ما المقصود باستخراج البيانات؟
استخراج البيانات هو عملية جمع بيانات محددة من مصادر المعلومات لإجراء المزيد من التنقيح والاستخدام في عمليات الأعمال والتحليل.
ينطبق استخراج البيانات على جميع أنواع البيانات من كل من مصادر البيانات المنظمة وغير المنظمة. مصادر البيانات المنظمة، مثل قواعد البيانات وجداول البيانات، منظمة ويسهل الوصول إليها، بينما مصادر البيانات غير المنظمة مثل المواقع الإلكترونية وواجهات برمجة التطبيقات وملفات السجل والصور وملفات النصوص تتطلب طرق استخراج أكثر تقدمًا.
فوائد استخراج البيانات.
تعزيز عملية اتخاذ القرار:
يمكن أن يوفر استخراج البيانات معلومات محدثة للإبلاغ بالقرارات المستندة إلى البيانات، ما يحسن استراتيجية الأعمال والنتائج.
جودة بيانات أفضل:
يقلل استخراج البيانات المؤتمت من الأخطاء في نقل البيانات وتنسيقها، لضمان دقة البيانات وموثوقيتها.
تحسين الكفاءة:
يعمل استخراج البيانات المؤتمت بلا توقف وبسرعة عالية، ما يوفر الوقت ويسمح للموظفين بالتركيز على الأنشطة الاستراتيجية ذات القيمة العالية.
إيجاد قيمة جديدة:
يمكن أن يكشف استخراج البيانات عن رؤى قيمة من ملفات ومجموعات بيانات غير قابلة للاستخدام، ما يحول البيانات الكامنة إلى موارد قيمة مثل العملاء المحتملين المستهدفين وتكاليف التشغيل.
تعزيز الذكاء الاصطناعي والتعلُّم الآلي:
من خلال تنقية جميع أنواع البيانات إلى مستودعات معلومات منظمة ومركزية، يمكن لاستخراج البيانات أن يقدم رؤى ذات قيمة عالية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
تحليل أعمق للأعمال:
تدعم مبادرات تحليل الأعمال، ما يساعد الشركات على استخلاص رؤى من البيانات لتعزيز الابتكار والميزة التنافسية.
توفير التكاليف:
يقلل أو يقضي على العمل اليدوي المتعلق بإدارة البيانات، ما يوفر موارد وتكاليف كبيرة.
معالجة البيانات على نطاق واسع:
يمكن لبرامج استخراج البيانات معالجة كميات كبيرة من البيانات من مصادر متعددة بالإضافة إلى معالجة كميات البيانات المتزايدة بسلاسة، بما في ذلك التغيرات غير المتوقعة في الحجم.
استخراج البيانات وETL.
عملية الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL) هي استراتيجية من ثلاث مراحل لجمع المعلومات، وتعزيز قابليتها للاستخدام، ودمجها في نظام بيئي للبيانات.
بدءًا من استخراج البيانات، تتضمن هذه المرحلة الأولى الوصول إلى مصادر المعلومات لجمع البيانات الأساسية. على غرار الطريقة التي تؤثر بها جودة المدخلات على المنتج النهائي، فإن ضمان استخراج بيانات شاملة وموثوقة يمهد الطريق لنجاح سير عمل ETL بالكامل. في مرحلة التحويل، يتم تنقيح البيانات المستخرجة الأولية لتناسب أهداف الأعمال. يضيف تحويل البيانات قيمة من خلال تعديل البيانات لتتوافق مع استخدامها المقصود، وإزالة المكونات الزائدة في هذه العملية. تمثل مرحلة التحميل توصيل البيانات إلى وجهتها، عادةً قاعدة بيانات، حيث تكون جاهزة للاستخدام في عمليات الأعمال، والتخطيط، والتحليل.
كل جزء من عملية ETL لا غنى عنه، لكن استخراج البيانات يمثل الخطوة الأساسية الأولى، ما يتيح إمكانية تحويل البيانات ودمجها بشكل فعال في المراحل اللاحقة.
مصادر البيانات:
قبل بدء عملية استخراج وتحويل وتحميل (ETL)، يجب تحديد مصادر البيانات. يمكن لأدوات ETL استخراج البيانات الأولية من مصادر متنوعة، بما في ذلك قواعد البيانات المنظمة وأنظمة إدارة علاقات العملاء، بالإضافة إلى المصادر غير المنظمة مثل البريد الإلكتروني والمواقع الإلكترونية.
