什么是数据提取？
数据提取是指从非结构化数据源中检索信息。通过数据提取，数据可以被优化、存储并进一步分析。它被广泛应用于医疗、金融服务和科技行业。企业可以通过自动化数据提取来优化人工流程，提高效率。
想要简化企业的数据处理流程吗？本文将为您全面介绍自动化数据提取的相关知识，包括其定义、工作原理以及为组织带来的变革性优势。
关键要点
- 自动化数据提取简化流程，将海量非结构化数据转化为结构化格式，便于实际应用。
- 现代技术利用人工智能、区域OCR和机器学习，实现对多种文档的高速、精准采集。
- 金融、医疗和物流等行业高度依赖自动化数据提取，以降低成本并提高生产力。
企业每天都在生成和管理大量数据，处理这些信息对于决策和运营效率至关重要。自动化数据提取彻底改变了组织的数据处理方式，提供了一种高效、准确、自动化的替代手动流程的方法。
什么是自动化数据提取？
自动化数据提取利用先进软件和AI驱动技术，自动识别、采集并将来自多种来源（如PDF、扫描文档、邮件等）的数据转化为结构化格式。通过消除手动流程，企业可以节省时间、减少错误、加快数据处理速度，从而做出更快、更明智的决策。
预计到2025年，全球数据领域规模将超过180泽字节（zettabyte），凸显了高效数据提取方法在信息处理、分析和存储方面的迫切需求。 -- 来源: Statista
数据提取与ETL
数据提取是ETL流程的第一步。ETL代表提取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）。其主要目标是对数据进行预处理，以便将其加载到数据仓库、数据库或直接加载到业务应用中。ETL适用于包括医疗、SaaS和零售在内的所有行业。
数据提取 vs. 数据挖掘
数据提取和数据挖掘都是分析大数据时的重要流程，但两者没有直接关联。
数据提取侧重于获取和收集数据，而数据挖掘则是对数据进行分析，以发现洞察和模式。数据提取是数据挖掘的必要前置步骤，而数据挖掘则用更复杂的分析和建模技术，从数据中提取价值。
不同类型的数据有哪些？
准确了解各种数据类型对于优化提取方法和确保数据准确性至关重要。
结构化数据
定义： 结构化数据高度有序、格式化，便于检索和分析。通常存储于关系型数据库中，每一行表示唯一记录，每一列表示具体属性。
特点：
- 固定模式（如数据库使用）
- 可用SQL等数据库查询工具操作
- 结构一致且可预测
结构化数据常见来源包括：
- 数据库：如客户信息和销售记录，存储于带有行和列的表格结构中。
- 电子表格：存储于Excel或Google Sheets中的数据通常格式一致，便于提取具体信息。
示例：企业依靠结构化数据生成报告、跟踪销售业绩，以及高效管理客户关系。
2. 半结构化数据
定义： 半结构化数据并不遵循严格的固定模式，但包含用于区分不同元素的标签或标记。
特点：
- 结构灵活，可适应多样需求
- 层级式组织
这种数据格式常见于：
- JSON（JavaScript对象表示法）：Web应用中大量使用，结构为键值对，易于解析。
- XML（可扩展标记语言）：可自定义标签用于数据表达，结构灵活。
- 日志文件：记录条目格式一致，尽管为半结构化，但便于提取有用信息。
示例：一个XML文档包含多个产品，每个产品带有如名称、价格、描述等属性标签。
3. 非结构化数据
定义： 非结构化数据没有预定义格式或结构，难以直接分析和提取有用信息。
特点：
- 格式和内容多样
- 需借助NLP、机器学习等先进技术分析
常见示例：
- 文本文件：如Word、PDF、电子邮件等，通常需要NLP技术进行提取。
- 图片与视频：需用图像识别或视频分析工具才能提取元数据或嵌入文本信息。
示例：企业分析非结构化数据以洞察客户反馈、提升品牌情感分析，或从合同中萃取关键信息。
阅读更多关于 结构化数据 vs. 非结构化数据
4. 时序数据
定义： 时序数据是以特定时间间隔收集或记录的数据序列。这类数据在金融和物联网（IoT）中尤为重要，通过历史趋势信息辅助决策。自动化数据提取工具可分析时序数据，从中获得洞察或识别异常。
特点：
- 按时间顺序排列
- 能反映动态变化和趋势
- 通常需要预测和异常检测等专门分析方法
示例：
股市价格按小时记录，可用于趋势预测。
气象数据：温度、湿度和降水等信息按小时或每天记录，可分析气候趋势并提升预报精度。
5. 空间数据
定义： 空间数据反映物体的位置及其属性，主要用于地理信息系统（GIS），涵盖坐标、地图和卫星影像。自动提取工具可以将原始空间数据转化为各类行业可用的洞察，如城市规划和物流管理。
特点：
- 用于地图和导航等场景
- 借助GIS进行可视化
示例：通过GPS数据提取地理坐标实现路线优化。
