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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。

    什么是数据提取?定义、工作原理和技术

    您为您的业务收集了各种数据,但现在这些数据被困住了!这些数据隐藏在您的社交媒体帐户、POS 系统、锁定的 PDF、联系人列表和其他数据库中。

    那么,如何将这些数据及时输入到分析平台中?虽然整合数据源很重要,但更重要的是如何快速准确地从中提取数据以供分析。

    你知道吗 68% 的业务数据 根本没有利用?其中一个主要原因是所需的数据从未被提取,这凸显了数据提取在任何数据驱动型组织中的重要性。如果你能正确完成这第一步,你就能为你的其余工作奠定坚实的基础 数据管道.

    数据提取使您的数据可用。

    什么是数据提取?

    数据提取是从各种来源检索或提取数据并将其转换为可用且有意义的格式以供进一步分析、报告或存储的过程。这是数据挖掘中最关键的步骤之一。 数据管理,允许您将数据输入数据库、应用程序或 数据分析平台 下游。

    数据可以来自各种来源,包括 数据库、电子表格、网站、 应用程序编程接口 (API)、日志文件、传感器数据等等。 这些来源可以是结构化的(组织成表格或记录)或非结构化的(文本或非表格数据)。

    数据提取也是提取、转换、加载 (ELT) 和提取、转换、加载 (ETL) 过程的第一步,组织依靠这些过程进行数据准备、分析和商业智能 (BI)。

    处理结构化数据(例如 Excel 文件或关系数据库中的表格数据)时,数据提取相对容易。但是,最好使用 专门的数据提取软件 处理非结构化数据源(例如 PDF、电子邮件、图像和视频)时。

    提取数据的重要性

    如上所述,提取是 ETL 和 ELT 流程的第一步,而 ETL 和 ELT 流程本身对于数据集成策略至关重要。让我们看看数据提取对所有与数据相关的活动都很重要的其他一些原因:

    它提高了数据可访问性

    数据提取解决了重大挑战 提高数据可访问性,从而让更多用户能够使用数据而无需依赖 IT 资源。每个组织都处理不同的数据源,所有数据都采用不同的格式。数据提取将所有数据汇总在一起,将其转换为标准化格式,然后将其放在一个集中源中,供每个人在需要时使用。

    确保有效利用数据

    数据提取是数据集成和管理的关键第一步,是 数据分析、数据转换和有效的数据利用。组织可以通过从各种来源(例如数据库、API 或 PDF 和网页等非结构化格式)提取数据,将信息整合到统一的集中式系统中,以便进一步处理。

    它能改善决策

    准确高效的数据提取可确保及时获取可靠信息,为决策者提供统一的运营视图。这对于战略规划、识别趋势和提高绩效至关重要。如果没有准确高效的数据提取,分析、报告和商业智能 (BI) 平台等下游流程将缺乏可靠的输入,从而导致结果不理想。

    它促进无缝集成

    数据提取有助于跨平台和系统实现无缝集成,弥合传统系统与现代解决方案之间的差距,同时确保数据互操作性和一致性。例如,在企业资源规划 (ERP) 或客户关系管理 (CRM) 系统中,有效的数据提取可确保所有相关信息同步,从而减少冗余和错误。

    数据提取的重要性

    数据提取的实际应用:现实生活中的例子

    西纳 x Astera:网络公司如何实现数据提取自动化

    Ciena公司是网络行业先驱,其收到的采购订单为 PDF 格式,由于需要手动转录和验证订单详细信息,因此订单履行面临延迟。为了实现数据提取自动化并节省时间,Ciena 评估了各种解决方案,并发现 Astera 最适合。因此,Ciena 现在可以满足客户的要求 15x更快 并可以在短短的时间内处理采购订单 2分钟 而不是几个小时。

    石榴石企业 x Astera:硬件供应商如何实现数据提取自动化

    石榴石企业是一家位于澳大利亚的硬件批发商和零售商,该公司依靠手动数据输入,这是一个耗时且劳动密集的过程。手动过程还限制了他们生成报告的能力。在 Astera,Garnet 发现了 PDF数据提取工具 这不仅成本低廉,而且效果显著。 Astera通过自动化整个数据提取过程,Garnet Enterprises 成功大幅减少了时间和成本。

    索赔人 x Astera:风险管理平台如何缩短手动数据输入时间

    认领者 是一个风险降低和事件管理平台,它面临的挑战是手动从 PDF 格式的索赔表单中提取数据并将其转换为 Excel 格式的报告,以便集中查看索赔进度。 Astera的数据提取功能,Aclaimant 大大减少了数据提取时间,并节省了高达 50% 的数据提取和报告准备时间。

    值得信赖的公司 Astera 用于数据提取

    数据提取如何工作?

