2025 is het jaar van de super extractors—AI-tools die probleemloos gegevens uit documenten halen.
Laten we een stap in de toekomst zetten en het allerbeste van data-extractietools voor dit jaar onthullen.
Typen data-extractiemethoden
Er zijn verschillende methodes om data te extraheren. Dit zijn de meest gangbare:
Textextractie
Met textextractie scan en haal je automatisch specifieke woorden, zinnen en trefwoorden uit talloze documenten, variërend van enquêtes en inkooporders tot e-mails van leads. Je geeft simpelweg aan welke gegevens je nodig hebt, en de textextractietool doet het werk voor je.
AI data-extractie
AI data-extractie betekent dat je met artificial intelligence direct gegevens uit elk type document laat halen, zonder dat daar menselijke handelingen voor nodig zijn.
Optische tekenherkenning (OCR)
OCR haalt en interpreteert tekst uit afbeeldingen of gescande documenten door karakter voor karakter te herkennen via computer vision. Het is een complex proces dat rekenkracht vraagt om tekst nauwkeurig op te sporen. Met de meest geavanceerde OCR-algoritmen kan zelfs handgeschreven tekst verrassend goed worden herkend.
Automatische afbeeldingsannotatie
Deze vorm van data-labeling, ook wel beeldherkenning, koppelt automatisch metadata aan objecten in een foto via computer vision, vergelijkbaar met OCR. Denk bijvoorbeeld aan het herkennen van de naam van een dier of bloem op een afbeelding.
Hoe werkt data-extractie?
Het extractieproces is afhankelijk van het type data—ongestructureerde of gestructureerde data.
1. Bepalen van het documenttype
Allereerst wordt vastgesteld om welk soort document het gaat: bijvoorbeeld een e-mail, afbeelding of gescande PDF.
2. Selecteer de juiste data-extractiemethode
Op basis van het documenttype kies je de extractietechniek (zoals hierboven genoemd). Voor tekstgebaseerde documenten zoals e-mails gebruik je textextractie, en bij gescande facturen of afbeeldingen gebruik je OCR.
Soms combineer je methodes. Veel PDF’s bevatten én tekst én afbeeldingen. Je kunt de tekst rechtstreeks uit het bestand halen, of OCR gebruiken om tekst in het beeld te herkennen.
3. Data extraheren
De ruwe data wordt vervolgens opgehaald en gestructureerd in het juiste formaat volgens het gewenste schema.
Waarom is data-extractie belangrijk?
Elk bedrijf zal vroeg of laat data moeten automatiseren om processen te optimaliseren. Modernste data-extractietools gebruiken vaak machine learning en kunstmatige intelligentie om documentstromen goed te begrijpen.
Wist je dat AT&T veel fouten maakte in facturering, wat het bedrijf miljoenen dollars heeft gekost?
Een geautomatiseerde data-extractietool verkleint de kans op fouten en vergroot de precisie van je gegevens.
45% van het werk kan geautomatiseerd worden met bestaande technologieën - McKinsey, 2015
Bespaar kosten en tijd
Volgens een Harvard Business Review artikel uit 2019 controleren professionals gemiddeld 15 keer per dag hun mailbox en verliezen zij veel tijd aan irrelevante e-mails.
SaneBox stelt dat jaarlijks 650 uur wordt verspild aan onproductief werk.
Met een data-extractietool automatiseer je dit proces en win je tijd, zodat medewerkers zich op belangrijkere zaken kunnen richten.
Stel je voor: miljoenen documenten per maand automatisch verwerken zonder extra personeel. Dat is efficiënter én goedkoper dan het inhuren van meer mensen.
Organisaties verspillen jaarlijks $140 miljard aan tijd, middelen, dubbel werk en misgelopen kansen door niet-geïntegreerde data. ThinkAutomation, Global Market Statistics.
Werken met meer efficiëntie
Gegevens zijn er in talloze formaten en als je bedrijf groeit, wordt handmatig verzamelen en ordenen onwerkbaar. Data-extractie geeft je razendsnel toegang tot bruikbare informatie, zodat jouw bedrijf betere beslissingen kan nemen.
