Инструменты извлечения данных: вот все, что вам нужно знать

Извлечение ценной информации из разрозненных источников имеет решающее значение для выявления тенденций, принятия обоснованных решений и получения конкурентного преимущества. В соответствии с исследованиям Согласно исследованию, предприятия, которые принимают решения на основе данных, демонстрируют рост производительности на 5–6 процентов. Однако извлечение данных вручную может оказаться трудоемкой задачей, сопряженной с проблемами, снижающими производительность и эффективность. Эти проблемы включают в себя работу с огромными объемами информации, навигацию по сложным структурам данных и обработку данных в различных форматах. К счастью, инструменты извлечения данных стали преобразующим решением для решения этих проблем.

Что такое инструменты извлечения данных?

Инструменты извлечения данных специально разработаны для оптимизации и автоматизации извлечение данных процесс с использованием нескольких методов, таких как применение шаблон извлечения данных. Они позволяют предприятиям эффективно собирать информацию из различных источников, таких как PDF-файлы, отчеты, веб-сайты, базы данных и многое другое.

Эти инструменты могут извлекать соответствующие данные как из структурированных, так и из неструктурированных источников. Структурированные данные, такие как электронные таблицы или базы данных, имеют заранее определенный формат и могут быть легко организованы. С другой стороны, неструктурированные данные, такие как сложные отчеты, сообщения в социальных сетях или веб-страницы, не имеют определенного формата, что затрудняет извлечение и анализ вручную. Инструменты извлечения данных превосходно справляются с обработкой обоих типов данных, позволяя предприятиям получать ценную информацию и использовать весь потенциал своих информационных ресурсов.

Извлечение данных против интеллектуального анализа данных

Люди часто путают извлечение данных и добыча данных. Извлечение данных связано с извлечением важной информации из различных источников, таких как электронные письма, PDF-документы, формы, текстовые файлы, социальные сети и изображения, с помощью инструментов извлечения данных. С другой стороны, интеллектуальный анализ данных позволяет пользователям анализировать данные с разных точек зрения. Он включает в себя поиск закономерностей, аномалий и корреляций в наборах данных.

Ускорьте извлечение данных с помощью передового искусственного интеллекта

Извлекайте данные из неструктурированных документов за считанные секунды и сокращайте время обработки до 15 раз. Попробуйте наш инструмент извлечения данных на базе искусственного интеллекта сегодня.

Загрузите бесплатную 14-дневную пробную версию!

Типы инструментов извлечения данных

Существуют различные типы инструментов извлечения данных, каждый из которых предназначен для удовлетворения конкретных потребностей и источников извлечения данных. Эти инструменты используют различные методы, такие как парсинг PDF-файлов, запросы к базе данных, синтаксический анализ документов, оптическое распознавание символов (OCR), обработка естественного языка (NLP) или алгоритмы на основе искусственного интеллекта (ИИ) для эффективного извлечения и преобразования данных.

Вот некоторые распространенные типы инструментов извлечения данных:

Инструменты веб-скрейпинга

Инструменты веб-скрапинга извлекают данные с веб-сайтов. Они имитируют поведение человека при просмотре страниц, взаимодействуют с веб-страницами и извлекают соответствующую информацию. Инструменты веб-скрапинга могут обрабатывать различные форматы, такие как HTML или XML, и извлекать текст, изображения, ссылки, таблицы или другие структурированные данные с веб-сайтов.

Инструменты извлечения базы данных

Эти инструменты ориентированы на извлечение данных непосредственно из баз данных. Они подключаются к система управления базами данных (СУБД) и выполнять запросы или использовать специализированные соединители для извлечения данных. Инструменты извлечения базы данных могут работать с различными базами данных, такими как базы данных на основе SQL (например, MySQL, PostgreSQL) или базы данных NoSQL (например, MongoDB, Cassandra).

Инструменты извлечения документов

Извлечение данных документа инструменты извлекают данные из таких документов, как PDF-файлы, документы Word, электронные таблицы Excel или файлы других форматов. Они используют OCR для преобразования отсканированного контента или контента на основе изображений в машиночитаемый текст, делая его доступным для дальнейшей обработки и анализа.

Инструменты извлечения текста

Эти инструменты ориентированы на извлечение информации из неструктурированных текстовых источников, таких как электронные письма, журналы чатов, сообщения в социальных сетях или новостные статьи. Обычно они используют такие методы, как НЛП или анализ текста и алгоритмы машинного обучения, для извлечения конкретной информации и анализа тональности текста.

Результаты анализа настроений служат основой для процессов принятия решений в различных областях. Например, при исследовании рынка анализ настроений помогает компаниям понять отзывы клиентов, влияя на их стратегические решения и приводя к улучшению продуктов.

Как работают инструменты извлечения данных?

Инструменты автоматического извлечения данных используют алгоритмы OCR, AI и ML для извлечения и обработки данных из нескольких источников. Унифицированный инструмент извлечения данных объединяет эти функции для упрощения процесса извлечения. По сравнению с традиционными методами извлечения данных вручную инструменты автоматического извлечения данных обеспечивают значительно более высокий уровень точности, эффективности и масштабируемости.

