10 เครื่องมือแยกข้อมูลที่ดีที่สุด (พฤษภาคม 2024)

ในยุคดิจิทัลสมัยใหม่ ข้อมูลมักถูกเปรียบเสมือนน้ำมัน ซึ่งเป็นทรัพยากรอันมีค่าที่เมื่อได้รับการปรับปรุงแล้ว จะสามารถขับเคลื่อนนวัตกรรม ปรับปรุงการดำเนินงาน และสนับสนุนกระบวนการตัดสินใจได้ อย่างไรก็ตาม ก่อนที่จะสามารถวิเคราะห์และแปลงข้อมูลเป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้นั้น จะต้องได้รับการจัดหาและดึงข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพจากแพลตฟอร์ม แอปพลิเคชัน และระบบต่างๆ มากมายก่อน นี่คือจุดที่เครื่องมือดึงข้อมูลเข้ามามีบทบาท

การดึงข้อมูลคืออะไร?

Data Extraction คือกระบวนการรวบรวมและดึงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เพื่อการประมวลผลและการวิเคราะห์ เป็นขั้นตอนเริ่มต้นในกระบวนการที่ใหญ่กว่าของ ETL (แยก, แปลง, โหลด) ซึ่งเกี่ยวข้องกับการดึงข้อมูล (การแยก) การแปลงเป็นรูปแบบที่ใช้งานได้ (การแปลง) จากนั้นโหลดลงในฐานข้อมูลหรือคลังข้อมูล (การโหลด) วัตถุประสงค์หลักของการดึงข้อมูลคือการจัดหาข้อมูลจากแหล่งที่มาซึ่งอาจอยู่ในรูปแบบใดก็ได้ ตั้งแต่ฐานข้อมูลและไฟล์ธรรมดาไปจนถึงอีเมลและหน้าเว็บ

ในยุคที่ข้อมูลถูกสร้างขึ้นอย่างต่อเนื่อง เครื่องมือแยกข้อมูลกลายเป็นส่วนสำคัญในการรวบรวมข้อมูลจำนวนมหาศาลอย่างรวดเร็วและจัดระเบียบในลักษณะที่มีโครงสร้าง ข้อมูลที่มีโครงสร้างดังกล่าวสามารถใช้เพื่อวัตถุประสงค์ที่หลากหลายในภายหลัง ตั้งแต่ระบบธุรกิจอัจฉริยะและการวิเคราะห์ไปจนถึงแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่อง

เหตุใดการแยกข้อมูลจึงมีความสำคัญสำหรับธุรกิจ

เพื่อให้ธุรกิจสามารถรักษาความสามารถในการแข่งขันได้ พวกเขาจะต้องควบคุมพลังของข้อมูล นี่คือเหตุผลว่าทำไมการดึงข้อมูลจึงมีความสำคัญมาก:

1. ข้อมูลประกอบการตัดสินใจ: ข้อมูลที่แม่นยำช่วยให้บริษัทต่างๆ ตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูล คาดการณ์แนวโน้มของตลาด และระบุพื้นที่ที่อาจเกิดการเติบโตหรือข้อกังวลได้
2. ประสิทธิภาพการดำเนินงาน: ด้วยเครื่องมือแยกข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ ธุรกิจสามารถทำให้กระบวนการด้วยตนเองเป็นอัตโนมัติ ประหยัดเวลา และลดโอกาสที่จะเกิดข้อผิดพลาด
3. ข้อมูลเชิงลึกของลูกค้า: การทำความเข้าใจพฤติกรรมและความชอบของลูกค้าถือเป็นหัวใจสำคัญของกลยุทธ์ทางการตลาด การดึงข้อมูลสามารถดึงจุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องซึ่งช่วยในการสร้างโปรไฟล์ลูกค้าโดยละเอียด

