Astera AI 代理生成器（即将推出） 
22 月 11 日 | 太平洋时间上午 XNUMX 点
自动化， 无代码 数据栈
了解如何 Astera Data Stack 可以简化企业的数据管理。
10 年值得考虑的十大数据提取工具
从不同的来源提取有价值的信息对于识别趋势、做出明智的决策和获得竞争优势至关重要。根据 研究参与数据驱动决策的企业的生产力增长了 5% 到 6%。然而，手动提取数据非常耗时，而且面临着阻碍生产力和效率的挑战。这些挑战包括处理大量信息、浏览复杂的数据结构以及处理各种格式的数据。幸运的是，数据提取工具已经成为应对这些挑战的变革性解决方案。
在本文中，我们将讨论什么是数据提取工具、它们的类型以及它们的工作原理。我们还列出了从各种来源提取数据的最佳工具，以及如何选择最佳解决方案。请注意，“数据提取软件”、“数据提取器”或“数据提取解决方案”这些术语都指不同类型或类别的数据提取工具，我们将它们互换使用。
什么是数据提取工具？
数据提取工具是专门设计用于简化和自动化的软件或应用程序 数据提取过程 使用多种技术，例如应用 数据提取模板.
一些最好的数据提取工具包括：
- Astera
- Talend（被 Qlik 收购）
- 导入
- 解析器
- 即兴演奏
- SAS 数据管理
- 文档
- 网页刮板
- 纳米网
- 文档解析器
这些工具使企业能够有效地从 结构化、半结构化和非结构化数据源，包括：
现代数据提取工具具有先进的人工智能 (AI) 功能，可以轻松提取相关数据。它们使业务用户无需依赖 IT 或开发人员即可获得有价值的见解。
数据提取工具的类型
数据提取工具有多种类型，每种工具都旨在满足特定的数据提取需求和数据源。这些工具采用不同的技术，例如 pdf抓取、数据库查询、 文档解析、光学字符识别（OCR）、自然语言处理（NLP）或基于人工智能（AI）的算法来有效地提取和转换数据。
以下是一些常见类型的数据提取工具：
网页抓取工具
网络抓取工具从网站提取数据。 它们模拟人类浏览行为，与网页交互并提取相关信息。 网页抓取工具可以处理不同的格式，例如 HTML 或 XML，并且可以从网站中提取文本、图像、链接、表格或其他结构化数据。
数据库提取工具
这些工具专注于直接从数据库中提取数据。 他们连接到 数据库管理系统（DBMS） 并执行查询或使用专用连接器来提取数据。 数据库提取工具可以与各种数据库配合使用，例如基于 SQL 的数据库（例如 MySQL、PostgreSQL）或 NoSQL 数据库（例如 MongoDB、Cassandra）。
文档提取工具
文档数据提取工具 从文档中提取数据 例如 PDF、Word 文件、Excel 电子表格或其他文件格式。他们使用 OCR 将扫描或基于图像的内容转换为机器可读的文本，以便进一步处理和分析。现代数据提取工具带有 智能文档处理 结合 AI、OCR、NLP 和机器学习算法的功能，将自动化提升到更高的水平。
文本提取工具
这些工具专注于从非结构化文本源（例如电子邮件、聊天记录、社交媒体帖子或新闻文章）中提取信息。它们通常采用文本挖掘、ML 算法或 NLP 提取特定信息 并对文本进行情感分析。
情感分析结果为不同领域的决策过程提供信息。 例如，在市场研究中，情绪分析可以帮助公司了解客户反馈，影响他们的战略决策并导致产品改进。
数据提取工具如何帮助企业？
An 企业级数据提取解决方案 使来自各种来源的输入数据可用于 数据分析 和报告。
例如，考虑一家房地产企业想要提取各种数据点，例如租户姓名、房屋详细信息以及租赁协议中的租金金额。 这些协议通常保存为非结构化 PDF——自由文本和表格数据的混合。 从这些 PDF 中手动提取数据将具有挑战性，尤其是在批量处理它们时。 然而，自动化数据提取工具将更快、更准确地提取数据，使员工能够承担更有目的的任务。
租赁协议样本
除了流程自动化之外，企业还可以通过以下更多方式从数据提取工具中受益：
提高数据质量
想象一下，假设一位营销主管要获取数百个 PDF 文件中的重要客户信息，这是多么费力。如果这位主管想从这些文件中提取电子邮件地址，他们最终会浪费时间。这也会导致错误，例如记录不完整、信息缺失和重复。数据提取工具不仅可以保证有价值的业务洞察，还可以 确保数据质量.
