Вы собрали всевозможные данные для своего бизнеса, но теперь они в ловушке! Они лежат в ваших аккаунтах социальных сетей, POS-системах, заблокированных PDF-файлах, списках контактов и других базах данных.

Итак, как вы вводите эти данные в свою аналитическую платформу, и при этом своевременно? Насколько важно объединять источники данных, настолько же важно то, насколько быстро и точно вы можете извлекать из них данные, чтобы они были готовы к анализу.

Знаете ли вы, что 68% бизнес-данных вообще не используется? Одной из главных причин этого является то, что необходимые данные никогда не извлекаются, что подчеркивает важность извлечения данных в любой организации, ориентированной на данные. Если вы сможете сделать этот первый шаг правильно, вы сможете заложить прочную основу для остальной части вашего конвейер данных.

Что такое извлечение данных?

Извлечение данных — это процесс извлечения или извлечения данных из различных источников и преобразования их в удобный и значимый формат для дальнейшего анализа, составления отчетов или хранения. Это один из наиболее важных шагов в управление данными, что позволяет вам вводить данные в базы данных, приложения или платформы для анализа данных вниз по течению.

Данные могут поступать из различных источников, включая базы данных, электронные таблицы, веб-сайты, интерфейсы прикладного программирования (API), файлы журналов, данные датчиков и многое другое. Эти источники могут быть структурированными (организованными в таблицы или записи) или неструктурированными (текстовые или нетабличные данные).

Извлечение данных также служит первым шагом в процессах извлечения, преобразования, загрузки (ELT) и извлечения, преобразования, загрузки (ETL), которые организации используют для подготовки, анализа данных и бизнес-аналитики (BI).

Извлечение данных относительно просто при работе со структурированными данными, такими как табличные данные в файлах Excel или реляционных базах данных. Однако лучше использовать специализированное программное обеспечение для извлечения данных при работе с неструктурированными источниками данных, такими как PDF-файлы, электронные письма, изображения и видео.

Важность извлечения данных

Как обсуждалось, извлечение является первым шагом в процессах ETL и ELT, которые сами по себе имеют решающее значение для стратегий интеграции данных. Давайте рассмотрим некоторые другие причины, по которым извлечение данных важно для всех видов деятельности, связанных с данными:

Улучшает доступность данных

Извлечение данных решает значительную проблему улучшение доступности данных, что приводит к более полному использованию данных пользователями, которые могут использовать данные, не полагаясь на ИТ-ресурсы. Каждая организация имеет дело с разрозненными источниками данных, и все данные находятся в разных форматах. Извлечение данных собирает все данные вместе, преобразует их в стандартизированный формат, а затем помещает их в централизованный источник для использования всеми по мере необходимости.

Обеспечивает эффективное использование данных

Извлечение данных является первым важным шагом в интеграции данных и управлении ими в качестве основы для анализ данных, преобразование данных и эффективное использование данных. Организации могут консолидировать информацию в единую централизованную систему для дальнейшей обработки путем извлечения данных из различных источников, таких как базы данных, API или неструктурированные форматы, такие как PDF-файлы и веб-страницы.

Это улучшает процесс принятия решений

Точное и эффективное извлечение данных обеспечивает своевременный доступ к надежной информации, предлагая лицам, принимающим решения, единое представление об их операциях. Это имеет решающее значение для стратегического планирования, выявления тенденций и повышения производительности. Без точного и эффективного извлечения данных нисходящие процессы, такие как аналитика, отчетность и платформы бизнес-аналитики (BI), не будут иметь надежных входных данных, что приведет к неоптимальным результатам.

Обеспечивает бесперебойную интеграцию

Извлечение данных облегчает бесшовную интеграцию между платформами и системами, сокращая разрыв между устаревшими системами и современными решениями, обеспечивая при этом совместимость и согласованность данных. Например, в системах планирования ресурсов предприятия (ERP) или управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) эффективное извлечение данных гарантирует синхронизацию всей соответствующей информации, что снижает избыточность и ошибки.

