Die besten Datenextraktions-Tools 2026: Die ultimative Auswahl

In diesem Blogbeitrag erfahren Sie:

• Was Datenextraktion ist, warum sie relevanter denn je ist, welche verschiedenen Arten von Prozessen es gibt und welche Hindernisse dabei auftreten können.
• Warum die Beauftragung eines Daten-Extraktionsanbieters alles einfacher macht.
• Die wichtigsten Überlegungen, die Sie bei der Bewertung solcher Lösungen beachten sollten.
• Einen vollständigen Vergleich von mehr als 10 der besten Datenextraktions-Tools.

Lassen Sie uns loslegen!

TL;DR: Schnellvergleichstabelle der besten Datenextraktions-Tools

Verschaffen Sie sich einen schnellen Überblick und entdecken und vergleichen Sie die besten Datenextraktions-Tools anhand dieser Übersichtstabelle:

Tool	Typ	Infrastruktur	Unterstützte Dokumente	Skalierbarkeit	Funktionen zur KI-Datenextraktion	KI-Integrationen	Pay-as-you-go	Kostenlose Testversion	Preise
Bright Data	Cloud-Plattform + APIs	Cloud-basiert, für Unternehmen geeignet	Webdaten, strukturierte Feeds, SERP, soziale Medien, E-Commerce, Online-Ressourcen	Unbegrenzt	✅	Unmengen	✅	✅	Ab 1,5 $/1.000 Ergebnisse
Apache Tika	Open-Source-Bibliothek	Selbst gehostet	PDFs, Office-Dokumente, Bilder, Audio, Video, Archive	Hängt davon ab, wie Sie es einsetzen	❌	❌	❌	—	Kostenlos
Extracta LABS	Cloud-KI-Plattform	Cloud-basiert	PDFs, Bilder, Rechnungen, Verträge, Lebensläufe	Begrenzt	✅	Wenige	✅	✅	0,069–0,19 $ pro Seite
Nanonets	Cloud-KI-Plattform	Cloud-basiert	Rechnungen, Quittungen, Formulare, Ausweise, Finanzdokumente	Begrenzt	✅	Wenige	✅	✅	Komplexe nutzungsabhängige blockbasierte Preisgestaltung
Docparser	Cloud-Plattform	Cloud-basiert	PDFs, Word, Bilder, CSV, Excel, XML, TXT	Begrenzt	✅ (Optional)	Wenige	❌	✅	39–159 $/Monat
DumplingAI	Cloud-API	Cloud-basiert	Webseiten, PDFs, Word, Bilder, Audio, Video	Begrenzt (30–120 Anfragen pro Minute)	✅	Wenige	❌	✅	49–299 $/Monat
Firecrawl	Cloud-KI-APIs + Open-Source-Server/SDKs	Cloud-basiert	Webseiten, PDFs, DOCX	Begrenzt (bis zu 150 gleichzeitige Anfragen)	✅	Viele	❌	✅	19–749 $/Monat
Apify	Serverlose Cloud-Plattform	Cloud-basiert	Webseiten, PDFs, Bilder, Dokumente	Begrenzt	Unterstützt	Viele	✅ (Abonnementbasierter Tarif + Pay-as-you-go)	✅	39–999 $/Monat
ScraperAPI	Cloud-API	Cloud-basiert	Webseiten	Begrenzt (20–200 gleichzeitige Zugriffe)	❌	Einige	❌	✅	49–475 $/Monat
Import.io	Cloud-KI-Plattform	Cloud-basiert	Webseiten	Begrenzt	✅	Wenige	❌	✅	Individuelle Preisgestaltung
Beautiful Soup	Open-Source-Bibliothek	Selbst gehostet	HTML, XML	Hängt davon ab, wie Sie es verwenden	❌	❌	❌	—	Kostenlos

Erste Schritte mit der Datenextraktion

Verschaffen Sie sich zunächst einen Überblick, um den tatsächlichen Bedarf an einem Datenextraktions-Tool besser zu verstehen.

Was bedeutet Datenextraktion und warum ist sie wichtiger denn je?

