og bygger bro mellem ældre systemer og moderne løsninger, samtidig med at datainteroperabilitet og konsistens sikres. For eksempel i Enterprise Resource Planning (ERP) eller Customer Relationship Management (CRM) systemer sikrer effektiv dataudtræk, at al relevant information er synkroniseret, hvilket reducerer redundanser og fejl.

Dataudtræk i aktion: Eksempler fra det virkelige liv

Ciena x Astera: Hvordan et netværksfirma automatiserede dataudtræk

Ciena Corporation, en pioner i netværksbranchen, modtager indkøbsordrer i PDF-format og stod over for forsinkelser i ordreopfyldelsen på grund af den manuelle indsats, der kræves for at transskribere og verificere ordredetaljer. For at automatisere dataudtræk og spare tid, evaluerede Ciena forskellige løsninger og fandt Astera at passe bedst. Som følge heraf opfylder Ciena nu kundernes ønsker 15x hurtigere og kan behandle indkøbsordrer på bare 2 minutter i stedet for flere timer.

Garnet Enterprises x Astera: Hvordan en hardwareleverandør automatiserede dataudtræk

Granatvirksomheder, en hardwaregrossist og detailhandler baseret i Australien, var afhængig af manuel dataindtastning, en tidskrævende og arbejdskrævende proces. Den manuelle proces begrænsede også deres evne til at generere rapporter. I Astera, Garnet fandt en PDF-dataudtrækningsværktøj det var ikke kun omkostningseffektivt, men også effektivt. Med Astera, var Garnet Enterprises i stand til at reducere tid og omkostninger betydeligt ved at automatisere hele sin dataudtrækningsproces.

Sagsøger x Astera: Hvordan en risikostyringsplatform reducerede manuel dataindtastningstid

Aclaimer er en platform til risikoreduktion og hændelsesstyring, der stod over for udfordringen med manuelt at udtrække data fra skadesformularer i PDF-format og konvertere dem til en rapport i Excel-format for at få et centraliseret overblik over skadeforløbet. Med Astera's dataudtræksfunktioner reducerede Aclaimant dataudtrækningstiden betydeligt og sparede så meget som 50% i dataudtræk og rapportforberedelsestid.

Hvordan fungerer dataudtræk?

Identifikation af datakilder

Dataudtræksprocessen starter med at identificere datakilder. Du skal være klar over, hvilke data du har brug for, og hvor dine data er placeret. Det kan være i dokumenter, databaser eller apps til sociale medier.

Når du har identificeret dine datakilder, skal du vælge den passende metode for hver kilde. Til billeder skal du muligvis OCR; til websteder, skal du muligvis webskrabningssoftware, og så videre og så videre.

Kildeforbindelse

Derefter skal du oprette forbindelse til udvalgte datakilder. Tilslutningsmetoden kan variere afhængigt af kildetypen. Til databaser kan du bruge en databaseforbindelsesstreng, brugernavn og adgangskode. For webbaserede kilder skal du muligvis bruge API'er. Nogle dataekstraktionssoftwareløsninger tilbyder en komplet løsning med forskellige indbyggede stik, så du kan oprette forbindelse til alle kilder samtidigt.

Forespørgsel eller hentning

Du kan bruge SQL-forespørgsler til at hente specifikke data fra tabeller til databaser. Dokumenter kan kræve tekstudtræk ved hjælp af OCR eller specifikke dokumentparsere. Dog de fleste dataudtræksværktøjer er nu AI-drevet og kodefri, hvilket betyder, at alt du skal gøre er bare at trække og slippe en forbindelse og oprette forbindelse til enhver datakilde uden at lære omfattende SQL-forespørgsler eller programmeringssprog.

Datatransformation og -indlæsning

Når først dataene er udtrukket, er de ofte ikke i overensstemmelse med det format, der kræves af slutdestinationen eller endda til analyse. For eksempel kan du have data i XML eller JSON, og du skal muligvis konvertere dem til Excel til analyse. Der kan være flere scenarier, og det er derfor datatransformation er væsentlig.

Nogle almindelige transformationsopgaver omfatter:

• Rensning af data for at fjerne dubletter, håndtere manglende værdier og rette fejl.
• Normalisering af data ved at konvertere datoformater eller standardisere måleenheder.
• Berigelse af data ved at tilføje ekstern information eller beregnede felter.

De transformerede data føres derefter til en destination, som varierer i henhold til formålet med dataene.

