7 najlepszych narzędzi do ekstrakcji danych na rynku w 2022 r. [Wybrane ręcznie]

Opublikowany: 2021-01-10

Ponieważ świat przemysłowy nadal pławi się w chwale Data Science i Big Data, znaczenie danych tylko wzmacnia się i umacnia w prawdziwym świecie. Obecnie praktycznie każda duża branża wykorzystuje dane, aby uzyskać znaczące informacje branżowe i promować podejmowanie decyzji w oparciu o dane dla firm. Z każdym dniem rośnie liczba zastosowań nauki o danych.

W takim scenariuszu ekstrakcja danych staje się jeszcze ważniejsza. Pierwszy krok do wykorzystania danych zaczyna się od ekstrakcji danych z wielu różnych źródeł, a następnie następuje część dotycząca przetwarzania i analizy.

W tym poście skupimy się na ekstrakcji danych i porozmawiamy o najlepszych dostępnych narzędziach do ekstrakcji danych!

Spis treści

Co to jest ekstrakcja danych?

Ekstrakcja danych to technika pobierania i wydobywania danych z różnych źródeł w celu przetwarzania i analizy danych. Wyodrębnione dane mogą być danymi ustrukturyzowanymi lub nieustrukturyzowanymi. Wyodrębnione dane są migrowane i przechowywane w hurtowni danych, z której są dalej analizowane i interpretowane pod kątem przypadków biznesowych.

Aby proces ekstrakcji był łatwiejszy w zarządzaniu i wydajniejszy, inżynierowie danych korzystają z narzędzi do ekstrakcji danych. Starannie wybrane narzędzia do ekstrakcji danych mogą pomóc firmom czerpać optymalne korzyści z danych. Nie pomyl narzędzi do ekstrakcji danych z narzędziami do analizy danych. Aby uzyskać więcej informacji na temat ekstrakcji danych, zapoznaj się z naszymi internetowymi certyfikatami naukowymi z najlepszych uniwersytetów.

Bez zbędnych ceregieli sprawdźmy niektóre z najczęściej używanych narzędzi do ekstrakcji danych!

Najlepsze narzędzia do ekstrakcji danych w 2022 r

1. Importuj.io

Import.io to narzędzie internetowe, które służy do wydobywania danych ze stron internetowych. Najlepsze w tym narzędziu jest to, że nie musisz pisać żadnego kodu do pobierania danych – Import.io robi to sam. To narzędzie najlepiej nadaje się do badania kapitału, handlu elektronicznego i handlu detalicznego, analizy sprzedaży i marketingu oraz zarządzania ryzykiem.

Największy USP firmy Import.io pomaga firmom osiągnąć sukces za pomocą „inteligentnych danych” wraz z wizualizacją danych i funkcjami raportowania. Aby korzystać z tego narzędzia do wyodrębniania danych, nie potrzebujesz żadnych specjalnych umiejętności ani wiedzy. Jest bardzo przyjazny dla użytkownika, a co za tym idzie dostępny dla użytkowników na wszystkich poziomach umiejętności.

2. Centrum OutWit

OutWit Hub, jedno z najszerzej stosowanych na rynku narzędzi do scrapingu i ekstrakcji danych, przegląda sieć i automatycznie zbiera i organizuje odpowiednie dane ze źródeł internetowych. Narzędzie najpierw segreguje strony internetowe na oddzielne elementy, a następnie nawiguje po nich indywidualnie, aby wyodrębnić z nich najistotniejsze dane. Służy głównie do wyodrębniania tabel danych, obrazów, linków, identyfikatorów e-mail i wielu innych.

OutWit Hub to ogólne narzędzie, które ma szeroki zakres zastosowań – od ekstrakcji danych ad hoc na różne tematy badawcze po przeprowadzanie analiz SEO na stronach internetowych. Łączy w sobie kombinację zarówno prostych, jak i zaawansowanych funkcji, w tym skrobania sieci i rozpoznawania struktury danych. OutWit Hub ma rozszerzenie zarówno dla przeglądarki Chrome, jak i Mozilla Firefox.

