PDF 表格提取
适用于财务报表、清单、对账单、物流单据、批量资料包中的表格与字段抽取。
OCR数据提取
PDF表格提取
票据字段抽取
文档结构化
Data Extraction Engine
企业级数据提取服务 让图片、票据、PDF 与网页内容秒变结构化数据
提供OCR 文字识别、票据数据提取、合同字段抽取、PDF 表格提取、网页信息采集、接口数据抽取等服务，帮助企业把分散、非结构化、半结构化资料快速转成可入库、可检索、可分析的数据资产。
10+源
支持图片、PDF、网页、票据、表格、接口数据
字段级
按名称、金额、日期、主体、编号精准抽取
可定制
按行业模板与业务规则配置抽取逻辑
可对接
支持 API、Excel、CSV、数据库表与业务系统
智能提取工作流
Processing
输入来源
PDF / 图片 / 网页
识别方式
OCR / 规则 / NLP
输出结果
JSON / Excel / API
发票字段提取任务
识别票号、金额、税额、开票日期、购销双方信息
版式识别与文本定位
96%
关键字段抽取与映射
92%
结构化导出与入库
100%
字段命中率
98.2%
平均处理时长
1.8s
支持哪些数据来源
从非结构化资料里，把真正有用的数据提取出来
面向企业常见资料来源，支持图片文字识别、发票提取、合同字段提取、PDF 表格提取、网页内容采集、系统接口抽取等场景，减少人工录入与重复搬运。
图片文字识别提取
适合截图、拍照件、扫描件、表单图片、凭证影像等 OCR 数据提取任务。
票据与单证提取
可提取发票、收据、运单、出入库单、报销单、采购单等高频字段信息。
合同与文档结构化
提取合同主体、金额、条款、日期、编号、盖章信息，方便归档与检索。
网页与公开信息采集
支持页面字段提取、目录抓取、公开信息归集，为获客与情报分析提供数据基础。
接口与系统数据抽取
面向 ERP、CRM、OA、财务系统等接口数据抽取、同步与字段转化场景。
核心能力矩阵
从识别、定位、抽取到结构化输出的一体化能力
数据提取不只是“识别文字”，而是要把目标字段精确抽出来，并按业务格式整理后输出到你的系统、报表或流程节点中。
版面分析
识别表头、段落、表格、印章、签名、区域块，为后续字段定位提供结构基础。
字段抽取
支持名称、证件号、金额、税率、日期、地址、品牌、规格等字段级提取。
规则映射
把原始提取结果自动映射到业务系统字段、模板表单或接口参数中。
人工复核
对低置信度字段进行校验和修正，兼顾效率与准确率，满足企业验收要求。
适合哪些提取需求？
当企业资料来源多、格式杂、字段不统一，就需要一套稳定的数据提取方案。
扫描件、影像件、图片截图无法直接入库，人工录入成本高。
合同、票据、表单字段多，且业务上只关心部分核心字段。
需要把提取结果同步到 ERP、CRM、OA、财务系统或 BI 报表。
需要长期批量处理历史存量资料，并不断优化模板与规则。
高频搜索词覆盖
数据提取服务
OCR 数据提取
票据提取
PDF 表格提取
提取交付流程
把数据提取做成标准化流程，而不是一次性项目
围绕“来源识别、字段抽取、结果校验、对接输出”设计可复制流程，让提取效率和准确率都能持续提升。
01
资料评估
分析资料来源、清晰度、格式类型、目标字段与提取难点。
02
模板建模
建立字段模板、版式规则、抽取逻辑与异常处理策略。
03
样本验证
先跑样本集，验证字段命中率、召回率与输出结构是否符合要求。
04
批量提取
对历史资料和增量数据进行自动提取、分类和结构化处理。
05
结果对接
按 Excel、CSV、JSON、API 或数据库格式交付，并持续优化。
行业落地场景
不同业务场景，对应不同的数据提取策略
围绕高频业务场景做模板化设计，更利于 SEO 关键词覆盖，也更方便客户快速理解服务价值。
电商商品信息提取
从商品详情页、供应商报价单、参数表中提取品牌、规格、价格、SKU 与属性字段。
财税票据提取
提取发票号码、金额、税率、购销双方、开票日期，用于报销与财务流转。
政企档案提取
从身份证明、申请表、审批件、档案影像中提取核心字段，实现档案数字化。
制造清单提取
从 BOM、采购单、出入库单和质检记录中提取物料、批次、规格与数量信息。
法务合同字段抽取
提取合同主体、金额、期限、违约条款、签约时间，提高法务归档与检索效率。
医疗表单数据提取
从检查单、病例表单、登记资料中提取结构化字段，辅助归档与统计分析。
2024-08-07
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745 次浏览
数据治理推动大数据发展的隐形力量
数据治理虽然不是直接产生利润的活动，但其在保障大数据质量和安全、促进数据的有效利用方面发挥着不可或缺的作用。随着数据量的不断扩大和数据应用的日益复杂，数据治理的重要性将进一步增强。企业和组织需要重视并投资于数据治理，以便最大化数据的价值，推动大数据的健康发展。
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2024-08-06
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879 次浏览