Rollen af ​​dataekstraktion i ETL og data warehousing

ETL (ekstrahere, transformere, indlæse), er en omfattende dataintegration proces, der inkluderer at udtrække data fra kildesystemer, transformere dem til et passende format og indlæse dem til en måldestination (f.eks. datalager). Dataudtræk spiller en afgørende rolle i ETL rørledninger.

Effektiv og nøjagtig dataudtræk er afgørende for at vedligeholde dataintegritet og sikre, at nedstrøms ETL-stadierne effektivt kan behandle og udnytte den udtrukne information til rapportering, analyser og andre datadrevne aktiviteter.

Organisationer i praktisk talt alle sektorer bruger ETL-processen til dataintegration til formål som rapportering, BI og analyser. Selvom ekstraktion er det første skridt, er det også det vigtigste, da det lægger grundlaget for problemfri og effektiv dataintegration.

For eksempel skal en sundhedsvirksomhed trække forskellige typer data fra forskellige lokale og cloud-kilder for at strømline sin drift. Nøjagtig dataudtræk gør det muligt at konsolidere og integrere alle patientdata fra forskellige kilder.

Forbedre nøjagtighed og effektivitet i dataudtræk

Sig farvel til manuel dataindtastning og hej til dataudtræk med høj nøjagtighed. Opdag hvordan Astera's avancerede AI-egenskaber kan forenkle og accelerere din datahåndtering.

Kontakt os i dag!

Dataudtræk vs. Data Mining

Dataudtræk og data mining bruges ofte i flæng, men er forskellige begreber. Som diskuteret tidligere er dataudtræk at indsamle data fra forskellige kilder og forberede dem til analyse eller lagring i en struktureret database. Data mining er på den anden side processen med at opdage mønstre, tendenser, indsigt eller værdifuld viden fra et datasæt.

Det handler om at anvende forskellige statistiske, maskinlærings- og dataanalyseteknikker at udtrække nyttig information fra data. Det primære mål med datamining er at afdække skjulte mønstre eller relationer i data og derefter bruge dem til beslutningstagning eller forudsigelig modellering.

Hvad er dataekstraktionsteknikkerne?

Der er forskellige dataekstraktionsteknikker; Den mest egnede teknik til din organisation afhænger dog af din særlige brugssituation. Her er nogle af de primære metoder:

Webskrabning 

Web-skrabning bruges til at indsamle data fra forskellige onlinekilder, såsom e-handelswebsteder, nyhedssider og sociale medieplatforme. Web-skrabesoftware får adgang til websider, analyserer HTML- eller XML-indhold og udtrækker specifikke dataelementer.

API-baseret udvinding

Mange webtjenester leverer API'er, der giver udviklere mulighed for at hente data fra apps i et struktureret format. API-baseret udvinding involverer at sende HTTP-anmodninger til disse API'er og derefter hente data. Det er en pålidelig og struktureret måde at udtrække data fra onlinekilder, såsom sociale medieplatforme, vejrtjenester eller finansielle dataudbydere.

Tekstudtræk (Natural Language Processing – NLP)

Tekstudtrækningsteknikker bruges ofte naturlig sprogbehandling (NLP) for at udtrække information fra ustrukturerede tekstdata, såsom dokumenter, e-mails eller opslag på sociale medier. NLP-teknikker omfatter navngivne enhedsgenkendelse (NER) til at udtrække enheder som navne, datoer og lokationer, sentimentanalyse og tekstklassificering til at udtrække indsigt fra tekst.

OCR

Optical Character Recognition (OCR) konverterer trykt eller håndskrevet tekst fra dokumenter, billeder eller scannede sider til maskinlæsbare og redigerbare tekstdata. En OCR-software analyserer behandlede billeder for at genkende og konvertere tekstindhold til maskinlæsbare tegn. OCR-motorer bruger forskellige teknikker til at identificere følelser, herunder mønstergenkendelse, funktionsudtrækning og maskinlæringsalgoritmer.

Dokumentparsing 

Dokumentparsing er, når et computerprogram eller system udtrækker struktureret information fra ustrukturerede eller semistrukturerede dokumenter. Disse dokumenter kan være i forskellige formater, såsom PDF'er, Word-filer, HTML-sider, e-mails eller håndskrevne noter. Parsing-systemet identificerer dokumentets struktur. Derefter udtrækker den de relevante dataelementer, herunder navne, adresser, datoer, fakturanumre og produktbeskrivelser, baseret på specifikke søgeord, regulære udtryk eller andre mønstermatchingsmetoder.