ด้วยความเข้าใจที่ชัดเจนยิ่งขึ้นเกี่ยวกับความสำคัญและความซับซ้อนของการดึงข้อมูล เรามาเจาะลึกเครื่องมือชั้นนำที่ทำให้กระบวนการนี้ราบรื่นและมีประสิทธิภาพกันดีกว่า ไม่ว่าคุณจะเป็นธุรกิจขนาดเล็กหรือองค์กรขนาดใหญ่ มีโซลูชันที่เหมาะกับความต้องการในการดึงข้อมูลเฉพาะของคุณ

1. เรียกดู AI

Browse AI offers a streamlined solution for individuals and businesses to extract and monitor data from any website without needing coding skills. The platform allows users to train a robot within two minutes to perform tasks like data extraction and monitoring changes on websites. Users can create spreadsheets that auto-fill with data extracted from various websites, set schedules for data extraction, and receive notifications about changes.

The service provides prebuilt robots for common use cases, allowing users to start immediately. It supports integration with numerous applications such as Google Sheets, Airtable, Zapier, and more, enhancing its utility for automating workflows.

Key features include scraping structured data, running multiple robots simultaneously, emulating user interactions, and extracting data based on location and schedule. It can also handle complex tasks like pagination, scrolling, and captcha solving. The robots can adapt automatically to changes in site layout, ensuring continuous data accuracy.

Browse AI is used for a wide range of applications, including automations, competitive intelligence, e-commerce monitoring, and more across various platforms like Amazon, Airbnb, LinkedIn, and others. It allows users to start for free with scalable pricing, providing a versatile and cost-effective tool for data extraction and monitoring needs.

• Browse AI enables easy training of robots for data extraction and monitoring without coding, completing setup in just two minutes.
• It allows for automated data extraction into self-filling spreadsheets and scheduled monitoring with change notifications.
• The platform supports integrations with multiple applications like Google Sheets, Airtable, and Zapier to enhance workflow automation.
• Features include handling complex tasks such as pagination, scrolling, captcha solving, and adapting to site layout changes.
• Offers scalable pricing with a free start option, catering to various needs like competitive intelligence, e-commerce monitoring, and automation across different platforms.

2. แอป

Apify เป็นแพลตฟอร์มที่นักพัฒนาสร้าง ปรับใช้ และตรวจสอบเครื่องมือขูดเว็บแบบโอเพ่นซอร์สและเบราว์เซอร์อัตโนมัติ การดึงข้อมูลทำได้ง่ายขึ้นด้วย Crawlee ซึ่งเป็นไลบรารียอดนิยมสำหรับการสร้างเครื่องขูดที่เชื่อถือได้

พวกเขามีเครื่องมือสำเร็จรูปกว่า 100 รายการสำหรับการขูดเว็บหรือโปรเจ็กต์ระบบอัตโนมัติของคุณ ตัวอย่างหนึ่งคือ Web Scraper ซึ่งเป็นตัวดำเนินการทั่วไปที่ใช้งานง่ายสำหรับการรวบรวมข้อมูลหน้าเว็บตามอำเภอใจและแยกข้อมูลที่มีโครงสร้างออกจากหน้าเว็บ Web Scraper สามารถกำหนดค่าและเรียกใช้ด้วยตนเองในส่วนต่อประสานกับผู้ใช้ หรือใช้ API โดยทางโปรแกรม ข้อมูลที่แยกออกมาจะถูกจัดเก็บไว้ในชุดข้อมูลซึ่งสามารถส่งออกเป็นรูปแบบต่างๆ ได้ เช่น JSON, XML หรือ CSV

อีกตัวอย่างหนึ่งคือ Google Maps Scraper เครื่องมือนี้จะขยายการดึงข้อมูลของ Google Maps เกินกว่าข้อจำกัดของ Google Places API อย่างเป็นทางการ มันให้ความเร็วที่มากกว่าและช่วยให้สามารถคัดลอกรายละเอียดต่าง ๆ เช่น ชื่อ ข้อมูลติดต่อ บทวิจารณ์ เวลายอดนิยม การให้คะแนน ตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ และอื่น ๆ คุณสามารถขูดด้วยคำค้นหา ที่ตั้ง พิกัด หรือ URL โดยกำหนดเป้าหมายไปยังสถานที่ XNUMX-XNUMX แห่ง เมือง หรือพื้นที่ทั้งหมด

