Автоматизированный, Без кода Стек данных
Научиться Astera Data Stack может упростить и оптимизировать управление данными вашего предприятия.
Шаблон извлечения данных: получение данных PDF из форм и таблиц
Предприятия регулярно получают данные о продуктах и потребителях из множества источников, таких как производственные мощности, распределительные центры, розничные торговцы, партнеры и другие сторонние поставщики. Эти данные обычно представлены в виде таблиц Excel, PDF-файлов, форм PDF, файлов TXT и RTF. Извлечение информации из эти данные наводнение обычно занимает больше времени; потому что перед анализом их необходимо преобразовать в структурированные данные, что делается вручную путем ввода данных. Современные инструменты извлечения данных используют шаблоны извлечения данных для может сократить время извлечения данных за счет автоматизации различных задач, связанных с процессом извлечения данных, таких как ввод вручную, преобразование данных, очистка данных и проверка данных.
Объемы данных со временем увеличиваются в геометрической прогрессии, и предприятиям требуется подход к извлечению данных которые обрабатывают большие объемы данных для анализа и отчетности. Более того, после COVID-19 растущая тенденция онлайн-активности привела к увеличению неструктурированные данные для таких отраслей, как образование. Чтобы удовлетворить эти растущие потребности, надежная решение для сбора данных документов требуется. Хотя ручной ввод данных и кодированные решения, безусловно, могут помочь, программное обеспечение для извлечения документов которые работают с шаблонами на основе шаблонов, значительно более эффективны и не допускают ошибок, вызванных человеческим фактором.
Преимущества использования извлечения данных шаблон
Шаблоны извлечения данных помощь в разработке стратегии извлечения данных компании путем оптимизации и ускорения процесса. Вот как:
- Многоразовый: После создания шаблона его можно использовать столько времени, сколько необходимо, устраняя необходимость отдельной обработки отдельных файлов.
- Легкий в использовании: Шаблоны извлечения данных просты в использовании, и их не нужно менять после настройки, если данные не требуют изменений, что можно сделать без особых усилий.
- Экономит время и ресурсы: Шаблоны обрабатывают все файлы одного и того же шаблона без какого-либо вмешательства и экономят значительное время сотрудников, которое можно использовать для других важных задач.
Когда вам нужны шаблоны извлечения данных?
In извлечение финансовых данных, извлечение или анализ данных розничной торговли в любой другой отрасли, где существуют неструктурированные документы аналогичного формата, например PDF-счета— использование шаблона чрезвычайно эффективно. Например, Извлечение данных PDF может выступать в качестве руководства для интеллектуального анализа данных документов, соответствующих исходному шаблону, и устраняет необходимость указывать инструменту, где именно извлекать данные из для каждого нового файла.
Для разных типов документов, таких как счета-фактуры, заказы на поставку, производственные данные и данные клиентов, можно создавать разные шаблоны, которые затем будут обрабатывать все документы, соответствующие их категории.
Имея шаблоны извлечения данных для всех возможных шаблонов получаемых данных, предприятия могут сэкономить много времени и ресурсов и направить их в другое место. Однако некоторые особенности данных создают большие проблемы при создании шаблона. Давайте обсудим их.
Проблемы Сбор данных документа
Есть множество источники, из которых можно извлечь данные, например PDF-файлы, RTF-файлы и TXT. Помимо различного происхождения, сбор информации из этих документов порождает определенные проблемы, которые необходимо решить для успешного процесс извлечения данных. Извлеченные данные должны быть стандартизированы, чтобы их можно было далее обрабатывать для анализа и отчетности. Конечно, стандартизация создает множество проблем. Ниже приведены наиболее распространенные проблемы при извлечении данных, о которых предприятиям следует помнить перед внедрением решения.
- Плавающие поля
Обычно такие данные, как счета-фактуры и информация о клиентах, имеют один и тот же формат, но в некоторых документах данные могут располагаться в разных местах и, следовательно, не могут обрабатываться единообразно. Например, расположение поля может отличаться в одной строке или столбце отдельно от остальных полей.
Плавающие поля
Такое нарушение шаблона может быть проблематичным при создании шаблонов извлечения данных, и важно устранить эти несоответствия и найти способ их включения в шаблон.
- Документы, содержащие непересекающиеся наборы данных
Могут быть записи, содержащие разрозненные данные. А пример таблицы извлечения данных Это может быть PDF-файл, в котором на первой странице перечислены столбцы информации, а на второй странице делается то же самое, за исключением одной ошибки выравнивания: последний столбец переносится на следующую строку.