Извлечение данных в действии: примеры из реальной жизни

Сиена х Astera: Как сетевая компания автоматизировала извлечение данных

Сиена Корпорация, пионер сетевой индустрии, получает заказы на закупку в формате PDF и сталкивался с задержками в выполнении заказов из-за ручных усилий, необходимых для расшифровки и проверки данных заказа. Чтобы автоматизировать извлечение данных и сэкономить время, Ciena оценила различные решения и нашла Astera быть наилучшим образом подходящим. В результате Ciena теперь выполняет запросы клиентов 15x быстрее и может обрабатывать заказы на закупку всего за 2 минут вместо нескольких часов.

Гарнет Энтерпрайзис х Astera: Как поставщик оборудования автоматизировал извлечение данных

Гранат Энтерпрайзис, оптовый и розничный торговец оборудованием из Австралии, полагался на ручной ввод данных, трудоемкий и отнимающий много времени процесс. Ручной процесс также ограничивал их способность создавать отчеты. В Astera, Гарнет нашел Инструмент извлечения данных PDF это было не только экономически выгодно, но и эффективно. AsteraКомпания Garnet Enterprises смогла значительно сократить время и затраты за счет автоматизации всего процесса извлечения данных.

Истец x Astera: Как платформа управления рисками сокращает время ручного ввода данных

Истец — это платформа для снижения рисков и управления инцидентами, которая столкнулась с проблемой ручного извлечения данных из форм заявлений в формате PDF и преобразования их в отчет в формате Excel для централизованного просмотра хода рассмотрения заявлений. С AsteraБлагодаря возможностям извлечения данных Aclaimant значительно сократил время извлечения данных и сэкономил до 50% времени на извлечение данных и подготовку отчетов.

Как работает извлечение данных?

Определение источников данных

Процесс извлечения данных начинается с определения источников данных. Вам нужно четко понимать, какие данные вам нужны и где они находятся. Это могут быть документы, базы данных или приложения социальных сетей.

После того, как вы определили источники данных, вам нужно выбрать подходящий метод для каждого источника. Для изображений вам может понадобиться OCR; для веб-сайтов вам может понадобиться программное обеспечение для парсинга веб-страниц, и так далее и тому подобное.

Исходное соединение

После этого вам необходимо установить соединение с выбранными источниками данных. Метод соединения может различаться в зависимости от типа источника. Для баз данных вы можете использовать строку подключения к базе данных, имя пользователя и пароль. Для веб-источников вам может потребоваться использовать API. Некоторые программные решения для извлечения данных предлагают комплексное решение с различными встроенными коннекторами, чтобы вы могли подключаться ко всем источникам одновременно.

Запрос или извлечение

Вы можете использовать SQL-запросы для извлечения определенных данных из таблиц баз данных. Документы могут потребовать извлечения текста с помощью OCR или определенных парсеров документов. Однако большинство инструменты извлечения данных теперь работают на основе искусственного интеллекта и не требуют написания кода, а это значит, что вам нужно просто перетащить соединитель и подключиться к любому источнику данных, не изучая сложные SQL-запросы или языки программирования.

Преобразование и загрузка данных

После извлечения данных они часто не соответствуют формату, требуемому конечным пунктом назначения или даже для анализа. Например, у вас могут быть данные в формате XML или JSON, и вам может потребоваться преобразовать их в Excel для анализа. Может быть несколько сценариев, поэтому преобразование данных имеет важное значение.

Некоторые общие задачи трансформации включают в себя:

• Очистка данных для удаления дубликатов, обработки пропущенных значений и исправления ошибок.
• Нормализация данных путем преобразования форматов дат или стандартизации единиц измерения.
• Обогащение данных путем добавления внешней информации или вычисляемых полей.

Затем преобразованные данные передаются в пункт назначения, который зависит от цели использования данных.

Роль извлечения данных в ETL и хранении данных

ETL (извлечение, преобразование, загрузка)), является всеобъемлющим Интеграция данных процесс, включающий извлечение данных из исходных систем, преобразование их в подходящий формат и загрузку в целевой пункт назначения (например, информационное хранилище). Извлечение данных играет решающую роль в Трубопроводы ETL.