Datenextraktion ist der Prozess des Sammelns von Daten aus verschiedenen Quellen, in der Regel aus Dateien und Webseiten. Das Ziel besteht nicht nur darin, Daten abzurufen, sondern sie in ein nutzbares, strukturiertes und konsistentes Format zu konvertieren, damit sie leicht analysiert, gespeichert oder in andere Systeme integriert werden können.

Aus diesem Grund umfasst die Datenextraktion in der Regel das Parsing, Bereinigen, Normalisieren und ähnliche Vorgänge, um Rohdaten in hochwertige Daten umzuwandeln.

Datenextraktion ist wichtiger denn je, da sie die Grundlage der modernen KI bildet. Der Grund dafür ist, dass KI- und Machine-Learning-Modelle, Workflows und Pipelines auf großen Datenmengen basieren.

Sicherlich können Rohdaten für einige Trainingsszenarien ausreichend sein. Gleichzeitig erfordern fortgeschrittene Anwendungsfälle wie die Feinabstimmung von Modellen und der Aufbau von RAG-Systemen hochwertige, gut strukturierte Daten. Hier kommt ein robuster Datenextraktionsprozess ins Spiel, der über die einfache Datenbeschaffung hinausgeht!

Arten von Datenextraktionsaufgaben

Auf hoher Ebene lässt sich die Datenextraktion in mehrere Unterkategorien einteilen, darunter

• Web-Scraping: Extrahieren strukturierter Daten aus Websites, einschließlich statischer HTML-Seiten und JavaScript-gerenderter Inhalte auf dynamischen Websites.
• PDF-Extraktion: Sammeln von Text, Tabellen und Metadaten aus PDF-Dateien.
• Dokumentenextraktion: Parsing strukturierter Informationen aus Word-, Excel-, E-Mail- und anderen Office-Dokumentformaten in maschinenlesbare Daten.
• Logdateiextraktion: Parsing von Anwendungslogdateien, um Ereignisse, Metriken, Fehler und betriebliche Erkenntnisse für die Überwachung oder Analyse zu sammeln.
• Legacy-System-Extraktion: Sammeln von Daten aus veralteten Systemen, proprietären Formaten oder veralteten Datenbanken im Rahmen von Migrations- oder Modernisierungsmaßnahmen.
• Screen Scraping: Erfassen von Daten direkt aus der Benutzeroberfläche von Desktop- oder browserbasierten Anwendungen.
• Multimedia-Datenextraktion: Umwandlung von Audio-, Bild- und Videodateien in durchsuchbaren Text mithilfe von OCR (Optical Character Recognition), Speech-to-Text und verwandten Technologien zur Inhaltserkennung.

Warum die Datenextraktion so komplex ist

Die Datenextraktion steht je nach Eingabequelle vor vielfältigen Herausforderungen. Beim Web-Scraping stößt man häufig auf dynamische Inhalte, JavaScript-Rendering, Anti-Bot-Maßnahmen, TLS-Fingerprinting, Ratenbeschränkungen, sich häufig ändernde Website-Strukturen und andere Hindernisse.

PDFs und andere Dokumente können unstrukturiert und schlecht formatiert sein oder textbasierte Bilder enthalten, die eine OCR erfordern. Protokolle, Altsysteme und Multimediadateien können Inkonsistenzen, veraltete Formate oder verrauschte Daten enthalten.

Zunehmend wird KI-gestütztes Parsing eingesetzt, um unstrukturierte oder multimediale Daten zu verarbeiten, sei es in lokalen Dateien oder auf Webseiten. KI kann zwar die Genauigkeit und Flexibilität verbessern, führt jedoch zu anderen Problemen wie inkonsistenten Ausgaben, Latenz, höheren Rechenkosten und potenziellen Fehlern, die eine Datenvalidierung und -verifizierung erfordern.

Dies sind nur einige der wichtigsten Gründe, warum die Datenextraktion alles andere als eine einfache Aufgabe ist…

Die Notwendigkeit eines speziellen Tools zur Datenextraktion

Die Schwierigkeiten bei der Extraktion von Daten aus verschiedenen Quellen unterstreichen die Notwendigkeit spezieller Tools, die diese Herausforderungen bewältigen können. Hier kommen Datenextraktions-Tools ins Spiel!