3. Ośmiornica

Dzięki Octoparse możesz wyodrębnić dane w trzech prostych krokach – wskazywanie, klikanie, wyodrębnianie reklam – bez konieczności używania kodu. Wystarczy wpisać adres URL witryny, z której chcesz pobrać i pobrać dane, a następnie kliknąć dane docelowe, a na koniec uruchomić funkcję ekstrakcji, aby pobrać dane! To takie proste.

Octoparse pozwala zeskrobać dowolną stronę internetową. Wykorzystuje automatyczną rotację adresów IP, aby uniemożliwić witrynom blokowanie adresu IP. Dzięki temu możesz zeskrobać tyle stron internetowych, ile chcesz. Oprócz tego, że jest niezwykle przyjazny dla użytkownika, Octoparse jest obciążony wieloma zaawansowanymi funkcjami, takimi jak platforma w chmurze 24/7 i harmonogram skrobania. Możesz również pobrać wyodrębnione dane jako pliki CSV, Excel, API lub zapisać je bezpośrednio w swojej bazie danych.

4. Skrobak internetowy

Podobnie jak Octoparse, Web Scraper to kolejne narzędzie do wyodrębniania danych typu „wskaż i kliknij”. Jak twierdzi jego oficjalna strona internetowa, celem Web Scraper jest „uczynienie ekstrakcji danych internetowych łatwym i dostępnym dla wszystkich”. Specjalnie zaprojektowane dla Internetu narzędzie do wyodrębniania danych może wyodrębniać dane z dowolnej witryny internetowej, w tym z takich funkcji, jak nawigacja wielopoziomowa, JavaScript lub nieskończone przewijanie.

Za pomocą narzędzia Web Scraper można tworzyć mapy witryn z różnych rodzajów selektorów, co dodatkowo umożliwia dostosowanie wyodrębniania danych do różnych struktur witryn. Usługa Cloud Web Scraper umożliwia dostęp do wyodrębnionych danych za pośrednictwem interfejsu API lub webhooków. Ponieważ ma wbudowaną usługę w chmurze, może skalować się wraz z rozwijającą się firmą – więc nie musisz się martwić, że przerośniesz swoje usługi.

Przeczytaj: Wynagrodzenie inżyniera danych w Indiach

5. ParseHub

ParseHub to popularne narzędzie do skrobania stron internetowych i ekstrakcji danych, które pomaga wyodrębnić odpowiednie dane za pomocą kilku kliknięć. Może nie tylko zeskrobać złożone witryny internetowe za pomocą JavaScript i Ajax, ale może również zeskrobać witryny korzystające z nieskończonego przewijania lub takie, które ograniczają zawartość za pomocą loginów.

Musisz po prostu otworzyć stronę internetową i kliknąć dane, które chcesz wyodrębnić, i to wszystko. Silnik relacji ML ParseHub może wyświetlać stronę / witrynę, aby zrozumieć hierarchię elementów i przekazać żądane dane w ciągu kilku sekund.

Wyodrębnione dane można pobrać w formatach JSON, Excel lub API. Możesz także poinstruować ParseHub, aby przeszukiwał formularze i mapy, otwierał listy rozwijane, logował się do witryn internetowych i obsługiwał witryny za pomocą nieskończonego przewijania, kart i wyskakujących okienek.

6. Parser poczty

Mailparser to zaawansowany parser wiadomości e-mail, który może wyodrębniać dane z wiadomości e-mail. Parsowanie wiadomości e-mail różni się od skrobania stron internetowych w tym sensie, że analizując wiadomości e-mail zamiast wyodrębniać dane ze stron HTML, narzędzie pobiera dane z wiadomości e-mail.

MailParser to potężne i łatwe w użyciu narzędzie, które pozwala wyodrębnić dane bez konieczności skomplikowanego kodowania. Posiada wszechstronne narzędzie — HTTP Webhook, który może wykonywać wiele różnych funkcji.

Aby korzystać z Mailparser, musisz przekazywać do niego wiadomości e-mail, a narzędzie automatycznie zeskrobuje dane, które chcesz wyodrębnić, na podstawie niestandardowych reguł ekstrakcji, które podajesz w narzędziu podczas procesu konfiguracji. Po pobraniu danych można je wyeksportować za pomocą pobierania plików/natywnych integracji lub za pomocą ogólnych elementów webhook HTTP.

