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Was ist Datenextraktion: Techniken, Tools und Best Practices

January 5th, 2024

Sie haben alle möglichen Daten für Ihr Unternehmen gesammelt, aber jetzt sitzen sie in der Falle! Es liegt in Ihrem Facebook-Konto, Kassensystem, PDFs, Ihrer Website und anderen Datenbanken. Wie können Sie diese Daten also zeitnah in Ihre Analysesoftware einspeisen? So wichtig es auch ist, Daten zu sammeln, wichtiger ist, wie schnell Sie sie extrahieren können, damit sie für die Analyse bereit sind. Wussten Sie das? 68 % der Geschäftsdaten werden überhaupt nicht genutzt? Dies zeigt, wie wichtig die Datenextraktion in jeder datengesteuerten Organisation ist. Wenn Sie diesen ersten Schritt richtig machen, können Sie eine solide Grundlage für den Rest Ihres Lebens legen Datenpipeline.

Was ist Datenextraktion?

Bei der Datenextraktion handelt es sich um den Prozess, bei dem Daten aus verschiedenen Quellen abgerufen oder abgerufen und in ein verwendbares und aussagekräftiges Format zur weiteren Analyse, Berichterstellung oder Speicherung umgewandelt werden. Es ist einer der wichtigsten Schritte in Datenmanagement Damit können Sie Daten in nachgelagerte Anwendungen oder Analysen einspeisen.

Daten können aus verschiedenen Quellen stammen, darunter Datenbanken, Tabellenkalkulationen, Websites usw. Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs), Protokolldateien, Sensordaten und mehr. Diese Quellen können strukturiert (in Tabellen oder Datensätzen organisiert) oder unstrukturiert (Text- oder nicht tabellarische Daten) sein.

Die Datenextraktion ist beim Umgang mit strukturierten Daten, wie z. B. Tabellendaten in Excel-Dateien oder relationalen Datenbanken, relativ einfach. Es ist jedoch besser, es zu verwenden Software zur Datenextraktion wenn es um unstrukturierte Datenquellen wie PDFs, E-Mails, Bilder und Videos geht.

Bedeutung der Datenextraktion

Ein wichtiges Problem, das durch die Datenextraktion gelöst wird, besteht darin, dass sie die Datenzugänglichkeit verbessert. Stellen Sie sich ein Unternehmen mit verschiedenen Datenquellen vor, alle Daten liegen in unterschiedlichen Formaten vor und jede Abteilung versucht, diese Daten entsprechend ihren Anforderungen zu nutzen. wie viel Chaos es verursachen würde! Durch die Datenextraktion werden alle Daten zusammengeführt, sodass Sie sie in ein standardisiertes Format konvertieren und dann in einer zentralen Quelle ablegen können, damit jeder sie bei Bedarf nutzen kann. Das Ergebnis sind leistungsfähigere Benutzer, die Daten nutzen können, ohne auf IT-Ressourcen angewiesen zu sein.

Datenextraktion vs. Data Mining

Datenextraktion und Data Mining werden oft miteinander verwechselt. Es gibt jedoch einen Unterschied zwischen den beiden. Wie bereits erläutert, werden bei der Datenextraktion Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt und für die Analyse oder Speicherung in einer strukturierten Datenbank vorbereitet.

Data Mining hingegen ist der Prozess der Entdeckung von Mustern, Trends, Erkenntnissen oder wertvollem Wissen aus einem Datensatz. Es geht darum, verschiedene statistische, maschinelle Lern- und Datenanalysetechniken anzuwenden, um nützliche Informationen aus Daten zu extrahieren. Das Hauptziel des Data Mining besteht darin, verborgene Muster oder Beziehungen in Daten aufzudecken und diese dann für die Entscheidungsfindung oder Vorhersagemodellierung zu nutzen.