คุณสมบัติ:

• พัฒนาด้วยเครื่องมือโอเพ่นซอร์ส
• ขับเคลื่อนทีมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลชั้นนำของโลก
• เครื่องมือขูดสำเร็จรูปจำนวน 100 ชิ้น
• แยกจาก Youtube/Amazon/Twitter/Google Maps และอื่นๆ

3. ปลาหมึกยักษ์

ไม่ว่าคุณจะเป็นมืออาชีพที่ไม่มีทักษะการเขียนโค้ดหรือธุรกิจที่ต้องการข้อมูลเว็บอย่างมาก Octoparse ก็พร้อมช่วยคุณ เครื่องมือแยกข้อมูลที่ทันสมัยนี้ช่วยลดความยุ่งยากในการแปลงหน้าเว็บขนาดใหญ่ให้เป็นข้อมูลที่มีโครงสร้างเรียบร้อย ออกแบบมาเป็นพิเศษสำหรับการใช้งานที่หลากหลาย เช่น ข้อมูลเชิงลึกทางการตลาด การสร้างลูกค้าเป้าหมาย และการตรวจสอบราคา ซึ่งมีความสามารถรอบด้านที่ยอดเยี่ยม จากแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียเช่น Facebook และ Twitter ไปจนถึงตลาดที่กว้างขวางรวมถึง Amazon และ eBay Octoparse เก็บเกี่ยวข้อมูลได้อย่างราบรื่น

คุณสมบัติ:

• ที่ใช้งานง่าย: อินเทอร์เฟซการแยกข้อมูลแบบชี้และคลิกอย่างง่าย
• ไม่จำเป็นต้องมีความเชี่ยวชาญด้านเทคนิค: การดำเนินการโดยไม่ต้องใช้รหัส
• การสกัดที่ครอบคลุม: แยกข้อความ ลิงก์ URL รูปภาพ และอื่นๆ
• ตัวเลือกการส่งออก: ข้อมูลที่มีในรูปแบบ CSV, Excel, API หรือสามารถบันทึกลงในฐานข้อมูลได้โดยตรง
• เข้าถึงได้ทุกที่: ฟังก์ชั่นบนคลาวด์
• อัตโนมัติ: กำหนดเวลางานและเพลิดเพลินกับการดึงข้อมูลอัตโนมัติ
• ปลอดภัย: มีการหมุนเวียน IP อัตโนมัติเพื่อป้องกันการบล็อก

4. ซัม

Rossum ได้ปฏิวัติการประมวลผลเอกสารด้วยแนวทางที่ขับเคลื่อนด้วย AI แทนที่จะแค่สแกน ระบบจะอ่านและทำความเข้าใจเอกสารอย่างชาญฉลาด โดยเลียนแบบการรับรู้ของมนุษย์ การปรับเปลี่ยนตามสไตล์เอกสารที่แตกต่างกัน ช่วยให้ดึงข้อความจากรูปภาพที่สแกนได้อย่างมีประสิทธิภาพ และเปลี่ยนให้เป็นข้อมูลทางธุรกิจที่สามารถนำไปดำเนินการได้ ด้วยการลดข้อผิดพลาดและเวลาในการดักจับลงอย่างมาก Rossum นำเสนอการผสมผสานระหว่างประสิทธิภาพและความแม่นยำ

คุณสมบัติ:

• ความแม่นยำ: มีอัตราความแม่นยำเฉลี่ย 96%
• ประสิทธิภาพ: ประหยัดเวลาได้ถึง 82% ในกระบวนการแยกข้อมูล
• ความยืดหยุ่น: รวบรวมข้อมูลเอกสารไม่จำเป็นต้องใช้เทมเพลต
• ผู้ใช้เป็นศูนย์กลาง: มี UI ที่ใช้โค้ดน้อยและใช้งานง่าย
• อินเทอร์เน็ต: โซลูชันแบบคลาวด์เนทีฟสำหรับการเข้าถึงทั่วโลก