Ein Datenextraktionswerkzeug ist jede Lösung, sei es Software, eine Bibliothek oder ein Online-Dienst, die das Sammeln, Parsing und Strukturieren von Daten aus einer oder mehreren spezifischen Quellen automatisiert.

Diese Tools gibt es in vielen Formen, z. B. als Online-APIs, No-Code-Plattformen, Open-Source-Bibliotheken oder proprietäre Software. Im Hintergrund können sie etablierte Parsing-Algorithmen, Machine-Learning-Modelle, KI-gestützte Techniken oder eine Kombination verschiedener Methoden verwenden.

Da Daten in vielen Formaten und aus unterschiedlichen Quellen vorliegen, gibt es eine große Vielfalt an Extraktionstools. In einigen Fällen empfiehlt es sich, mehrere Tools oder Ansätze zu kombinieren, um die besten Ergebnisse zu erzielen.

Wichtige Aspekte, die beim Vergleich von Daten-Extraktionslösungen zu berücksichtigen sind

Es gibt eine lange Liste von Datenextraktions-Tools im Internet, aber nicht alle sind eine Untersuchung wert. Um die besten auszuwählen, ist es hilfreich, sie anhand bestimmter Kriterien zu vergleichen:

• Typ: Handelt es sich bei dem Tool um eine Cloud-Lösung, eine Desktop-Software, eine Open-Source-Bibliothek usw.?
• Unterstützte Szenarien: Die Arten der Datenextraktion, die es verarbeiten kann, wie z. B. Web-Scraping, PDF-Parsing, Multimedia-Extraktion und andere.
• Parsing-Methoden: Wie das Tool Daten extrahiert, ob durch traditionelle Parsing-Techniken, maschinelles Lernen oder KI-gestützte Ansätze.
• Infrastruktur: Skalierbarkeit, Verfügbarkeit, Erfolgsraten und allgemeine Zuverlässigkeit für groß angelegte Extraktionsprojekte.
• Technische Anforderungen: Fähigkeiten oder andere technische Komponenten, die für die effektive Nutzung des Tools erforderlich sind.
• Compliance: Einhaltung der DSGVO, des CCPA und anderer Datenschutz- oder Sicherheitsvorschriften.
• Preise: Kostenstruktur, Abonnementmodelle, Abrechnungsmodelle und Verfügbarkeit von kostenlosen Testversionen oder Evaluierungsoptionen.

Die 10+ besten Datenextraktions-Tools

Sehen wir uns eine kuratierte Liste der 10 besten derzeit verfügbaren Datenextraktions-Tools an. Diese Tools wurden sorgfältig ausgewählt und anhand der zuvor genannten Kriterien bewertet.

1. Bright Data

Bright Data begann als Proxy-Anbieter und hat sich zu einer führenden Webdatenplattform entwickelt. Unter den besten Datenextraktions-Tools zeichnet es sich durch eine hochskalierbare und KI-fähige Infrastruktur auf Unternehmensniveau aus.

Wenn es um die Datenextraktion geht, bietet Bright Data mehrere ergänzende Lösungen. Dazu gehören:

• Scraper-APIs: Extrahieren Sie aktuelle, strukturierte Webdaten von über 120 Websites mit Compliance, automatischer Skalierung und Pay-per-Result-Preisen. Jede API, die für eine bestimmte Website spezifisch ist, ist über die API oder über eine integrierte No-Code-Schnittstelle zugänglich.
• Browser-API: Führt Puppeteer-, Selenium- oder Playwright-Skripte auf vollständig verwalteten Browsern mit automatischer Proxy-Rotation, CAPTCHA-Lösung und vollständiger JavaScript-Rendering aus und ermöglicht so komplexe Web-Automatisierungs- und Datenextraktions-Workflows ohne jegliche Infrastrukturkonfiguration.
• Unlocker-API: Automatisiert die Umgehung von Blockierungen, CAPTCHAs und Anti-Bot-Schutzmaßnahmen für eine konsistente Datenerfassung in großem Maßstab und gewährleistet einen zuverlässigen Zugriff auf jede Webseite. Sie übernimmt die Proxy-Verwaltung, Anti-Bot-Herausforderungen und JavaScript-lastige Seiten und gibt rohes HTML, eine KI-extrahierte JSON-Version der Daten oder eine LLM-fähige Markdown-Ausgabe zurück.
• SERP-API: Liefert geografisch ausgerichtete Suchmaschinenergebnisse in Echtzeit, die aus Google, Bing, Yandex und anderen extrahiert werden.

