Introductie

Gegevensextractie is de eerste en misschien wel de belangrijkste stap van het Extract/Transform/Load (ETL)-proces. Door correct geëxtraheerde gegevens kunnen organisaties waardevolle inzichten verkrijgen, weloverwogen beslissingen nemen en de efficiëntie binnen alle workflows stimuleren.

Gegevensextractie is voor bijna alle organisaties van cruciaal belang, omdat er meerdere verschillende bronnen zijn die grote hoeveelheden ongestructureerde gegevens genereren. Als de juiste data-extractietechnieken niet worden toegepast, lopen organisaties dus niet alleen kansen mis, maar verspillen ze uiteindelijk ook waardevolle tijd, geld en middelen.

In deze gids duiken we in de verschillende soorten gegevensextractie en de technieken die kunnen worden gebruikt voor gegevensextractie.

Data-extractie kan worden onderverdeeld in vier technieken. De keuze welke techniek gebruikt gaat worden, gebeurt primair op basis van het type gegevensbron. De vier data-extractietechnieken zijn:

• Vereniging 
• Classificatie 
• Clustering 
• Regressie

Vereniging

De techniek voor het extraheren van associatiegegevens werkt en extraheert gegevens op basis van de relaties en patronen tussen items in een dataset. Het werkt door vaak voorkomende combinaties van items binnen een dataset te identificeren. Deze relaties helpen op hun beurt patronen in de gegevens te creëren. 

Bovendien gebruikt deze methode de parameters ‘ondersteuning’ en ‘vertrouwen’ om patronen binnen de dataset te identificeren en de extractie ervan te vergemakkelijken. De meest voorkomende gebruiksscenario's voor associatietechnieken zijn de gegevensextractie van facturen of bonnen.

Classificatie

Op classificatie gebaseerde technieken voor gegevensextractie zijn de meest algemeen aanvaarde, gemakkelijkste en efficiënte methoden voor gegevensextractie. Bij deze techniek worden gegevens met behulp van voorspellende algoritmen gecategoriseerd in vooraf gedefinieerde klassen of labels. Op basis van deze gelabelde gegevens worden modellen gemaakt en getraind voor op classificatie gebaseerde extractie.

Een veelvoorkomend gebruik van op classificatie gebaseerde technieken voor gegevensextractie is het beheer van digitale hypotheek- of banksystemen.

Clustering

Clustering van data-extractietechnieken passen algoritmen toe om vergelijkbare datapunten in clusters te groeperen op basis van hun kenmerken. Dit is een leertechniek zonder toezicht en vereist geen voorafgaande etikettering van de gegevens.

Clustering wordt vaak gebruikt als voorwaarde voor het goed functioneren van andere algoritmen voor gegevensextractie. De meest voorkomende use case voor clustering is het extraheren van visuele gegevens, uit afbeeldingen of berichten, waarbij er veel overeenkomsten en verschillen tussen gegevenselementen kunnen zijn.

Regressie

Elke dataset bestaat uit gegevens met verschillende variabelen. Regressiegegevensextractietechnieken worden gebruikt om relaties tussen een of meer onafhankelijke variabelen en een afhankelijke variabele te modelleren.

Bij regressieve gegevensextractie worden verschillende waardensets of ‘continue waarden’ toegepast die de variabelen definiëren van de entiteiten die aan de gegevens zijn gekoppeld. Meestal gebruiken organisaties regressiegegevensextractie voor het identificeren van afhankelijke en onafhankelijke variabelen met datasets.

Organisaties gebruiken meerdere verschillende soorten gegevensextractie, zoals handmatig, traditioneel op OCR gebaseerd, webscraping, enz. Elke gegevensextractiemethode maakt gebruik van een bepaalde gegevensextractietechniek die we eerder hebben gelezen.

Zoals de naam al doet vermoeden, omvat de handmatige gegevensextractiemethode het handmatig verzamelen van gegevens uit verschillende gegevensbronnen en het opslaan ervan op één locatie. Deze gegevensverzameling gebeurt zonder de hulp van software of tools.

Hoewel handmatige gegevensextractie uiterst tijdrovend en foutgevoelig is, wordt het nog steeds veel gebruikt in bedrijven.

Web schrapen

Webscraping verwijst naar het extraheren van gegevens van een website. Deze gegevens worden vervolgens geëxporteerd en verzameld in een formaat dat nuttiger is voor de gebruiker, of het nu een spreadsheet of een API is. Hoewel webscrapen handmatig kan worden gedaan, wordt dit in de meeste gevallen gedaan met behulp van geautomatiseerde bots of crawlers, omdat deze goedkoper kunnen zijn en sneller werken.

In de meeste gevallen is webscrapen echter geen eenvoudige taak. Websites zijn er in veel verschillende formaten en kunnen ook uitdagingen hebben, zoals captcha's, enz. die je moet vermijden.

Optical Character Recognition of OCR verwijst naar het extraheren van gegevens uit gedrukte of geschreven tekst, gescande documenten of afbeeldingen met tekst en het converteren ervan naar een machinaal leesbaar formaat. Op OCR gebaseerde methoden voor gegevensextractie vereisen weinig tot geen handmatige tussenkomst en hebben een grote verscheidenheid aan toepassingen in verschillende sectoren.