استخراج البيانات:
هذه هي الخطوة الأولى من عملية ETL. تستخرج أدوات ETL البيانات الأولية من المصادر المحددة وتخزنها مؤقتًا في منطقة التحضير. اعتمادًا على مصدر البيانات والغرض، قد تستخدم العملية الاستخراج الكامل أو الاستخراج التدريجي. بشكل مماثل، يعتمد معدل تكرار الاستخراج، سواء في الوقت الحقيقي أو في فترات محددة، على الاحتياجات المحددة لعملية الأعمال أو الهدف.
تحويل البيانات:
بمجرد استخراج البيانات، تبدأ مرحلة التحويل لتنظيف المعلومات الأولية وتنظيمها وتوحيدها. قد تخضع البيانات لمجموعة متنوعة من التحويلات، بما في ذلك تنظيف البيانات، وإزالة البيانات المكررة، وإعادة التنسيق.
تحميل البيانات:
تتمثل الخطوة النهائية في عملية ETL في تحميل البيانات المحولة. تم نقل هذه البيانات، التي تم تنقيحها الآن والخالية من الأخطاء، وتخزينها في مستودع البيانات المستهدف. اعتمادًا على حجم البيانات ومتطلبات العمل، يمكن أن يتم التحميل في دفعة واحدة أو بشكل تدريجي. بمجرد تحميلها، تكون البيانات جاهزة للاسترجاع والتحليل.
طرق وأدوات استخراج البيانات.
يمكن أن تصل الأتمتة فقط إلى حد البيانات المتاحة، ما يجعل استخراج البيانات الفعال وتنظيمها هو العنصر الأساسي لأتمتة معظم عمليات الأعمال. تُستخدم طرق وأدوات مختلفة لاستخراج البيانات لجمع المعلومات من مصادر البيانات بتنسيقات مختلفة. على وجه الخصوص، تعد تقنيات الأتمتة الذكية المدعومة بالذكاء الاصطناعي ضرورية لاستخراج البيانات من مصادر غير منظمة مثل رسائل البريد الإلكتروني ومستندات الأعمال.
استخراج البيانات المنظمة
إن البيانات المنظمة، التي تتميز بتنسيقها المنظم مسبقًا وسهولة الوصول إليها، عادة ما تكون موجودة في قواعد البيانات، وجداول البيانات، وأنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM). يميل استخراج البيانات المنظمة إلى أن يكون بسيطًا ويستخدم مجموعة من التقنيات مثل استعلامات SQL، واستدعاءات API، وأدوات إدارة قواعد البيانات المحددة.
وعلى الرغم من ذلك، لا تزال البيانات المنظمة تواجه تحديات في استخراج البيانات. يمكن أن يؤدي حجم البيانات الكبير إلى إبطاء عمليات الاستخراج، بينما قد تقدم البيانات المعزولة في أنظمة غير متصلة تعقيدات في التكامل. ويقدم استخراج البيانات الحساسة، مثل معلومات العملاء، اعتبارات تتعلق بالخصوصية والامتثال والأمان.
طرق شائعة لاستخراج البيانات المنظمة:
- لغة الاستعلام المنظمة (SQL) هي اللغة القياسية للتفاعل مع قواعد البيانات الارتباطية. استعلامات SQL عبارة عن أدوات قوية لاستخراج البيانات ومعالجتها وإدارتها.
- تتيح واجهات برمجة التطبيقات (APIs) للأنظمة التواصل وتبادل البيانات برمجيًا. تعد ضرورية لاستخراج البيانات من التطبيقات والخدمات القائمة على السحابة.
- تتخصص أدوات إدارة قواعد البيانات في إدارة البيانات واستخراجها من المصادر المنظمة، وعادة ما تقدم واجهات مستخدم سهلة الاستخدام مع ميزات إضافية وأكثر تقدمًا. تشمل أدوات استخراج البيانات المتخصصة:
- أدوات ETL لأتمتة عملية استخراج البيانات وتحويلها وتحميلها إلى مستودعات البيانات.
- منصات تكامل البيانات التي تسهل تكامل البيانات من مصادر متعددة منظمة في نظام واحد.
- تعمل أدوات استخراج بيانات CRM على سحب البيانات من أنظمة CRM للتحليل وإعداد التقارير.
استخراج البيانات شبه المنظمة
على عكس البيانات المنظمة، فإن البيانات شبه المنظمة لا تلتزم بنموذج ثابت ولكنها تحتوي على علامات ومؤشرات توفر تسلسلًا هرميًا تنظيميًا. تشمل المصادر الشائعة للبيانات شبه المنظمة ملفات XML وملفات JSON وبيانات الويب.