Вот пошаговое объяснение того, как обычно работают эти инструменты:

1. Ввод документа: Пользователь импортирует или загружает в инструмент цифровые документы, такие как отсканированные изображения, PDF-файлы или электронные файлы. Если у вас есть специализированное программное обеспечение для извлечения данных, вы также можете массово импортировать документы.
2. OCR-обработка: Инструмент использует OCR для анализа визуальных элементов документа и создания цифрового представления текстового содержимого. Затем он распознает символы и преобразует их в машиночитаемый текст.
3. Предварительная обработка: Затем инструмент анализирует и предварительно обрабатывает текст, сгенерированный OCR. Этот шаг может включать удаление шума, исправление ошибок, обработку разных языков и нормализацию текста.
4. Извлечение функций: Алгоритмы машинного обучения извлекают соответствующие функции из предварительно обработанного текста. Эти функции могут включать частоту слов, положение, стиль шрифта, информацию о макете или другие характеристики, которые помогают различать различные поля данных.
5. Извлечение и классификация данных: модели машинного обучения используются для извлечения данных из предварительно обработанных документов. Для этого он анализирует предварительно обработанный текст, выявляет закономерности на основе изученных функций и классифицирует извлеченную информацию по нужным полям данных.
6. Валидация и проверка данных: Извлеченные данные затем подвергаются Проверка и процессы проверки для обеспечения точности и надежности. Это может включать проверки на основе правил, сравнение с существующими данными или проверку человеком для обеспечения качества.
7. Выход и доставка: Извлеченные данные обычно структурируются и предоставляются в удобном формате для дальнейшего анализа, интеграции или составления отчетов. Это может включать экспорт данных в базы данных, электронные таблицы, API или прямую интеграцию их в другие бизнес-системы.

Вот сколько вы можете сэкономить с помощью инструмента автоматического извлечения данных

Рассчитайте свои сбережения

Как инструменты извлечения данных помогают бизнесу

Решение для извлечения данных корпоративного уровня позволяет использовать входящие данные из неструктурированных или полуструктурированных источников для анализа данных и составления отчетов.

В качестве примера рассмотрим компанию, занимающуюся недвижимостью, которая хочет извлечь различные данные, такие как имена арендаторов, сведения о помещениях и суммы арендной платы из договоров аренды. Эти соглашения обычно сохраняются в виде неструктурированных PDF-файлов, представляющих собой смесь произвольного текста и табличных данных. Извлечение данных из этих PDF-файлов вручную будет сложной задачей, особенно при их массовой обработке. Однако инструмент автоматического извлечения данных позволит извлекать данные быстрее и точнее, позволяя сотрудникам выполнять более целенаправленные задачи.

                                                  Образец договора аренды

Помимо автоматизации процесса, вот еще несколько способов, с помощью которых компании могут извлечь выгоду из инструментов извлечения данных:

Улучшенное качество данных

Представьте себе, насколько обременительным будет, скажем, для руководителя отдела маркетинга получение важной информации о клиентах, заключенной в сотнях PDF-файлов. Если руководитель захочет извлечь адреса электронной почты из этих файлов, он потеряет время. Это также может привести к ошибкам, таким как неполные записи, недостающая информация и дубликаты. Инструменты извлечения данных не только гарантируют ценную бизнес-информацию, но и обеспечивают Качество данных.

Лучшая Масштабируемость

Предприятия регулярно имеют дело с большими объемами данных, которые им необходимо обрабатывать и анализировать. Инструменты извлечения данных предназначены для работы с такими масштабами. Эти инструменты используют методы параллельной и пакетной обработки для массового извлечения данных, что позволяет своевременно их обрабатывать.

Комплаенс и управление рисками

В инструментах извлечения данных используются алгоритмы, которые точно извлекают данные из документов, сводя к минимуму риск ошибок или упущений, которые могут возникнуть при извлечении вручную. Точное извлечение гарантирует, что соответствующие данные будут собраны и обработаны в соответствии с требованиями. Кроме того, эти инструменты можно настроить для обработки конфиденциальной или личной информации (PII) с учетом конфиденциальности. Они могут автоматически идентифицировать, редактировать или анонимизировать элементы конфиденциальных данных, чтобы обеспечить соблюдение правил конфиденциальности, таких как Общий регламент по защите данных (GDPR) или Закон Калифорнии о конфиденциальности потребителей (CCPA).

Интегрированная бизнес-аналитика

Инструменты извлечения данных интегрируются с системами бизнес-аналитики (BI), позволяя предприятиям консолидировать данные из нескольких источников в центральном хранилище. Затем предприятия могут анализировать и преобразовывать эти данные в значимую информацию для формулирования эффективных бизнес-стратегий.