OCR-tools werken door de afbeelding of het gescande document voor te verwerken en vervolgens het individuele teken of symbool te identificeren met behulp van patroonmatching of functieherkenning. Met behulp van deep learning kunnen OCR-tools tegenwoordig 97% van de tekst correct lezen, ongeacht het lettertype of de grootte, en kunnen ze ook gegevens uit ongestructureerde documenten extraheren.

Op sjablonen gebaseerde gegevensextractie is afhankelijk van het gebruik van vooraf gedefinieerde sjablonen om gegevens uit een bepaalde gegevensset te extraheren, waarvan het formaat grotendeels hetzelfde blijft. Wanneer een AP-afdeling bijvoorbeeld meerdere facturen van hetzelfde formaat moet verwerken, kan op sjablonen gebaseerde gegevensextractie worden gebruikt, omdat de gegevens die moeten worden geëxtraheerd grotendeels hetzelfde blijven voor alle facturen.

Deze methode van data-extractie is uiterst nauwkeurig zolang het formaat hetzelfde blijft. Het probleem ontstaat wanneer er veranderingen optreden in het formaat van de dataset. Dit kan problemen veroorzaken bij de op sjablonen gebaseerde gegevensextractie en kan handmatige tussenkomst vereisen.

De door AI ondersteunde techniek voor gegevensextractie is de meest efficiënte manier om gegevens te extraheren en tegelijkertijd het aantal fouten te verminderen. Hierdoor wordt het hele extractieproces geautomatiseerd en is er weinig tot geen handmatige tussenkomst nodig, terwijl ook de tijd en middelen die in dit proces worden geïnvesteerd, worden verminderd.

Op AI gebaseerde documentverwerking maakt gebruik van intelligente gegevensinterpretatie om de context van de gegevens te begrijpen voordat deze worden geëxtraheerd. Het ruimt ook luidruchtige gegevens op, verwijdert irrelevante informatie en converteert gegevens naar een geschikt formaat. AI bij gegevensextractie verwijst grotendeels naar het gebruik van Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP) en Optical Character Recognition (OCR) -technologieën om de gegevens te extraheren en te verwerken.

Automatiseer handmatige gegevensinvoer met behulp van de AI-gebaseerde OCR-software van Nanonet. Leg direct gegevens uit documenten vast. Verkort de doorlooptijden en elimineer handmatige inspanningen.

API-integratie

API-integratie is een van de meest efficiënte methoden voor het extraheren en overbrengen van grote hoeveelheden gegevens. Een API maakt snelle en soepele extractie van gegevens uit verschillende soorten gegevensbronnen en consolidatie van de geëxtraheerde gegevens in een gecentraliseerd systeem mogelijk.

Een van de grootste voordelen van API is dat de integratie tussen vrijwel elk type datasysteem kan plaatsvinden en dat de geëxtraheerde gegevens kunnen worden gebruikt voor meerdere verschillende activiteiten, zoals analyse, het genereren van inzichten of het maken van rapporten.

Tekstpatroonovereenkomst

Tekstpatroonmatching of tekstextractie verwijst naar het vinden en ophalen van specifieke patronen binnen een bepaalde dataset. Er moet vooraf een specifieke reeks tekens of patronen worden gedefinieerd, waarnaar vervolgens wordt gezocht binnen de verstrekte dataset.

Dit type gegevensextractie is handig voor het valideren van gegevens door specifieke trefwoorden, woordgroepen of patronen in een document te vinden.

Database-query's

Databasequery's zijn het proces waarbij specifieke informatie of gegevens worden opgevraagd en opgehaald uit een databasebeheersysteem (DBMS) met behulp van een querytaal. Hiermee kunnen gebruikers communiceren met databases om gegevens te extraheren, manipuleren en analyseren op basis van hun specifieke behoeften.

Gestructureerde querytaal (SQL) is de meest gebruikte querytaal voor relationele databases. Gebruikers kunnen criteria opgeven, zoals voorwaarden en filters, om specifieke records uit de database op te halen. Databasequery's zijn essentieel voor het nemen van weloverwogen beslissingen en het opbouwen van datagestuurde bedrijven.

Conclusie

Concluderend is data-extractie van cruciaal belang voor alle bedrijven om hun gegevens effectief op te kunnen halen, op te slaan en te beheren. Het is essentieel voor bedrijven om hun gegevens effectief te beheren, waardevolle inzichten te verkrijgen en efficiënte workflows te creëren. 

De techniek en het type data-extractie dat door elke organisatie wordt gebruikt, is afhankelijk van de inputbronnen en de specifieke behoeften van het bedrijf en moet vóór implementatie zorgvuldig worden geëvalueerd. Anders kan dit leiden tot onnodige verspilling van zowel tijd als middelen.

Elimineer knelpunten die ontstaan ​​door handmatige gegevensprocessen. Ontdek hoe Nanonets uw bedrijf kunnen helpen de gegevensextractie eenvoudig te optimaliseren.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://nanonets.com/blog/data-extraction-types-techniques-a-complete-guide/