Эффективное и точное извлечение данных имеет важное значение для поддержания целостность данных и обеспечение того, чтобы последующие этапы ETL могли эффективно обрабатывать и использовать извлеченную информацию для составления отчетов, аналитики и других видов деятельности, связанных с данными.

Организации практически в каждом секторе используют процесс ETL для интеграции данных в таких целях, как отчетность, BI и аналитика. Хотя извлечение является первым шагом, оно также является самым важным, поскольку закладывает основу для бесшовной и эффективной интеграции данных.

Например, компании здравоохранения необходимо извлекать различные типы данных из различных локальных и облачных источников для оптимизации своих операций. Точное извлечение данных позволяет консолидировать и интегрировать все данные пациентов из разных источников.

Повышение точности и эффективности извлечения данных

Попрощайтесь с ручным вводом данных и приветствуйте высокоточное извлечение данных. Узнайте, как AsteraРасширенные возможности искусственного интеллекта могут упростить и ускорить управление данными.

Свяжитесь с нами сегодня!

Извлечение данных против. Сбор данных

Извлечение данных и добыча данных часто используются взаимозаменяемо, но это разные концепции. Как обсуждалось ранее, извлечение данных — это сбор данных из разных источников и подготовка их для анализа или хранения в структурированной базе данных. С другой стороны, интеллектуальный анализ данных — это процесс обнаружения закономерностей, тенденций, идей или ценных знаний из набора данных.

Речь идет о применении различных статистических данных, машинного обучения и методы анализа данных извлекать полезную информацию из данных. Основная цель интеллектуального анализа данных — обнаружить скрытые закономерности или взаимосвязи в данных, а затем использовать их для принятия решений или прогнозного моделирования.

Каковы методы извлечения данных?

Существуют различные методы извлечения данных; однако наиболее подходящий метод для вашей организации зависит от вашего конкретного варианта использования. Вот некоторые из основных методов:

Web Scraping 

Веб-скрапинг используется для сбора данных из различных онлайн-источников, таких как веб-сайты электронной коммерции, новостные сайты и платформы социальных сетей. Программное обеспечение для очистки веб-страниц получает доступ к веб-страницам, анализирует содержимое HTML или XML и извлекает определенные элементы данных.

Извлечение на основе API

Многие веб-сервисы предоставляют API, которые позволяют разработчикам получать данные из приложений в структурированном формате. Извлечение на основе API включает отправку HTTP-запросов к этим API и последующее получение данных. Это надежный и структурированный способ извлечения данных из онлайн-источников, таких как платформы социальных сетей, метеорологические службы или поставщики финансовых данных.

Извлечение текста (обработка естественного языка – НЛП)

Методы извлечения текста часто используют Обработка естественного языка (NLP) для извлечения информации из неструктурированных текстовых данных, таких как документы, электронные письма или сообщения в социальных сетях. Методы обработки естественного языка включают распознавание именованных сущностей (NER) для извлечения таких сущностей, как имена, даты и местоположения, анализ настроений и классификацию текста для извлечения информации из текста.

OCR

Оптическое распознавание символов (OCR) преобразует печатный или рукописный текст из документов, изображений или отсканированных страниц в машиночитаемые и редактируемые текстовые данные. Программное обеспечение OCR анализирует обработанные изображения для распознавания и преобразования текстового содержимого в машиночитаемые символы. Механизмы оптического распознавания символов используют различные методы для определения чувств, включая распознавание образов, извлечение признаков и алгоритмы машинного обучения.

Разбор документа 

Анализ документов — это когда компьютерная программа или система извлекает структурированную информацию из неструктурированных или полуструктурированных документов. Эти документы могут быть в различных форматах, таких как PDF-файлы, файлы Word, страницы HTML, электронные письма или рукописные заметки. Система анализа определяет структуру документа. Затем она извлекает соответствующие элементы данных, включая имена, адреса, даты, номера счетов и описания продуктов, на основе определенных ключевых слов, регулярных выражений или других методов сопоставления с шаблоном.

