Ekstrakcja danych wspierana przez AI
Ekstrakcja danych wspierana przez AI automatyzuje przetwarzanie danych, redukuje błędy i sprawnie obsługuje duże zbiory danych. Poznaj najlepsze narzędzia, metody oraz przyszłe trendy.

Najlepsze modele LLM do ekstrakcji danych
Oto modele, które testowaliśmy pod kątem ekstrakcji danych ze stron internetowych w HTML. Poniżej przedstawiamy wydajność kilku modeli, które sprawdziliśmy podczas wyodrębniania konkretnych danych do uporządkowanych formatów, takich jak tabele markdown, ze stron HTML.
To jest prompt, którego użyliśmy do oceny różnych modeli; pobieraliśmy niestrukturalne dane z HTML i prezentowaliśmy je jako tabelę Markdown.
Model Llama 3.2
Ten model, choć innowacyjny pod względem architektury, wykazał ograniczenia w ścisłym przestrzeganiu poleceń dotyczących ekstrakcji danych. W naszym zadaniu model wyodrębnił wszystkie dane, a nie tylko te określone w poleceniu.

Modele Anthropic AI
Model Haiku od Anthropic AI wyróżnił się w naszej ocenie. Wykazał solidną zdolność nie tylko do zrozumienia promptu, ale także do wykonania zadania ekstrakcji z dużą dokładnością. Doskonale radził sobie z parsowaniem treści HTML i formatowaniem wyodrębnionych danych w przejrzyste tabele markdown. Umiejętność modelu do utrzymania kontekstu i podążania za szczegółowymi instrukcjami sprawiła, że był szczególnie skuteczny przy tym zastosowaniu.
Choć model Haiku jest najmniejszym modelem Anthropic, wypadł lepiej niż jakikolwiek inny model w naszej ewaluacji.

Modele OpenAI
Chociaż modele OpenAI są znane ze swojej wszechstronności i rozumienia języka, nie wyróżniły się w naszym konkretnym zadaniu konwersji HTML na tabele markdown. Głównym problemem było formatowanie tabel markdown — model czasem generował tabele z nierównymi kolumnami lub niespójną składnią, co wymagało ręcznej korekty po ekstrakcji. Wygenerowane wyniki OpenAI zawierały też wiele pól zastępczych.
Metody ekstrakcji danych
Metody ekstrakcji danych są kluczowe dla firm, które chcą maksymalnie wykorzystać swoje dane. Metody te mają różne poziomy złożoności i są dostosowane do różnych typów danych oraz potrzeb biznesowych.
Web scraping
Web scraping to popularny sposób pozyskiwania danych bezpośrednio ze stron internetowych. Polega na użyciu automatycznych narzędzi lub skryptów do gromadzenia dużych ilości danych z witryn. Jest szczególnie pomocny w zbieraniu publicznie dostępnych informacji, takich jak ceny, szczegóły produktów czy opinie klientów. Narzędzia takie jak BeautifulSoup i Cheerio są znane z wydobywania treści ze statycznych stron. Co więcej, scrapery oparte na AI mogą zautomatyzować i usprawnić ten proces, oszczędzając czas i wysiłek.
Ekstrakcja tekstu
Ekstrakcja tekstu polega na wydobywaniu konkretnych informacji ze źródeł, w których dominuje tekst. Metoda ta jest istotna przy pracy z dokumentami, e-mailami i innymi formatami tekstowymi. Zaawansowane techniki ekstrakcji potrafią odnajdywać i wyodrębniać wzorce lub jednostki, takie jak imiona, daty czy kwoty finansowe z niestrukturalnego tekstu. Często proces ten wspierają modele uczenia maszynowego, które z czasem stają się coraz dokładniejsze i wydajniejsze.
Narzędzia API
Narzędzia API ułatwiają ekstrakcję danych, oferując uporządkowany sposób dostępu do danych z zewnętrznych źródeł. Dzięki API firmy mogą pobierać dane z różnych usług, takich jak platformy społecznościowe, bazy danych czy aplikacje chmurowe — bezpiecznie i wydajnie. Podejście to idealnie nadaje się do integracji danych w czasie rzeczywistym z aplikacjami biznesowymi, zapewniając płynny przepływ informacji i ich aktualność.
