Geautomatiseerde gegevensextractie is het proces van het extraheren, verzamelen of ophalen van gegevens uit verschillende bronnen zonder iemands handen te gebruiken. Dit betekent dat het tijd en geld bespaart op arbeid, fouten vermindert en geschikt is voor bedrijven die veel informatie verwerken.
Het wordt in veel sectoren toegepast om gestructureerde of ongestructureerde gegevens van websites, documenten, databases en toepassingsprogramma-interfaces te schrapen. Geautomatiseerde systemen verwerken gegevens snel en kunnen bestaan uit tools zoals het opschonen en formatteren van gegevens en dit vormt de basis voor analyse en besluitvorming.
Hoe werkt geautomatiseerde gegevensextractie?
Geautomatiseerde gegevensextractie vereist geen voorafgaande configuratie van algoritmen of AI-modellen; ze volgen een vooraf bepaalde set regels op maat voor gegevensverwerking. Automatisering maakt gebruik van specifieke methoden/technieken voor gegevensextractie om het gegevensextractieproces te stroomlijnen. Het proces omvat meestal
- De gegevensbron identificeren
Dit kan een website zijn, een PDF, een database of een API. - Gegevens ophalen
De tool kan ruwe gegevens verkrijgen door het web te schrapen, door OCR of door API's te gebruiken. - Gegevens structureren
De ruwe gegevens worden voorbewerkt waarbij de gegevens worden opgeschoond, geformatteerd en gestructureerd voor eenvoudig gebruik in formaten zoals spreadsheets of databases.
Voordelen van geautomatiseerde gegevensextractie
- Efficiëntie
Het is mogelijk om grote hoeveelheden informatie in enkele minuten te analyseren en zo tijd en moeite te besparen. - Nauwkeurigheid
Elimineert menselijke fouten omdat het proces van verzamelen en verwerken van gegevens een bepaald formaat moet volgen. - Schaalbaarheid
Kan grotere hoeveelheden gegevens aan zonder dat er extra middelen nodig zijn. - Kostenbesparingen
Bespaart tijd en werktijd van de werknemers door het aantal activiteiten dat menselijke input vereist te minimaliseren. - Real-time updates
Extraheer gegevens en voer updates uit in realtime of op verzoek van een gebruiker.
Er zijn bijvoorbeeld bedrijven zoals InfobelPro die het proces van geautomatiseerde gegevensextractie gebruiken als hulpmiddel om goede bedrijfsgegevens en POI-gegevens (Point of Interest) op te halen en te leveren aan de klant.
Voorbeelden van geautomatiseerde gegevensextractie
In dit gedeelte worden verschillende voorbeelden van geautomatiseerde gegevensextractie gegeven.
- Verzamelen van bedrijfsgegevens
Met behulp van API's of toepassingen kunnen bedrijfsgegevens zoals bedrijfsnamen, adressen, telefoonnummers, e-mails, inkomsten en meer worden geëxtraheerd naar andere indelingen zoals Ms Excel of CSV-indelingen voor marketing, leadgeneratie, analyse, CRM-verrijking en meer. - Factuurverwerking
Software met OCR-functies kan alle details van facturen vastleggen en de namen, bedragen en data van leveranciers invoeren in boekhoudsoftware. - Web scraping voor e-commerce
Het analyseren van marktinformatie retailers gebruiken automatische systemen om het prijsniveau en andere parameters van producten van concurrenten en beoordelingen van klanten te volgen. - Extractie van financiële gegevens
Het bankwezen en andere financiële sectoren passen robotica toe om gegevens te extraheren uit transacties en deze voor verwerking in rapportagetechnologieën in te voeren. - POI-updates in realtime
Geolocatiediensten gebruiken geautomatiseerde middelen om informatie over bedrijven, nuttige plaatsen en doorgangspunten te verzamelen en bij te werken voor navigatiesoftware. Dergelijke gegevens kunnen bijvoorbeeld worden verkregen via locatie-API's.
4 Voorbeelden van aanbieders van geautomatiseerde gegevensextractie
InfobelPro
InfobelPro richt zich op bedrijfsgegevens en wereldwijde aandachtspunten en biedt klanten geautomatiseerde hulpmiddelen voor het nauwkeurig en efficiënt verzamelen, opschonen en verder structureren van gegevens.
Docsumo
Gebruikt kunstmatige intelligentie om documenten zoals facturen, ontvangstbewijzen en contracten om te zetten in gegevens.
DataHen
Een bedrijf dat gespecialiseerd is in web scraping en diensten levert om grote gegevens van websites te verzamelen en te extraheren.
Zapier
Regelt het extraheren van gegevens uit API's en andere toepassingen en plaatst ze in andere zoals CRM's of een analysetool.
Moeilijkheden bij geautomatiseerde gegevensverzameling
De uitdagingen bij geautomatiseerde gegevensextractie zijn als volgt:
- Ongestructureerde gegevens: Er zijn uitdagingen bij het proberen bruikbare informatie te halen uit ongeorganiseerde bronnen zoals schrijven op papier, afbeeldingen of tekeningen.
- Kwaliteit van gegevens: Het valideren van geëxtraheerde data betekent dat de gebruikte tools en processen ijzersterk moeten zijn voor schone data.
- Dynamische webpagina's: Er zijn altijd eigenaardigheden die kunnen voorkomen bij het scrapen van websites met JavaScript of AJAX-componenten.
- Regelgeving: De GDPR fungeert als een primaire wettelijke vereiste om ervoor te zorgen dat organisaties niet in overtreding zijn met de privacywetgeving.
Conclusie
De toepassing van geautomatiseerde gegevensextractie is een revolutie voor het bedrijfsleven omdat het bedrijven helpt om informatie veel sneller en effectiever te verzamelen, verwerken en analyseren. Met behulp van tools zoals InfobelPro of Artificial Intelligence-oplossingen kunnen bedrijven hun processen verbeteren, betere beslissingen nemen en zo concurreren in de moderne wereld van data.
Reacties