5. รวม.io

แพลตฟอร์มแบบครบวงจรของ Integrate.io ช่วยให้ธุรกิจต่างๆ สามารถสร้างกรอบงานข้อมูลที่เชื่อมโยงกัน โดยถักทอสายข้อมูลที่แตกต่างกันให้กลายเป็นผืนผ้าอันชาญฉลาดเพียงผืนเดียว Integrate.io โดดเด่นในด้านเครื่องมือ ETL โดดเด่นด้วยการออกแบบที่เน้นผู้ใช้เป็นศูนย์กลาง อินเทอร์เฟซแบบลากและวางรวมกับตัวเชื่อมต่อที่หลากหลาย ช่วยให้แม้แต่ผู้ใช้ที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคก็สามารถประกอบท่อข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว จากการใช้ประโยชน์จาก API ขั้นสูงและ webhooks สำหรับการดึงข้อมูลภายในองค์กร ไปจนถึงการนำเสนอความสามารถ ETL แบบย้อนกลับ Integrate.io เป็นมากกว่าแพลตฟอร์มบูรณาการ เป็นโซลูชันการจัดการข้อมูลแบบองค์รวม

คุณสมบัติ:

• ETL หลายแง่มุม: มีทั้ง ETL และ Reverse ETL เสริมด้วย ELT และ CDC
• บูรณาการที่ง่าย: การพัฒนาไปป์ไลน์แบบไม่มีโค้ด/โค้ดต่ำพร้อมการผสานรวมหลายร้อยรายการ
• การสกัดข้อมูลที่แข็งแกร่ง: API ขั้นสูง ภาษานิพจน์ที่หลากหลาย และ webhooks เพื่อดึงข้อมูลจากแหล่งที่หลากหลาย
• การเปลี่ยนแปลงที่ปรับแต่ง: การแปลงข้อมูลแบบใช้โค้ดน้อยสำหรับเป้าหมายที่หลากหลาย เช่น คลังสินค้า ฐานข้อมูล หรือระบบปฏิบัติการ
• ความสามารถในการสังเกตข้อมูล: อัปเดตอยู่เสมอด้วยการแจ้งเตือนฟรีสูงสุดสามรายการจากประเภทการแจ้งเตือนที่แตกต่างกันเก้าประเภท

6. ตัวขุดข้อมูล

ปรับปรุงกระบวนการขูดข้อมูลของคุณด้วย Data Miner ซึ่งเป็นส่วนขยายของ Chrome ที่ปรับแต่งการแยกข้อมูลเว็บ ตอนนี้คุณสามารถดึงข้อมูลจากหน้าเว็บเป็นไฟล์ CSV, Excel หรือ Google ชีตได้โดยตรงอย่างง่ายดาย เครื่องมือนี้โดดเด่นด้วยการกำจัดความยุ่งยากแบบดั้งเดิมของการป้อนข้อมูลด้วยตนเอง ทำให้มั่นใจได้ว่าการจัดเรียงข้อมูลมีประสิทธิภาพและแม่นยำ

คุณสมบัติ:

• การขูดข้อมูลโดยตรง: แยกข้อมูลโดยตรงจาก URL
• การปรับแต่ง: ตั้งค่าคำสั่ง HTML ที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะ
• การสกัดที่หลากหลาย: รวบรวมข้อมูลจากตาราง รายการ และแม้แต่รูปแบบที่ซับซ้อน
• ความสามารถในการเติมอัตโนมัติ: เติมแบบฟอร์มบนหน้าเว็บโดยอัตโนมัติ
• การเข้าถึงแบบพิเศษ: คัดลอกเพจที่ได้รับการป้องกันโดยไฟร์วอลล์หรือจำเป็นต้องเข้าสู่ระบบ

