Giới thiệu

Trích xuất dữ liệu là bước đầu tiên và có lẽ là quan trọng nhất của quy trình Trích xuất/Chuyển đổi/Tải (ETL). Thông qua dữ liệu được trích xuất đúng cách, các tổ chức có thể thu được những hiểu biết có giá trị, đưa ra quyết định sáng suốt và nâng cao hiệu quả trong mọi quy trình công việc.

Trích xuất dữ liệu là rất quan trọng đối với hầu hết các tổ chức vì có nhiều nguồn khác nhau tạo ra lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc. Do đó, nếu không áp dụng các kỹ thuật trích xuất dữ liệu phù hợp, các tổ chức không chỉ bỏ lỡ cơ hội mà còn lãng phí thời gian, tiền bạc và tài nguyên quý giá.

Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ đi sâu vào các loại trích xuất dữ liệu khác nhau và các kỹ thuật có thể được sử dụng để trích xuất dữ liệu.

Khai thác dữ liệu có thể được chia thành bốn kỹ thuật. Việc lựa chọn kỹ thuật nào sẽ được sử dụng được thực hiện chủ yếu dựa trên loại nguồn dữ liệu. Bốn kỹ thuật trích xuất dữ liệu là:

• Hiệp hội 
• phân loại 
• Clustering 
• Hồi quy

Hiệp hội

Kỹ thuật trích xuất dữ liệu liên kết vận hành và trích xuất dữ liệu dựa trên mối quan hệ và mẫu giữa các mục trong tập dữ liệu. Nó hoạt động bằng cách xác định các kết hợp mục thường xuyên xảy ra trong tập dữ liệu. Ngược lại, những mối quan hệ này giúp tạo ra các mẫu trong dữ liệu. 

Hơn nữa, phương pháp này sử dụng các tham số “hỗ trợ” và “độ tin cậy” để xác định các mẫu trong tập dữ liệu và giúp việc trích xuất dễ dàng hơn. Các trường hợp sử dụng thường xuyên nhất cho kỹ thuật liên kết sẽ là trích xuất dữ liệu hóa đơn hoặc biên lai.

phân loại

Kỹ thuật trích xuất dữ liệu dựa trên phân loại là phương pháp trích xuất dữ liệu được chấp nhận rộng rãi, dễ dàng và hiệu quả nhất. Trong kỹ thuật này, dữ liệu được phân loại thành các lớp hoặc nhãn được xác định trước với sự trợ giúp của các thuật toán dự đoán. Dựa trên dữ liệu được gắn nhãn này, các mô hình được tạo và huấn luyện để trích xuất dựa trên phân loại.

Một trường hợp sử dụng phổ biến cho các kỹ thuật trích xuất dữ liệu dựa trên phân loại là quản lý hệ thống ngân hàng hoặc thế chấp kỹ thuật số.

Clustering

Kỹ thuật trích xuất dữ liệu phân cụm áp dụng thuật toán để nhóm các điểm dữ liệu giống nhau thành các cụm dựa trên đặc điểm của chúng. Đây là một kỹ thuật học không giám sát và không yêu cầu ghi nhãn trước cho dữ liệu.

Phân cụm thường được sử dụng như điều kiện tiên quyết để các thuật toán trích xuất dữ liệu khác hoạt động bình thường. Trường hợp sử dụng phổ biến nhất của phân cụm là khi trích xuất dữ liệu trực quan, từ hình ảnh hoặc bài đăng, nơi có thể có nhiều điểm tương đồng và khác biệt giữa các thành phần dữ liệu.

Hồi quy

Mỗi tập dữ liệu bao gồm dữ liệu với các biến khác nhau. Kỹ thuật trích xuất dữ liệu hồi quy được sử dụng để mô hình hóa mối quan hệ giữa một hoặc nhiều biến độc lập và biến phụ thuộc.

Trích xuất dữ liệu hồi quy áp dụng các bộ giá trị khác nhau hoặc “giá trị liên tục” xác định các biến của các thực thể được liên kết với dữ liệu. Thông thường nhất, các tổ chức sử dụng trích xuất dữ liệu hồi quy để xác định các biến phụ thuộc và độc lập với bộ dữ liệu.