Data mining
Data mining to analiza dużych zbiorów danych w celu odkrycia wzorców, korelacji i wniosków, które nie są od razu oczywiste. Metoda ta jest nieoceniona dla firm chcących optymalizować procesy, przewidywać trendy lub lepiej rozumieć zachowania klientów. Techniki data mining można stosować zarówno do danych strukturalnych, jak i niestrukturalnych, czyniąc je wszechstronnymi narzędziami wspierającymi decyzje strategiczne.
OCR (optyczne rozpoznawanie znaków)
Technologia OCR zamienia tekst pisany odręcznie lub wydrukowany na dane cyfrowe, które można edytować i przeszukiwać. Metoda ta jest szczególnie przydatna do digitalizacji informacji papierowych, usprawniając zarządzanie dokumentacją i poprawiając dostęp do danych. Silniki OCR są coraz bardziej zaawansowane, oferując dużą dokładność i szybkość przy konwertowaniu dokumentów do postaci cyfrowej.
Włączenie tych metod ekstrakcji danych do planu biznesowego może znacząco zwiększyć możliwości przetwarzania danych, prowadząc do lepszych decyzji i wyższej efektywności operacyjnej. Wybierając odpowiednią metodę lub ich kombinację, firmy mogą mieć pewność, że maksymalnie wykorzystują swoje dane.
Najlepsze narzędzia do ekstrakcji danych
Docsumo
O Docsumo
Docsumo to narzędzie do przetwarzania dokumentów i ekstrakcji danych zaprojektowane w celu automatyzacji procesu wprowadzania danych poprzez wydobywanie informacji z różnych rodzajów dokumentów. Dzięki inteligentnej technologii OCR znacząco skraca czas i wysiłek potrzebny na ręczne wprowadzanie danych, co czyni go cennym narzędziem w wielu branżach, takich jak finanse, opieka zdrowotna czy ubezpieczenia.
Kluczowe funkcje
- Inteligentna technologia OCR: Automatyzuje ekstrakcję danych z różnych dokumentów.
- Human-in-the-Loop (HITL): Zapewnia dokładną ekstrakcję przy wsparciu człowieka w przypadku niepewnych danych.
- Szeroka kompatybilność: Obsługuje różne typy i formaty dokumentów.
- Możliwość integracji: Integruje się z innym oprogramowaniem dla zwiększenia efektywności pracy.
Opinie
Zalety:
- Łatwość użycia: Intuicyjny interfejs i proste mapowanie dokumentów.
- Wydajność automatyzacji: Usprawnia ekstrakcję danych, ograniczając ręczną pracę.
- Opłacalność: Korzystna cena w porównaniu do innych rozwiązań.
- Wsparcie klienta: Szybki i pomocny zespół wsparcia.
- Ciągły rozwój: Regularne aktualizacje i nowe funkcje.
Wady:
- Krzywa uczenia: Niektórzy użytkownicy wskazują na początkową krzywą uczenia się.
- Ograniczenia dokumentów: Może mieć trudności z bardzo złożonymi układami dokumentów.
- Sugestie funkcji: Użytkownicy chcieliby więcej opcji personalizacji.
- Problemy z integracją: Niektórzy zgłaszali trudności integracyjne z oprogramowaniem.
Nasza opinia
Grupa docelowa: Idealni użytkownicy Docsumo to:
- Instytucje finansowe poszukujące sprawnego przetwarzania wniosków i kont.
- Firmy ubezpieczeniowe chcące usprawnić obsługę roszczeń i polis.
- Placówki medyczne nastawione na poprawę opieki poprzez efektywną dokumentację.
- Firmy logistyczne zwiększające efektywność w przesyłkach i fakturowaniu.
- Biura nieruchomości zarządzające umowami najmu i wnioskami.
Rekomendacje:
Polecamy Docsumo firmom obsługującym duże ilości dokumentów, które potrzebują niezawodnej ekstrakcji danych. Funkcje automatyzacji zwiększają efektywność i dokładność, czyniąc to narzędzie niezbędnym w różnych sektorach.

