本节介绍了几个自动自动数据提取示例数据提取的示例。
业务数据收集
使用 API 或应用程序，可以将公司名称、地址、电话号码、电子邮件、收入等业务数据提取到自 只有数据才能揭示用户如何 动数据提取示例其他布局（例如 Ms Excel 或 CSV 格式）中，用于营销、潜在客户生成、分析、CRM 丰富等。
具有 OCR 功能的发票处理
软件可以捕获发票的所有详细信息，并将供应商的名称、金额和日期输入会计软件。
电子商务的网络抓取
分析市场信息零售商采用自动系统来跟踪竞争对手产品和客户评论的价格水平和其他参数。
财务数据提取
银行和其他金融行业应用机器人技术从交易中提取数据并将其输入报告技术进行处理。
实时 POI 更新
地理定位服务使用自动化手段为导航软件收集和更新商家、兴趣点自动 研究领域包括社会文化史 数据提取示例和中转站的信息。例如，可以通过位置 API 获取此类数据。
4 个自动数据提取提供商示例
信息贝尔普罗
InfobelPro 专注于商业数据和全球兴趣点，为客户提供准确、高效的数据收集、清理和进一步构建的自动化工具。
Docsumo
利用人工智能将发票、收据、合同等文件转化为数据。
数据亨
一家专门从事网络抓取并提供从网站收集和提取大数据的服务的企业。
扎皮尔
从 API 和其他应用程 加密数据库 序中提取数据，并将其放入 CRM 或分析工具等其他应用程序中。
自动数据采集的困难
自动化数据提取面临的挑战如下：
- 非结构化数据：尝试从无组织的来源（例如纸上书写、图像或图画）获取有用信息存在挑战。
- 数据质量：验证提取的数据意味着所使用的工具和流程必须非常可靠才能获得干净的数据。
- 动态网页：使用 JavaScript 或 AJAX 组件抓取网站自动数据提取示例时总会遇到一些特殊情况。
- 法规： GDPR 是一项主要法律要求，确保组织不会违反数据隐私法。
结论
自动数据提取的应用对商业来说是一场革命，因为它可以帮助企业更快、更有效地收集、处理和分析信息。使用 InfobelPro 或人工智能解决方案等工具，企业可以改进流程，做出更明智的决策，从而在现代数据世界中保持竞争力。
