2026 to rok nowoczesnych ekstraktorów – narzędzi AI, które sprawnie wydobywają dane z dowolnych typów dokumentów.
Przenieśmy się w przyszłość i poznajmy "śmietankę" narzędzi do ekstrakcji danych tego roku.
Rodzaje metod ekstrakcji danych
Istnieje kilka metod ekstrakcji danych. Przedstawiamy najważniejsze z nich:
Ekstrakcja tekstu
Ekstrakcja tekstu polega na wyszukiwaniu i pobieraniu określonych słów, fraz lub fraz kluczowych z różnych dokumentów, takich jak ankiety, zamówienia czy e-maile od klientów. Wystarczy zdefiniować, jakich danych potrzebujesz, a narzędzie do ekstrakcji automatycznie je wyodrębni.
Ekstrakcja danych wspierana AI
Najprościej mówiąc, jest to ekstrakcja danych przy użyciu narzędzi opartych o sztuczną inteligencję. Nowoczesne narzędzia AI potrafią wyciągać dane z rozmaitych dokumentów niemal natychmiast i bez udziału człowieka.
Optyczne rozpoznawanie znaków (OCR)
OCR umożliwia automatyczne pozyskiwanie i rozpoznawanie tekstu z obrazów lub zeskanowanych dokumentów, przekształcając graficzną reprezentację znaków w czytelny tekst dzięki technologii Computer Vision. To złożony proces wymagający zaawansowanych algorytmów, zwłaszcza przy rozpoznawaniu pisma odręcznego. Obecnie najlepsze algorytmy OCR potrafią nawet zaskakująco dokładnie rozpoznawać teksty odręczne.
Automatyczne oznaczanie obrazów
Tak zwane automatyczne tagowanie obrazów polega na nadawaniu metadanych (np. etykiet) różnym obiektom widocznym na obrazie za pomocą Computer Vision, analogicznie do działania OCR. Przykładem może być wykrywanie gatunku zwierząt lub rodzajów roślin na zdjęciach.
Jak przebiega proces ekstrakcji danych?
Sposób ekstrakcji danych zależy od ich charakteru: mogą być niestrukturalne lub strukturalne.
1. Identyfikacja typu dokumentu
Na początku określamy, z jakim rodzajem dokumentu mamy do czynienia – np. e-mail, obraz czy zeskanowany PDF.
2. Wybór metody ekstrakcji danych
Po identyfikacji dokumentu dobieramy odpowiednią technikę ekstrakcji (opisane powyżej). Przykładowo, dokumenty tekstowe takie jak e-maile analizujemy metodą ekstrakcji tekstu, a zeskanowane faktury (obrazy) przetwarzamy przy użyciu OCR.
Często w jednym dokumencie stosuje się więcej niż jedną metodę. Wiele plików PDF zawiera zarówno tekst, jak i obrazy – wtedy jednocześnie można wydobywać tekst oraz wykorzystać OCR do rozpoznania danych z grafiki.
3. Wyodrębnianie danych
Na tym etapie zdefiniowane informacje są wydobywane i porządkowane według ustalonych reguł.
Dlaczego ekstrakcja danych ma kluczowe znaczenie?
Każda firma, chcąc rozwijać się w efektywny sposób, musi automatyzować procesy pozyskiwania danych. Niektóre narzędzia do ekstrakcji danych wykorzystują zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego oraz sztuczną inteligencję, by jeszcze lepiej rozumieć dokumenty.
Czy wiesz, że AT&T doświadczało problemów z fakturowaniem, które kosztowały firmę miliony dolarów?
Automatyczny system ekstrakcji danych pozwala ograniczyć błędy i zwiększyć precyzję informacji.
45% zadań wykonywanych w miejscu pracy można już dziś zautomatyzować – McKinsey, 2015
Oszczędność czasu i pieniędzy
Według Harvard Business Review (2019) profesjonaliści sprawdzają pocztę służbową średnio 15 razy dziennie, a większość wiadomości jest nieistotna.
SaneBox szacuje, że to 650 godzin rocznie spędzonych bezproduktywnie.
Dzięki narzędziom do ekstrakcji danych cały ten proces może być zautomatyzowany, umożliwiając pracownikom skupienie się na kluczowych zadaniach.
Załóżmy, że miesięcznie należy przejrzeć milion dokumentów. Zatrudnianie nowych pracowników do ręcznego przetwarzania byłoby o wiele droższe i mniej efektywne niż wdrożenie narzędzia do ekstrakcji danych.
Organizacje globalnie tracą nawet 140 miliardów dolarów rocznie z powodu niewykorzystanych informacji, prac powielanych i utraconych okazji, wynikających z rozproszenia danych. ThinkAutomation, Global Market Statistics.
Wzrost efektywności działania biznesu
Firmy każdego dnia generują dane w różnych formatach i układach. Ręczne ich zbieranie szybko staje się wyzwaniem przy wzroście skali. Automatyczna ekstrakcja danych pozwala sprawnie pozyskiwać kluczowe informacje i podejmować lepsze decyzje biznesowe.