7. แอร์ไบต์

Airbyte ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์ส กำหนดนิยามใหม่ของการสร้างไปป์ไลน์ข้อมูล ELT ไลบรารีที่กว้างขวางประกอบด้วยตัวเชื่อมต่อโอเพ่นซอร์สมากกว่า 300 รายการ ไม่เพียงแค่พร้อมใช้งานเท่านั้น แต่ยังสามารถแก้ไขได้ตามความต้องการเฉพาะอีกด้วย ชุดพัฒนาตัวเชื่อมต่อทำให้ Airbyte แตกต่าง ช่วยให้ผู้ใช้สามารถดูแลจัดการตัวเชื่อมต่อแบบกำหนดเองได้อย่างรวดเร็ว ในความเป็นจริง 50% ของตัวเชื่อมต่อเหล่านี้มาจากการมีส่วนร่วมของชุมชน ซึ่งเป็นเครื่องยืนยันถึงจิตวิญญาณในการทำงานร่วมกันของแพลตฟอร์ม

สิ่งอำนวยความสะดวก:

• ความสามารถ ELT ที่หลากหลาย: จากออบเจ็กต์ JSON ที่ทำให้อนุกรมไปจนถึงบันทึกที่ทำให้เป็นมาตรฐานในรูปแบบตาราง
• การเปลี่ยนแปลงที่ปรับแต่งได้: ใช้ SQL หรือผสานรวมกับ dbt ได้อย่างราบรื่นเพื่อการจัดการข้อมูลที่ได้รับการปรับแต่ง
• ความมั่งคั่งของตัวเชื่อมต่อ: เลือกจากตัวเชื่อมต่อที่สร้างไว้ล่วงหน้ากว่า 300 รายการหรือประดิษฐ์ขึ้นมาเอง
• แนวทางขับเคลื่อนชุมชน: ครึ่งหนึ่งของตัวเชื่อมต่อเป็นหนี้การมีส่วนร่วมของชุมชน

8. ดิฟบอท

Diffbot ได้รับการออกแบบมาสำหรับองค์กรที่ต้องการการแยกข้อมูลเว็บเชิงลึกโดยเฉพาะ ดำเนินงานโดยการแปลงข้อมูลอินเทอร์เน็ตที่ไม่มีโครงสร้างให้เป็นฐานข้อมูลที่มีโครงสร้างและมีบริบทมากมาย ซอฟต์แวร์นี้มีความยอดเยี่ยมในการคัดลอกเนื้อหาประเภทต่างๆ ตั้งแต่บทความและหน้าผลิตภัณฑ์ไปจนถึงฟอรัมและเว็บไซต์ข่าว แม้ว่าจะได้รับการชื่นชมจาก API ที่แข็งแกร่งและทรัพยากรเทคโนโลยี (โดยเฉพาะสำหรับการรวบรวมข้อมูลโซเชียลมีเดีย) ผู้ใช้ใหม่อาจต้องเผชิญกับช่วงการเรียนรู้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากพวกเขาไม่คุ้นเคยกับการสืบค้นฐานข้อมูล

คุณสมบัติ:

• Scraper เนื้อหาที่หลากหลาย: แยกข้อมูลจากบทความ เว็บไซต์ข่าว รายการผลิตภัณฑ์ และอื่นๆ
• API ที่มีประสิทธิภาพ: เหมาะสำหรับงานแยกข้อมูลที่ซับซ้อน
• การสกัดโซเชียลมีเดีย: ออกแบบมาเป็นพิเศษสำหรับดึงข้อมูลเชิงลึกจากแพลตฟอร์ม เช่น Facebook, Twitter และ Instagram
• เส้นโค้งการเรียนรู้: เพื่อเพิ่ม Diffbot ให้สูงสุด ผู้ใช้อาจต้องเข้าใจภาษาการสืบค้นที่เป็นเอกลักษณ์

