Автоматизированный, Без кода Стек данных
Научиться Astera Data Stack может упростить и оптимизировать управление данными вашего предприятия.
Что такое извлечение данных: методы, инструменты и лучшие практики
Вы собрали всевозможные данные для своего бизнеса, но теперь они в ловушке! Он находится в вашей учетной записи Facebook, POS-системе, PDF-файлах, веб-сайте и других базах данных. Итак, как же так быстро передать эти данные в свое аналитическое программное обеспечение? Как бы важно ни было собирать данные, еще важнее то, насколько быстро вы сможете их извлечь и подготовить к анализу. Знаете ли вы, что 68% бизнес-данных вообще не используются? Это показывает важность извлечения данных в любой организации, управляемой данными. Если вы сможете сделать этот первый шаг правильно, вы сможете заложить прочный фундамент для остальных ваших 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 это позволяет вам передавать данные в последующие приложения или аналитику.
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 относительно просто при работе со структурированными данными, такими как табличные данные в файлах Excel или реляционных базах данных. Однако лучше использовать программное обеспечение для извлечения данных когда речь идет о неструктурированных источниках данных, таких как PDF-файлы, электронные письма, изображения и видео.
Важность извлечения данных
Важная проблема, которую решает экстракция данных, заключается в том, что она улучшает доступность данных. Представьте себе бизнес с различными источниками данных, и все эти данные находятся в разных форматах, и каждый отдел пытается использовать эти данные в соответствии со своими потребностями; сколько беспорядка это создаст! Извлечение данных объединяет все данные, позволяя преобразовать их в стандартизированный формат, а затем поместить в централизованный источник, чтобы каждый мог использовать их по мере необходимости. В результате у пользователей появляется больше возможностей, которые могут использовать данные, не полагаясь на ИТ-ресурсы.
Извлечение данных против. Сбор данных
Извлечение данных и добыча данных часто путают друг с другом. Однако между ними есть разница. Как мы объясняли 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. Все дело в применении различных методов статистики, машинного обучения и анализа данных для извлечения полезной информации из данных. Основная цель интеллектуального анализа данных — выявить скрытые закономерности или взаимосвязи в данных, а затем использовать их для принятия решений или прогнозного моделирования.
| Добыча данных | Извлечение данных | |
| Цель | Целью интеллектуального анализа данных является получение из данных полезной информации. Вы можете использовать интеллектуальный анализ данных, чтобы обнаруживать взаимосвязи, делать прогнозы, выявлять тенденции или находить аномалии в данных. | Целью извлечения данных является сбор, очистка и преобразование данных в согласованный и структурированный формат, чтобы у пользователей был надежный набор данных для запроса или анализа. |
| Насыщенность | Интеллектуальный анализ данных часто требует глубокого понимания статистического анализа и машинного обучения. Он использует различные методы и алгоритмы, включая кластеризацию, классификацию, регрессию, анализ правил ассоциации и обнаружение аномалий. | Извлечение данных обычно включает методы приема, анализа и преобразования данных. Обычно используемые инструменты и методы, используемые для извлечения данных, включают в себя очистку веб-страниц, анализ документов, извлечение текста и извлечение данных на основе API. |
| Результат | Результатом интеллектуального анализа данных являются практические идеи или закономерности, которые можно использовать для принятия обоснованных решений или построения прогнозных моделей. Эта информация может включать в себя тенденции, корреляции, кластеры схожих точек данных или правила, описывающие ассоциации внутри данных. | Результатом извлечения данных является структурированный набор данных, готовый для анализа. Это может включать очистка данных для устранения несоответствий, пропущенных значений или ошибок. Извлеченные данные обычно сохраняются в формате, подходящем для запросов или анализа, например в реляционной базе данных.
|
| тайминг | Интеллектуальный анализ данных выполняется после того, как данные извлечены, очищены, преобразованы и проверены. | Извлечение данных обычно является начальным шагом анализа, выполняемым перед каким-либо углубленным исследованием или моделированием. |
Как работает извлечение данных?
Определение источников данных
Процесс извлечения данных начинается с определения источников данных. Вы должны 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 необходимо выбрать соответствующий метод для каждого источника. Для изображений вам может понадобиться OCR; для веб-сайтов вам может понадобиться программное обеспечение для очистки веб-страниц и так далее и тому подобное.
Исходное соединение
Затем вам необходимо установить соединение с выбранными источниками данных. Способ подключения может различаться в зависимости от типа источника. Вы можете использовать строку подключения к базе данных, имя пользователя и пароль для баз данных. Возможно, вам придется использовать API для веб-источников. Некоторые программы для извлечения данных предлагают комплексное решение с различными встроенными разъемами, позволяющими одновременно подключаться ко всем источникам.
Запрос или извлечение
Вы можете использовать SQL-запросы для получения определенных данных из таблиц баз данных. Документы могут потребовать извлечения текста с помощью OCR (или специальных анализаторов документов. Большинство инструменты извлечения данных теперь не содержат кода, а это означает, что все, что вам нужно сделать, это просто перетащить соединитель и подключиться к любому источнику данных, не изучая обширные запросы SQL или языки программирования.
Преобразование и загрузка данных
После извлечения данных они часто не соответствуют формату, требуемому для конечного пункта 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. Сценариев может быть несколько, поэтому преобразование данных имеет важное значение. Некоторые распространенные задачи преобразования 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.
Преобразованные данные затем передаются в пункт назначения, который варьируется в зависимости от цели данных. Вы можете хранить данные в плоских файлах, таких как файлы CSV, JSON или Parquet, или помещать их в реляционную базу данных (например, MySQL, PostgreSQL) или базу данных NoSQL (например, MongoDB).