Hevo Data
O Hevo Data
Hevo Data to kompleksowa platforma integracji danych, umożliwiająca firmom konsolidację i integrację danych z wielu źródeł w jeden, spójny widok. Platforma została zaprojektowana z myślą o przyjaznym interfejsie, pozwalającym użytkownikom tworzyć przepływy danych bez konieczności programowania. Ta dostępność czyni ją idealnym rozwiązaniem dla firm chcących wykorzystać dane do analiz i raportowania. Hevo Data obsługuje różnorodne źródła danych — od baz danych, przez przechowywanie w chmurze, po aplikacje SaaS — umożliwiając usprawnienie przepływów danych i poprawę decyzyjności.
Kluczowe funkcje
- Integracja danych bez kodowania: Umożliwia tworzenie i zarządzanie przepływami danych bez pisania kodu, także dla osób bez wiedzy technicznej.
- Replikacja danych w czasie rzeczywistym: Zapewnia dostęp do najnowszych danych do analizy i raportowania.
- Obsługa wielu źródeł danych: Wspiera bazy danych, chmury i aplikacje SaaS, umożliwiając płynną integrację.
- Możliwości transformacji danych: Użytkownicy mogą transformować dane podczas procesu przepływu, aby dostosować je do analizy.
- Przyjazny interfejs: Intuicyjny panel upraszcza konfigurację i zarządzanie przepływami.
- Funkcje automatyzacji: Pozwala na automatyzację przepływów danych, ograniczając ręczną pracę i zwiększając efektywność.
- Zaawansowane zabezpieczenia: Silne protokoły bezpieczeństwa chronią wrażliwe dane w trakcie przesyłu i przechowywania.
Opinie
Hevo Data otrzymało pozytywne recenzje za łatwość obsługi, możliwości pracy w czasie rzeczywistym i szerokie opcje integracji. Wielu użytkowników docenia prostotę obsługi bez kodu, która pozwala szybko uruchomić przepływy danych, nawet bez zaawansowanej wiedzy technicznej. Funkcja replikacji danych w czasie rzeczywistym została wyróżniona jako ogromna zaleta dla firm bazujących na aktualnych informacjach. Niektórzy użytkownicy wskazują jednak na krzywą uczenia przy bardziej zaawansowanych funkcjach.
Nasza opinia
Hevo Data zdecydowanie polecamy małym i średnim firmom, które chcą usprawnić integrację danych bez angażowania dużych zasobów technicznych. Platforma szczególnie dobrze sprawdzi się w zespołach wymagających analiz i raportowania w czasie rzeczywistym. Firmy z branż e-commerce, finansów i marketingu mogą znacząco skorzystać z konsolidacji danych przy podejmowaniu decyzji. Ogólnie rzecz biorąc, Hevo Data to doskonały wybór dla firm poszukujących niezawodnego i przyjaznego narzędzia do integracji danych.

Airbyte
O Airbyte
Airbyte to platforma open-source do integracji danych, zaprojektowana, by umożliwić firmom efektywną synchronizację danych pomiędzy różnymi systemami. Ułatwia budowę przepływów danych ELT (Extract, Load, Transform), które łączą różne źródła i miejsca docelowe, umożliwiając płynny transfer i raportowanie. Założony w styczniu 2020 r. Airbyte ma na celu uproszczenie integracji danych poprzez narzędzie bez kodowania, umożliwiające łączenie systemów bez rozbudowanych zasobów inżynierskich. Z ponad 400 dostępnymi konektorami Airbyte szybko zdobył popularność, pozyskując znaczące finansowanie od początku swojego istnienia.
Kluczowe funkcje
- Obszerna biblioteka konektorów: Ponad 400 gotowych konektorów do różnych źródeł i miejsc docelowych.
- Przyjazny interfejs: Prosty, bezkodowy proces konfiguracji, umożliwiający obsługę przez osoby nietechniczne.
- Open source: Użytkownicy mogą dostosowywać i współtworzyć platformę, zwiększając jej elastyczność.
- Monitorowanie w czasie rzeczywistym: Wbudowane narzędzia do monitorowania wydajności przepływów danych i powiadomień o problemach.
- Własne transformacje: Integracja z dbt (data build tool) pozwala na indywidualne transformacje po załadowaniu danych.
