데이터 입력 자동화가 비즈니스의 워크 플로우 최적화에 어떻게 도움이되는지 알아보십시오. 수동 데이터 입력 프로세스로 인해 발생하는 병목 현상을 제거합니다. 자세히 알아 보려면 아래를 클릭하세요. 나노 넷 PDF 스크레이퍼.
데이터 추출이란?
도일 경은 셜록이 성급하게“데이터! 데이터! 데이터! 점토 없이는 벽돌을 만들 수 없습니다.”
데이터가 전 세계 기업의 생명선이됨에 따라 데이터 추출은 성공과 실패 사이의 경계를 정의하는 중요한 작업입니다. 당연히 글로벌 데이터 추출 시장 2.14 년에 $ 2019 억으로 평가 된 금액은 4.90 년까지 $ 2027 억에이를 것으로 예상됩니다.
데이터 추출은 조직의 운영 패러다임을 개선하기 위해 다양한 형태와 유형의 원시 데이터를 수집하고 처리하는 프로세스입니다. 추출 / 번역 /로드 (ETL) 프로세스의 가장 중요한 작업은 조직에 필수적인 중요한 분석 및 의사 결정 프로세스의 기반이기 때문입니다.
데이터의 통합, 분석 및 정제를 가능하게하여 향후 사용 및 조작을 위해 저장할 수있는 의미있는 정보로 변환 할 수 있습니다. 추출 된 데이터는 무엇보다도 의사 결정, 고객 기반 확장, 서비스 개선, 판매 예측 및 비용 최적화에 도움이 될 수 있습니다. 따라서 데이터 추출은 생산성을 향상시키고 회사의 핵심 역량을 보호하는 데 도움이 될 수 있습니다.
차례
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데이터 유형
데이터는 출처에 따라 분류 될 수 있습니다.
- 물리적 출처 : 물리적 데이터 출처에는 책, 저널, 잡지, 신문, 브로셔, 마케팅 자료, 종이 청구서, 종이 PO 및 편지 등이 하나 이상 포함될 수 있습니다. 이러한 물리적 소스에서 데이터를 추출하는 작업은 일반적으로 수작업으로 이루어집니다. 이는 소스를 조사하고 데이터를 추출하여 목적지에 입력하려는 인간의 노력을 포함하기 때문입니다. 오늘날 OCR (광학 문자 인식) 스캐너와 같은 간단한 디지털 도구는 물리적 소스에서 데이터를 추출하는 부담을 덜어 줄 수 있습니다. 요즘 대부분의 스캐너에는 인쇄 된 문자를 디지털 텍스트로 변환하는 OCR 기능이 내장되어 있습니다.
- 디지털 소스 : 데이터는 워드 프로세싱 파일, 디지털 스프레드 시트, 웹 페이지, 전자 청구서, 디지털 청구서, 이메일, 온라인 및 오프라인 데이터베이스와 같은 디지털 소스에 존재할 수 있습니다. 데이터 스크래핑 또는 웹 스크래핑은 이러한 디지털 소스에서 관련 데이터를 추출 할 수있는 활동입니다.
데이터는 소스의 구조에 따라 분류됩니다.
- 구조화 된 데이터 : 데이터 소스에 이미 논리 구조가있는 경우 추출이 편리합니다. 예를 들어 논리적 체계에 따라 이미 구성된 디지털 디렉토리에서 전화 번호를 추출하는 것입니다. 관계형 데이터베이스 관리 시스템 (RDBMS)과 같은 구조화 된 형식으로 저장된 데이터는 SQL (구조적 쿼리 언어)과 같은 도구를 사용하여 쉽게 추출 할 수 있습니다. SQL과 같은 도구는 ETL 시스템에서 어느 정도의 T (번역) 및 L (로드) 작업을 수행 할 수 있으므로 특히 강력한 도구가됩니다.