Кейсы
Корпорация Ciena, пионер сетевой индустрии, получает заказы на поставку в формате PDF и сталкивалась с задержками в выполнении заказов из-за ручного труда, необходимого для расшифровки и проверки деталей заказа. Автоматизировать извлечение данных и сэкономить время, Ciena оценила различные решения и нашла Astera ReportMiner быть максимально подходящим. В результате Ciena теперь выполняет запросы клиентов в 15 раз быстрее и может обрабатывать заказы на покупку всего за 2 минуты вместо часов.
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!
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 обработку естественного языка (NLP) для извлечения информации из неструктурированных текстовых данных, таких как документы, электронные письма или сообщения в социальных сетях. Методы НЛП включают распознавание именованных объектов (NER) для извлечения таких объектов, 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, например PDF-файлы, Файлы Word, HTML-страницы, электронные письма или рукописные заметки. Система синтаксического анализа определяет структуру документа. Затем он 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 образцом.
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 первого шага в хранилище данных или проекты 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:
Раньше большинство организаций извлекали данные вручную. Некоторые до сих пор копируют и вставляют данные из документов, электронных таблиц или веб-страниц в другое приложение или базу данных. Однако ручное извлечение требует много времени, подвержено ошибкам и неизбежно непригодно для крупномасштабных задач извлечения данных. Тем не менее, это может быть полезно для периодического или специального извлечения данных, когда автоматизация невозможна.
Роль извлечения данных в ETL
ETL, что означает 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 необходимо для поддержания целостности данных и обеспечения того, чтобы последующие этапы ETL могли эффективно обрабатывать и использовать извлеченную информацию для отчетности, аналитики и других действий, основанных на данных.
Общие проблемы для бизнеса
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:
Неоднородность 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:
Есть вокруг 4.95 миллиарда интернет-пользователей которые генерируют около 2.5 квинтиллионов байтов данных каждый день. Таким образом, проблемой является не только разнообразие источников данных, но и объем данных.
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 разнообразии источников данных, но на этом все не заканчивается: данные сегодня более сложны, чем когда-либо. Прошли те времена, когда данные хранились просто 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 и затем помещаете их в схему.
Обработка ошибок и мониторинг:
Обработка ошибок и мониторинг являются важнейшими аспектами извлечения данных, поскольку они обеспечивают надежность и качество извлеченных данных. Это еще более важно 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 – потребность часа
Учитывая, что данные стали более сложными, единственным решением проблем с их извлечением является использование инструмента извлечения данных, который может автоматизировать большинство задач. Вот некоторые преимущества использования инструмента извлечения данных по сравнению с извлечением данных вручную:
- Обработка нескольких источников данных: Инструменты извлечения данных оснащены встроенными соединителями, которые упрощают одновременное подключение ко всем источникам данных, включая веб-сайты, базы данных, электронные таблицы, PDF-файлы, электронную почту и API. Кроме того, сегодня инструменты извлечения данных оснащены возможностями искусственного интеллекта, которые могут извлекать данные из неструктурированных документов с помощью мощных алгоритмов искусственного интеллекта.
- Масштабируемость: Самое лучшее в инструментах извлечения данных — это то, что они могут масштабироваться для эффективной обработки больших объемов данных. Они могут извлекать и обрабатывать данные пакетно или непрерывно, чтобы удовлетворить потребности предприятий с растущими требованиями к данным.
- Качество данных: Многие инструменты извлечения данных включают в себя Качество данных функции, такие как валидация данных и очистка, которые помогают выявить и исправить ошибки или несоответствия в извлеченных данных.
- 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.
Лучшие инструменты извлечения данных
Выбор инструмента будет зависеть от вашего конкретного случая использования. Однако вот некоторые из лучших инструментов извлечения данных, которые вы можете рассмотреть:
- Astera Отчет майнера: Astera Сообщить о майнере это инструмент корпоративного уровня, не требующий кода, на базе искусственного интеллекта, который позволяет пользователям извлекать данные из неструктурированных источников данных, таких как счета-фактуры и заказы в течение нескольких минут. Все, что нужно сделать пользователям, — это определить поля, которые они хотят извлечь, и продвинутые алгоритмы ИИ извлекать данные без ручного вмешательства. Инструмент также оснащен встроенными разъемами, которые упрощают подключение к любому источнику данных. Инструмент извлечения данных имеет расширенные функции подготовки данных, с помощью которых вы можете быстро очищать и проверять данные.
- Документпарсер: Docparser — это облачный инструмент для извлечения данных, который позволяет извлекать данные из документов, PDF-файлов и изображений.
- Октопарс: Octoparse — это веб-скребок без кода. Вы можете использовать этот инструмент для извлечения данных с любого веб-сайта и сохранения их в структурированном формате. Это веб-скребок «укажи и щелкни», то есть вы можете щелкнуть элемент веб-сайта, и он извлечет за вас данные.
- Парсер почты: Mail Parser — отличный выбор для извлечения данных из ваших электронных писем и вложений. Вы можете преобразовать извлеченные данные в веб-перехватчики, JSON, XML или загрузить через Excel.
- Парсехаб: Это простой в использовании бесплатный инструмент для очистки веб-страниц, который позволяет конвертировать данные веб-сайта в электронную таблицу или API. Вы можете использовать его для сбора обзоров продуктов, цен или потенциальных клиентов.
Прощальные слова
Извлечение данных является фундаментальным этапом всего цикла управления данными. По мере развития технологий и роста сложности и объема источников данных область извлечения данных, несомненно, будет развиваться. Поэтому очень важно идти в ногу с новыми инструментами и лучшими практиками в отрасли. Хотите начать извлекать данные с помощью искусственного интеллекта? Загрузите Бесплатная пробная версия 14 для Astera Сообщить о майнере и извлекать данные из PDF-файлов в течение нескольких минут.