- Elastyczne opcje replikacji: Obsługuje pełne odświeżanie, replikację przyrostową i logową (CDC).
- Zaangażowanie społeczności: Duża i aktywna społeczność wspierająca rozwój i rozwiązywanie problemów.
- Funkcje bezpieczeństwa: Zawiera OAuth do bezpiecznych połączeń i zaawansowane uwierzytelnianie.
- Plany rozwoju: Rozwój funkcji i konektorów — celem jest 500 wysokiej jakości konektorów do 2024 roku.
Opinie
Pozytywne: Użytkownicy chwalą łatwość obsługi, szeroką integrację, open source oraz wsparcie klienta. Wielu uważa platformę za przyjazną, umożliwiającą szybkie uruchomienie przepływów danych.
Negatywne: Część użytkowników zgłasza problemy z wydajnością przy dużych wolumenach danych oraz potrzebę lepszej dokumentacji. Inni uważają, że zaawansowane funkcje są niewystarczające.
Nasza opinia
Airbyte jest szczególnie odpowiedni dla:
- Start-upów i MŚP: Korzystny cenowo i łatwy w integracji, idealny przy ograniczonych zasobach.
- Zespołów marketingowych zarządzających danymi: Dostęp do danych w czasie rzeczywistym wspiera strategie marketingowe.
- Inżynierów danych i analityków: Oferuje elastyczność i możliwość dostosowania dla profesjonalistów.
- Firm budujących hurtownie danych marketingowych: Sprawnie konsoliduje dane z różnych źródeł.
- Firm integrujących dane klientów: Upraszcza tworzenie pełnego widoku zachowań klientów.
Podsumowując, Airbyte to solidne rozwiązanie dla szerokiego grona użytkowników chcących usprawnić integrację danych. Model open source, bogate funkcje i wsparcie społeczności czynią go atrakcyjnym wyborem dla firm chcących efektywnie wykorzystywać swoje dane.

Import.io
O Import.io
Import.io to platforma integracji danych z internetu, umożliwiająca użytkownikom ekstrakcję, transformację i ładowanie danych z sieci do użytecznych formatów. Produkt pomaga firmom zbierać dane z różnych źródeł online do analiz i podejmowania decyzji. Import.io oferuje rozwiązanie SaaS, które przekształca złożone dane internetowe w struktury takie jak JSON, CSV czy Google Sheets. Funkcjonalność ta jest kluczowa dla firm opierających się na danych w zakresie wywiadu konkurencyjnego, analiz rynkowych i planowania strategicznego. Platforma radzi sobie z wyzwaniami ekstrakcji danych z internetu, takimi jak CAPTCHAs, logowania czy różnorodność struktury stron.
Kluczowe funkcje
- Trenowanie dla wielu URL: Możliwość trenowania jednego ekstraktora dla stron o różnych strukturach.
- Automatyczna optymalizacja ekstraktorów: Optymalizacja działania ekstraktorów.
- Generator URL: Generowanie potrzebnych adresów URL na podstawie schematów (np. numery stron, kategorie).
- Ekstrakcja z wielu stron: Pobieranie danych z wielu stron, automatyczne wykrywanie paginacji.
- Zrzuty ekranu stron: Zapisywanie zrzutów każdej strony, z której pobierane są dane.
- Ekstrakcja z autoryzacją: Pobieranie danych z za logowanych stron przy użyciu podanych danych logowania.
- Pobieranie obrazów i plików: Ekstrakcja obrazów i dokumentów wraz z danymi z sieci.
- Łatwe harmonogramowanie: Ustalanie regularnych zadań ekstrakcji danych.
- Interaktywne workflow: Nagrywanie sekwencji czynności potrzebnych do nawigacji po stronie.
- Trenowanie przez wskazywanie: Nauka systemu poprzez wskazanie interesujących elementów danych.
- Funkcje zaawansowane: Ekstrakcja krajowa, maskowanie PII, własne reguły ekstrakcji.
Opinie
Pozytywne recenzje:
- „Świetne narzędzie do importu danych! Zaoszczędziło mi godziny ręcznej pracy! Dziękuję bardzo!”
- „Przede wszystkim jest bardzo łatwe w obsłudze. Pozwala generować własne dane poprzez web scraping.”