Hinweis: Wenn Sie in erster Linie an gebrauchsfertigen Daten interessiert sind, bietet der Datensatz-Marktplatz von Bright Data vorab gesammelte, validierte und kontinuierlich aktualisierte Daten aus über 120 beliebten Domains. Die Datensätze sind in JSON, CSV und anderen Formaten für KI-, ML-, RAG-Systeme oder Business-Intelligence-Workflows verfügbar.

Alle Lösungen von Bright Data basieren auf einer robusten, vollständig in der Cloud gehosteten Plattform mit über 150 Millionen Proxy-IPs, fortschrittlichen Anti-Bot-Technologien und einer Verfügbarkeit und Erfolgsquote von 99,99 %. All diese Aspekte machen Bright Data zum wohl besten Tool für die Extraktion von Webdaten.

➡️ Am besten geeignet für: Datenextraktion auf Unternehmensebene und KI-Integrationen.

Typ:

• Cloud-basierte Webdatenplattform für Unternehmen mit Funktionen zum Entsperren von Webinhalten, direkten Datenfeeds, KI-gestützten Scrapern, No-Code-Scraping-Lösungen und anderen Diensten.
• Unterstützt sowohl No-Code-Scraping-Lösungen als auch Scraping-APIs.
• Bietet auch vollständig verwaltete Scraping-Dienste für den Einsatz in Unternehmen.

Unterstützte Szenarien:

• Web-Scraping und Web-Crawling zum Extrahieren von Daten aus beliebigen Websites.
• Strukturierte Datenfeeds zur Integration in Datenpipelines, KI-Agenten, Machine-Learning-Workflows und RAG-Systeme.
• Typische Anwendungsfälle sind das Crawling von Website-Inhalten, die Erfassung von SERP-Daten, das Scraping von sozialen Medien, E-Commerce-Produkt- und Preisdaten, Immobiliendaten, Datenfeeds für KI-Anwendungen, Einzelhandels- und Marktinformationen, Lead-Generierung, Überwachung der Web-Performance und vieles mehr.

Parsing-Methoden:

• API-basiertes Scraping für die automatisierte und geplante Datenerfassung von beliebigen Websites, einschließlich Web-Unlocking zur Umgehung von Anti-Bot-Schutzmaßnahmen.
• Integrierte Parsing-Methoden für strukturierte Datenfeeds von Dutzenden bekannter Plattformen (Amazon, Yahoo Finance, LinkedIn, Instagram usw.).
• Die Ergebnisse können in KI-fähigem JSON, rohem HTML oder LLM-optimiertem Markdown zurückgegeben werden.
• Optionen für KI-gestütztes Scraping, einschließlich Unterstützung für selbstheilende Scraping-Pipelines.
• Unterstützt strukturierte Ausgabeformate wie JSON, NDJSON, CSV und viele andere für eine Vielzahl von Plattformen.

Infrastruktur:

• 99,99 % Verfügbarkeit für zuverlässige Datenextraktion.
• Hoch skalierbar mit Unterstützung für Bulk-Scraping (bis zu 5.000 URLs pro Anfrage).
• Fortschrittliche Anti-Blocking-Mechanismen, einschließlich CAPTCHA-Lösung, IP-Rotation, User-Agent-Rotation und benutzerdefinierte Header.
• Zugriff auf über 150 Millionen Proxy-IPs in 195 Ländern.
• Standard-SLAs für alle Benutzer und benutzerdefinierte SLAs für Unternehmen.
• 99,99 % Erfolgsquote beim Scraping von APIs.
• Unterstützt KI-Anwendungen und CRM-Anreicherungs-Workflows.
• Integration mit Hunderten von Plattformen, darunter KI-Lösungen (LangChain, CrewAI, Dify, LlamaIndex usw.) und Automatisierungsplattformen (Zapier, n8n, Make usw.) sowie KI-Plattformen für Unternehmen wie AWS Bedrock, Aur AI Foundry, IBM WatsonX und andere.
• Weltweiter Support rund um die Uhr durch ein engagiertes Team von Datenexperten.

