2025 is het jaar van de super extractors—AI-tools die moeiteloos data uit documenten halen.
Dus laten we samen de toekomst in stappen en het “beste van het beste” van data-extractietools van dit jaar onthullen.
Typen data-extractiemethoden
Er bestaan verschillende methodes om data te extraheren; hier zijn er een paar:
Textextractie
Textextractie betekent het automatisch scannen en ophalen van specifieke woorden, zinnen en trefwoorden uit verschillende soorten documenten zoals enquêtes, inkooporders en e-mails van leads. Je geeft zelf aan welke data je wilt extraheren en de textextractietool doet automatisch de rest.
AI data-extractie
Heel eenvoudig gezegd is dit data-extractie uitvoeren met behulp van kunstmatige intelligentie. Sommige AI-tools kunnen direct data uit elk document halen, zonder dat daar handmatige actie voor nodig is.
Optische tekenherkenning (OCR)
OCR haalt en leest data uit afbeeldingen of gescande documenten door tekst in beelden karakter voor karakter te herkennen met Computer Vision. OCR is een complex proces dat veel rekenkracht vraagt om tekst nauwkeurig te identificeren. Tegenwoordig kunnen de beste OCR-algoritmen zelfs handgeschreven tekst behoorlijk betrouwbaar herkennen.
Automatische afbeeldingsannotatie
Deze data-labeling techniek, bekend als automatische afbeeldings-tagging, is een proces waarbij metadata wordt toegewezen aan verschillende objecten in een afbeelding met behulp van Computer Vision, net zoals bij OCR. Een voorbeeld van afbeeldingsannotatie is het herkennen van de naam van een dier of bloem op een foto.
Hoe wordt data geëxtraheerd?
Het extractieproces hangt af van het type data: ongestructureerde of gestructureerde data.
1. Bepaal het type document
In deze stap bepaal je om welk type document het gaat: bijvoorbeeld een e-mail, een afbeelding, of een gescande PDF.
2. Kies de data-extractiemethode
Na het bepalen van het documenttype kies je de juiste data-extractietechniek (zoals hierboven beschreven). Voor tekstgebaseerde documenten zoals e-mails gebruik je textextractie, terwijl je voor gescande facturen (afbeeldingen) de OCR-methode gebruikt.
Soms kun je meerdere methodes toepassen op één document. Bijvoorbeeld, veel PDF’s bevatten zowel tekst die als code bovenop de afbeelding ligt. Je kunt dan rechtstreeks de tekst uitlezen en de positie bepalen, of OCR toepassen en de tekst met computer vision uit het beeld halen.
3. Data extraheren
De ruwe data wordt vervolgens geëxtraheerd en gestructureerd volgens een specifiek schema.
Waarom is data-extractie belangrijk?
Op een bepaald moment heeft elk bedrijf behoefte aan automatische data-extractie als ze hun processen willen stroomlijnen. Sommige data-extractietools werken zelfs met machine learning en kunstmatige intelligentie om documentprocessen beter te begrijpen.
Wist je dat AT&T veel fouten maakte in facturering, wat het bedrijf miljoenen dollars heeft gekost?
Een geautomatiseerd data-extractiesysteem helpt om deze fouten te verminderen en de nauwkeurigheid van je data te vergroten.
45% van het werk kan worden geautomatiseerd met bestaande technologieën - McKinsey, 2015
Kosten- en tijdsbesparing
Volgens een artikel van de Harvard Business Review uit 2019 checken professionals hun mailbox gemiddeld 15 keer per dag en verspillen ze tijd met het lezen van irrelevante e-mails.
SaneBox claimde dat dit neerkomt op 650 uur verspild aan onproductief werk.
Een data-extractietool automatiseert niet alleen dit proces en bespaart je tijd, maar geeft medewerkers ook de kans hun creativiteit elders in te zetten.
Stel je voor dat je elke maand door een miljoen documenten moet gaan. Extra personeel inhuren voor dit soort werk kost je meer dan investeren in een geautomatiseerd systeem.
Organisaties verliezen jaarlijks $140 miljard aan verspilde tijd en middelen, dubbel werk en gemiste kansen als gevolg van niet-geconnecteerde data. ThinkAutomation, Global Market Statistics.
