数据提取的重要性与工具应用
在零售、金融、社交媒体等众多领域中，产生的大量数据蕴含着宝贵的洞见。要挖掘这些数据的潜力，首要任务是进行数据收集与分析。 数据提取正是获取这些信息的关键过程。
如今，互联网已成为数据的主要来源。 网站、流媒体平台和社交媒体平台不断更新着丰富的信息，但若缺乏有效的数据提取技术，这些数据将难以获取。
数据提取既可以手动完成，也可以借助各种数据提取工具。 事实上，越来越多的用户倾向于使用数据提取工具，以提高效率和准确性。
以下是一些热门平台及其主要特点：
| 帕西奥 | 基于人工智能的解析器，支持多语言，提供无代码解析模板。 |
| 明亮的数据 | 网页抓取浏览器，与 Chrome 开发工具无缝集成。 |
| 解析者 | 自动数据提取，可定制的解析模板。 |
| 自动输入 | 快速自动数据输入，与主流会计软件无缝集成。 |
| 文档解析器 | 先进的OCR技术，模式识别用于数据提取。 |
| 电子邮件解析器 | 自动捕获和处理电子邮件中的文本信息。 |
| UiPath | RPA技术，用于从PDF、图像、手写文本中提取数据。 |
| SS＆C合唱团 | 从低质量文档中提取数据，自动分类。 |
| 文档苏莫 | 高效数据提取，与存储系统集成。 |
| 奥克洛洛斯 | 自动分类文档，机器学习用于欺诈检测。 |
| 罗萨姆 | 基于云的工具，快速准确地提取数据。 |
| 纳米网 | 利用AI技术，从非结构化数据中提取信息。 |
以下是世界逐渐从手动数据收集转向自动化数据提取工具的原因：
- 这些工具可以自动化数据收集过程，减少人工操作。
- 数据提取工具能提供高质量的数据，从而实现深入分析和信息挖掘。
- 多种集成选项使数据提取工具能够与各种第三方软件协同工作。
- 这些工具能更快地收集数据，自动化重复性任务，简化工作流程。
- 数据提取工具具有可扩展性，能够处理大量数据。
数据提取工具采用各种技术来简化数据收集流程，例如：
- 网页抓取：利用网络爬虫从多个网页中提取结构化数据，用户可以自定义需要抓取的数据内容和数量。
- API：与各种应用程序和平台提供的API接口集成，收集必要的信息。
- OCR处理：采用OCR技术从扫描文档和图像中捕获数据，将图像中的字符转换为机器可读的文本。
- 定时提取：允许用户设置自动数据收集的时间间隔，减少手动操作。
- 工作流程集成：将数据提取工具集成到工作流程中，使收集的数据可以直接传输到使用的平台。
数据提取工具在提升各种应用场景的生产力方面起着关键作用。例如，手动收集数据可能耗时数天，而使用数据提取工具自动化这些任务可以节省大量时间。
此外，数据提取工具可以与许多其他软件和应用程序集成，实现无缝数据流，无需手动导出或传输数据。
一个好的数据提取工具通常是可靠和准确的，可以最大限度地减少人为错误，提高生产力。
企业每天都需要处理大量数据，因此，可扩展的数据提取工具非常适合处理不断增长的数据，并提高企业的生产力。
以下是一些能够帮助企业扩展业务的最佳数据提取工具：
帕西奥
帕西奥 是一款人工智能驱动的文档解析器，它可以从发票、收据、表格、名片和电子邮件等各种文档中提取数据。它采用GPT技术，可以处理简历、产品描述和人工撰写的电子邮件中的信息。
用户可以手动上传附件或通过API导入文件，然后Parsio利用OCR和AI技术自动从文档中提取数据，并支持6000多种集成，可以将数据直接导出到任何平台。
主要特点:
- 结合机器学习和OCR技术，从复杂文件中收集数据。
- 使用AI驱动的OCR技术，轻松解析人工撰写的文本和各种非结构化文档。
- 支持多种语言，包括拉丁语和欧洲语言。
- 提供无代码解析模板，用于从各种文档格式中提取数据。
- 提供Webhook和API，方便与其他系统集成和数据导出。
明亮的数据
明亮的数据是一款功能强大的网络数据平台，它提供高度可扩展的抓取浏览器API。虽然许多网站会阻止机器人访问，但Bright Data可以绕过这些限制，从而顺利访问所需数据。
此外，它的人工智能技术可以模拟真实用户行为，有效地绕过网站的机器人检测系统，从而获取有价值的洞察。它的调试功能可以检查和微调抓取代码，进一步提高抓取成功率。
主要特点:
- 支持在多个浏览器上大规模运行抓取项目。
- 拥有比代理更高的网站解锁成功率。
- 兼容Puppeteer (Node.js)、Playwright (Python) 和 Selenium。
- 调试功能与Chrome开发工具无缝集成。
解析者
解析者 是一款强大的数据输入软件，可自动化数据提取工作流程，并将数据立即导出到各种实时应用程序。它可以通过预制模板进行高度定制，可以从电子邮件、PDF和其他文档中自动提取文本。
用户可以创建不同的模板，用于从各种类型的文档中提取数据，该工具会自动选择正确的布局，而无需创建模板路由规则。
主要特点:
- 从PDF、电子邮件、表格、网页和电子表格中提取数据。
- 采用区域和动态OCR技术，提取数字数据和视觉信息。
- 可以将解析后的数据标准化。
- 可以通过云端访问数据，无需安装到本地硬件。
- 提供高级搜索过滤器，并可以访问详细日志。
自动输入
自动输入 是一款简单快速的自动化数据输入软件，适用于财务分析师、簿记员和企业主。它可以自动将财务文档发布到会计软件，从而最大限度地减少手动数据输入。