Непересекающиеся наборы данных в файле
Для таких наборов данных со схожими данными, но независимыми шаблонами в одних и тех же файлах становится сложно создать шаблон извлечения данных, соответствующий критериям для обеих страниц.
- Проверка данных
После завершения задачи по созданию шаблона извлечения данных важно обработать данные в режиме реального времени и установить некоторые правила квалификации данных для проверки точности данных. Умный экстракторы файлов данных будет предлагать встроенные функции для настраиваемой проверки данных и позволит компаниям отмечать неверные данные. После этого автоматизация может помочь либо удалить ошибочные записи, либо отправить журналы по электронной почте в соответствующие органы для проверки.
Хотя сбор данных можно выполнить с помощью кода, все вышеупомянутые проблемы легче решить с помощью мощного инструмента извлечения данных на основе шаблонов.
Как могут помочь инструменты извлечения данных?
Выбор правильного инструмента может улучшить или разрушить предприятие. стратегия извлечения данных, поэтому важно сделать выбор после тщательного рассмотрения варианта использования в бизнесе и функций инструмента. В идеале он должен быть в состоянии решить все перечисленные выше задачи, а также любые другие требования, предъявляемые к задачам компании по извлечению данных.
Также важно изучить источники данных, поддерживаемые программное обеспечение для извлечения отчетов, например RTF, PDF, XLS и XLSX, а также типы контента, такие как текст, отсканированные документы и формы. Astera ReportMiner — это надежное решение, которое автоматизирует весь процесс извлечения данных и обеспечивает поддержку множества источников и мест назначения. Будь то извлечение данных из обычных источников или из MS Word or OCR-сканированные файлы, Astera ReportMiner способен автоматизировать процессы и упростить извлечение корпоративных данных.
Вариант использования: извлечение данных из PDF-файлов
Рассмотрим растущую розничную компанию Shazz, которая продает одежду для детей и подростков. Компания обрабатывает заказы на покупку и счета-фактуры в формате PDF для отчетности и анализа. Первоначально они начали с использования специалистов по вводу данных для преобразования таблиц PDF и других данных в стандартизированный формат, но с ростом спроса компания с трудом могла удовлетворить требования. Они решили исследовать инструменты извлечения контента на рынке и наткнулся Astera ReportMiner.
Менеджер по эксплуатации начал с бесплатной пробной версии и, поэкспериментировав с функциями, запросил подробное описание функций извлечения данных продукта с использованием образцов от компании. Они были рады обнаружить, что платформа предлагает возможность подключения к различным направлениям и способна автоматизировать весь процесс с помощью шаблонов извлечения данных. Astera ReportMiner мог выбирать PDF-файлы из назначенных папок всякий раз, когда PDF-файл попадал в папку. Благодаря рабочим процессам извлечения данных, извлечение информации из данных и трансформировать его становится проще и быстрее. Варианты принятия решений позволили Shazz отправить преобразованные данные в одно место для проверки (в случае ошибок) или в другое место для дальнейшей обработки.
Встроенные функции автоматического анализа имени и адресов, а также автоматического создания шаблонов извлечения документов упростили этот процесс для Shazz.
Автосоздание полей
Благодаря мгновенному предварительному просмотру данных Shazz смог быстро просмотреть выходные данные. Это помогло им создать шаблоны, которые лучше всего соответствовали цели проекта, и выявить ошибки, если таковые имеются, до фактического выполнения.
Запустите извлечение данных на основе шаблона с помощью ReportMiner
Независимо от того, находятся ли данные в документах в одном столбце или в нескольких столбцах, в аналогичном формате или с непересекающимися определениями данных, с правильным выравниванием или с плавающими полями, Astera ReportMiner это программное обеспечение для извлечения документов это упрощает извлечение корпоративных данных на основе шаблонов. Функции автоматизации, основанные на механизме ETL промышленного уровня, позволяют предприятиям обрабатывать большие объемы данных, легко масштабироваться и быстрее получать важную информацию.
Начните сегодня с бесплатно, 14-дневная пробная версия и самостоятельно изучите широкие возможности продукта по извлечению данных. Если у вас есть вариант использования и вы хотите обсудить его с нашими экспертами, не стесняйтесь Контакты для вызова без каких-либо обязательств.