AI-drevet dataudtræk

AI-dataudtræk henviser til brugen af ​​AI-teknologier til at udtrække data fra forskellige datakilder. AI-dataudtræk er særligt nyttigt til at udtrække data fra ustrukturerede data, uanset om det er i form af tekst, billeder eller andre ikke-tabelformater. Mens den nøjagtige brug af AI-teknologier adskiller sig mellem dataekstraktionsløsninger, teknologier som maskinlæring (ML), store sprogmodeller (LLM'er) og genfinding-augmented generation (RAG) udnyttes typisk til at automatisere manuelle opgaver, forbedre nøjagtigheden og øge den samlede effektivitet.

Uddrag tusindvis af PDF'er præcist og hurtigt med Astera

Astera's enterprise-grade, AI-drevne dataudtrækning sikrer, at alle dine PDF'er behandles præcist med blot et par klik. Vores træk-og-slip uden kode-grænseflade gør dataudtræk nemmere end nogensinde før.

Book en personlig demo for at se, hvordan det virker

Dataudtrækstyper

Når du har dine datakilder på plads, og du har besluttet, hvilken eller hvilke teknikker der virker, skal du sætte et system til, at din dataudtrækning fungerer. Du kan vælge mellem enten manuel dataudtræk, fuld dataudtræk eller trinvis dataudtræk. Lad os se fordele og ulemper ved hver type dataudtræk:

Fuld udvinding:

Fuld udtrækning, eller en fuld load eller opdatering, udtrækker alle data fra et kildesystem i en enkelt operation. Du kan bruge denne teknik, når kildedataene ikke ændres ofte, og en komplet og opdateret kopi af dataene er afgørende. Fuld dataudtrækning kan dog være ressourcekrævende, især for store datasæt, da den henter alle data, uanset om dataene er ændret siden den forrige udtræk. Det er ofte det bedste valg som et indledende trin i data warehousing eller datamigreringsprojekter.

Inkrementel udvinding:

Inkrementel ekstraktion, også kaldet deltaekstraktion eller ændre datafangst (CDC), bruges kun til at udtrække de data, der er ændret siden sidste udtrækning. Det er det bedste valg, når man har at gøre med hyppigt skiftende datakilder, såsom transaktionsdatabaser. Det er også mere effektivt end fuld udtrækning, fordi det reducerer mængden af ​​data, der overføres og behandles. Almindelige metoder til trinvis ekstraktion omfatter tidsstempelbaseret sporing, versionsnumre eller brug af flag til at markere opdaterede poster.

Manuel udtrækning:

Tidligere brugte de fleste organisationer til at udtrække data manuelt. Nogle kopierer og indsætter stadig data fra dokumenter, regneark eller websider i en anden applikation eller database. Manuel udtrækning er dog tidskrævende, fejltilbøjelig og uundgåeligt uegnet til store dataudtræksopgaver. Alligevel kan det være nyttigt til lejlighedsvis eller ad hoc datahentning, når automatisering er vanskelig.

Fælles dataudtrækningsudfordringer

Man skulle tro, at med fremskridt inden for teknologi, kunne dataudvinding være blevet lettere. Virksomheder har dog stadig brug for hjælp til udfordringer med dataudvinding. Her er nogle almindelige udfordringer, som du bør huske på, når du implementerer dataudtræksprocesser:

Datakildesort

Ved du, at en virksomhed i gennemsnit trækker data fra 400 kilder? Alle disse kilder har forskellige formater, strukturer og adgangsmetoder, hvilket gør det udfordrende at udtrække data og det til tiden. Ifølge en undersøgelse udført af IDG, denne eksplosion i datakilder skaber et komplekst miljø, der stopper projekter; faktisk påpegede 32 % af de adspurgte personer, at de har brug for hjælp til at oprette forbindelse til datakilderne.

Datavolumen

64 % af organisationerne i dag administrerer mindst en petabyte data, hvor op til 41 % af organisationerne administrerer op til 500 petabyte data. Så det er ikke kun de mange forskellige datakilder, der er en udfordring, men også datamængden.

Det kan tage tid at flytte store mængder data fra kildesystemer til et centralt lager, primært hvis organisationens netværksbåndbredde er begrænset. Desuden betyder håndtering af store mængder data også potentielle problemer med datastyring.