更好的可扩展性
企业经常处理需要处理和分析的大量数据。 数据提取工具旨在处理这种规模。 这些工具利用并行处理和批处理技术来批量提取数据，从而可以及时处理数据。
集成商业智能
数据提取工具与商业智能 (BI) 系统、数据仓库和数据分析工具集成，使企业能够将来自多个来源的数据整合到一个中央存储库中。然后，企业可以分析这些数据并将其转化为有意义的见解，以制定有效的业务战略。
合规与风险管理
数据提取工具采用算法从文档中准确提取数据，最大限度地降低手动提取过程中可能出现的错误或遗漏风险。准确提取可确保以合规的方式捕获和处理相关数据。现代数据提取工具可以配置为处理敏感或个人身份信息 (PII)，同时考虑到隐私。它们可以自动识别和编辑或匿名化敏感数据元素，以确保遵守隐私法规，例如《通用数据保护条例》(GDPR) 或《加州消费者隐私法案》(CCPA)。
更好的分析和决策
Forrester 进行的一项研究表明 分析和使用的世界数据不超过 0.5%借助统一的数据提取工具，企业可以轻松提取隐藏在非结构化数据源中的有意义的信息。这些工具还可以将提取的数据与销售、产品、营销或任何其他类型的数据相结合，以获得更多洞察。
客户数据样本
数据提取工具如何工作？
自动数据提取工具利用 OCR、AI 和 ML 算法从多个来源提取和处理数据。统一数据提取工具或 AI文档处理解决方案，将这些功能结合在一起，简化了提取过程。与传统的手动数据提取方法相比，自动化数据提取工具提供了更高水平的准确性、效率和可扩展性。
以下是这些工具通常如何工作的分步说明：
- 文件输入： 用户将数字文档（例如扫描图像、PDF 或电子文件）导入或上传到该工具中。专门的数据提取软件允许批量导入文档，从而节省大量时间。
- OCR 处理： 该工具使用 OCR 分析文档的视觉元素并生成文本内容的数字表示。然后它识别字符并将其转换为机器可读和可搜索的文本。
- 预处理： 接下来，该工具分析并预处理 OCR 生成的文本。 此步骤可能涉及消除噪音、纠正错误、处理不同语言以及规范化文本。
- 特征提取： 机器学习算法从预处理的文本中提取相关特征。 这些特征可能包括词频、位置、字体样式、布局信息或有助于区分不同数据字段的其他特征。
- 数据提取和分类：ML 模型用于从预处理文档中提取数据。 为此，它分析预处理的文本，根据学习到的特征识别模式，并将提取的信息分类到所需的数据字段中。
- 数据验证和验证： 然后提取的数据经过 验证 和验证过程，以确保准确性和可靠性。这可能涉及基于规则的检查、与现有数据的比较或质量保证的人工审查。
- 输出和交付： 提取的数据通常以可用格式结构化和交付，以供进一步分析、集成或报告。 这可以包括将数据导出到数据库、电子表格、API，或直接将其集成到其他业务系统中。
2025 年最佳数据提取工具
Astera
Astera 提供智能的端到端数据管理平台，让您能够访问、提取、集成、转换数据并将其加载到您选择的目标位置。无论您的源数据是 PDF、Word、XLS、JSON、HTML XLSX、PRN、RTF、CSV、EDI、数据库还是数据仓库，都可以使用 Astera的拖放用户界面和内置连接器可快速检索所需的数据点。
这就是各种规模的企业都喜欢我们的数据提取解决方案的原因：
- 作为 100% 无代码、全自动 意味着即使是商业用户也可以使用它
- Astera Intelligence 使用人工智能驱动的智能文档处理来 自动适应每个文档的独特格式，甚至布局各异，包括财务报告、账单、法律合同、医疗记录、发票等。
- 能够处理键值对、表格，甚至复杂的行项目 无与伦比的准确性
- 的能力 快速转换多种格式的数据 使用先进的文本转换器和光学字符识别 (OCR)
- 大型语言模型 (LLM) 与多智能体 AI 系统的集成可以实现 以类似人类的理解能力对大型文档进行多页处理， 非常适合法律、金融服务和医疗保健等行业
- 并行处理使您能够 同时处理大量文件
- 的能力 根据你的特定用例定制 AI 模型 即使使用非结构化来源也能获得可靠的结果
- 的能力 构建自定义数据连接器 并从更广泛的来源中提取数据
- Astera的数据提取平台 确保遵守行业标准和法规
还有更多功能——无需编写任何代码。
CoWorx Staffing 可将工资数据消耗时间缩短 95%， Astera
CoWorx Staffing 使用 Astera的智能文档处理解决方案将数据提取和集成时间从 4 小时缩短至 10 分钟。看看他们对 Astera.
