Data extraction

 1. Data extraction là gì?

Data extraction (trích xuất dữ liệu) là quá trình lấy thông tin từ nguồn dữ liệu không cấu trúc hoặc cấu trúc và chuyển đổi nó thành dạng có thể sử dụng hoặc phân tích. Khi thực hiện data extraction, thông tin được trích xuất từ nguồn dữ liệu có thể là từ các cơ sở dữ liệu, tệp văn bản, website, hệ thống máy tính, bảng tính Excel, các tập tin JSON, XML, hoặc bất kỳ định dạng nào chứa dữ liệu. 

(Nguồn: https://www.researchgate.net/)

Mục tiêu của data extraction là thu thập dữ liệu cần thiết từ nguồn lớn và không cấu trúc, sau đó chuyển đổi thành dạng có cấu trúc để sử dụng cho mục đích phân tích, báo cáo, hoặc lưu trữ trong các hệ thống quản lý dữ liệu.

Kết quả của Data extraction có thể là:

• Dữ liệu có cấu trúc: Sau khi trích xuất, dữ liệu từ nguồn gốc không cấu trúc hoặc cấu trúc không đồng nhất sẽ được chuyển đổi thành dạng có cấu trúc hơn. Ví dụ: dữ liệu từ các tệp văn bản, cơ sở dữ liệu, hoặc các nguồn khác có thể được chuyển đổi thành dạng bảng, danh sách, hoặc định dạng khác phù hợp để sử dụng.

• Dữ liệu được làm sạch: Trong quá trình trích xuất, thông tin không cần thiết hoặc không đúng có thể được loại bỏ hoặc được xử lý để làm sạch dữ liệu. Các bước này bao gồm lọc dữ liệu, xử lý dữ liệu bị trùng lặp, hoặc điều chỉnh dữ liệu để đảm bảo tính nhất quán và chính xác.

• Dữ liệu chuẩn hóa: Data extraction cũng có thể bao gồm việc chuẩn hóa dữ liệu, tức là chuyển đổi dữ liệu từ các định dạng khác nhau hoặc đơn vị khác nhau thành định dạng chuẩn để dễ dàng so sánh và sử dụng.

• Dữ liệu sẵn sàng cho việc phân tích hoặc sử dụng tiếp theo: Kết quả của data extraction tạo ra dữ liệu có cấu trúc và đã được làm sạch, chuẩn hóa để có thể sử dụng cho việc phân tích dữ liệu, tạo báo cáo, xây dựng các mô hình dự đoán, hoặc lưu trữ trong các hệ thống quản lý dữ liệu.

(Nguồn: https://xtract.io/blog/data-extraction-challenges-and-how-to-overcome-them/)

2.  Khi nào cần dùng đến Data extraction

Một số trường hợp khi cần sử dụng Data extraction, như:

• Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn: Khi bạn cần thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như cơ sở dữ liệu, tệp văn bản, website, hệ thống máy tính, API, hoặc các nguồn dữ liệu khác.

• Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu: Khi dữ liệu từ các nguồn khác nhau không có cấu trúc hoặc không đồng nhất, việc sử dụng Data extraction giúp làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu để đảm bảo tính nhất quán và chính xác.

• Phục vụ cho mục đích phân tích và báo cáo: Khi cần dùng dữ liệu để thực hiện phân tích, xây dựng báo cáo, đánh giá hiệu suất kinh doanh, dự đoán xu hướng, hoặc đưa ra quyết định thông minh.

• Chuyển đổi dữ liệu sang định dạng có thể sử dụng: Khi cần chuyển đổi dữ liệu từ các định dạng không phù hợp hoặc không cấu trúc thành dạng có cấu trúc và sẵn sàng cho việc lưu trữ hoặc sử dụng tiếp theo.

• Xây dựng hệ thống quản lý dữ liệu: Trong việc xây dựng hệ thống quản lý dữ liệu, việc thu thập và chuẩn hóa dữ liệu thông qua Data extraction là bước quan trọng để đảm bảo tính nhất quán và khả năng tiếp cận dữ liệu.

• Tích hợp dữ liệu từ các hệ thống khác nhau: Khi cần kết hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau để tạo ra một bức tranh toàn diện và có thể sử dụng.

3. Một số kỹ thuật Data extraction

• Regular Expressions (Regex): Đây là một kỹ thuật mạnh mẽ để xác định và trích xuất các mẫu dữ liệu từ văn bản không cấu trúc, như email, số điện thoại, địa chỉ, hoặc bất kỳ dạng thông tin cụ thể nào theo một mẫu nhất định. Regex được sử dụng rộng rãi trong việc trích xuất dữ liệu từ văn bản.

• Parsing: Kỹ thuật này sử dụng các công cụ và thư viện để phân tích cú pháp của các định dạng dữ liệu như HTML, XML, JSON để trích xuất thông tin cụ thể. Các thư viện như BeautifulSoup (Python), lxml, hoặc các công cụ khác được sử dụng để phân tích cú pháp và trích xuất dữ liệu từ các định dạng này.

• Web Scraping: Đây là kỹ thuật tự động trích xuất dữ liệu từ các trang web bằng cách sử dụng các công cụ hoặc thư viện như Scrapy, Selenium, BeautifulSoup. Web scraping có thể tự động hóa việc duyệt web, tìm kiếm thông tin cần thiết và lấy dữ liệu từ các trang web.