- 비정형 데이터 : 이것은 대부분의 데이터가 존재하는 형태로, 데이터의 현명한 추출을 위해 신중하게 선별하고 체질해야하는 무질서하거나 구성되지 않은 정보 비트입니다. 구조화되지 않은 데이터의 소스는 웹 페이지, 편집 가능한 문서, PDF, 이메일, 스캔 한 텍스트, 스풀 파일 등이 될 수 있습니다.
비정형 소스에서 데이터 추출은 다음 세 가지 방법 중 하나로 수행됩니다.
- 텍스트 패턴 일치를 사용하여 소규모 또는 대규모 구조 식별
- 테이블 기반 접근 방식을 사용하여 공통 섹션을 식별합니다 (예 : 일반적으로 사용되는 표제의 표준 세트 사용). 과
- 텍스트 분석을 사용하여 데이터의 컨텍스트를 이해합니다.
마지막으로 데이터는 특성에 따라 분류 될 수 있습니다.
- 고객 데이터 : 대부분의 서비스 및 제품 제공 업체에는 이름, 전화 번호, 이메일 주소, 식별 번호, 구매 내역, 온라인 비즈니스의 경우 소셜 미디어 활동 및 웹 검색이 포함 된 고객 데이터베이스가 있습니다.
- 재무 데이터 : 이는 회계 프로세스를위한 것이며 판매 번호, 비용 / 가격, 영업 마진 및 일부 경쟁사 정보와 같은 거래 정보를 포함합니다. 이러한 유형의 데이터는 성능을 모니터링하고 효율성을 높이며 전략적 결정을 내리는 데 도움이됩니다.
- 성과 데이터 : 이것은 광범위한 범주이며 의료 환경에서의 환자 결과, 무역 회사의 판매 물류 등과 같은 작업 또는 운영과 관련된 데이터를 포함 할 수 있습니다.
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데이터 추출 기술에는 두 가지 유형이 있습니다.
1. 논리적. 이 추출 유형은 다시 두 가지 하위 유형입니다.
- 전체 추출 : 모든 데이터는 추가 논리 / 기술 정보없이 소스에서 직접 동시에 추출됩니다. 데이터를 처음으로 추출하여로드해야 할 때 사용됩니다. 이 추출은 소스 시스템에서 사용 가능한 현재 데이터를 반영합니다.
- 증분 추출 : 소스 데이터의 변경 사항은 타임 스탬프에 의해 제공되는 마지막 성공적인 추출 이후 추적되며 변경 사항은 증분 추출 및로드됩니다.
2. 물리적 추출
소스 시스템이 오래된 것과 같은 특정 제한이나 제한이있는 경우 논리적 추출이 불가능하고 데이터는 물리적 추출로만 추출 할 수 있습니다. 물리적 추출에는 두 가지 종류가 있습니다.
- 온라인 추출 : 소스 시스템에서웨어 하우스로 직접 데이터 캡처가 있습니다. 이것은 소스 시스템과 최종 저장소 사이의 직접적인 연결을 수반합니다. 추출 된 데이터는 원본 데이터보다 구조화되어 있습니다.
- 오프라인 추출 : 데이터 추출은 소스 시스템 외부에서 발생합니다. 이러한 프로세스의 데이터는 자체적으로 구조화되거나 추출 루틴을 통해 구조화 될 수 있습니다.
데이터 추출 도구는 소스에서 데이터를 자동으로 추출하는 소프트웨어입니다. 좋은 데이터 추출 도구는 양식, 웹 사이트, 이메일 등과 같은 다양한 소스에서 데이터를 추출 할 수 있습니다. 이러한 도구는 기업에서 리드를 생성하고, 경쟁 업체의 공개 문서 및 웹 페이지에서 유용한 정보를 수집하고, 추세를 식별하고, 구조화되지 않은 정보의 분석을 개선하는 데 사용됩니다.
데이터 추출 소프트웨어는 데이터 품질 소프트웨어 및 데이터 준비 소프트웨어와 통합되어 스크래핑 후 데이터를 정리하고 구성 할 수 있습니다. 또한 데이터 통합 소프트웨어와 결합하여 여러 데이터 유형 및 소스를 한 곳에서 집계 할 수 있습니다. 데이터 추출 범주에 포함 되려면 제품이 다음을 수행 할 수 있어야합니다.