Neem bijvoorbeeld het extraheren van data uit PDF’s, wat vaak veel tijd kost. Met PDF data extractor software automatiseer je dit volledig en verhoog je de efficiëntie binnen je organisatie.
Top data-extractietools voor 2025
Let bij het kiezen van een tool op factoren als de complexiteit en hoeveelheid van de data, je technische kennis en welke outputmogelijkheden er zijn. Dit zijn de beste data-extractietools om in 2025 te overwegen.
Parseur
Parseur is krachtige AI data-extractiesoftware die automatisch data haalt uit allerlei documenten, zoals e-mails en PDF’s. De geëxtraheerde data kun je downloaden, naar Google Sheets exporteren of automatisch doorsturen naar een andere app naar keuze.
Nanonets
Nanonets is een AI-platform waarmee bedrijven eigen modellen voor beeld- en documentherkenning kunnen creëren. Om te starten, moeten er echter minstens 10 geannoteerde documenten zijn voor het trainen van het model. In het gratis plan kun je maximaal 5 labels (velden) aanmaken.
Emailparser.com
Email parser is een standalone Windows-app die ideaal is voor wie data lokaal wil verwerken of koppelen met andere applicaties binnen het netwerk. Deze e-mailparser werkt met parsingregels, wat soms meer beheer vraagt.
PDF.ai
PDF.ai maakt het mogelijk om een PDF te uploaden en te ‘chatten’ met de AI-tool om specifieke informatie te vinden. De functionaliteit is echter beperkt—doorsturen van data naar andere apps is niet mogelijk.
Google Tesseract
Tesseract is een gratis en open source OCR-tool die tekst uit afbeeldingen kan halen en ondersteuning biedt voor meer dan 100 talen.
Parseur als AI data-extractietool
Het grote voordeel van Parseur is de AI-parser, die tot 98% van handmatige gegevensinvoer kan automatiseren. Je hoeft zelf geen model te trainen of te ontwikkelen; Parseur is vooraf getraind en werkt direct.
Met een slimme data-extractietool als deze kun je bedrijfsprocessen automatiseren en bespaar je duizenden uren aan handmatig werk.
Voorbeelden van data-extractie
Welke sector je ook bedient—vastgoed, food delivery of iets anders—data-extractie levert altijd voorsprong op.
Hoe Barberitos 30% meer omzet draaide dankzij Parseur
Barberitos, een Fast Casual Burrito-keten uit Athens, GA, heeft dankzij Parseur als data-extractietool:
- De omzet verhoogd
- Data foutloos vastgelegd
- Geëxtraheerde data automatisch naar hun POS-systeem geëxporteerd
Het volledige verhaal lees je hier: Klantinterview: Barberitos
Hoe BuildYourBNB hun data verbeterde
BuildYourBNB, een consultancybedrijf voor short stay-vastgoed, beheert meer dan 10.000 gasten.
Met Parseur heeft BuildYourBNB:
- Data sneller georganiseerd en beheerd
- Minder fouten vastgesteld in de dataregistratie
- Geëxtraheerde data eenvoudig geëxporteerd naar Airtable en Slack
Lees het hele succesverhaal hier: Klantinterview: BuildYourBNB
Parseur bewijst zich ook bij andere use cases, zoals voor Google Alerts en vacaturezoektocht.
De toekomst van data-extractie
De wereldwijde markt voor data-extractie wordt verwacht in 2027 $4,90 miljard waard te zijn.
De toekomst van data-extractie bestaat uit nóg meer automatisering, betere integratie met andere data-technologieën, meer focus op ongestructureerde data, API-koppelingen en betere kwaliteit van de uitgelezen gegevens.
Eén ding is duidelijk: data-extractie is onmisbaar om handmatige processen te automatiseren en organisaties te laten groeien. Het klinkt misschien technisch, maar moderne data-extractietools nemen je het werk volledig uit handen.
Laatst bijgewerkt op