用户可以将文件上传到该工具并进行扫描，然后手动将文档放入正确的类别，或由软件自动分类。处理完成后，用户只需点击“发布”按钮即可完成数据输入。
主要特点:
- 易于使用，只需捕捉、上传或通过电子邮件发送文档即可。
- 提供移动版本，可用于快速扫描和发布数据。
- 自动处理大批量文档的数据输入。
- 可以教授软件规则，对文档进行分类。
- 与众多主流会计软件无缝集成。
文档解析器
文档解析器 是一款简单的文档解析工具，它采用先进的OCR技术和模式识别，从各种业务文档中提取数据。它的操作流程分为三个步骤：上传文件，训练文档解析器提取所需内容，然后将数据以任何格式发送到用户选择的平台。
该工具为主要业务文件、财务和会计文档提供了预定义模板，用户也可以根据自己的需求创建合适的模板。
主要特点:
- 可以创建自定义解析规则，提取用户选择的数据。
- 提供高级图像处理选项。
- 通常在不到一分钟的时间内完成导入、处理和导出三个步骤。
- 内置多种模板，适用于各种类型的文档。
- 能够读取条形码和二维码。
电子邮件解析器
电子邮件解析器 是一款自动化平台，用于自动捕获电子邮件中的文本。它持续监控连接的电子邮件帐户，并在邮件进入收件箱后立即对其进行处理，并且可以与许多其他应用程序和API无缝集成。
该工具既作为Web应用程序，又作为Windows应用程序提供。Windows应用程序可以完全控制电子邮件自动化流程，而功能齐全的Web版本可以在云端无缝运行。
主要特点:
- 自动捕获文本，并将其转换为所需的格式。
- 提供多种常用的解析技术。
- 适用于各种存储应用程序，如Excel、电子邮件、API等。
- 既可以用作Windows应用程序，也可以用作Web应用程序。
UiPath
UiPath 文档理解技术可以使机器人从PDF、图像和手写文本中提取、解释和处理数据。该工具可以处理任何布局的文档，如表格、签名、扫描件或复选框。
借助其内置的AI技术，这些机器人配备了预先训练的ML模型和RPA，可以实现准确的文档处理。
主要特点:
- 大规模自动化文档处理。
- 拖放功能，可轻松构建文档理解机器人。
- 借助人工智能系统提高了准确性。
- 智能文档处理提高了运营效率。
SS＆C合唱团
SS＆C合唱团 文档自动化平台是一个全面的解决方案，具有多种功能，甚至可以从低质量文档中提取数据。用户可以轻松上传文件，该工具会对它们进行分类，并将其分配给合适的模板。
它可以将机器打印、钢笔、铅笔、墨水或草书书写的文档数字化。
主要特点:
- 自动文档识别。
- 用户可以设置自定义阈值，确定哪些数据需要更多检查，哪些可以忽略。
- 支持第三方供应商的数据验证和增强功能。
- 定制异常处理。
文档苏莫
文档苏莫 是一种文档人工智能工具，可以轻松、高效、准确地从非结构化文档中提取数据。它的界面简单直观，可以将团队的效率提高10倍。用户可以创建规则，验证提取的数据，并绘制关键评估指标。此外，Docsumo可以将提取和处理的数据与存储系统很好地集成。
主要特点:
- 附带预先训练的API。
- 自动文档检测和分类。
- 最适合供应和物流、保险、金融和商业房地产等行业。
- 提供自定义文档工作流程。
- 可以为数据集训练自定义ML模型，并监控其性能。
奥克洛洛斯
奥克洛洛斯 采用机器学习和人工智能，可以自动分类所有类型的文档和数据，并生成清晰的索引和标签文档。错误分类或不完整的文档会被发送到独特的智能系统，进行质量检查，以提高准确性。它的算法经过超过1亿份不同类型文档的训练，可进行即时欺诈检测。
主要特点:
- 人工智能和人工的结合，使该工具达到理想的准确性。
- 该工具使用机器学习模型，检测被欺诈性更改的文档。
- Ocrolus为用户提供关于浏览器业务的宝贵见解。
- 提供强大的安全性和持续的数据审核。
- 可以检测文件篡改、缺失页面和不规则格式。
罗萨姆
罗萨姆 是一款智能文档处理软件，它基于云构建，可以随时随地使用。它可以自动从各种文档格式中提取数据，并准确捕获适合不同业务需求的数据。
主要特点:
- 快速准确的数据提取。
- 无需代码，可以使用该工具的低代码界面创建自定义自动化。
- 显示关键指标和趋势的内置报告仪表板。
- 同步、实时更新。
- 其数据捕获算法会参考人类行为，并据此采取行动。
纳米网
纳米网 是一款本地自动化数据提取工具。除了通用OCR技术外，该软件还使用人工智能来理解半结构化和非结构化数据。Nanonet支持各种平台，可以将数据直接导入和导出到工作流程中。
该工具会在每次处理文档时进行学习，并提高数据捕获的准确性。
主要特点:
- 仅从文档中提取必填字段。
- 从每个处理的文档中持续进行模型学习。
- 凭借其快速的API响应，缩短了周转时间。
- 可以处理电子邮件、表格、银行对账单和许多其他形式的非结构化数据。
结论
无论建模技术如何出色，不完整或错误的数据总是会导致不准确的结果。因此，利用数据提取工具来获取准确的信息至关重要。
上述工具列表涵盖了具有各种功能的优秀提取工具。其中一些擅长自动数据提取，一些擅长文档处理，还有一些工具可以处理各种数据格式。
请根据自己的需求，选择合适的工具。
同时，您还可以探索一些流行的基于云的网络抓取解决方案。