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。
2024-05-31
·
1328 次浏览
筛斗数据提取：精准捕获，智慧分析的起点
数据提取的艺术在于它的精准性和智慧性。它要求我们在海量信息中寻找那些闪光的数据颗粒，通过科学的方法和技术将其捕获，并通过严谨的分析揭示其内在的价值。这是一个既富有挑战又充满乐趣的过程，它不仅需要我们的技术和经验，更需要我们的耐心和创造力。
数据提取
结构化输出
查看详情
2024-08-27
·
1319 次浏览
筛斗数据治理：元数据的捕捉与维护
数据治理在元数据的捕捉与维护方面扮演着重要角色。元数据是关于数据的数据，它提供了数据的背景信息、结构、内容和上下文，对于数据的理解、管理、发现和使用至关重要。
数据提取
结构化输出
查看详情
2024-04-15
·
1313 次浏览
数据提取在数据治理过程中的作用与价值分析
数据提取在数据治理过程中扮演着至关重要的角色，既是数据整合与汇聚的桥梁，又是数据质量把控的第一道防线，能够满足多元化数据需求，保障数据安全与合规。其价值体现在提升数据使用效率、保障决策准确性、促进数据资产价值最大化以及降低数据治理成本与风险等方面。因此，企业在实施数据治理战略时，应高度重视并持续优化数据提取流程，以充分释放数据潜力，驱动业务创新与增长。
数据提取
结构化输出
查看详情
2024-04-30
·
1310 次浏览
数据提取：探索现状与发展方向
数据提取作为大数据处理的关键环节，其发展方向将直接影响大数据的应用和发展。通过提高提取效率、强化数据质量、增强安全性和隐私保护、拓展应用领域以及实现智能化与自动化，数据提取技术将在未来发挥更加重要的作用，为各个行业和领域的发展提供有力支持。
数据提取
结构化输出
查看详情
2024-07-30
·
1309 次浏览
智能数据提取：助力企业数据治理迈向自动化时代
智能数据提取技术的出现，不仅极大地提升了企业数据处理的效率和质量，更为企业的数据治理和决策分析注入了新的活力。随着技术的不断成熟和应用场景的持续拓展，智能数据提取将成为企业数字化转型和智能化升级的重要驱动力，助力企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。
数据提取
结构化输出
查看详情
2024-03-19
·
1306 次浏览
什么是OCR技术？ocr文字识别有什么优势？
由于OCR代表光学字符识别，因此OCR技术解决了识别各种不同字符的问题。手写和印刷字符都可以被识别并转换为机器可读的数字数据格式。通过使用OCR，您可以将需要数字化的任何类型的序列号或包含数字和字母的代码转换为数字输出。该技术利用了许多不同的技术。简而言之，对所拍摄的图像进行处理，提取字符，然后对其进行识别。
数据提取
结构化输出
查看详情
2024-06-18
·
1295 次浏览
数据提取与治理：企业数字化转型的双引擎
在数字化转型的道路上，数据提取与治理技术是企业不可或缺的重要工具。它们如同双引擎一般，驱动着企业向数字化、智能化的方向前进。因此，企业应该积极拥抱数据提取与治理技术，不断提升自身的数据能力和竞争力，以应对日益激烈的市场竞争和变化。
数据提取
结构化输出
查看详情
2024-04-23
·
1274 次浏览
筛斗数据提取：提取后的数据如何进行清洗和验证
在数据清洗和验证的过程中，可以使用自动化工具或编写脚本来提高效率。同时，需要注意保护数据的隐私和安全，避免数据泄露或被滥用。完成数据清洗和验证后，可以进一步进行数据分析、建模或可视化等操作，以获取有价值的信息和洞见。
数据提取
结构化输出
查看详情
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。