Извлечение данных с помощью искусственного интеллекта

Извлечение данных ИИ относится к использованию технологий ИИ для извлечения данных из различных источников данных. Извлечение данных ИИ особенно полезно для извлечения данных из неструктурированных данных, будь то в форме текста, изображений или других нетабличных форматов. Хотя точное использование технологий ИИ различается в зависимости от решений по извлечению данных, такие технологии, как машинное обучение (ML), большие языковые модели (LLM) и генерация с расширенным поиском (RAG) обычно используются для автоматизации ручных задач, повышения точности и общей эффективности.

Извлекайте тысячи PDF-файлов точно и быстро с помощью Astera

AsteraИзвлечение данных корпоративного уровня на базе искусственного интеллекта гарантирует точную обработку всех ваших PDF-файлов всего за несколько щелчков. Наш интерфейс с функцией перетаскивания и без кода делает извлечение данных проще, чем когда-либо.

Закажите персональную демонстрацию, чтобы увидеть, как это работает

Типы извлечения данных

После того, как у вас есть источники данных и вы решили, какой метод или методы работают, вам необходимо настроить систему для работы вашего извлечения данных. Вы можете выбрать извлечение данных вручную, полное извлечение данных или поэтапное извлечение данных. Давайте посмотрим плюсы и минусы каждого типа извлечения данных:

Полное извлечение:

Полное извлечение или полная загрузка или обновление извлекает все данные из исходной системы за одну операцию. Вы можете использовать этот метод, когда исходные данные меняются нечасто и необходима полная и актуальная копия данных. Однако полное извлечение данных может быть ресурсоемким, особенно для больших наборов данных, поскольку при этом извлекаются все данные независимо от того, изменились ли данные с момента предыдущего извлечения. Часто это лучший выбор в качестве начального шага в проектах хранения данных или миграции данных.

Инкрементное извлечение:

Инкрементное извлечение, также называемое дельта-извлечением или сбор измененных данных (CDC), используется для извлечения только тех данных, которые изменились с момента последнего извлечения. Это лучший выбор при работе с часто меняющимися источниками данных, такими как транзакционные базы данных. Кроме того, это более эффективно, чем полное извлечение, поскольку уменьшает объем передаваемых и обрабатываемых данных. Общие методы постепенного извлечения включают отслеживание на основе временных меток, номеров версий или использование флагов для маркировки обновленных записей.

Ручное извлечение:

В прошлом большинство организаций извлекали данные вручную. Некоторые все еще копируют и вставляют данные из документов, электронных таблиц или веб-страниц в другое приложение или базу данных. Однако ручное извлечение занимает много времени, подвержено ошибкам и неизбежно не подходит для крупномасштабных задач по извлечению данных. Тем не менее, оно может быть полезно для случайного или несистематического извлечения данных, когда автоматизация затруднена.

Распространенные проблемы извлечения данных

Можно подумать, что с развитием технологий извлечение данных могло бы стать проще. Однако предприятиям по-прежнему нужна помощь в решении проблем с извлечением данных. Вот некоторые распространенные проблемы, которые следует учитывать при реализации процессов извлечения данных:

Разнообразие источников данных

Знаете ли вы, что бизнес черпает данные в среднем из 400 источников? Все эти источники имеют разный формат, структуру и метод доступа, что затрудняет извлечение данных, да еще и своевременное. Согласно опросу проведенное IDG, этот взрывной рост источников данных создает сложную среду, которая тормозит проекты; Фактически, 32% опрошенных отметили, что им нужна помощь в подключении к источникам данных.

Объем данных

64% организаций сегодня управляют как минимум один петабайт данных, при этом до 41% организаций управляют данными объемом до 500 петабайт. Таким образом, проблема заключается не только в разнообразии источников данных, но и в их объеме.

Перемещение больших объемов данных из исходных систем в центральное хранилище может занять время, главным образом, если пропускная способность сети организации ограничена. Более того, управление большими объемами данных также означает потенциальные проблемы с управлением данными.