Technische Anforderungen:

• API-basiertes Scraping mit minimalem Programmieraufwand, unterstützt durch Hunderte von Events und Code-Schnipseln in cURL, JavaScript, Python, C# und anderen Sprachen, mit umfangreicher Dokumentation.
• Offizielle SDKs in Python, JavaScript und anderen Sprachen für eine einfache Integration verfügbar.
• Einfache, codefreie Schnittstelle für Plug-and-Play-Scraping direkt über die Webplattform.
• MCP-Server für vereinfachte Integration in KI-Agenten und Workflows verfügbar.

Konformität:

• Vollständig GDPR-konform.
• Vollständig CCPA-konform.
• Die Daten werden ausschließlich aus öffentlich zugänglichen Quellen auf ethische Weise gewonnen.
• Zertifiziert nach ISO 27001, SOC 2 Typ II und CSA STAR Level 1.

Preise:

• Kostenlose Testversion verfügbar.
• Die Preise hängen vom gewählten Produkt ab, wobei jedes Produkt eine Pay-as-you-go-Option sowie Abonnementmodelle umfasst:
  • Unlocker API: Ab 1,50 $ pro 1.000 Ergebnisse.
  • Browser-API: Ab 8 $/GB.
  • SERP-API: Ab 1,50 $ pro 1.000 Ergebnisse.
  • Scraper-APIs: Ab 1,50 $ pro 1.000 Datensätze.

2. Apache Tika

Apache Tika ist ein Open-Source-Java-Toolkit für die Inhaltsanalyse und Datenextraktion. Es kann Text und Metadaten aus über tausend Dateitypen erkennen und extrahieren, darunter PDFs, Office-Dokumente, Bilder und mehr. Tika funktioniert als Java-Bibliothek, Befehlszeilentool oder eigenständiger Server mit einer REST-API und unterstützt OCR und komplexe Dokumentenverarbeitung für Indizierung, Analyse und Informationsmanagement.

➡️ Am besten geeignet für: Aufbau eines Open-Source-, selbst gehosteten, Multi-Dokument-, nicht-KI-basierten Datenextraktionsservers.

Typ:

• Open-Source-Toolkit zur Inhaltsanalyse auf Java-Basis.
• Auch als Befehlszeilentool und als eigenständiger Server mit einer REST-API über tika-server verfügbar.

Unterstützte Szenarien:

• Text- und Metadatenextraktion aus über 1.000 Dateiformaten, darunter PDFs, Word, Excel, PowerPoint, E-Mails, Bilder, Audio-, Video- und Archivdateien.
• Parsing eingebetteter Dokumente und Anhänge.
• OCR-basierte Textextraktion aus gescannten oder bildbasierten Dokumenten.

Parsing-Methoden:

• Regelbasierte und formatspezifische Parser, die auf bestehenden Bibliotheken basieren (z. B. Apache PDFBox, POI usw.).
• MIME-Typ-Erkennung und Metadatenextraktion.
• OCR durch Integration mit der Tesseract-Engine.
• Optionale (nicht LLM-basierte) NLP- und Spracherkennungsmodule.

Infrastruktur:

• Bereitstellung und Skalierung werden von Ihnen verwaltet.
• Selbst gehostete API-Infrastruktur, d. h. Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit hängen von Ihrer Bereitstellung und Ressourcenzuweisung ab.

Technische Anforderungen:

• Mittlere bis fortgeschrittene technische Kenntnisse erforderlich.
• Java-Kenntnisse für die Integration der Bibliothek empfohlen.
• Die Nutzung der REST-API ist über tika-server möglich, aber die Einrichtung und der Betrieb bleiben in der Verantwortung des Entwicklers.