يقدم استخراج البيانات شبه المنظمة مجموعة فريدة من التحديات بسبب التباين وتنوع البيانات، ما يجعل عملية التوحيد والتسوية أكثر تعقيدًا. على غرار البيانات غير المنظمة، يمكن أن يجعل الحجم والسرعة التي يتم بها توليد البيانات شبه المنظمة استخراج البيانات المستمر أكثر تحديًا. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تحتوي بعض تنسيقات البيانات، مثل ملفات XML وJSON، على هياكل متداخلة تتطلب تطبيق تقنيات تحليل محددة.
الطرق الشائعة لاستخراج البيانات شبه المنظمة:
- تُستخدم ملفات لغة الترميز القابلة للتوسيع (XML) على نطاق واسع لتمثيل البيانات وتبادلها. تعتبر أدوات تحليل XML ضرورية لقراءة البيانات واستخراجها من مستندات XML.
- ترميز الكائنات باستخدام JavaScript (JSON) هو تنسيق خفيف لتبادل البيانات مشهور ببساطته وسهولة قراءته. تعمل أدوات استخراج بيانات JSON على تحليل ملفات JSON ومعالجتها.
- يتضمن تجريف الويب استخراج البيانات من المواقع الإلكترونية، والتي تميل إلى تقديم المعلومات بتنسيقات شبه منظمة. تعمل أدوات تجريف الويب على أتمتة عملية استرجاع بيانات الويب.
استخراج البيانات غير المنظمة
البيانات غير المنظمة هي الفرع الجامح لمعلومات الأعمال: غير متوقع ولكنه يحمل إمكانات هائلة لخلق القيمة. ويشير الواقع إلى أن الغالبية العظمى من البيانات موجودة بتنسيق غير منظم، متناثرة عبر رسائل البريد الإلكتروني، والمستندات، والدردشات، بالإضافة إلى ملفات الصوت، والفيديو، والصور. يتطلب استغلال مصادر البيانات غير المنظمة لاستخراج الرؤى طرق وتقنيات متقدمة مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، والتعرف البصري على الأحرف (OCR)، وأدوات تحليل النصوص المدعومة بالذكاء الاصطناعي للتغلب على التحديات الكامنة في معالجة البيانات المعقدة التي لا تحتوي على مخطط محدد مسبقًا.
تشمل التحديات الخاصة باستخراج البيانات غير المنظمة حجم البيانات وتنوعها مع سياقها - مثل السخرية في محادثات الدردشة أو الاستخدام خارج السياق للمصطلحات - ما يخلق تعقيدًا غير مسبوق. يمثل ضمان الدقة وسلامة البيانات أيضًا تحديات بسبب الضوضاء والتباين المتأصل في مصادر البيانات غير المنظمة.
الطرق الشائعة لاستخراج البيانات غير المنظمة:
- تحول تقنية التعرف البصري على الأحرف (OCR) أنواعًا مختلفة من الوثائق، مثل الوثائق الورقية الممسوحة ضوئيًا، وملفات PDF، أو الصور الرقمية، إلى بيانات قابلة للتعديل والبحث.
- معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي تقنية أساسية لاستخراج النصوص غير المنظمة وفهمها. تشمل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) عدة تقنيات:
- إنشاء الرموز المميزة: تحليل النص إلى كلمات أو عبارات فردية
- التعرف على الكيانات المسماة (NER): تحديد الكيانات وتصنيفها مثل الأسماء والتواريخ والمواقع.
- تحليل المشاعر: تحليل المشاعر وراء النص لتقييم الرأي العام أو ملاحظات العملاء.
- تلخيص النص: استخراج النقاط الرئيسية من المستندات الكبيرة.
- تجمع أدوات تحليل النصوص المدعومة بالذكاء الاصطناعي الأخرى بين تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق لاستخراج الرؤى من البيانات غير المنظمة. تشمل التقنيات نمذجة الموضوعات لتحديد الموضوعات الرئيسية في مجموعة كبيرة من النصوص، والتجميع لتجميع المستندات أو مقتطفات النص المتشابهة، والتحليلات التنبئية لإجراء توقعات الاتجاهات المستقبلية باستخدام البيانات التاريخية.
حالات الاستخدام لأتمتة استخراج البيانات.
الخدمات المالية والمصرفية
- معالجة القروض: يتيح تطبيق استخراج البيانات المؤتمت على طلبات القروض إمكانية تقييم الصحة المالية للمقترضين وقدرتهم على السداد في الوقت الحقيقي.