Ekstrakcja danych z PDF-ów to żmudne zadanie wykonywane ręcznie, które można łatwo zautomatyzować. Oprogramowanie do ekstrakcji danych z PDF pozwala przyspieszyć ten proces i zwiększyć wydajność firmy.
Najlepsze narzędzia do ekstrakcji danych na 2026 rok
Podczas wyboru właściwego narzędzia należy rozważyć takie aspekty, jak poziom złożoności danych, ich ilość, wymagania techniczne, a także obsługiwane formaty eksportu. Oto wybrane najlepsze narzędzia do ekstrakcji danych w 2026 roku:
Parseur
Parseur to zaawansowane AI oprogramowanie do ekstrakcji danych, które automatycznie wyłuskuje dane z różnych typów dokumentów – od e-maili po pliki PDF. Wyodrębnione dane można pobrać, wysłać do Google Sheets lub zintegrować z innymi aplikacjami.
Nanonets
Nanonets to platforma AI do budowania własnych rozwiązań rozpoznawania obrazu i przetwarzania dokumentów. Wymaga jednak oznaczenia co najmniej 10 przykładów dokumentów do przeprowadzenia treningu. Bezpłatna wersja umożliwia przygotowanie maksymalnie 5 pól (etykiet) na jeden model.
Emailparser.com
Email parser to samodzielna aplikacja desktopowa dla Windows, przeznaczona dla użytkowników, którzy chcą przechowywać dane wyłącznie lokalnie albo integrować je w ramach swojej sieci. Narzędzie bazuje na regułach parsowania, których zarządzanie bywa czasochłonne.
PDF.ai
PDF.ai umożliwia przesłanie pliku PDF i interakcję z AI poprzez "czat", aby szybko odszukać konkretne dane w dokumencie. Funkcjonalność narzędzia jest jednak ograniczona – nie wspiera np. eksportu informacji do zewnętrznych aplikacji.
Google Tesseract
Tesseract to bezpłatny, otwartoźródłowy OCR, który umożliwia wyodrębnianie tekstu z obrazów nawet w ponad 100 językach.
Parseur – nowoczesne narzędzie do ekstrakcji danych z AI
Dużą przewagą Parseur jest parser AI, który automatyzuje nawet 98% ręcznego wprowadzania danych. Co istotne, nie trzeba ręcznie trenować algorytmu ANI budować własnych modeli AI – narzędzie działa od razu po włączeniu.
Silne narzędzie do ekstrakcji danych pozwoli Twojej firmie zautomatyzować procesy i zaoszczędzić wiele godzin żmudnej pracy.
Przykłady zastosowania ekstrakcji danych
Bez względu na to, czy pracujesz w nieruchomościach, gastronomii, czy w całkiem innej branży – automatyczna ekstrakcja danych zapewni Twojej firmie przewagę konkurencyjną.
Jak Barberitos zwiększył sprzedaż o 30% wykorzystując Parseur
Barberitos to sieć restauracji Fast Casual Burrito z siedzibą w Athens w stanie Georgia, działająca w południowo-wschodnich USA.
Wdrożenie Parseur jako narzędzia do ekstrakcji dokumentów umożliwiło…
- zwiększenie wpływów ze sprzedaży,
- pozyskiwanie bezbłędnych danych,
- automatyczny eksport danych do systemu POS.
Poznaj ich historię sukcesu: Wywiad z klientem: Barberitos
Jak BuildYourBNB poprawiło jakość danych
BuildYourBNB to firma doradcza specjalizująca się w zarządzaniu wynajmem krótkoterminowym, z ponad 10 000 obsłużonych gości.
Dzięki Parseur:
- skuteczniej porządkują i weryfikują dane,
- znacząco zredukowali niezgodności w pozyskiwanych danych,
- łatwo eksportują informacje do Airtable i Slack.
Dowiedz się więcej o ich doświadczeniach: Wywiad z klientem: BuildYourBNB
Do innych zastosowań Parseur należą także: Google Alerts czy automatyczna ekstrakcja ofert pracy.
Przyszłość ekstrakcji danych
Światowy rynek narzędzi do ekstrakcji danych ma osiągnąć wartość $4.90 miliarda do 2027 roku.
W nadchodzących latach trendem będzie jeszcze większa automatyzacja, lepsza integracja z systemami przetwarzania danych, skupienie na obsłudze danych niestrukturalnych, szersze wykorzystanie API i bardziej precyzyjna jakość danych.
Bez wątpienia ekstrakcja danych jest kluczowym elementem automatyzacji procesów biznesowych i skalowania firmy. Choć może brzmieć jak skomplikowany temat, nowoczesne narzędzia do ekstrakcji danych są łatwe do wdrożenia i intuicyjne w obsłudze.
Ostatnia aktualizacja