Лучший анализ и принятие решений

Исследование, проведенное компанией Forrester, показало, что анализируется и используется не более 0.5 процента мировых данных.

С помощью единого инструмента извлечения данных компании могут легко извлекать значимую информацию, скрытую в неструктурированных источниках данных. Эти инструменты также могут объединять извлеченные данные с данными о продажах, продуктах, маркетинге или любым другим типом данных, чтобы получить больше информации. Это дает им комплексное представление о своей деятельности и клиентах, что позволяет лучше анализировать данные и принимать более обоснованные решения.

                                           Пример данных клиента

Функции, на которые следует обратить внимание в инструменте извлечения данных

Хотя большинство разрозненных инструментов извлечения данных могут сочетать в себе несколько функций или пересекаться между категориями, они не предоставляют всех дополнительных функций, возможностей и унифицированного опыта, которые может предложить единая комплексная платформа извлечения данных. Поэтому крайне важно всегда учитывать бизнес-требования при выборе инструмента или поставщика.

Несколько важных моментов, которые организация должна учитывать при поиске надежного решения для извлечения данных, включают:

Поддержка нескольких форматов

Организации получают данные всех форм и размеров: от структурированных до полуструктурированных и даже неструктурированных. В то время как большинство инструментов BI могут обрабатывать структурированные форматы сразу после некоторой очистки, программное обеспечение для автоматического извлечения данных помогает предприятиям структурировать наборы неструктурированных данных. Эти инструменты также поддерживают широкий спектр неструктурированных форматов, включая DOC, DOCX, PDF, TXT и RTF, что позволяет предприятиям использовать всю получаемую информацию.

Извлечение данных в реальном времени для анализа больших данных

Своевременный доступ к данным необходим для оптимального принятия решений и бесперебойной работы бизнеса. Многие предприятия зависят от пакетного извлечения данных, при котором данные обрабатываются последовательно в зависимости от требований.

Это означает, что информация, доступная для анализа, может не отражать самые последние данные о производительности. Любые важные бизнес-решения будут приниматься на основе устаревших данных. Следовательно, эффективный инструмент извлечения данных должен обеспечивать извлечение в реальном времени с использованием автоматизации рабочих процессов и оркестрации процессов для более быстрой подготовки данных для инициатив BI. Современные инструменты извлечения данных используют методы искусственного интеллекта и алгоритмы машинного обучения для извлечения данных в реальном времени.

Многоразовые шаблоны с программным обеспечением для извлечения данных

Правильное программное обеспечение для извлечения данных должно позволять пользователю построить логику извлечения что они могут применяться к любому неструктурированному документу того же макета. Это избавляет от необходимости заново выстраивать логику извлечения для каждого входящего документа с похожим макетом.

Встроенные функции качества и очистки данных

Инструмент извлечения данных должен иметь возможность выявлять любые ошибки и очистить данные автоматически в соответствии с бизнес-правилами, определенными пользователем. Например, если компания использует модель извлечения для извлечения объемов заказов и деталей заказов из счетов-фактур в формате PDF, она должна иметь возможность обнаруживать и удалять любые заказы с отрицательными значениями количества.

Дружественный интерфейс

Для этих инструментов извлечения данных важно иметь интуитивно понятный интерфейс, с помощью которого бизнес-пользователи могут легко создавать различные шаблоны извлечения данных. Он должен позволять легко обрабатывать данные без кодирования.

Поддержка нескольких направлений

Современные инструменты извлечения данных поддерживают широкий спектр направлений. Благодаря такой гибкости пользователи могут легко экспортировать преобразованные данные в места назначения по своему выбору, такие как SQL Server, Oracle, PostgreSQL и различные инструменты бизнес-аналитики, такие как Tableau. Это позволяет предприятиям быстрее получать доступ к значимой информации без необходимости установки дополнительных интеграций.

Автоматизируйте извлечение данных с помощью Astera ReportMiner

Посмотреть демо

Автоматизируйте извлечение данных с помощью ReportMiner

Astera ReportMiner автоматизирует извлечение неструктурированных данных для получения значимой информации и идей. С ReportMinerВы можете:

• Извлекайте данные из структурированных, полуструктурированных и неструктурированных документов без кодирования.
• Автоматически создавайте макеты документов мгновенно, используя AI-захват
• Обрабатывайте несколько документов с помощью искусственного интеллекта интеллектуальная обработка документов
• Автоматизируйте весь процесс извлечения данных от начала до конца
• Убедитесь, что в целевую систему доходят только работоспособные данные с помощью встроенного управление качеством данных
• Легко преобразуйте данные в соответствии с потребностями вашего бизнеса, используя встроенные преобразования.

Если к вам регулярно поступают неструктурированные данные, лучше всего положиться на инструмент извлечения данных на базе искусственного интеллекта, например Astera ReportMiner.

Загрузите 14-дневную бесплатную пробную версию и узнайте, как можно оптимизировать извлечение, преобразование и загрузку данных.

Автоматизируйте извлечение данных и получайте данные, готовые к анализу