Compliance:

• Die Compliance hängt davon ab, wie Apache Tika genutzt wird.

Preis

• Kostenlos und Open Source unter der Apache 2.0-Lizenz.

3. Extracta LABS

Extracta LABS ist eine cloudbasierte, KI-gestützte Datenextraktionsplattform und ein API-Dienst zur Automatisierung der Extraktion strukturierter Daten aus unstrukturierten Dokumenten. Es unterstützt PDFs, gescannte Dokumente, Bilder und gängige Geschäftsdateien wie Rechnungen, Verträge und Lebensläufe.

➡️ Am besten geeignet für: KI-gestützte Extraktion von Dokumentendaten aus PDFs, Bildern und Geschäftsdateien.

Typ:

• Cloud-basierte KI-Plattform mit API-Zugriff.

Unterstützte Szenarien:

• Extraktion von Daten aus einer Vielzahl von Dokumenttypen, darunter Rechnungen, Lebensläufe, Verträge, Visitenkarten, Quittungen, Kontoauszüge, Bestellungen, Frachtbriefe, E-Mails, gescannte Bilder, PDFs, Text und mehr.

Parsing-Methoden:

• KI und maschinelles Lernen
• OCR

Infrastruktur:

• Vollständig gehostete API-Infrastruktur.
• Einige APIs erfordern eine Verzögerung von 2 Sekunden zwischen aufeinanderfolgenden Aufrufen.
• Optionen für die gleichzeitige Stapelverarbeitung mehrerer Dokumente.

Technische Anforderungen:

• Für einfache API-Aufrufe sind grundlegende technische Kenntnisse erforderlich.
• Extraktionsfelder können einfach über eine Webschnittstelle oder über die API definiert werden.

Konformität:

• DSGVO-konform.
• ISO 27001-zertifiziert.
• Extrahierte Daten werden niemals zu Schulungszwecken verwendet.

Preise:

• Kostenlose Testversion für bis zu 50 Seiten verfügbar.
• Abhängig von der Anzahl der zu verarbeitenden Seiten:
  • Abonnementbasierte Tarife reichen von 0,19 $ pro Seite bis 0,069 $ pro Seite.
  • Die Pay-as-you-go-Tarife reichen von 13,30 $ pro Monat bis zu 3.105 $ pro Monat.

4. Nanonets

Nanonets ist eine KI-gesteuerte Datenextraktionsplattform, die unstrukturierte Dokumente (z. B. Rechnungen, Belege, Formulare und Verträge) mithilfe von OCR und KI in strukturierte Daten umwandelt. Sie verfügt über eine API und ermöglicht es Ihnen, automatisierte Workflows zu erstellen, indem Sie Blöcke für die Datenextraktion, den Abgleich, die Formatierung und den Export in Systeme wie ERP oder Salesforce miteinander verknüpfen.

➡️ Am besten geeignet für: Automatisierte Extraktion strukturierter Daten aus Rechnungen, Belegen und Formularen.

Typ: Cloud-basierte KI-Plattform mit No-Code-Schnittstelle und API-Zugriff für die Dokumentenautomatisierung.

Unterstützte Szenarien:

• Extraktion aus Rechnungen, Quittungen, Bestellungen, Frachtbriefen, Reisepässen, Ausweisen, Kontoauszügen und anderen Geschäftsdokumenten.
• Workflow-Automatisierung für Kreditorenbuchhaltung, Finanzabstimmung, Schadenbearbeitung, Dokumentengenehmigungen und Lieferkettenabläufe.

Parsing-Methoden:

• KI-gestützte Extraktion.
• OCR für die Texterkennung in gescannten oder bildbasierten Dokumenten in über 40 Sprachen.

Infrastruktur:

• Vollständig gehostete Infrastruktur, die über 1 Milliarde Dokumente verarbeitet hat.
• Unterstützt Stapelverarbeitung und Integration mit E-Mail-, Cloud-Speicher-, ERP- und CRM-Systemen (Salesforce, HubSpot und Airtable).

