十大最佳数据提取工具（2026年10月）

在现代数字时代，数据通常被比作石油——一种宝贵的资源，经过提炼后，可以推动创新、简化运营并支持决策流程。 然而，在分析数据并将其转化为可操作的见解之前，必须首先从无数的平台、应用程序和系统中有效地获取和提取数据。 这就是数据提取工具发挥作用的地方。

什么是数据提取？

数据提取是从各种来源收集和检索数据以进行处理和分析的过程。它是 ETL（提取、转换、加载）流程的初始步骤，该流程涉及提取数据（提取）、将其转换为可用格式（转换），然后将其加载到数据库或数据仓库（加载）。数据提取的主要目标是从来源获取数据，来源可以是任何形式——从数据库和平面文件到电子邮件和网页。

在数据不断生成的时代，提取工具对于快速收集大量数据并以结构化方式组织数据至关重要。此类结构化数据随后可用于多种目的，从商业智能和分析到机器学习应用程序。

为什么数据提取对企业至关重要？

企业要想保持竞争力，就必须利用数据的力量。以下是数据提取至关重要的原因：

1. 知情决策：准确的数据使公司能够做出明智的决策，预见市场趋势，并确定潜在的增长或关注领域。
2. 操作高效：借助有效的数据提取工具，企业可以自动化手动流程、节省时间并减少出错的可能性。
3. 客户洞察：了解客户行为和偏好对于营销策略至关重要。 数据提取可以提取相关数据点，帮助构建详细的客户档案。

在更清晰地了解数据提取的重要性和复杂性之后，让我们深入探讨那些使这一过程无缝且高效的顶级工具。无论您是小型企业还是大型企业，总有一款适合您独特的数据提取需求的解决方案。

1. Browse AI

Browse AI 为个人和企业提供了简化的解决方案，无需编码技能即可从任何网站提取和监控数据。该平台允许用户在两​​分钟内训练机器人执行数据提取和监控网站变化等任务。用户可以创建电子表格，自动填充从各个网站提取的数据，设置数据提取时间表，并接收有关更改的通知。

该服务为常见用例提供预构建的机器人，允许用户立即开始。它支持与 Google Sheets、Airtable、Zapier 等众多应用程序集成，增强了其自动化工作流程的实用性。

主要功能包括抓取结构化数据、同时运行多个机器人、模拟用户交互以及根据位置和时间表提取数据。它还可以处理复杂的任务，如分页、滚动和验证码解决。机器人可以自动适应场地布局的变化，确保持续的数据准确性。

Browse AI 可用于广泛的应用，包括自动化、竞争情报、电子商务监控以及亚马逊、Airbnb、LinkedIn 等各种平台上的更多应用。它允许用户免费开始使用可扩展的定价，为数据提取和监控需求提供多功能且经济高效的工具。

• Browse AI 可以轻松训练机器人进行数据提取和监控，无需编码，仅需两分钟即可完成设置。
• 它允许自动将数据提取到自动填充电子表格中，并通过更改通知进行计划监控。
• 该平台支持与 Google Sheets、Airtable 和 Zapier 等多个应用程序集成，以增强工作流程自动化。
• 功能包括处理复杂的任务，例如分页、滚动、验证码解决以及适应站点布局变化。
• 提供可扩展的定价和免费启动选项，满足不同平台的竞争情报、电子商务监控和自动化等各种需求。

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2. Apify

Apify 是一个开发人员构建、部署和监控开源网络抓取和浏览器自动化工具的平台。 Crawlee 简化了数据提取，Crawlee 是他们用于构建可靠的抓取工具的流行库。

他们为您的网络抓取或自动化项目提供了数百个现成的工具，其中一个例子是 Web Scraper，这是一种通用的易于使用的角色，用于抓取任意网页并从网页中提取结构化数据。 Web Scraper 可以在用户界面中手动配置和运行，也可以使用 API 以编程方式配置和运行。 提取的数据存储在数据集中，可以从数据集中导出为各种格式，例如 JSON、XML 或 CSV。