数据质量：数据治理的核心要素
数据质量直接关系到业务决策的准确性、效率和效果。高质量的数据能够为企业提供更加精准的分析结果，支持企业做出更加科学合理的决策。反之，低质量的数据可能导致错误的决策，影响企业的业务发展和市场竞争力。通过加强数据质量管理，企业可以确保数据的准确性、完整性、一致性和可用性，为业务决策提供更加精准的支持和保障。
数据提取
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2024-08-06
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831 次浏览
数据治理工具的选择与实施
数据治理工具的选择与实施是一项复杂而重要的任务，它不仅涉及到具体的技术选择和操作步骤，还包括了对组织结构、角色分配、规则制定等多方面的考量。通过科学合理地实施数据治理，企业能够更好地发挥数据资产的价值，促进数字化转型进程。
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2024-08-02
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811 次浏览
数据治理下的企业信息安全策略
数据治理下的企业信息安全策略是一个系统工程，需要企业从组织、人员、技术和流程等多个维度入手，构建全方位的数据安全防护体系。随着数据安全法规的不断完善和数据安全技术的发展，企业应持续关注最新的数据安全动态，不断优化和完善自身的数据安全治理体系，以应对日益复杂的数据安全挑战。
数据提取
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2024-08-02
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829 次浏览
电商行业的数据治理之路
电商行业的数据治理之路是一个持续不断的过程，需要企业不断投入资源和精力进行完善和优化。通过加强数据收集、清洗、存储、管理、质量监控、安全保护以及分析应用等环节的工作，电商企业可以充分利用数据资源，提升业务运营效率和决策水平，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。
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2024-08-01
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数据治理推动企业发展现代化
数据治理在推动企业发展现代化方面发挥着重要作用。它不仅能够提升数据质量、优化决策过程、增强合规性、促进数据共享与协作以及推动数字化转型，还能够构建数据文化并提升员工素养。因此，企业应该高度重视数据治理工作并将其纳入企业发展战略的重要组成部分。
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2024-08-01
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企业做数据治理的意义是什么
数据治理的首要目标是确保数据的准确性、完整性、一致性、及时性和可访问性。通过实施严格的数据质量管理流程，企业可以减少数据错误、重复、缺失和不一致等问题，从而提高数据的可靠性和可用性。高质量的数据是企业进行业务分析、决策制定和运营优化的基础。
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2024-07-31
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一文教您如何选出有价值的数据
选出有价值的数据是一个关键的数据分析和决策制定过程，它涉及数据的识别、评估、筛选和验证。只有通过遵循这些步骤和方法，才能更有效地选出有价值的数据，为你的业务决策和发展提供有力支持。
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FAQ
关于数据提取服务的常见问题
围绕“数据提取怎么做、适合哪些资料、如何保证准确率、结果怎么交付”等高频搜索问题做统一解答。
数据提取和数据清洗有什么区别？+
数据提取更关注从图片、PDF、票据、网页、合同等资料中把目标字段识别并抽出来；数据清洗更关注对已有数据进行去重、标准化、纠错和质量治理。
你们支持哪些资料类型的数据提取？+
支持图片、扫描件、PDF、票据、表格、表单、合同、网页页面以及接口返回数据等多种资料类型，也支持混合来源的批量提取。
如何保证字段提取准确率？+
通过样本验证、模板建模、规则校验、人工复核和结果回流优化等机制，提高字段命中率与业务可用性，必要时可以按验收指标交付。
提取结果可以怎么交付？+
可按 Excel、CSV、JSON、数据库表、API 接口、系统字段映射等形式交付，也可根据你的业务流程定制结果结构。