    识别数据源

    数据提取过程从识别数据源开始。您需要清楚自己需要什么数据以及数据位于何处。数据可能位于文档、数据库或社交媒体应用中。

    确定数据源后,您需要为每个来源选择适当的方法。对于图像,您可能需要 OCR;对于网站,您可能需要 网页抓取软件, 等等等等。

    源连接

    之后,您需要与选定的数据源建立连接。连接方法可能因源类型而异。对于数据库,您可以使用数据库连接字符串、用户名和密码。对于基于 Web 的源,您可能需要使用 API。一些数据提取软件解决方案提供了带有各种内置连接器的完整解决方案,因此您可以同时连接到所有源。

    查询或检索

    您可以使用 SQL 查询从数据库表中检索特定数据。文档可能需要使用 OCR 或特定文档解析器提取文本。然而,大多数 数据提取工具 现在由人工智能驱动且无需代码,这意味着您只需拖放连接器并连接到任何数据源,而无需学习大量的 SQL 查询或编程语言。

    数据转换和加载

    提取数据后,数据通常不符合最终目标甚至分析所需的格式。例如,您可能拥有 XML 或 JSON 格式的数据,您可能需要将其转换为 Excel 进行分析。可能会有多种情况,这就是为什么 数据转换 是必不可少的。

    一些常见的转换任务包括:

    • 清理数据以删除重复项、处理缺失值并纠正错误。
    • 通过转换日期格式或标准化测量单位来标准化数据。
    • 通过添加外部信息或计算字段来丰富数据。

    转换后的数据随后被输入到目的地,目的地根据数据的目标而变化。

    数据提取在 ETL 和数据仓库中的作用

    ETL(提取、转换、加载)是一项综合性的 数据集成 过程包括从源系统提取数据、将其转换为合适的格式并将其加载到目标目的地(例如, 数据仓库)。 数据提取起着至关重要的作用 ETL管道.

    高效、准确的数据提取对于维护 数据的完整性 并确保下游 ETL 阶段能够有效地处理和利用提取的信息进行报告、分析和其他数据驱动的活动。

    ETL 中的数据提取

    几乎每个行业的组织都利用 ETL 流程进行数据集成,用于报告、BI 和分析等目的。虽然提取是第一步,但它也是最重要的一步,因为它为无缝有效的数据集成奠定了基础。

    例如,一家医疗保健公司需要从各种本地和云源提取不同类型的数据以简化其运营。准确的数据提取使整合和集成来自不同来源的所有患者数据成为可能。

    提高数据提取的准确性和效率

    告别手动数据输入,迎接高精度数据提取。了解如何 Astera先进的AI功能可以简化和加速您的数据管理。

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    数据提取与数据提取数据挖掘

    数据提取和 数据挖掘 这两个词经常互换使用,但概念不同。如前所述,数据提取是从不同来源收集数据,并准备进行分析或存储在结构化数据库中。另一方面,数据挖掘是从数据集中发现模式、趋势、见解或有价值知识的过程。

    它是关于应用各种统计、机器学习和 数据分析技术 从数据中提取有用信息。数据挖掘的主要目标是发现数据中隐藏的模式或关系,然后将其用于决策或预测建模。

    数据挖掘 数据提取
    目的 数据挖掘侧重于从数据中获取可操作的信息。它可用于发现关系、做出预测、识别趋势或查找数据中的异常。 数据提取的目的是收集、清理数据并将其转换为一致的结构化格式,以便用户拥有可靠的数据集来查询或分析。
    技术 数据挖掘通常需要对统计分析和机器学习有深入的了解。 它使用各种技术和算法,包括聚类、分类、回归、关联规则挖掘和异常检测。 数据提取通常涉及数据摄取、解析和转换技术。 数据提取常用的工具和方法包括网页抓取、文档解析、文本提取和基于 API 的数据提取。
    输出 数据挖掘的输出是可操作的见解或模式,可用于做出明智的决策或构建预测模型。 这些见解可能包括趋势、相关性、相似数据点的集群或描述数据内关联的规则。

    数据提取的输出是可供分析的结构化数据集。它可能涉及数据清理以消除不一致、缺失值或错误。提取的数据通常以适合查询或分析的格式存储,例如关系数据库。

    定时 数据挖掘是在提取、清理、转换和验证数据后执行的。 数据提取通常是分析的初始步骤,在任何深入研究或建模之前执行。

    数据提取技术有哪些?