 

Data Mining Datenextraktion
Zweck Der Schwerpunkt des Data Mining liegt auf der Ableitung verwertbarer Informationen aus Daten. Mit Data Mining können Sie Zusammenhänge entdecken, Vorhersagen treffen, Trends erkennen oder Anomalien in den Daten finden. Ziel der Datenextraktion ist es, Daten zu sammeln, zu bereinigen und in ein konsistentes und strukturiertes Format umzuwandeln, damit Benutzer über einen zuverlässigen Datensatz zum Abfragen oder Analysieren verfügen.
Techniken Data Mining erfordert oft ein tiefes Verständnis der statistischen Analyse und des maschinellen Lernens. Es verwendet verschiedene Techniken und Algorithmen, darunter Clustering, Klassifizierung, Regression, Assoziationsregel-Mining und Anomalieerkennung. Die Datenextraktion umfasst typischerweise Datenaufnahme-, Analyse- und Transformationstechniken. Zu den häufig verwendeten Tools und Methoden zur Datenextraktion gehören Web Scraping, Dokumentparsing, Textextraktion und API-basierte Datenextraktion.
Output Das Ergebnis des Data Mining sind umsetzbare Erkenntnisse oder Muster, die Sie für fundierte Entscheidungen oder die Erstellung von Vorhersagemodellen nutzen können. Diese Erkenntnisse können Trends, Korrelationen, Cluster ähnlicher Datenpunkte oder Regeln umfassen, die Zusammenhänge innerhalb von Daten beschreiben. Das Ergebnis der Datenextraktion ist ein strukturierter Datensatz, der zur Analyse bereit ist. Es kann sein, dass Datenbereinigung um Inkonsistenzen, fehlende Werte oder Fehler zu beseitigen. Die extrahierten Daten werden normalerweise in einem für Abfragen oder Analysen geeigneten Format gespeichert, beispielsweise in einer relationalen Datenbank.

 

Timing Data Mining wird durchgeführt, nachdem Daten extrahiert, bereinigt, transformiert und validiert wurden. Die Datenextraktion ist typischerweise ein erster Schritt in der Analyse, der vor einer eingehenden Untersuchung oder Modellierung durchgeführt wird.

Wie funktioniert die Datenextraktion?

Identifizieren von Datenquellen

Der Datenextraktionsprozess beginnt mit der Identifizierung von Datenquellen. Sie müssen sich darüber im Klaren sein, welche Daten Sie benötigen und wo sich Ihre Daten befinden. Es kann sich um Dokumente, Datenbanken oder Social-Media-Apps handeln. Nachdem Sie Ihre Datenquellen identifiziert haben, müssen Sie für jede Quelle die geeignete Methode auswählen. Für Bilder benötigen Sie möglicherweise OCR; Für Websites benötigen Sie möglicherweise Web-Scraping-Software usw.

Quellverbindung

Anschließend müssen Sie eine Verbindung zu ausgewählten Datenquellen herstellen. Die Verbindungsmethode kann je nach Quelltyp variieren. Sie können für Datenbanken eine Datenbankverbindungszeichenfolge, einen Benutzernamen und ein Kennwort verwenden. Möglicherweise müssen Sie APIs für webbasierte Quellen verwenden. Einige Datenextraktionssoftware bietet eine Komplettlösung mit verschiedenen integrierten Konnektoren, sodass Sie eine Verbindung zu allen Quellen gleichzeitig herstellen können.

Abfrage oder Abruf

Sie können SQL-Abfragen verwenden, um bestimmte Daten aus Tabellen für Datenbanken abzurufen. Für Dokumente ist möglicherweise eine Textextraktion mithilfe von OCR (oder bestimmten Dokumentparsern) erforderlich Tools zur Datenextraktion sind jetzt codefrei, was bedeutet, dass Sie nur noch einen Connector per Drag-and-Drop ziehen und eine Verbindung zu einer beliebigen Datenquelle herstellen müssen, ohne umfangreiche SQL-Abfragen oder Programmiersprachen erlernen zu müssen.