另一个例子是 Google Maps Scraper，这款工具扩展了 Google Maps 数据提取功能，突破了官方 Google Places API 的限制。它速度更快，并支持抓取各种详细信息，例如姓名、联系信息、评论、热门时段、评分、地理位置等等。您可以按搜索查询、位置、坐标或 URL 进行抓取，定位到几个地点、一个城市或整个区域。

产品特性:

• 使用开源工具进行开发
• 为世界顶级数据驱动团队提供支持
• 数百种现成的刮刀工具
• 摘自 Youtube/Amazon/Twitter/Google 地图等。

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3. Octoparse

无论您是缺乏编程技能的专业人士，还是急需网络数据的企业，Octoparse 都能满足您的需求。这款先进的数据提取工具简化了将海量网页转换为结构清晰的数据这一复杂任务。它专为营销洞察、潜在客户开发和价格监控等众多应用而设计，拥有卓越的多功能性。从 Facebook 和 Twitter 等社交媒体平台到 Amazon 和 eBay 等广阔的市场平台，Octoparse 都能无缝地收集数据。

产品特性:

• 用户友好： 简单的点击式数据提取界面。
• 无需专业技术： 无代码操作。
• 综合提取： 提取文本、链接、图像 URL 等。
• 导出选项： 数据可以以 CSV、Excel、API 形式提供，也可以直接保存到数据库中。
• 随处访问： 基于云的功能。
• 自动化： 安排任务并享受自动数据获取。
• 安全又可靠： 具有自动 IP 轮换功能以防止阻塞。

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4. Rossum的

Rossum 凭借人工智能驱动的方法彻底改变了文档处理。 它的系统不仅仅是扫描，还可以模仿人类认知，智能地读取和理解文档。 它适应不同的文档样式，有效地从扫描图像中提取文本，将其转换为可操作的业务数据。 Rossum 显着减少了错误和捕获时间，实现了效率和准确性的结合。

产品特性:

• 精确： 平均准确率高达 96%。
• 高效： 节省高达 82% 的数据提取过程时间。
• 灵活性： 无需模板即可捕获文档数据。
• 以用户为中心： 具有低代码和用户友好的用户界面。
• 无障碍： 用于全球访问的云原生解决方案。

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5. 整合

Integrate.io 的一体化平台使企业能够创建一个统一的数据框架，将分散的数据线索编织成一幅富有洞察力的画卷。Integrate.io 在 ETL 工具领域脱颖而出，其以用户为中心的设计令人瞩目。其拖放式界面结合丰富的连接器，即使是非技术用户也能快速构建数据管道。从利用高级 API 和 Webhook 进行内部数据提取，到提供反向 ETL 功能，Integrate.io 不仅仅是一个集成平台，更是一个全面的数据管理解决方案。

产品特性:

• 多方面的ETL： 具有 ETL 和反向 ETL 功能，并辅以 ELT 和 CDC。
• 易于集成： 具有数百个集成的无代码/低代码管道开发。
• 强大的数据提取： 高级 API、丰富的表达式语言和网络钩子可从不同来源提取数据。
• 定制化转型： 针对不同目标（仓库、数据库或操作系统）的低代码数据转换。
• 数据可观测性： 随时了解来自九种不同警报类型的最多三个免费警报。

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6. 数据挖掘器

使用 Data Miner 简化数据抓取流程，Data Miner 是一款可优化 Web 数据提取的 Chrome 扩展程序。 现在，您可以轻松地将信息直接从网页提取到 CSV、Excel 文件或 Google 表格。 该工具的突出之处在于消除了手动数据输入的传统麻烦，确保了高效、准确的数据整理。

产品特性:

• 直接数据抓取：直接从 URL 中提取数据。
• 定制：设置适合特定需求的 HTML 说明。
• 多功能提取：从表格、列表甚至复杂表单中收集数据。
• 自动填充功能：自动填充网页上的表单。
• 独家访问：抓取受防火墙保护或需要登录的页面。

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7. 空字节

开源平台 Airbyte 重新定义了 ELT 数据管道的创建。其庞大的库包含 300 多个开源连接器，不仅可供使用，还可以根据特定需求进行修改。连接器开发套件使 Airbyte 脱颖而出，允许用户快速创建自定义连接器。事实上，高达 50% 的连接器来自社区贡献，充分体现了该平台的协作精神。

特色：

• 多样化的 ELT 能力：从序列化的 JSON 对象到表格形式的规范化记录。
• 可定制的转换：使用 SQL 或与 dbt 无缝集成以进行定制数据操作。
• 丰富的连接器：从 300 多个预建连接器中进行选择或自行制作。
• 社区驱动的方法：一半的连接器的存在归功于社区的贡献。

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8. Diffbot

Diffbot 专为需要特定、深入的 Web 数据提取的企业而设计。它通过将非结构化的互联网信息转换为结构化、上下文丰富的数据库来运作。该软件擅长抓取各种类型的内容——从文章和产品页面到论坛和新闻网站。虽然它因其强大的 API 和技术资源（尤其是在收集社交媒体数据方面）而广受好评，但新用户可能会面临学习曲线，尤其是在他们不熟悉数据库查询的情况下。

产品特性:

• 多样化内容抓取：从文章、新闻网站、产品列表等中提取信息。
• 强大的API：非常适合复杂的数据提取任务。
• 社交媒体提取：专为从 Facebook、Twitter 和 Instagram 等平台提取见解而设计。
• 学习曲线：为了最大化 Diffbot，用户可能需要掌握其独特的查询语言。

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9. 缝

Stitch 是一款出色的全托管 ETL 解决方案，旨在简化数据提取。Stitch 兼容超过 130 个数据源，主要专注于数据提取和加载，而非数据转换。这使得它成为希望从不同数据源集中数据的中小型企业的理想之选。该工具的优势不仅限于大规模数据提取；其用户友好的界面确保数据团队能够快速集成新数据源。

特色：

• 广泛的源兼容性：从 100 多个 SaaS 应用程序和数据库中提取数据。
• 统一数据访问：将数据无缝发送到领先的云数据仓库。
• 严格的安全协议：遵守 SOC 2 和 HIPAA 准则。
• 安全数据管道：采用 SSH 隧道来保护整个数据传输过程。

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10. Fivetran

Fivetran 在英语语言学习 (ELT) 领域占据一席之地，拥有 300 多个内置连接器。它专为大型组织设计，擅长从各种数据库实时复制海量数据。除了现有的连接器外，Fivetran 的灵活性还允许用户自定义云函数，实现定制化数据提取。该平台兼容 AWS Lambda、Azure Functions 和 Google Cloud Functions。

特色：

• 广泛的连接器库：超过 300 个预建连接器，可满足各种数据提取需求。
• 可定制的数据提取：利用从 AWS Lambda、Azure Functions 到 Google Cloud Functions 的云函数。
• 整体数据管道：提取后，加载数据并进行转换，以确保完整的数据流。
• 自动化功能：自动解决架构漂移、重复数据删除和规范化问题。
• 操作注意事项：加载后转换数据，这可能会产生额外的运营成本。

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结语

在当今的数字时代，数据是推动创新和效率的关键资产。数据提取工具对于从各种平台获取和组织数据至关重要，使企业能够做出明智的决策，简化运营流程并获得宝贵的客户洞察。

这些工具自动执行收集大量数据的过程，将其转换为适合商业智能、分析和机器学习中分析和应用的结构化格式。了解数据提取和可用工具的重要性可以帮助企业充分利用数据的潜力，从而提高竞争力和运营效率。