阅读案例研究
Talend（被 Qlik 收购）
Talend 是一个数据集成平台，使用户能够从多个数据源提取数据，对其进行转换并将其加载到数据库或数据仓库中。 Astera，它提供了一个用户友好的界面来简化数据提取和集成过程。
请记住，Talend 最适合具有技术背景的用户，这意味着商业用户必须应对相当大的学习曲线。
了解更多： Talend 数据提取和集成替代方案.
导入
Import.io 是一款专注于电子商务领域的网页抓取工具，可从多个网站提取网页数据。借助 Import.io，用户可以通过提供示例模式来抓取网站的特定部分，从而获取所需的数据点。
尽管它声明它完全不需要代码，但评论网站上的用户却报告了相反的情况——您的团队需要能够编写代码来获取必要的数据。
解析器
As AI-数据提取软件Parseur 提供了一个平台，可以自动从 PDF、电子邮件和有限数量的其他来源中提取文本。它使用 AI 和 OCR 来处理 PDF，并使用文本模板来处理电子邮件和文档。
虽然 Parseur 的 AI 解析引擎支持多种文档类型，但其有效性仅限于 100 页左右，并且取决于语言。此外，每当文档布局发生变化时，其 OCR 引擎都需要单独的模板。
即兴演奏
Improvado 使企业能够提取营销和销售数据，为决策提供参考。与其他数据提取工具一样，它提供了易于使用的界面，并支持多种集成，允许不同的团队访问和提取来自各种来源的数据。
根据商业用户提交的评论，Improvado 的学习曲线很陡峭，特别是对于没有足够数据库和数据转换经验的用户来说。
SAS 数据管理
顾名思义，SAS 数据管理是一个使用户能够管理、集成和转换数据的平台。与 Astera，用户可以使用 SAS 数据管理构建自定义连接器，以集成您选择的数据源并从中提取数据。虽然它支持 XML、CSV 和 JSON 等文件格式，但它更适合从数据库访问和检索数据。
尽管 SAS 数据管理提供的解决方案的广度与其他数据提取供应商提供的解决方案相当， 它要贵得多事实上，用户在某些情况下需要编码，特别是需要特定知识的情况下，这也无济于事。
文档
Docsumo 是一个文档工作流自动化平台，利用人工智能从非结构化文档中提取数据。借助 Docsumo，用户可以提取、分类和预处理不同格式的文档，例如 PDF、TIFF 等。
实施 Docsumo 很大程度上取决于所使用的文档类型。与任何其他数据提取工具一样，它可以轻松处理简单的文档。但是，对于布局不断变化的文档，该工具需要时间和精力来训练 AI 模型以准确提取数据。
网页刮板
Web Scraper 是一款轻量级数据提取工具，用于从动态网站中提取信息。该工具能够处理 JavaScript 网站并使用站点地图自定义数据。用户可以构建自己的抓取工具来抓取和爬取网站，并以常用格式（如 CSV、XLSX 和 JSON）导出数据。
纳米网
纳米网 是另一个人工智能数据提取工具，能够处理各种文档并提取数据。 Astera，Nanonets 可以处理和转换非结构化文档，例如采购订单、医疗保健表格、发票、提单和银行对账单，将其转换为结构化信息。
根据 G2 等评论网站的说法，Nanonets 可能特别昂贵，尤其是在低容量情况下。此外，缺乏对模型如何运行和决策的可见性可能会带来运营和信任相关的挑战。
文档解析器
Docparser 是一款文档解析器软件，可让用户从多种文档类型和格式中提取数据并加载到各种目标位置。与大多数现代数据提取工具一样，它使用 AI 来加快提取时间并处理非结构化文档。