Datentransformation und -laden

Sobald die Daten extrahiert sind, entsprechen sie oft nicht dem Format, das für das Endziel oder sogar für die Analyse erforderlich ist. Sie könnten beispielsweise über Daten in XML oder JSON verfügen und diese zur Analyse möglicherweise in Excel konvertieren müssen. Es kann mehrere Szenarien geben, weshalb eine Datentransformation unerlässlich ist. Zu den häufigsten Transformationsaufgaben gehören:

  • Bereinigen Sie Daten, um Duplikate zu entfernen, fehlende Werte zu behandeln und Fehler zu korrigieren.
  • Normalisieren von Daten durch Konvertieren von Datumsformaten oder Standardisieren von Maßeinheiten.
  • Anreicherung von Daten durch Hinzufügen externer Informationen oder berechneter Felder.

Die transformierten Daten werden dann in ein Ziel eingespeist, das je nach Ziel der Daten variiert. Sie könnten Daten in Flatfiles wie CSV-, JSON- oder Parquet-Dateien speichern oder sie in einer relationalen Datenbank (z. B. MySQL, PostgreSQL) oder NoSQL-Datenbank (z. B. MongoDB) ablegen.

Case Study

Ciena Corporation, ein Pionier der Netzwerkbranche, erhält Bestellungen im PDF-Format und musste aufgrund des manuellen Aufwands zum Transkribieren und Überprüfen der Bestelldetails mit Verzögerungen bei der Auftragserfüllung konfrontiert werden. Um die Datenextraktion zu automatisieren Um Zeit zu sparen, hat Ciena verschiedene Lösungen evaluiert und gefunden Astera ReportMiner am besten passen. Dadurch erfüllt Ciena Kundenanfragen jetzt 15-mal schneller und kann Bestellungen in nur 2 Minuten statt in Stunden bearbeiten.

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Datenextraktionstechniken

Es gibt verschiedene Techniken zur Datenextraktion. Welche Technik für Ihr Unternehmen am besten geeignet ist, hängt jedoch von Ihrem speziellen Anwendungsfall ab. Hier sind einige der wichtigsten Methoden:

Web Scraping 

Web Scraping wird verwendet, um Daten aus verschiedenen Online-Quellen zu sammeln, beispielsweise E-Commerce-Websites, Nachrichtenseiten und Social-Media-Plattformen. Web-Scraping-Software greift auf Webseiten zu, analysiert HTML- oder XML-Inhalte und extrahiert bestimmte Datenelemente.

API-basierte Extraktion

Viele Webdienste stellen APIs bereit, die es Entwicklern ermöglichen, Daten aus Apps in einem strukturierten Format abzurufen. Bei der API-basierten Extraktion werden HTTP-Anfragen an diese APIs gesendet und anschließend Daten abgerufen. Es handelt sich um eine zuverlässige und strukturierte Möglichkeit, Daten aus Online-Quellen wie Social-Media-Plattformen, Wetterdiensten oder Finanzdatenanbietern zu extrahieren.

Textextraktion (Natural Language Processing – NLP)

Textextraktionstechniken nutzen häufig Natural Language Processing (NLP), um Informationen aus unstrukturierten Textdaten wie Dokumenten, E-Mails oder Social-Media-Beiträgen zu extrahieren. Zu den NLP-Techniken gehören die Erkennung benannter Entitäten (NER) zum Extrahieren von Entitäten wie Namen, Daten und Orten, Stimmungsanalysen und Textklassifizierung zum Extrahieren von Erkenntnissen aus Texten.

OCR

Die optische Zeichenerkennung (OCR) wandelt gedruckten oder handgeschriebenen Text aus Dokumenten, Bildern oder gescannten Seiten in maschinenlesbare und bearbeitbare Textdaten um. Eine OCR-Software analysiert verarbeitete Bilder, um Textinhalte zu erkennen und in maschinenlesbare Zeichen umzuwandeln. OCR-Engines verwenden verschiedene Techniken zur Identifizierung von Gefühlen, darunter Mustererkennung, Merkmalsextraktion und Algorithmen für maschinelles Lernen.