Datakompleksitet

Vi har talt om store mængder data og en række forskellige datakilder, men det slutter ikke der – data i dag er mere komplekse end nogensinde før. De dage er forbi, hvor det blot blev gemt i to tabeller i Excel. I dag finder du hierarkiske data, JSON-filer, billeder, PDF'er osv. Oven i det er alle disse data forbundet.

For eksempel i sociale netværksdata er individer forbundet gennem forskellige typer forhold, såsom venskaber, følgere, likes og kommentarer. Disse relationer skaber et net af indbyrdes forbundne datapunkter. Forestil dig nu at udtrække disse datapunkter og derefter tilpasse dem i et skema.

Fejlhåndtering og overvågning

Fejlhåndtering og overvågning er afgørende aspekter af dataudtræk, da de sikrer pålideligheden og kvaliteten af ​​udtrukne data. Det er endnu mere kritisk i realtidsdataudtræk, når data kræver øjeblikkelig fejldetektion og håndtering.

Skalerbarhed

Mange organisationer kræver dataudtræk og analyse i realtid eller næsten-realtid. Da data streames kontinuerligt, skal systemerne følge med tempoet i dataindtagelsen, hvorfor skalerbarhed er afgørende. Når du opsætter din infrastruktur, skal du sikre dig, at den kan håndtere enhver vækst i datavolumen.

Automatisering gennem AI: The Need of the Hour

I betragtning af at data er blevet mere komplekse, er måden at løse dataudtrækningsudfordringer på at ansætte en dataudtræksværktøj der kan automatisere de fleste af opgaverne. Det er her AI kommer ind i billedet. Her er nogle af fordelene ved at bruge et AI-drevet dataekstraktionsværktøj frem for manuel dataekstraktion:

1. Håndtere flere datakilder: Dataudtræksværktøjer kommer med indbyggede stik, som gør det nemmere at oprette forbindelse til alle datakilder på én gang. Plus, nutidens værktøjer er udstyret med AI-egenskaber, der kan udtrække data fra ustrukturerede dokumenter inden for sekunder.
2. AI-drevet OCR: Selvom OCR har været i brug i et stykke tid, giver kombinationen af ​​det med AI mulighed for, at moderne dataekstraktionsværktøjer ikke kun øger effektiviteten, men forbedrer også nøjagtigheden betydeligt, uanset filtype eller format.
3. Skalerbarhed: Det bedste ved dataekstraktionsværktøjer er, at de kan skalere til at håndtere store mængder data effektivt uden at kræve ekstra ressourcer. De kan udtrække og behandle data i batches eller kontinuerligt for at imødekomme behovene hos virksomheder med voksende datakrav.
4. Datakvalitet: Mange dataudtræksværktøjer inkluderer datakvalitet funktioner, som f.eks Data validering og udrensning, som hjælper med at identificere og rette fejl eller uoverensstemmelser i de udtrukne data.
5. Automation: Dataudtræksværktøjer kan planlægges til at køre med specificerede intervaller eller udløses af specifikke hændelser, hvilket reducerer behovet for manuel indgriben og sikrer, at data er konsekvent opdateret.
6. AI kortlægning: Med AI-datakortlægning, moderne dataudtræksløsninger som Astera kan hjælpe virksomheder med at udtrække og kortlægge data præcist og ubesværet.

Udtræk dine værdifulde data problemfrit med Astera

Dataudtræk er det grundlæggende trin i hele datastyringscyklussen. I takt med at teknologien udvikler sig, og datakilder vokser i kompleksitet og volumen, udvikler feltet for dataudvinding sig også.

Så det er vigtigt at holde trit med nye værktøjer og bedste praksis i branchen.

Det er der Astera kommer ind med sin no-code AI-drevet dataekstraktionsløsning, hvilket giver dig mulighed for at udtrække data uden besvær uden a) at bruge timer på gentagne opgaver, b) at kræve kodningsviden og c) gentage udtræksopgaver hver gang et nyt dokument kommer ind.

Astera's næste generations AI-drevne teknologi muliggør op til 90% hurtigere dataudtræk, 8 gange hurtigere dokumentbehandling, og en reduktion 97% i udtræksfejl.

Vil du i gang med AI-drevet dataudvinding? Download gratis prøveversion or kontakt os for en skræddersyet demo i dag og lad AI udtrække data for dig inden for få sekunder.