尽管 Docparser 具有可视化用户界面，但非技术用户和业务用户在创建数据解析工作流时很容易被这些功能所淹没和困惑。此外，根据用户评论，每个文档的成本很高。
数据提取解决方案中需要寻找的功能
虽然大多数不同的数据提取工具可能结合了多种功能或跨类别重叠，但它们并不提供单个工具所需的所有附加功能、能力和统一的体验。 综合数据提取平台 可以提供。因此，在决定使用哪种工具或供应商时，始终将业务需求放在首位是至关重要的。
组织在寻找强大的数据提取解决方案时应考虑的几个要点包括：
内置人工智能功能
鉴于文档数量和每日产生的数据量，AI 功能已成为现代数据提取解决方案的标准配置。这些功能包括用于理解文档上下文的自然语言处理 (NLP)、用于适应各种文档类型的机器学习 (ML) 以及用于非结构化和半结构化数据的智能分类。确保您选择的工具支持 AI。
用户友好的界面
数据提取工具必须具有直观的用户界面，以便业务用户能够轻松检索他们需要的数据点，并在需要时构建自己的 AI 管道来提取数据。
支持多种格式
组织接收各种形状和大小的数据，从结构化到半结构化，甚至非结构化格式。 虽然大多数 BI 工具可以在一些清理后直接处理结构化格式，但自动数据提取软件可以帮助企业构建非结构化数据集。 这些工具还支持各种非结构化格式，包括 DOC、DOCX、PDF、TXT 和 RTF，使企业能够利用他们收到的所有信息。
实时数据提取，用于大数据分析
及时获取数据对于做出最佳决策和顺利开展业务至关重要。许多企业依赖于批量数据提取，即根据需求按顺序处理数据。
这意味着可供分析的信息可能无法反映最新的绩效数据。任何关键的业务决策都将基于过时的数据。因此，有效的数据提取工具应能够使用工作流自动化进行实时提取，并且 流程编排 为 BI 计划更快地准备数据。现代数据提取工具利用 AI 技术和 ML 算法进行实时数据提取。
带有数据提取软件的可重复使用模板
正确的数据提取软件应允许用户构建提取逻辑，并将其应用于任何具有相同布局的非结构化文档。这样就无需为每个具有类似布局的传入文档重新构建提取逻辑。
内置数据质量和清理功能
数据提取工具应该能够识别任何错误并 清理数据 根据用户定义的业务规则自动进行。例如，如果公司使用提取模型从 PDF 发票中提取订单数量和订单详细信息，则它应该能够检测并删除任何具有负数量值的订单。
支持多个目的地
现代数据提取工具支持多种目的地。 凭借这种灵活性，用户可以轻松地将转换后的数据导出到他们选择的目的地，例如 SQL Server、Oracle、PostgreSQL 以及 Tableau 等各种 BI 工具。 这使企业能够更快地访问有意义的信息，而无需设置额外的集成。
接下来要做的事情是：使用 Astera
现代问题需要现代解决方案，这意味着基本的数据捕获已不再足够。企业需要更智能的数据提取和文档处理解决方案，将 AI 功能集成到提取工作流程中。 Astera.
什么真正设置 Astera 与众不同的是它的端到端平台，它的功能远不止提取数据。 Astera，您可以：
- 结合多个数据源来提取所需数据
- 立即自动生成文档布局，即使对于非结构化文档也是如此
- 转换数据以满足您的业务需求并匹配目标格式
- 优化数据质量，确保只有健康的数据到达目标系统
- 将数据加载到您选择的目的地，无论是在本地还是在云中
- 自动化整个数据提取和集成流程
如果你有非结构化数据， 尝试 Astera 并了解如何简化从所有数据源提取数据。
作者：
库拉姆·海德尔