Dokumentanalyse 

Beim Parsen von Dokumenten extrahiert ein Computerprogramm oder -system strukturierte Informationen aus unstrukturierten oder halbstrukturierten Dokumenten. Diese Dokumente können in verschiedenen Formaten vorliegen, z PDFs, Word-Dateien, HTML-Seiten, E-Mails oder handschriftliche Notizen. Das Parsing-System identifiziert die Struktur des Dokuments. Anschließend extrahiert es die relevanten Datenelemente, einschließlich Namen, Adressen, Daten, Rechnungsnummern und Produktbeschreibungen, basierend auf bestimmten Schlüsselwörtern, regulären Ausdrücken oder anderen Mustervergleichsmethoden.

Arten der Datenextraktion

Sobald Sie Ihre Datenquellen eingerichtet und entschieden haben, welche Technik(en) funktionieren, müssen Sie ein System einrichten, damit Ihre Datenextraktion funktioniert. Sie können zwischen manueller Datenextraktion, vollständiger Datenextraktion oder inkrementeller Datenextraktion wählen. Sehen wir uns die Vor- und Nachteile jeder Art der Datenextraktion an:

Volle Extraktion:

Bei der vollständigen Extraktion bzw. beim vollständigen Laden oder Aktualisieren werden alle Daten aus einem Quellsystem in einem einzigen Vorgang extrahiert. Sie können diese Technik verwenden, wenn sich die Quelldaten nicht häufig ändern und eine vollständige und aktuelle Kopie der Daten unerlässlich ist. Die vollständige Datenextraktion kann jedoch insbesondere bei großen Datensätzen ressourcenintensiv sein, da alle Daten abgerufen werden, unabhängig davon, ob sich die Daten seit der vorherigen Extraktion geändert haben. Als erster Schritt ist es oft die beste Wahl Data Warehousing oder Datenmigrationsprojekte.

Inkrementelle Extraktion:

Inkrementelle Extraktion, auch Delta-Extraktion oder genannt Datenerfassung ändern (CDC)wird verwendet, um nur die Daten zu extrahieren, die sich seit der letzten Extraktion geändert haben. Es ist die beste Wahl, wenn es um häufig wechselnde Datenquellen wie Transaktionsdatenbanken geht. Außerdem ist es effizienter als die vollständige Extraktion, da es die Menge der übertragenen und verarbeiteten Daten reduziert. Zu den gängigen Methoden zur inkrementellen Extraktion gehören zeitstempelbasiertes Tracking, Versionsnummern oder die Verwendung von Flags zum Markieren aktualisierter Datensätze.

Manuelle Extraktion:

In der Vergangenheit extrahierten die meisten Unternehmen Daten manuell. Einige kopieren immer noch Daten aus Dokumenten, Tabellenkalkulationen oder Webseiten und fügen sie in eine andere Anwendung oder Datenbank ein. Allerdings ist die manuelle Extraktion zeitaufwändig, fehleranfällig und für umfangreiche Datenextraktionsaufgaben zwangsläufig ungeeignet. Dennoch kann es für den gelegentlichen oder Ad-hoc-Datenabruf hilfreich sein, wenn eine Automatisierung nicht möglich ist.

Die Rolle der Datenextraktion in ETL

ETL steht für Extract, Transform, Load, ist ein umfassendes Datenintegration Prozess, der das Extrahieren von Daten aus Quellsystemen, das Umwandeln in ein geeignetes Format und das Laden in ein Ziel (z. B. Data Warehouse). Dabei spielt die Datenextraktion eine entscheidende Rolle ETL-Pipelines.

Eine effiziente und genaue Datenextraktion ist für die Aufrechterhaltung der Datenintegrität und die Gewährleistung, dass die nachgelagerten ETL-Stufen die extrahierten Informationen effektiv verarbeiten und für Berichte, Analysen und andere datengesteuerte Aktivitäten nutzen können, von entscheidender Bedeutung.