Toename van bedrijfsefficiëntie
Data komt in allerlei formaten en layouts. Naarmate je bedrijf groeit, wordt het lastig om data snel te sorteren en te verzamelen als je dat handmatig doet. Data-extractie helpt je om de data sneller te bereiken en te verwerken, wat ook leidt tot betere besluitvorming.
Een goed voorbeeld is PDF-data-extractie, wat vaak een heel gedoe is om uit te halen. Met PDF data extractor software automatiseer je dit proces en verhoog je de efficiëntie van je organisatie.
Top data-extractietools voor 2025
Let bij het kiezen van een tool op factoren als de complexiteit van de data die je wilt extraheren, het volume, het benodigde technische niveau, en de ondersteunde outputformaten. Hier zijn enkele top data-extractietools om in 2025 te overwegen.
Parseur
Parseur is krachtige AI data-extractiesoftware die automatisch data uit elk document haalt, zoals e-mails en PDF’s. De geëxtraheerde data kun je downloaden, exporteren naar Google Sheets of doorsturen naar iedere app die je maar wilt.
Nanonets
Nanonets is een AI-platform dat het voor bedrijven makkelijker maakt om eigen modellen voor beeld- en documentherkenning te bouwen en in te zetten. Het trainen van een eigen model kost echter tijd, omdat je minimaal 10 geannoteerde documenten nodig hebt voor de training. Bovendien kun je in het gratis plan niet meer dan 5 labels (velden) aanmaken.
Emailparser.com
Email parser is een standalone Windows-toepassing en werkt goed voor iedereen die data lokaal wil bewaren of wil koppelen aan apps binnen het eigen netwerk. De email-parsing tool werkt met parseerregels, wat soms wat ingewikkeld kan zijn om te beheren.
PDF.ai
PDF.ai is een handige tool waar je een PDF kunt uploaden en met de AI-tool kan “chatten” om bepaalde informatie uit dat document te vinden. De functionaliteit is echter beperkt; je kunt deze gegevens bijvoorbeeld niet doorsturen naar andere apps.
Google Tesseract
Tesseract is een gratis open source OCR die tekst uit afbeeldingen kan halen en ondersteuning biedt voor meer dan 100 talen.
Parseur als AI data-extractietool
Het grote voordeel van Parseur ligt in de AI-parser, die tot 98% van handmatige data-entry kan automatiseren. En het mooiste: je hoeft het AI-model niet te trainen of ingewikkelde tools te bouwen. De AI-data-extractietool is al slim genoeg en weet wat 'ie moet doen.
Een krachtige data-extractietool als deze helpt je je bedrijfsprocessen te automatiseren en bespaart je talloze uren werk.
Voorbeelden van data-extractie
Of je nu in vastgoed, food-delivery of welke branche dan ook zit, data-extractie geeft jou sowieso concurrentievoordeel.
Hoe Barberitos 30% meer omzet haalde dankzij Parseur
Barberitos is een Fast Casual Burrito-keten uit Athens, GA, met restaurants in het zuidoosten van de VS.
Met de integratie van Parseur als document-extractietool heeft Barberitos kunnen:
- De omzet verhogen
- Foutloze data vastleggen
- Geëxtraheerde data automatisch naar hun POS exporteren
Lees hun succesverhaal hier: Klantinterview: Barberitos
Hoe BuildYourBNB hun datanauwkeurigheid verbeterde
BuildYourBNB is een management consultancybedrijf dat vastgoed beheert in kortetermijnverhuur met meer dan 10.000 gasten.
Met Parseur aan hun zijde hebben ze kunnen:
- Data effectiever organiseren en beheren
- Minder inconsistenties in de datacapture zien
- Geëxtraheerde data exporteren naar Airtable en Slack
Lees hun volledige succesverhaal hier: Klantinterview: BuildYourBNB
Er zijn nog meer voorbeelden waarbij Parseur automatisering en extractie heeft gebracht, zoals voor Google Alerts en vacaturezoektocht.
De toekomst van data-extractie
De wereldwijde markt voor data-extractie wordt geschat op $4,90 miljard in 2027.
De toekomst van data-extractie betekent waarschijnlijk meer automatisering, betere integratie met andere datatechnologieën, meer aandacht voor ongestructureerde data, meer API-gebruik en betere datakwaliteit.
Zonder twijfel is data-extractie dé oplossing om handmatige processen te automatiseren en bedrijven te laten groeien. “Data-extractie” klinkt misschien technisch, maar data-extractietools werken gewoon vanzelf.
Laatst bijgewerkt op