提取方法
数据提取方式主要分为手动和自动化两类。
手动数据提取的挑战
手动数据提取耗时繁琐、容易出错，主要挑战包括：
- 人为错误与数据不准确：大规模或复杂文档的人工提取很容易出错。
- 资源消耗大：需要大量人力，成本高且效率低。
- 合规风险：手工处理可能增加不合规风险，因录入错误导致合规问题。
自动化提取方法：逻辑提取与物理提取
数据提取还可分为逻辑提取和物理提取两大类。
1. 逻辑提取
描述：逻辑提取聚焦于数据的逻辑结构。通过数据库查询语句或API等，根据数据的实际内容和组织方式提取数据，而非物理存储方式。通常用查询语言或API访问数据。
优势：
- 高效：按需精准检索所需数据，避免无关内容带入。
- 保持数据完整性：数据关系和约束不被破坏，保证一致性与准确性。
- 易用：通过SQL等高级语言操作，无需了解底层存储机制。
2. 物理提取
描述：物理提取是从物理存储介质（如文件、磁盘、备份带）直接获取数据，聚焦数据的物理存储。往往需要底层数据访问技术。
优势：
- 全量提取：可获取所有存储在介质上的数据，包括归档或逻辑方法不能访问的历史数据。
- 多功能性：适合司法鉴定、数据恢复、备份等完整数据提取场景。
自动化数据提取的优势
自动化数据提取为企业带来诸多好处，尤其适合依赖大量数据运营和决策的行业。它让数据获取和分析变得更便捷，有助于企业获得洞察并做出更智能的决策。
- 效率大幅提升：自动化使大数据处理速度更快，极大地缩短完成任务时间。
- 准确率更高，减少错误：自动化捕捉数据，降低人为错误，提高数据质量。
- 节省成本，提高投资回报（ROI）：自动替代人工录入，让资源配置更高效，从而降低整体运营成本。
自动化数据提取涉及的技术
自动化数据提取融合多种先进技术，将原始、往往非结构化的数据转化为有组织、易访问的信息。
- 机器学习（ML）模型：可适应不同文档结构，基于历史交互识别模式并提取信息。
- 光学字符识别（OCR）：OCR算法识别图片中的文字和数字，将原先需人工录入的数据数字化。
- 自然语言处理（NLP）：NLP使自动化系统能够分析文本语境、情感和词语关系，从复杂文档（如邮件、法律文本、客户反馈）中提取有用信息。
- 人工智能（AI）：：相比传统方法，AI能适应复杂、动态的数据源，适配多种文档类型、布局和语言。
基于AI的数据提取技术能为企业节省30%~40%的时间。 - PWC报告
不同行业的自动化数据提取
几乎每一个行业都需要更高效的数据提取，以便更好地理解其市场、客户或产品。以下为典型行业案例。
金融
金融机构需处理发票、对账单和信用报告，确保财务报告的准确性及合规性。
医疗
AI助力快速、可靠地处理医疗患者档案、保险理赔和医学报告。医疗服务提供者借此提升护理质量并简化行政管理。
物流与供应链
自动化简化订单处理、库存管理与货运跟踪，确保供应链运营高效，及时为客户提供更新。
Parseur作为数据提取工具
Parseur的AI驱动数据提取解决方案为各行业带来高效、可靠的自动化体验。Parseur专为有特定数据处理需求的企业打造，自动采集并结构化来自邮件、PDF等多种文档的数据，最大限度减少错误、提升效率。
Bond Healthcare董事总经理Bernard Rooney：“Parseur高度可定制，无论是简单数据提取还是复杂表格处理都能胜任。”
Parseur主要功能
- 先进AI引擎：Parseur现可处理长达100页的文档，适用于高数据量企业。
- 增强扫描和图片文档处理能力：Parseur升级后的区域OCR功能确保扫描文档数据（包括表格）解析的高准确度。
数据提取的工作流程
- 通过邮箱、API或Parseur平台上传文档。Parseur支持PDF、扫描图片、BMP、PNG、JPEG、TIFF等多种文件格式。
- Parseur AI引擎自动检测文档类型、识别关键字段并提取数据。如有精细需求，可创建自定义模板细化结果。
- 数据提取完毕后，Parseur将其整理成您所需格式，并无缝对接至CRM、ERP、数据库等应用系统。可导出为CSV、Excel或JSON，或用Zapier或Make等工具进一步实现流程自动化。
自动化数据提取的未来趋势
随着AI和机器学习的进步，数据提取的未来发展趋势包括：
- NLP能力进一步提升：AI驱动的NLP将改善语境分析，可实现更高准确率的复杂文本提取。
- 与物联网的深度集成：IoT设备数据增多，自动化提取将在实时信息处理方面发挥关键作用。
- 更强的定制化与可扩展性：未来解决方案将提供更多行业定制选项和更高弹性。
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