Gemeinsame Herausforderungen für Unternehmen

Man könnte meinen, dass die Datenextraktion mit den Fortschritten in der Technologie einfacher geworden wäre. Unternehmen benötigen jedoch weiterhin Hilfe bei den Herausforderungen der Datenextraktion. Hier sind einige häufige Herausforderungen, die Sie bei der Implementierung von Datenextraktionsprozessen berücksichtigen sollten:

Heterogenität der Datenquelle:

Wussten Sie, dass ein Unternehmen durchschnittlich Daten aus 400 Quellen bezieht? Alle diese Quellen haben ein unterschiedliches Format, eine andere Struktur und eine andere Zugriffsmethode, was es schwierig macht, Daten zu extrahieren, und das auch noch rechtzeitig. In Bezug auf eine Umfrage durchgeführt von IDG, Diese Explosion an Datenquellen schafft eine komplexe Umgebung, die Projekte ins Stocken bringt. Tatsächlich gaben 32 % der Befragten an, dass sie Hilfe bei der Verbindung zu den Datenquellen benötigen.

Datenvolumen:

Es gibt herum 4.95 Milliarden Internetnutzer die jeden Tag etwa 2.5 Trillionen Bytes an Daten generieren. Eine Herausforderung stellt also nicht nur die Vielfalt der Datenquellen dar, sondern auch das Datenvolumen.

Das Verschieben großer Datenmengen von Quellsystemen in ein zentrales Repository kann Zeit in Anspruch nehmen, vor allem wenn die Netzwerkbandbreite der Organisation begrenzt ist. Darüber hinaus birgt die Verwaltung großer Datenmengen auch potenzielle Probleme bei der Datenverwaltung.

Datenkomplexität:

Wir haben über große Datenmengen und eine Vielzahl von Datenquellen gesprochen, aber das ist noch nicht alles – Daten sind heute komplexer denn je. Vorbei sind die Zeiten, in denen alles nur in zwei Tabellen in Excel gespeichert wurde. Heute finden Sie hierarchische Daten, JSON-Dateien, Bilder, PDFs usw. Darüber hinaus sind alle diese Daten miteinander verbunden. Beispielsweise sind in den Daten sozialer Netzwerke Einzelpersonen durch verschiedene Arten von Beziehungen miteinander verbunden, etwa Freundschaften, Follows, Likes und Kommentare. Diese Beziehungen erzeugen ein Netz miteinander verbundener Datenpunkte. Stellen Sie sich nun vor, Sie extrahieren diese Datenpunkte und fügen sie dann in ein Schema ein.

Fehlerbehandlung und -überwachung:

Fehlerbehandlung und -überwachung sind entscheidende Aspekte der Datenextraktion, da sie die Zuverlässigkeit und Qualität der extrahierten Daten gewährleisten. Noch wichtiger ist dies bei der Datenextraktion in Echtzeit, wenn Daten eine sofortige Fehlererkennung und -behandlung erfordern.

Skalierbarkeit:

Viele Unternehmen benötigen eine Datenextraktion und -analyse in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit. Da die Datenströme kontinuierlich sind, müssen die Systeme mit der Geschwindigkeit der Datenaufnahme Schritt halten, weshalb Skalierbarkeit unerlässlich ist. Beim Aufbau Ihrer Infrastruktur müssen Sie sicherstellen, dass diese jedem wachsenden Datenvolumen gewachsen ist.

Automatisierung – das Gebot der Stunde

Angesichts der Tatsache, dass Daten immer komplexer geworden sind, besteht die einzige Lösung zur Behebung von Problemen bei der Datenextraktion darin, ein Datenextraktionstool einzusetzen, das die meisten Aufgaben automatisieren kann. Hier sind einige der Vorteile der Verwendung eines Datenextraktionstools gegenüber der manuellen Datenextraktion:

  1. Behandeln Sie mehrere Datenquellen: Datenextraktionstools verfügen über integrierte Konnektoren, die die gleichzeitige Verbindung mit allen Datenquellen, einschließlich Websites, Datenbanken, Tabellenkalkulationen, PDFs, E-Mails und APIs, erleichtern. Darüber hinaus sind Datenextraktionstools heute mit KI-Funktionen ausgestattet, die mithilfe leistungsstarker KI-Algorithmen Daten aus unstrukturierten Dokumenten extrahieren können.
  2. Skalierbarkeit: Das Beste an Datenextraktionstools ist, dass sie sich skalieren lassen, um große Datenmengen effizient zu verarbeiten. Sie können Daten stapelweise oder kontinuierlich extrahieren und verarbeiten, um den Anforderungen von Unternehmen mit wachsenden Datenanforderungen gerecht zu werden.
  3. Datenqualität: Viele Datenextraktionstools enthalten Datenqualität Funktionen wie Datenvalidierung und Bereinigung, die dabei helfen, Fehler oder Inkonsistenzen in den extrahierten Daten zu identifizieren und zu korrigieren.
  4. Automation: Datenextraktionstools können so geplant werden, dass sie in bestimmten Intervallen ausgeführt oder durch bestimmte Ereignisse ausgelöst werden, wodurch die Notwendigkeit manueller Eingriffe verringert und sichergestellt wird, dass die Daten konsistent aktualisiert werden.

Top-Tools zur Datenextraktion

Für welches Tool Sie sich entscheiden, hängt von Ihrem speziellen Anwendungsfall ab. Hier sind jedoch einige der besten Datenextraktionstools, die Sie in Betracht ziehen können:

  1. Astera Miner melden: Astera Miner melden ist ein codefreies, KI-gestütztes Datenextraktionstool der Enterprise-Klasse, mit dem Benutzer Daten aus unstrukturierten Datenquellen wie z. B. extrahieren können Rechnungen und Kauforder In Minuten. Alles, was Benutzer tun müssen, ist, die Felder zu identifizieren, die sie extrahieren möchten, und die fortschrittliche KI-Algorithmen Extrahieren Sie Daten ohne manuelle Eingriffe. Das Tool verfügt außerdem über integrierte Konnektoren, die die Verbindung mit jeder Datenquelle ganz einfach machen. Das Datenextraktionstool verfügt über erweiterte Datenvorbereitungsfunktionen, mit denen Sie Daten schnell bereinigen und validieren können.
  2. Docparser: Docparser ist ein cloudbasiertes Datenextraktionstool, mit dem Sie Daten aus Dokumenten, PDFs und Bildern extrahieren können.
  3. Oktoparse: Octoparse ist ein codefreier Web-Scraper. Mit dem Tool können Sie Daten von jeder Website extrahieren und in einem strukturierten Format speichern. Es handelt sich um einen Point-and-Click-Web-Scraper, d. h. Sie können auf das Website-Element klicken und die Daten werden automatisch extrahiert.
  4. Mail-Parser: Mail Parser ist eine ausgezeichnete Wahl, um Daten aus Ihren E-Mails und Anhängen zu extrahieren. Sie können die extrahierten Dateien in Webhooks, JSON, XML konvertieren oder über Excel herunterladen.
  5. Parsehub: Es handelt sich um ein benutzerfreundliches kostenloses Web-Scraping-Tool, mit dem Sie Website-Daten in eine Tabelle oder eine API konvertieren können. Sie können es zum Scrapen von Produktbewertungen, Preisen oder Vertriebskontakten verwenden.

Trennwörter

Die Datenextraktion ist der grundlegende Schritt des gesamten Datenverwaltungszyklus. Da die Technologie Fortschritte macht und die Komplexität und das Volumen der Datenquellen zunehmen, wird sich der Bereich der Datenextraktion zweifellos weiterentwickeln. Daher ist es wichtig, über neue Tools und Best Practices in der Branche auf dem Laufenden zu bleiben. Möchten Sie mit der KI-gestützten Datenextraktion beginnen? Laden Sie eine herunter Kostenlose 14-Tage-Testversion für Astera Bericht Miner und Daten aus PDFs extrahieren In Minuten.

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