- „Import.io to dobre, dość proste narzędzie do tworzenia API. Ich interfejs może nie jest najładniejszy, ale łatwo się po nim poruszać.”
Negatywne recenzje:
- „Okropna obsługa klienta… Zostałem obciążony o ponad 1000$ za dużo.”
- „Dane, które zwracają, to totalny bałagan… Zauważyliśmy mnóstwo błędów.”
- „Sprzedawca obiecał za dużo, narzędzie nie spełniło oczekiwań.”
Nasza opinia
Import.io to znakomity wybór dla zespołów marketingowych, firm e-commerce, analityków danych i badaczy, którzy chcą usprawnić zbieranie danych bez specjalistycznej wiedzy technicznej. Przyjazny interfejs i bogate funkcje sprawiają, że nadaje się do wielu zastosowań — od analiz konkurencji, przez badania rynkowe, po monitoring mediów społecznościowych. Import.io wyróżnia się możliwością dostarczania łatwo dostępnych, użytecznych danych internetowych, przy jednoczesnej oszczędności czasu i kosztów operacyjnych.
Ten kompleksowy raport powinien dostarczyć potencjalnym użytkownikom wszystkich niezbędnych informacji do oceny Import.io jako rozwiązania do ekstrakcji danych z internetu.
Przyszłe trendy w ekstrakcji danych
Patrząc w przyszłość, ekstrakcja danych zmieni się znacząco za sprawą nowych trendów. Modele wykorzystujące AI wytyczają kierunek, zwiększając dokładność i efektywność dzięki uczeniu maszynowemu. Pojawia się także analityka brzegowa, pozwalająca przetwarzać dane tam, gdzie są generowane, co redukuje opóźnienia i ilość przesyłanych danych. Kolejnym trendem jest zwiększanie dostępności danych — AI pomaga przełamywać bariery i umożliwia większej liczbie osób w organizacji dostęp do kluczowych wniosków. Rośnie też nacisk na etyczne praktyki — ekstrakcja danych ma być przejrzysta i szanująca prywatność. W miarę rozwoju tych trendów, kluczowe będzie pozostawanie na bieżąco i elastyczne podejście, aby wykorzystać ekstrakcję danych jako przewagę strategiczną.
Najczęściej zadawane pytania
- Jakie są główne korzyści z ekstrakcji danych wspieranej przez AI?
Ekstrakcja danych wspierana przez AI zwiększa efektywność dzięki automatyzacji przetwarzania danych, ogranicza błędy ręczne i pozwala obsługiwać duże zbiory danych, umożliwiając firmom lepsze wykorzystanie zasobów do bardziej strategicznych zadań.
- Które modele są najlepsze do ekstrakcji danych AI?
Wiodące modele to Haiku od Anthropic AI, który wyróżnia się ekstrakcją danych strukturalnych z HTML, a także modele OpenAI i Llama 3.2, choć model Anthropic najlepiej przestrzegał poleceń dotyczących ekstrakcji strukturalnej.
- Jakie są najczęstsze metody ekstrakcji danych?
Najpopularniejsze metody to web scraping, ekstrakcja tekstu, integracja przez API, data mining oraz OCR (optyczne rozpoznawanie znaków), każda dostosowana do określonych typów danych i potrzeb biznesowych.
- Jakie narzędzia są rekomendowane do ekstrakcji danych wspieranej przez AI?
Najlepsze narzędzia to Docsumo do przetwarzania dokumentów z OCR, Hevo Data i Airbyte do integracji danych bez kodowania oraz Import.io do ekstrakcji i transformacji danych z internetu.
- Jakie trendy kształtują przyszłość ekstrakcji danych AI?
Kluczowe trendy to wzrost wykorzystania AI i uczenia maszynowego dla lepszej dokładności, analityka brzegowa dla szybszego przetwarzania, większa dostępność danych w organizacjach oraz nacisk na etyczne i świadome prywatności praktyki danych.
Gotowy, aby zbudować własne AI?
Inteligentne chatboty i narzędzia AI pod jednym dachem. Połącz intuicyjne bloki, aby zamienić swoje pomysły w zautomatyzowane Flows.