- إلحاق العميل: يؤدي استخراج البيانات تلقائيًا من نماذج فتح الحساب إلى تسريع إعداد الحساب.
- إعداد التقارير المالية: تدعم أتمتة استخراج البيانات تتبع النفقات بدقة وفي الوقت المناسب، وإعداد الميزانية،
- تعرّف على عميلك (KYC): تساعد أتمتة استخراج معلومات العملاء من نماذج فتح الحسابات في تسريع التحقق من هويات العملاء.
الرعاية الصحية
- إدارة السجلات الطبية: تسرع أتمتة استخراج البيانات من تنظيم وإدارة السجلات الطبية، ما يدعم دقة وسهولة الوصول إلى معلومات المرضى.
- الكفاءة الإدارية: تقلل أتمتة استخراج البيانات من عبء العمل الإداري بينما تزيد من الدقة والسرعة، ما يحرر الموظفين للتركيز على رعاية المرضى.
- الامتثال التنظيمي: يعمل استخراج البيانات على أتمتة عملية جمع البيانات المطلوبة من المستندات المتعلقة بالامتثال.
- السجلات الطبية الإلكترونية (EHR): يتيح استخراج البيانات المؤتمتة إمكانية اعتماد السجلات الصحية الإلكترونية، ما يسهل التخزين الفعال، والاسترجاع، ومشاركة بيانات المرضى.
التأمين
- إدارة مستندات السياسة: تساعد أتمتة استخراج البيانات من مستندات السياسة في ضمان دقة شروط وأحكام تغطية التأمين.
- معالجة المطالبات: يتيح استخراج البيانات المؤتمتة من نماذج المطالبات التقاط تفاصيل الحادث بأسرع ما يمكن.
- خدمة العملاء: يساعد استخدام أتمتة استخراج البيانات على سجلات الاتصال في تتبع تفاعلات خدمة العملاء لتعزيز تجربة العملاء بوجه عام.
- التحقق من الهوية: تساعد أتمتة استخراج البيانات من مستندات إثبات الهوية في منع الاحتيال.
المحاسبة والتمويل
- معالجة الفواتير: تلعب عملية استخراج البيانات دورًا رئيسيًا في أتمتة معالجة الفواتير من خلال سحب التفاصيل ذات الصلة من الفواتير بدقة.
- الامتثال الضريبي: يدعم استخراج البيانات من نماذج الضرائب الحساب الصحيح للالتزامات الضريبية والإفصاحات.
- إعداد التقارير المالية: تساعد أتمتة استخراج البيانات من القوائم المالية في إنشاء صورة دقيقة عن الصحة المالية للمنظمة، ما يدعم اتخاذ قرارات أفضل ويدعم الشفافية.
- معالجة أوامر الشراء: يتيح استخراج البيانات المؤتمتة من أوامر الشراء إنشاء سجلات موثوقة للشراء، ما يسرع من معالجة المدفوعات ويدعم إدارة الميزانية.
تطور تكنولوجيا استخراج البيانات.
استخراج البيانات بشكل أفضل وأسرع
كان جمع بيانات الأعمال وإدخالها وإدارتها يمثل جهدًا يدويًا كبيرًا للمنظمات - فكِّر مثلاً في عمل إدخال البيانات وحده - ما ألهم العديد من أدوات أتمتة استخراج البيانات الأولى، مثل OCR، لتبسيط عمليات استخراج البيانات وتسريعها. تم تحسين استخراج المعلومات الصحيحة وهيكلة البيانات في تنسيق قابل للاستخدام من خلال تقديم أدوات مثل SQL وتحسينها وعمليات الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL) التي أتاحت إمكانية أتمتة استخراج البيانات. وعلى الرغم من ذلك، ظلت عملية استخراج البيانات تعتمد إلى حد كبير على القواعد والبيانات المنظمة.
كسر حاجز الهيكل باستخدام التعلم الآلي
إلى جانب تقديم أتمتة العمليات الروبوتية (RPA)، كان دمج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML) يمثل تقدمًا كبيرًا في تكنولوجيا استخراج البيانات. تم تحقيق استخراج بيانات أكثر دقة من مصادر أكثر تنوعًا وتعقيدًا بفضل خوارزميات التعلم الآلي التي تتعلم من البيانات التاريخية لتحسين الدقة والكفاءة مع مرور الوقت. أدت نماذج التعلم الآلي، المدربة على التعرف على نقاط بيانات محددة واستخراجها من مصادر شبه منظمة مثل رسائل البريد الإلكتروني أو الفواتير، إلى انخفاض كبير في الحاجة إلى التدخل اليدوي في استخراج البيانات، ما أتاح إمكانية تعدين البيانات وزاد بشكل كبير من سرعة معالجة البيانات.
