Wat is gegevensextractie?

Data-extractie is het verzamelen van gegevens uit verschillende bronnen om ze gemakkelijk bruikbaar te maken voor analyse, rapportage, leadgeneratie, marketing en opslag. Het betekent het verzamelen van informatie uit formaten zoals gestructureerde, semigestructureerde en ongestructureerde - en omvat databases, bestanden, webbronnen of API's. Deze geëxtraheerde gegevens vormen de basis voor besluitvorming, business intelligence en andere functies waarvoor accurate en actuele informatie nodig is.

Het proces omvat meestal het identificeren van de gegevensbron en het extraheren van de relevante informatie met tools, scripts of handmatige methoden. Afhankelijk van waar de gegevens vandaan komen, kunnen ze een gestructureerd formaat hebben, zoals een relationele database, spreadsheet, JSON of XML-bestandsformaat, of ongestructureerd zijn, zoals PDF's en e-mails. Na extractie worden de gegevens klaargemaakt voor opname in een geconsolideerd kader of voor een snelle analyse.

what_is_data_extraction

Betekenis van gegevensextractie

De betekenis van gegevensextractie is gericht op het proces van het omzetten van dit soort informatie of bronnen in iets waardevollers. Organisaties gebruiken gegevensextractie om gegevens te verzamelen, samen te voegen en te gebruiken zonder ernaar te zoeken in verschillende systemen. Het is soms de eerste fase in andere gegevensverwerkingsprocessen, waaronder ETL: Extract, Transform, Load, waarbij gegevens worden voorbereid en geladen in een doelsysteem.

Bijvoorbeeld, e-business organisaties parseren klantinformatie van hun sites voor aankooppatronen of halen informatie uit de financiële systemen voor rapportage en inschatting. Het doel is ervoor te zorgen dat kritieke informatie bruikbaar is om snellere en betere besluitvorming te ondersteunen.

Geëxtraheerde gegevens kunnen omvatten:

Gestructureerde gegevens uit applicaties en databases zoals klant- en verkoopgegevens.
Semigestructureerde gegevens in real-time van API's of gegevens uit structuurbestanden zoals XML en JSON.
Ongestructureerde gegevens uit e-mails, tweets of gescande documenten die ongestructureerde informatie bevatten en niet in een gegevenstabel passen.

Gegevensextractie is cruciaal in bedrijven. Het verhoogt de productiviteit en maakt het bedrijf schaalbaar. Dit proces wordt efficiënt gemaakt door het te automatiseren, waardoor menselijke fouten en tijdverlies worden geëlimineerd en bedrijven zich kunnen concentreren op analyse in plaats van op het verzamelen van gegevens.

Voorbeelden van gegevensextracties

Geautomatiseerde gegevensextractie

Bedrijven zijn in staat om op grote schaal informatie te verzamelen dankzij de verschillende geautomatiseerde tools die worden gebruikt bij het verzamelen van de gegevens.

Bedrijfsgegevens
irectories gebruiken om gemakkelijk identificeerbare informatie te verzamelen, zoals de namen van de bedrijven, hun fysieke locatie, contactnummers en zelfs elektronische communicatie zoals e-mails.
POI-gegevens
Borden worden verzameld om kaartgegevens of navigatiesoftware van interessante locaties zoals oriëntatiepunten, winkels of restaurants te verbeteren.
Web Scraping met Bots
Een e-commercebedrijf gebruikt bots om websites te crawlen op prijsinformatie van concurrenten, productinformatie en beoordelingen. Dit is handig voor dynamisch prijs- en voorraadbeheer zonder dat er een mens aan te pas komt.

Handmatige gegevensextractie

Sommige extracties worden vandaag de dag nog steeds handmatig uitgevoerd, vooral voor relatief kleine taken of wanneer de gegevens meer ongestructureerd zijn.

Extractie van PDF-inhoud
Een paralegal vertrouwt niet op software om dossiers in portable document format te analyseren en clausules en kernpunten over te zetten in een samenvattend document voor de advocaten.
XLS data extractie
Voor het genereren van leads, zoals cold calling of mailing, extraheren bedrijven vaak gegevens in XLS-formaat voor onmiddellijk gebruik.
Invoer van enquêtegegevens
Een team voerde de resultaten van klantenenquêtes van papieren formulieren in een Excel-spreadsheet in voor handmatige analyse van tevredenheidstrends.
Zoeken in openbare databases
Een onderzoeker doorzoekt overheidsregisters voor informatie over bedrijfsregistratie om te gebruiken bij het ontwikkelen van een marktanalyserapport.