- 구조화, 구조화되지 않은, 구조화되지 않은 데이터를 추출합니다.
- 여러 소스에서 데이터를 가져옵니다.
- 추출 된 데이터를 읽을 수있는 여러 형식으로 내 보냅니다.
데이터 추출에 사용되는 도구에는 세 가지가 있습니다.
- 일괄 처리 도구는 데이터를 일괄 적으로 추출합니다.
- 오픈 소스 도구는 제한된 예산으로 유용하며 소규모 회사에 충분한 기본 서비스를 제공합니다.
- 클라우드 기반 도구는 ETL의 일부로 데이터의 스트리밍 추출에 중점을 둡니다. 캡처는 데이터를 사용할 수있게되고 즉시 처리 될 때 수행되므로 일괄 처리로 인해 발생할 수있는 시간 지연이 제거됩니다.
자동 데이터 추출의 장점은 다음과 같습니다.
- 정확성 향상 및 인적 오류 감소 : 자동화는 감독이나 피로로 인해 발생하는 많은 인적 오류를 제거 할 수 있습니다.
- 시간 절약 : 자동화는 의심 할 여지없이 데이터를 수동으로 추출하는 것보다 빠릅니다. 비즈니스에서 시간은 종종 돈이며 절약 된 순간은 금전적 측면에서 얻을 수있는 순간이 될 수 있습니다.
- 반복적 인 작업에서 해방 : 직원이 일상적인 데이터 추출 작업에서 해방되면보다 생산적인 활동에 자신의 기술을 사용할 수 있습니다. 이는 직원의 사기와 회사 수익을 개선 할 수 있습니다.
- 데이터에 대한 더 나은 제어 및 액세스 : 구조화 된 데이터의 중앙 집중식 위치는 모든 이해 관계자와 비즈니스 참여자가 더 쉽게 액세스 할 수 있도록하여 비즈니스 활동의 일관성을 허용합니다.
- 비용 이점 : 자동화에 대한 초기 투자는 어려울 수 있지만 생산성 향상, 고용 사기 및 시간 절약을 통한 비용 절감은 자동화 된 데이터 추출 시스템의 설정 비용을 보충 할 수 있습니다.
- 확장 성 : 자동화 된 데이터 추출 시스템은 그에 따라 확장 될 데이터의 양에 대해 걱정하지 않고 비즈니스를 확장 할 수있는 범위를 제공합니다.
나노 넷은 흥미 롭다 사용 사례 독특한 고객 성공 사례. Nanonets가 비즈니스의 생산성을 높이는 방법을 알아보십시오.
특히 ETL 시스템의 일부인 경우 데이터 추출 프로세스에 대한 가장 일반적인 문제는 다음과 같습니다.
- 특히 소스가 구조화되고 구조화되지 않은 경우 다양한 소스에서 추출 된 데이터의 일관성. AI 기반 데이터 추출 도구는 사후 처리 작업에 적합하도록 합리적인 방식으로 데이터를 대조하도록 훈련 될 수 있습니다.
- 데이터 보안은 데이터 추출 응용 프로그램에서 어려울 수있는 또 다른 영역입니다. 예를 들어 재무 데이터는 매우 민감하며 데이터 관리를 위해 자동화 된 데이터 입력 도구를 사용하는 조직은 데이터 보안을 보장해야합니다.
Nanonets와 같은 많은 데이터 입력 도구에는 문제를 극복하고 자동화 된 데이터 입력 작업의 잠재력을 최대한 활용할 수있는 강력한 기술 지원 팀이 함께 제공됩니다.
Nanonets의 지능형 문서 처리 사용 사례는 조직이 자동화를 원활하게 채택하는 데 도움이됩니다. 다음은 몇 가지 흥미로운 사례 연구입니다.
업데이트 XNUMX월 2021 :이 게시물은 원래 게시되었습니다. XNUMX월 2021 이후 업데이트되었습니다.
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