Các tổ chức sử dụng nhiều loại trích xuất dữ liệu khác nhau như Thủ công, dựa trên OCR truyền thống, quét web, v.v. Mỗi phương pháp trích xuất dữ liệu sử dụng một kỹ thuật trích xuất dữ liệu cụ thể mà chúng tôi đã đọc trước đó.

Như tên cho thấy, phương pháp trích xuất dữ liệu thủ công liên quan đến việc thu thập dữ liệu theo cách thủ công từ các nguồn dữ liệu khác nhau và lưu trữ dữ liệu ở một vị trí duy nhất. Việc thu thập dữ liệu này được thực hiện mà không cần sự trợ giúp của bất kỳ phần mềm hoặc công cụ nào.

Mặc dù việc trích xuất dữ liệu thủ công cực kỳ tốn thời gian và dễ xảy ra lỗi nhưng nó vẫn được sử dụng rộng rãi ở các doanh nghiệp.

Rút trích nội dung trang web

Quét web đề cập đến việc trích xuất dữ liệu từ một trang web. Dữ liệu này sau đó được xuất và thu thập ở định dạng hữu ích hơn cho người dùng, có thể là bảng tính hoặc API. Mặc dù việc quét web có thể được thực hiện thủ công nhưng trong hầu hết các trường hợp, việc này được thực hiện với sự trợ giúp của bot hoặc trình thu thập thông tin tự động vì chúng có thể ít tốn kém hơn và hoạt động nhanh hơn.

Tuy nhiên, trong hầu hết các trường hợp, việc quét web không phải là một nhiệm vụ đơn giản. Các trang web có nhiều định dạng khác nhau và có thể có những thách thức như hình ảnh xác thực, v.v. cần tránh.

Optical Character Recognition hoặc OCR đề cập đến việc trích xuất dữ liệu từ văn bản được in hoặc viết, tài liệu được quét hoặc hình ảnh có chứa văn bản và chuyển đổi nó thành định dạng có thể đọc được bằng máy. Các phương pháp trích xuất dữ liệu dựa trên OCR yêu cầu ít hoặc không cần can thiệp thủ công và có nhiều cách sử dụng khác nhau trong các ngành.

Các công cụ OCR hoạt động bằng cách xử lý trước hình ảnh hoặc tài liệu được quét, sau đó xác định ký tự hoặc ký hiệu riêng lẻ bằng cách sử dụng tính năng khớp mẫu hoặc nhận dạng đặc điểm. Với sự trợ giúp của deep learning, các công cụ OCR ngày nay có thể đọc chính xác 97% văn bản bất kể phông chữ hay kích thước và còn có thể trích xuất dữ liệu từ các tài liệu phi cấu trúc.

Trích xuất dữ liệu dựa trên mẫu dựa trên việc sử dụng các mẫu được xác định trước để trích xuất dữ liệu từ một tập dữ liệu cụ thể mà định dạng phần lớn vẫn giữ nguyên. Ví dụ: khi bộ phận AP cần xử lý nhiều hóa đơn có cùng định dạng, việc trích xuất dữ liệu dựa trên mẫu có thể được sử dụng vì dữ liệu cần trích xuất phần lớn sẽ giữ nguyên trên các hóa đơn.

Phương pháp trích xuất dữ liệu này cực kỳ chính xác miễn là định dạng vẫn được giữ nguyên. Vấn đề phát sinh khi có những thay đổi về định dạng của tập dữ liệu. Điều này có thể gây ra sự cố khi trích xuất dữ liệu dựa trên mẫu và có thể yêu cầu can thiệp thủ công.

Kỹ thuật trích xuất dữ liệu hỗ trợ AI là cách hiệu quả nhất để trích xuất dữ liệu đồng thời giảm thiểu lỗi. Điều này tự động hóa toàn bộ quá trình trích xuất đòi hỏi ít hoặc không cần can thiệp thủ công đồng thời giảm thời gian và nguồn lực đầu tư vào quá trình này.