فهم اللغة الطبيعية
لقد حول تطبيق تقنية معالجة اللغة الطبيعية (NLP) نطاق وإمكانات أدوات استخراج البيانات بشكل أكبر. إن القدرة على تفسير اللغة البشرية باستخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية تعني أن عمليات استخراج البيانات يمكن أن تشمل بيانات النص غير المنظمة، بما في ذلك استفسارات العملاء ومستندات الأعمال، لاستخلاص معلومات قيمة. تتجاوز خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هذا الأمر، ما يتيح فهم السياق والشعور والنوايا من بيانات النص غير المنظمة على نطاق واسع.
إمكانات غير محدودة مع الذكاء الاصطناعي + الأتمتة
يؤدي دمج الذكاء الاصطناعي، والتعلم الآلي، ومعالجة اللغة الطبيعية، والذكاء الاصطناعي التوليدي مع أنظمة الأتمتة المعرفية إلى إتاحة إمكانية تنفيذ مهام استخراج البيانات المعقدة مع أدنى مستوى من التدخل البشري. تعد معالجة المستندات الذكية (IDP) وأنظمة الأتمتة المتقدمة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي قادرة على فهم السياق، والتعلم من البيانات الجديدة، والتكيف مع التغيير، ما يجعل أي مهمة استخراج بيانات تقريبًا هدفًا مشروعًا للأتمتة، بما في ذلك مصادر البيانات غير المنظمة مثل الصوت والفيديو والصور. تمكّن عملية استخراج البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي المؤسسات من جمع الرؤى والقيمة والاستفادة منها داخل مستودعات البيانات المتزايدة باستمرار لاستخراج رؤى أعمق ودفع الابتكار في الاقتصاد القائم على البيانات.
البدء في استخدام الأتمتة لاستخراج البيانات.
تحديد مصادر البيانات
نظرًا لأن البيانات التي تستخرجها تعتمد على مصدرها، فإن تحديد مصدر بياناتك يمثل نقطة انطلاق واضحة لإعداد أي عملية استخراج بيانات. قد تشمل بيانات المصدر للاستخراج قواعد البيانات، والمواقع الإلكترونية، والسجلات، أو حتى المستندات الفعلية.
تصميم سير عمل استخراج البيانات
افحص كل مرحلة من مراحل عملية الاستخراج لرسم خريطة سير العمل وتحديد القواعد الخاصة بمعالجة البيانات وإدارتها. ابدأ بإعداد الاتصال بمصادر البيانات الخاصة بك، ثم استخرج البيانات، وحولها، وتحقق منها، وأخيرًا قم بتحميل البيانات إلى وجهتها.
التطوير والاختبار
اعتمادًا على مصدر بياناتك، ستحتاج إلى استخدام أدوات استخراج البيانات المختلفة وتقنيات مثل تجريف الويب، واستعلامات قواعد البيانات، واستدعاءات واجهة برمجة التطبيقات، والتعرف البصري على الأحرف، وتحليل الملفات، ومعالجة اللغة الطبيعية. خطط لإجراء اختبار شامل في بيئة تجريبية أو بيئة أخرى خاضعة للرقابة ووثق بالكامل عملية الاستخراج من البداية إلى النهاية لدعم أي استكشاف محتمل للأخطاء.
النشر والجدولة
قم بجدولة عملية الاستخراج لتعمل في فترات محددة أو بناءً على دوافع أو شروط معينة لضمان أقصى إنتاجية وأقل انقطاع.
المراقبة والصيانة
راقب عملية الاستخراج لضمان جودة البيانات ودقتها المستمرة. يمكن أن تساعد المراجعة والصيانة المنتظمة في تجنب الفشل غير المتوقع أو مشكلات الأداء بسبب تقلبات حجم البيانات أو التغييرات في تنسيق المصدر. وأخيرًا وليس آخرًا، تأكد من وضع بروتوكولات أمان البيانات ومراجعات الامتثال.
استخرج القيمة الكاملة من بياناتك من خلال حل أتمتة ذكي شامل.
احصل على أحدث إمكانات استخراج البيانات من خلال Document Automation، المدمجة في نظام أتمتة المؤسسات + الذكاء الاصطناعي من Automation Anywhere. حدد البيانات واجمعها وضخها بسلاسة في أي عملية أو سير عمل.