    有多种数据提取技术; 但是,最适合您的组织的技术取决于您的特定用例。 以下是一些主要方法:

    网页抓取 

    网络抓取用于从各种在线来源收集数据,例如电子商务网站、新闻网站和社交媒体平台。 网页抓取软件访问网页,解析 HTML 或 XML 内容,并提取特定的数据元素。

    基于 API 的提取

    许多 Web 服务提供 API,允许开发人员以结构化格式从应用程序检索数据。 基于 API 的提取涉及向这些 API 发送 HTTP 请求,然后检索数据。 这是一种从社交媒体平台、天气服务或金融数据提供商等在线来源提取数据的可靠且结构化的方法。

    文本提取(自然语言处理 - NLP)

    文本提取技术通常使用 自然语言处理(NLP)来提取信息 来自非结构化文本数据,例如文档、电子邮件或社交媒体帖子。NLP 技术包括用于提取名称、日期和位置等实体的命名实体识别 (NER)、情绪分析和用于从文本中提取见解的文本分类。

    OCR

    光学字符识别 (OCR) 将文档、图像或扫描页面中的打印或手写文本转换为机器可读和可编辑的文本数据。 OCR 软件分析处理后的图像以识别文本内容并将其转换为机器可读的字符。 OCR 引擎使用各种技术来识别感受,包括模式识别、特征提取和机器学习算法。

    文件解析 

    文档解析是指计算机程序或系统从非结构化或半结构化文档中提取结构化信息。这些文档可以是各种格式,例如 PDF、Word 文件、HTML 页面、电子邮件或手写笔记。解析系统识别文档的结构。然后,它根据特定关键字、正则表达式或其他模式匹配方法提取相关数据元素,包括姓名、地址、日期、发票号和产品描述。

    人工智能驱动的数据提取

    人工智能数据提取 指使用 AI 技术从各种数据源中提取数据。AI 数据提取对于从非结构化数据中提取数据特别有用,无论数据是文本、图像还是其他非表格格式。虽然 AI 技术的具体用途因数据提取解决方案而异,但机器学习 (ML)、大型语言模型 (LLM) 和 检索增强生成 (RAG)通常用于自动化手动任务、提高准确性和增加整体效率。

    使用 Astera

    Astera的企业级 AI 数据提取功能可确保您的所有 PDF 只需单击几下即可准确处理。我们的拖放式无代码界面使数据提取比以往更加简单。

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    数据提取类型

    一旦您有了数据源并决定了哪种技术有效,您就需要设置一个系统来使数据提取发挥作用。 您可以选择手动数据提取、完整数据提取或增量数据提取。 让我们看看每种数据提取类型的优缺点:

    完全提取:

    完全提取,或者完全加载或刷新,通过单个操作从源系统中提取所有数据。 当源数据不经常更改并且完整且最新的数据副本至关重要时,您可以使用此技术。 然而,完整数据提取可能会占用大量资源,尤其是对于大型数据集,因为它会检索所有数据,无论数据自上次提取以来是否已更改。 它通常是数据仓库或数据迁移项目的初始步骤的最佳选择。

    增量提取:

    增量提取,也称为增量提取或 变更数据捕获 (CDC),用于仅提取自上次提取以来发生更改的数据。 在处理频繁变化的数据源(例如事务数据库)时,它是最佳选择。 此外,它比完全提取更有效,因为它减少了传输和处理的数据量。 增量提取的常见方法包括基于时间戳的跟踪、版本号或使用标志来标记更新的记录。

    手动提取:

    过去,大多数组织习惯于手动提取数据。有些组织仍将数据从文档、电子表格或网页复制并粘贴到另一个应用程序或数据库中。然而,手动提取既耗时又容易出错,并且不可避免地不适合大规模数据提取任务。不过,当自动化难以实现时,手动提取对于偶尔或临时的数据检索还是有用的。