Xử lý tài liệu dựa trên AI sử dụng giải thích dữ liệu thông minh để hiểu ngữ cảnh của dữ liệu trước khi trích xuất. Nó cũng dọn sạch dữ liệu nhiễu, loại bỏ thông tin không liên quan và chuyển đổi dữ liệu sang định dạng phù hợp. AI trong trích xuất dữ liệu phần lớn đề cập đến việc sử dụng các công nghệ Machine Learning (ML), Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và Nhận dạng ký tự quang học (OCR) để trích xuất và xử lý dữ liệu.

Tự động nhập dữ liệu thủ công bằng phần mềm OCR dựa trên AI của Nanonet. Thu thập dữ liệu từ tài liệu ngay lập tức. Giảm thời gian quay vòng và loại bỏ nỗ lực thủ công.

Tích hợp API

Tích hợp API là một trong những phương pháp trích xuất và truyền lượng lớn dữ liệu hiệu quả nhất. API cho phép trích xuất dữ liệu nhanh chóng và trơn tru từ các loại nguồn dữ liệu khác nhau và hợp nhất dữ liệu được trích xuất trong một hệ thống tập trung.

Một trong những ưu điểm lớn nhất của API là việc tích hợp có thể được thực hiện giữa hầu hết mọi loại hệ thống dữ liệu và dữ liệu được trích xuất có thể được sử dụng cho nhiều hoạt động khác nhau như phân tích, tạo thông tin chi tiết hoặc tạo báo cáo.

Đối sánh mẫu văn bản

Khớp mẫu văn bản hoặc trích xuất văn bản đề cập đến việc tìm và truy xuất các mẫu cụ thể trong một tập dữ liệu nhất định. Một chuỗi ký tự hoặc mẫu cụ thể cần được xác định trước, sau đó sẽ được tìm kiếm trong tập dữ liệu được cung cấp.

Kiểu trích xuất dữ liệu này hữu ích để xác thực dữ liệu bằng cách tìm các từ khóa, cụm từ hoặc mẫu cụ thể trong tài liệu.

Truy vấn cơ sở dữ liệu

Truy vấn cơ sở dữ liệu là quá trình yêu cầu và truy xuất thông tin hoặc dữ liệu cụ thể từ hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu (DBMS) bằng ngôn ngữ truy vấn. Nó cho phép người dùng tương tác với cơ sở dữ liệu để trích xuất, thao tác và phân tích dữ liệu dựa trên nhu cầu cụ thể của họ.

Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc (SQL) là ngôn ngữ truy vấn được sử dụng phổ biến nhất cho cơ sở dữ liệu quan hệ. Người dùng có thể chỉ định tiêu chí, chẳng hạn như điều kiện và bộ lọc, để tìm nạp các bản ghi cụ thể từ cơ sở dữ liệu. Truy vấn cơ sở dữ liệu là điều cần thiết để đưa ra quyết định sáng suốt và xây dựng doanh nghiệp dựa trên dữ liệu.

Kết luận

Tóm lại, trích xuất dữ liệu là rất quan trọng để tất cả các doanh nghiệp có thể truy xuất, lưu trữ và quản lý dữ liệu của họ một cách hiệu quả. Điều cần thiết là các doanh nghiệp phải quản lý hiệu quả dữ liệu của mình, thu được những hiểu biết có giá trị và tạo ra quy trình làm việc hiệu quả. 

Kỹ thuật và kiểu trích xuất dữ liệu được bất kỳ tổ chức nào sử dụng đều phụ thuộc vào nguồn đầu vào cũng như nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp và cần được đánh giá cẩn thận trước khi thực hiện. Nếu không, nó có thể dẫn đến lãng phí không cần thiết cả về thời gian và nguồn lực.

Loại bỏ các tắc nghẽn được tạo ra bởi các quy trình dữ liệu thủ công. Tìm hiểu cách Nanonet có thể giúp doanh nghiệp của bạn tối ưu hóa việc trích xuất dữ liệu một cách dễ dàng.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://nanonets.com/blog/data-extraction-types-techniques-a-complete-guide/