Сложность данных

Мы говорили о больших объемах данных и разнообразных источниках данных, но это еще не все — сегодня данные сложнее, чем когда-либо. Прошли те времена, когда они просто хранились в двух таблицах Excel. Сегодня вы найдете иерархические данные, файлы JSON, изображения, PDF-файлы и т. д. Кроме того, все эти данные взаимосвязаны.

Например, в данных социальных сетей люди связаны различными типами отношений, такими как дружба, подписки, лайки и комментарии. Эти отношения создают сеть взаимосвязанных точек данных. Теперь представьте, что вы извлекаете эти точки данных, а затем вписываете их в схему.

Обработка ошибок и мониторинг

Обработка и мониторинг ошибок являются важнейшими аспектами извлечения данных, поскольку они обеспечивают надежность и качество извлеченных данных. Это еще более критично при извлечении данных в реальном времени, когда данные требуют немедленного обнаружения и обработки ошибок.

Масштабируемость

Многим организациям требуется извлечение и анализ данных в режиме реального времени или почти в реальном времени. Поскольку потоки данных передаются непрерывно, системы должны идти в ногу со скоростью приема данных, поэтому масштабируемость имеет важное значение. При настройке инфраструктуры необходимо убедиться, что она сможет справиться с любым ростом объема данных.

Автоматизация посредством ИИ: потребность времени

Учитывая, что данные стали более сложными, для решения проблем извлечения данных необходимо использовать инструмент извлечения данных которые могут автоматизировать большинство задач. Вот где на сцену выходит ИИ. Вот некоторые из преимуществ использования инструмента извлечения данных на базе ИИ по сравнению с ручным извлечением данных:

1. Обработка нескольких источников данных: Инструменты извлечения данных поставляются со встроенными коннекторами, которые облегчают подключение ко всем источникам данных одновременно. Кроме того, современные инструменты оснащены возможностями ИИ, которые могут извлекать данные из неструктурированных документов в течение нескольких секунд.
2. OCR на базе искусственного интеллекта: Хотя технология OCR используется уже довольно давно, ее сочетание с искусственным интеллектом позволяет современным инструментам извлечения данных не только повысить эффективность, но и значительно улучшить точность, независимо от типа или формата файла.
3. Масштабируемость: Самое лучшее в инструментах извлечения данных — это то, что они могут масштабироваться для эффективной обработки больших объемов данных без необходимости дополнительных ресурсов. Они могут извлекать и обрабатывать данные партиями или непрерывно, чтобы удовлетворить потребности предприятий с растущими требованиями к данным.
4. Качество данных: Многие инструменты извлечения данных включают в себя Качество данных функции, такие как валидация данных и очищающий, которые помогают выявлять и исправлять ошибки или несоответствия в извлеченных данных.
5. Автоматизация : инструменты извлечения данных можно запланировать для запуска через определенные промежутки времени или запускать по определенным событиям, что снижает необходимость ручного вмешательства и гарантирует постоянное обновление данных.
6. Картографирование с помощью ИИ: С Картографирование данных ИИ, современные решения для извлечения данных, такие как Astera может помочь предприятиям извлекать и отображать данные точно и без усилий.

Легко извлекайте ценные данные с помощью Astera

Извлечение данных является основополагающим этапом всего цикла управления данными. По мере развития технологий и роста сложности и объема источников данных, область извлечения данных также развивается.

Поэтому крайне важно быть в курсе новых инструментов и передового опыта отрасли.

Вот где Astera поставляется с его безкодовым Решение для извлечения данных на основе искусственного интеллекта, что позволяет вам извлекать данные без особых усилий, а) не тратя часы на повторяющиеся задачи, б) не требуя никаких знаний в области кодирования и в) не повторяя задачи извлечения каждый раз при поступлении нового документа.

AsteraТехнология нового поколения на базе искусственного интеллекта позволяет 90% быстрее извлечение данных, в 8 быстрее обработка документов и Снижение 97% при ошибках экстракции.

Хотите начать работу с извлечением данных с помощью искусственного интеллекта? Скачать бесплатную пробную версию or свяжитесь с нами для индивидуальной демонстрации сегодня и позвольте ИИ извлечь данные для вас за считанные секунды.