    常见的数据提取挑战

    您可能会认为随着技术的进步,数据提取可能变得更加容易。 然而,企业仍然需要帮助来应对数据提取挑战。 以下是在实施数据提取过程时应牢记的一些常见挑战:

    数据源种类

    您是否知道企业平均从 400 个来源获取数据? 所有这些来源都有不同的格式、结构和访问方法,这使得提取数据和按时提取数据变得困难。 据调查 由 IDG 进行, 数据源的爆炸式增长造成了复杂的环境,导致项目陷入停滞; 事实上,32% 的受访者指出他们需要连接数据源的帮助。

    数据量

    当今 64% 的组织至少管理 XNUMX PB 数据,其中多达 41% 的组织管理着多达 500 PB 的数据。因此,挑战不仅在于数据源的多样性,还在于数据量。

    将大量数据从源系统移动到中央存储库可能需要时间,尤其是在组织的网络带宽有限的情况下。 此外,管理大量数据还意味着潜在的数据治理问题。

    数据复杂度

    我们已经讨论了海量数据和各种数据源,但这还不止于此——如今的数据比以往任何时候都更加复杂。数据仅存储在 Excel 中的两个表中的日子已经一去不复返了。如今,您会发现分层数据、JSON 文件、图像、PDF 等。最重要的是,所有这些数据都是相互关联的。

    例如,在社交网络数据中,个人通过各种类型的关系联系在一起,例如友谊、关注、喜欢和评论。这些关系创建了一个相互连接的数据点网络。现在想象一下提取这些数据点,然后将它们放入一个模式中。

    错误处理和监控

    错误处理和监控是数据提取的关键方面,因为它们确保提取数据的可靠性和质量。当数据需要立即检测和处理错误时,实时数据提取就更加关键。

    可扩展性

    许多组织需要实时或近实时的数据提取和分析。 随着数据不断流动,系统必须跟上数据摄取的步伐,这就是可扩展性至关重要的原因。 设置基础架构时,您需要确保它能够处理数据量的任何增长。

    通过人工智能实现自动化:当务之急

    鉴于数据变得越来越复杂,解决数据提取挑战的方法是采用 数据提取工具 可以自动执行大多数任务。这就是人工智能发挥作用的地方。与手动数据提取相比,使用人工智能数据提取工具有以下一些好处:

    1. 处理多个数据源: 数据提取工具带有内置连接器,可以更轻松地同时连接到所有数据源。此外,如今的工具还配备了 AI 功能,可以 从非结构化文档中提取数据 在几秒钟内。
    2. 人工智能OCR: 虽然 OCR 已经使用了很长一段时间,但将其与 AI 相结合,可以让现代数据提取工具不仅可以提高效率,而且还可以大大提高准确性,无论文件类型或格式如何。
    3. 可扩展性:数据提取工具的最大优点是它们可以扩展以高效处理大量数据,而无需额外资源。它们可以批量或连续地提取和处理数据,以满足数据需求不断增长的企业的需求。
    4. 数据质量:许多数据提取工具包括 数据质量 功能,例如 数据验证 和 净化,它有助于识别和纠正提取数据中的错误或不一致之处。
    5. 自动化:数据提取工具可以安排在指定的时间间隔运行或由特定事件触发,从而减少人工干预的需要并确保数据持续更新。
    6. 人工智能制图:与 AI数据映射,现代数据提取解决方案,如 Astera 可以帮助企业轻松、精准地提取和映射数据。

    无缝提取您的宝贵数据 Astera

    数据提取是整个数据管理周期的基本步骤。随着技术的进步和数据源的复杂性和数量的增长,数据提取领域也在不断发展。

    因此,跟上新工具和行业最佳实践至关重要。

    那是在哪里 Astera 采用无代码 人工智能数据提取解决方案,让您轻松提取数据,而无需 a) 花费数小时执行重复任务,b) 需要任何编码知识,以及 c) 每次收到新文档时重复提取任务。

    Astera的下一代人工智能技术可实现高达 90%的速度 数据提取, 8时间更快 文档处理,以及 97%减少 提取错误。

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    作者:

    • Astera 分析团队
    • 拉扎艾哈迈德汗
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