9. ตะเข็บ

Stitch มีความโดดเด่นในฐานะโซลูชัน ETL ที่มีการจัดการเต็มรูปแบบซึ่งมุ่งสู่การทำให้การดึงข้อมูลง่ายขึ้น ด้วยความเข้ากันได้ที่ขยายไปยังแหล่งที่มามากกว่า 130 แห่ง Stitch จึงให้ความสำคัญกับการแยกและการโหลดข้อมูลเป็นหลักมากกว่าการแปลง ทำให้เป็นตัวเลือกที่เหมาะสำหรับธุรกิจขนาดเล็กถึงขนาดกลางที่มุ่งรวบรวมข้อมูลจากแหล่งที่ต่างกันไป ความสามารถของเครื่องมือไม่ได้จำกัดเพียงการสกัดข้อมูลอย่างกว้างขวางเท่านั้น อินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายทำให้มั่นใจได้ว่าทีมข้อมูลสามารถรวมแหล่งข้อมูลใหม่ได้อย่างรวดเร็ว

สิ่งอำนวยความสะดวก:

• ความเข้ากันได้ของแหล่งที่มาในวงกว้าง: แยกข้อมูลจากแอปพลิเคชันและฐานข้อมูล SaaS มากกว่า 100 รายการ
• การเข้าถึงข้อมูลแบบครบวงจร: ส่งข้อมูลได้อย่างราบรื่นไปยังคลังข้อมูลบนคลาวด์ชั้นนำ
• โปรโตคอลความปลอดภัยที่เข้มงวด: เป็นไปตามหลักเกณฑ์ SOC 2 และ HIPAA
• การวางท่อข้อมูลที่ปลอดภัย: ใช้ SSH tunneling เพื่อปกป้องกระบวนการถ่ายโอนข้อมูลทั้งหมด

10. Fivetra

Fivetran ได้สร้างช่องสำหรับตัวเองในขอบเขตของ ELT โดยมีตัวเชื่อมต่อในตัวมากกว่า 300 รายการ ออกแบบมาเพื่อรองรับองค์กรขนาดใหญ่ โดยมีความเป็นเลิศในการจำลองข้อมูลจำนวนมากแบบเรียลไทม์จากฐานข้อมูลที่หลากหลาย นอกเหนือจากตัวเชื่อมต่อที่มีอยู่แล้ว ความยืดหยุ่นของ Fivetran ยังช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างฟังก์ชันคลาวด์ของตนเองเพื่อการดึงข้อมูลแบบปรับแต่งได้ แพลตฟอร์มดังกล่าวเข้ากันได้กับ AWS Lambda, ฟังก์ชัน Azure และฟังก์ชัน Google Cloud

สิ่งอำนวยความสะดวก:

• ไลบรารีตัวเชื่อมต่อที่กว้างขวาง: ตัวเชื่อมต่อที่สร้างไว้ล่วงหน้ามากกว่า 300 รายการเพื่อให้เหมาะกับความต้องการในการดึงข้อมูลที่หลากหลาย
• การแยกข้อมูลที่ปรับแต่งได้: ใช้ประโยชน์จากฟังก์ชันคลาวด์จาก AWS Lambda, ฟังก์ชัน Azure ไปจนถึงฟังก์ชัน Google Cloud
• ไปป์ไลน์ข้อมูลแบบองค์รวม: หลังการแยกข้อมูล ข้อมูลจะถูกโหลดแล้วแปลงเพื่อให้แน่ใจว่ามีการไหลของข้อมูลที่สมบูรณ์
• คุณสมบัติอัตโนมัติ: จัดการกับการเคลื่อนของสคีมา การขจัดข้อมูลซ้ำซ้อน และการทำให้เป็นมาตรฐานโดยอัตโนมัติ
• ข้อควรปฏิบัติในการปฏิบัติงาน: แปลงข้อมูลหลังการโหลด ซึ่งอาจมีค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานเพิ่มเติม