7. DocParser

DocParser to narzędzie do ekstrakcji danych zaprojektowane specjalnie do wyodrębniania danych z dokumentów biznesowych. To wszechstronne narzędzie wykorzystuje niestandardowy silnik analizujący, który może obsługiwać liczne i zróżnicowane przypadki użycia. Wyciąga wszystkie istotne informacje (dane) z dokumentów biznesowych i przenosi je w żądane miejsce.

DocParser całkowicie eliminuje zadanie ręcznego wprowadzania danych i usprawnia działalność firmy dzięki niezakłócającej automatyzacji przepływu pracy. Możesz użyć DocParser do przetwarzania faktur i rozrachunków z dostawcami; konwertowanie zamówień zakupu i sprzedaży oraz formularzy HR; wydobywać dane m.in. ze standaryzowanych umów i porozumień.

Zawijanie

Oto siedem najlepszych narzędzi do ekstrakcji danych, które powinny znaleźć się na Twojej liście kontrolnej, jeśli pracujesz z Big Data lub chcesz zbudować karierę w tej dziedzinie. Największą zaletą korzystania z narzędzi do wyodrębniania danych jest to, że eliminują one z równania czynnik ręczny, oszczędzając w ten sposób zarówno czas, jak i pieniądze.

Jeśli jesteś zainteresowany nauką o danych, sprawdź program IIIT-B i upGrad Executive PG w dziedzinie Data Science , który jest stworzony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 10 studiów przypadków i projektów, praktyczne warsztaty praktyczne, mentoring z ekspertami z branży, 1 -on-1 z mentorami branżowymi, ponad 400 godzin nauki i pomocy w pracy z najlepszymi firmami.

Na ile sposobów można wyodrębnić dane?

Ekstrakcja danych to proces zbierania danych z różnych źródeł w celu analizy i przetwarzania danych. Dane te można wyodrębnić zgodnie z celami analizy i potrzebami firmy. Istnieją trzy możliwe sposoby wyodrębniania danych, które są następujące. W przypadku wyodrębniania typu Powiadomienie o aktualizacji system źródłowy wysyła powiadomienie za każdym razem, gdy w rekordzie zostanie dokonana zmiana. Wiele baz danych ma podobną funkcjonalność do obsługi replikacji bazy danych. Wyodrębnianie przyrostowe powoduje zmiany delta w danych. Inżynier musi najpierw dodać złożoną logikę ekstrakcji danych w systemie źródłowym przed wyodrębnieniem danych. Narzędzia do ekstrakcji są zaprogramowane tak, aby wykrywać wszelkie wprowadzone zmiany na podstawie godziny i daty. Niektóre źródła danych nie mają mechanizmu identyfikacji jakichkolwiek zmian wprowadzonych do danych źródłowych. W takim przypadku pełna ekstrakcja jest jedynym sposobem na zreplikowanie źródła.

Jakie są zastosowania OutWit Hub?

OutWit Hub jest jednym z wiodących narzędzi do ekstrakcji danych i jest znany z różnych zastosowań w wielu domenach. Niektóre z tych aplikacji są następujące: OutWit pozwala wyodrębnić najnowsze wiadomości z wyszukiwarek za pomocą wbudowanego ekstraktora kanałów RSS. Możesz go używać do celów SEO, ponieważ może monitorować kluczowe elementy w witrynach lub nawet na wybranych stronach internetowych. Głębokie przeszukiwanie sieci, monitorowanie sieci społecznościowych i e-commerce to inne zastosowania OutWit Hub.

Czy eksploracja danych i ekstrakcja danych są podobne?

Wiele osób myli się między eksploracją danych a ekstrakcją danych i ostatecznie uważa je za dwa różne terminy dla tego samego procesu. Ale to błędna dedukcja. Eksploracja danych i ekstrakcja danych różnią się od siebie od samego początku definicji. Eksploracja danych to proces, w którym duże fragmenty danych są analizowane w celu zebrania pewnych podobieństw, wzorców lub relacji między różnymi zestawami danych, które są pomijane przez tradycyjne techniki analizy. Z drugiej strony ekstrakcja danych wyodrębnia dane ze źródeł danych online, które są przechowywane w hurtowniach danych w celu dalszego przetwarzania.