• API (Application Programming Interface): Sử dụng API để truy cập dữ liệu từ các nguồn có sẵn và trích xuất thông tin theo yêu cầu. Các API cung cấp giao diện để tương tác và truy xuất dữ liệu từ hệ thống khác nhau thông qua các yêu cầu HTTP.

• ETL (Extract, Transform, Load): Các công cụ và quy trình ETL được sử dụng để trích xuất dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, thực hiện các bước biến đổi, làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu trước khi tải vào các hệ thống khác hoặc cơ sở dữ liệu.

• Database Queries: Sử dụng ngôn ngữ truy vấn như SQL để trích xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu hoặc hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu (DBMS) như MySQL, PostgreSQL, SQL Server, Oracle.

• Flat File Processing: Xử lý các tệp dữ liệu định dạng phẳng như CSV, Excel, hoặc các tập tin văn bản. Đây là một phương pháp phổ biến để trích xuất dữ liệu từ các tệp dữ liệu cơ bản.

• Parse HTML/XML: Đây là phương pháp sử dụng để trích xuất dữ liệu từ các trang web, tài liệu HTML hoặc XML. Các công cụ như Beautiful Soup trong Python hoặc các thư viện tương tự có thể được sử dụng để phân tích và trích xuất thông tin từ các cú pháp HTML hoặc XML.

Và các kỹ thuật khác

(Nguồn: https://www.semanticscholar.org/paper/Analysis-Of-Different-Web-Data-Extraction-Parvez-Tasneem/e50d654e48cf04b34d5063d9c02692ad25d8052c)

4. Các công cụ hỗ trợ Data extraction

• Octoparse: Đây là một công cụ web scraping dễ sử dụng giúp người dùng trích xuất dữ liệu từ các trang web một cách tự động và linh hoạt.

• ParseHub: ParseHub cung cấp một giao diện trực quan để trích xuất dữ liệu từ các trang web mà không yêu cầu kỹ năng lập trình.

• Selenium: Là một công cụ tự động hóa trình duyệt web, thường được sử dụng cho web scraping và kiểm thử phần mềm.

• Beautiful Soup: Đây là một thư viện Python phổ biến được sử dụng để phân tích cú pháp HTML và XML để trích xuất dữ liệu từ các trang web.

• Power Query (Excel): Power Query trong Excel cung cấp chức năng trích xuất và biến đổi dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như cơ sở dữ liệu, tệp văn bản, và các nguồn dữ liệu trực tuyến.

• Apache Nifi: Là một công cụ mã nguồn mở giúp quản lý và chuyển đổi dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau trong hệ thống dữ liệu lớn.

• Talend: Talend cung cấp các công cụ ETL (Extract, Transform, Load) mạnh mẽ để trích xuất, biến đổi và tải dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.

• Informatica PowerCenter: Đây là một trong những công cụ ETL hàng đầu trên thị trường, cung cấp khả năng tích hợp và quản lý dữ liệu một cách linh hoạt.

• SQL Server Integration Services (SSIS): Là một công cụ ETL của Microsoft, SSIS được sử dụng để tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau vào cơ sở dữ liệu SQL Server. 

• Web Scraper: Công cụ sử dụng rất đơn giản. Liên kết email, Giá cả, chi tiết liên hệ, hình ảnh và trang có thể được trích xuất từ ​​web

• OutWitweb: Một công cụ phổ biến nhất để trích xuất dữ liệu từ các trang web. Lý tưởng cho việc trích xuất Bảng, Hình ảnh, id thư và liên kết từ Web.

• Fminer: Công cụ trực quan để trích xuất dữ liệu từ web. Nó cũng hoạt động như một máy ghi macro.

• Scrapy: Công cụ trích xuất mã nguồn mở bằng Python và cho phép phát triển mã riêng để trích xuất dữ liệu

• Tabula: Đây là một ứng dụng dành cho máy tính để bàn. Chạy trên hệ điều hành MS, Linux, Mac. Có tính năng chuyển đổi PDF sang định dạng XLS, csv và có thể chỉnh sửa ở đó. Được sử dụng chủ yếu trong việc tạo nội dung trong Báo chí

• Dexi.io: Không cần tải xuống và có thể mở nó trong trình duyệt. Trình thu thập thông tin có thể được thiết lập để lấy dữ liệu từ web. Dữ liệu đã duyệt có thể được lưu trực tiếp vào ổ đĩa Google.

• Import.io: Cho phép trích xuất dữ liệu mà không cần phải viết bất kỳ mã nào. Dữ liệu web, Email iD, Hình ảnh và số điện thoại có thể được trích xuất

• ContenGrabber: Trích xuất dữ liệu từ bất kỳ trang web nào và chuyển đổi dữ liệu đó theo định dạng người dùng cần.

Và nhiều công cụ khác

 

Tài liệu tham khảo

• https://www.educba.com/data-extraction-tool/
• https://www.docsumo.com/blog/data-extraction-techniques
• https://www.talend.com/resources/data-extraction-defined/
• https://www.stitchdata.com/resources/what-is-data-extraction/
• https://levity.ai/blog/what-is-data-extraction
• https://streamsets.com/blog/data-extraction-defined-tools-techniques-and-examples/