Soorten gegevens die je kunt extraheren

Organisaties zijn begonnen met het extraheren van gegevens op basis van hun dringende behoeften tijdens het zakendoen. Hier volgt een uitsplitsing:

Bedrijfsgegevens: Bedrijfsnamen, adressen, inkomsten en andere contactgegevens.
POI-gegevens: Enkele voorbeelden van updates zijn geolocatie, categorieën en beoordelingen van bedrijven en oriëntatiepunten.
Inzichten in klanten: Historische aankoopgegevens, gedragsgegevens en ontvangen feedback.
Gegevens van concurrenten: Prijzen van producten, productportfolio's en marketingplannen.
Geografische gegevens: Geografische informatie, zoals kaarten en regionale coördinaten in logistiek of geografie.

Bij InfobelPro voorzien we bedrijven van nauwkeurige bedrijfs- en POI-gegevens.

Waarom extraheren bedrijven gegevens?

Het extraheren van gegevens is belangrijk voor organisaties om betere beslissingen te kunnen nemen en hun concurrentievermogen te vergroten. De belangrijkste redenen zijn:

Marktonderzoek: Gegevens worden in organisaties verzameld om inzicht te krijgen in trends, consumenten en concurrenten.
Verbetering van de bedrijfsvoering: Opgehaalde informatie kan verschillende processen verbeteren, het aanbod helpen organiseren en betere informatie over klanten bieden.
Integratie van gegevens: Integratie van informatie uit meer dan één bron zorgt voor een eenduidig beeld van de activiteiten dat noodzakelijk is bij het nemen van beslissingen.

Bedrijven die bijvoorbeeld InfobelPro diensten kopen, krijgen informatie met toegevoegde waarde die kan worden opgenomen in de bestaande klantrelatie management databases en kan helpen bij de verkoop- en marketingstrategieën.

Welke gegevens worden meestal uit de markt gehaald?

Enkele vaak geëxtraheerde gegevens zijn

Bedrijfsvermeldingen: Telefoonnummers, standaard industriële classificaties en totale inkomsten.
Klantgegevens: Dit zijn leeftijd, website-activiteiten en feedbackvragenlijsten.
Inzicht in concurrenten: De prijstechnieken, de meningen van klanten over producten en diensten, en reclamestrategieën.

Is data-extractie duur?

De kosten van gegevensextractie variëren afhankelijk van factoren zoals het volume en de dichtheid van de informatie, de complexiteit van de gegevens en de gebruikte extractiehulpmiddelen. Geautomatiseerde gegevensextractie is veel goedkoper en effectiever dan hetzelfde met behulp van handmatige gegevensextractie. Met de tools van InfobelPro kan worden voldaan aan enorme hoeveelheden bedrijfsgegevens, wat maximale precisie en minimale kosten garandeert. Klik hier voor doe-het-zelf

Gegevensextractie als onderdeel van een ETL-proces

Gegevensextractie is de basisstap in het ETL-proces (Extract, Transform, Load):

Extract: Haal de ruwe gegevens van websites, databases of API's.
Transformeren: Gegevens voorbewerken en opschonen om te voldoen aan de behoeften van het bedrijf in een bepaalde periode.
Laden: IT omvat ook het verplaatsen van de gegevens naar andere systemen zoals CRM, datawarehouse, enz.

Een detailhandelaar kan bijvoorbeeld POI-gegevens verkrijgen om hot zones voor de winkels te herkennen voor uitbreiding, deze verder converteren en vervolgens het resultaat uploaden naar het business intelligence board.

Inzicht in gegevensextractie is van fundamenteel belang voor het verkennen van de beste gegevensextractietools die het proces vereenvoudigen en optimaliseren.

Conclusie

Gegevensextractie is essentieel geworden voor hedendaagse organisaties, omdat het bedrijven voorziet van informatie die van vitaal belang kan zijn voor het nemen van beslissingen en het verbeteren van organisatorische processen. Elk bedrijf op de huidige markt heeft gegevens nodig, het enige verschil is de manier waarop een bedrijf ze krijgt. Gegevensextractie is daarom de belangrijkste ingang voor het verkrijgen van markt- of klantrelevante inzichten of voor efficiënte organisatorische activiteiten.