Technische Anforderungen:

• Minimale technische Kenntnisse für die Einrichtung von No-Code-Workflows erforderlich (vordefinierte Vorlagen verfügbar).
• Der Zugriff auf die API erfordert Kenntnisse auf Entwicklerniveau.

Konformität:

• DSGVO-konform.
• SLAs, HIPAA-Konformität und SOC 2-Zertifizierungen sind nur für Unternehmenskunden garantiert.

Preise:

• Kostenlose Testversion mit Guthaben im Wert von 200 $.
• Blockbasierte Pay-as-you-go-Tarife.

5. Docparser

Docparser ist ein cloudbasiertes Datenextraktions-Tool, das PDFs, Word-Dokumente, Bilder und andere Dateien in strukturierte Formate wie Excel, CSV oder JSON konvertiert. Sie definieren Extraktionsregeln über eine No-Code-Oberfläche, die von KI unterstützt wird, um wichtige Informationen wie Tabellen, Rechnungen oder Verträge zu erfassen. Die gesammelten Daten können dann exportiert oder in Anwendungen wie Google Sheets, Salesforce oder Zapier integriert werden.

➡️ Am besten geeignet für: No-Code-Extraktion aus PDFs, Word-Dokumenten und Bildern für Geschäftsabläufe.

Typ:

• Cloudbasierte, browserbasierte Schnittstelle zum Parsing von Dokumenten mit API-Zugriff.

Unterstützte Szenarien:

• Extraktion aus Word-, PDF-, CSV-, XLS-, TXT-, XML- und Bilddateien.
• Unterstützte Dokumenttypen: Rechnungen, Bestellungen, Kundenaufträge, Versand- und Lieferscheine, Verträge und Vereinbarungen, HR-Formulare und -Anträge, Produktkataloge, Kontoauszüge und andere benutzerdefinierte Formulare.
• Exportieren Sie Daten nach Excel, CSV, JSON, XML, Google Sheets oder integrieren Sie sie über Zapier, Workato oder Microsoft Power Automate in über 100 Cloud-Anwendungen.

Parsing-Methoden:

• Zonale OCR zur Auswahl relevanter Bereiche.
• Erweiterte Mustererkennung mit Anker-Schlüsselwörtern.
• Erstellung benutzerdefinierter Regeln (über einen visuellen Regel-Builder per Drag-and-Drop).
• KI-gestützte Engine für intelligentere Extraktion.
• Tabellenextraktion, Erkennung von Kontrollkästchen/Optionsfeldern, Scannen von Barcodes und QR-Codes sowie Vorverarbeitung gescannter Bilder (Entzerrung, Entfernung von Artefakten).

Infrastruktur:

• Vollständig gehostete, cloudbasierte Plattform.
• Unterstützt Stapelverarbeitung und Dokumente mit mehreren Layouts.
• Die Aufbewahrungsdauer von Dokumenten variiert je nach Tarif (~90 Tage bei Basistarifen, längere Aufbewahrungsdauer bei höheren Tarifen verfügbar).

Technische Anforderungen:

• Dank eines visuellen Regelgenerators ist für die meisten Workflows keine Programmierung erforderlich.
• Für die API-Integration und Automatisierung sind grundlegende technische Kenntnisse erforderlich.
• Möglichkeit, benutzerdefinierte Parsing-Regeln und Vorlagen zu definieren.

Compliance:

• Daten werden nach Ablauf der Aufbewahrungsfrist automatisch gelöscht, sofern keine verlängerte Aufbewahrung erworben wurde.
• Zu den Sicherheitsfunktionen gehören SSO, 2FA und kontrollierter Zugriff für Teams.

Preise:

• Kostenlose Testversion für 14 Tage.
• Abonnementbasierte Tarife:
  • Starter: 39 $/Monat für 100 Parsing-Credits.
  • Professional: 39 $/Monat für 250 Parsing-Credits.
  • Business: 159 $/Monat für 1.000 Parsing-Credits.
  • Anpassbare monatliche Abonnements mit steigenden Preisen und entsprechenden Credits.
  • Individuelle Tarife für Unternehmen.

6. DumplingAI

Dumpling AI ist eine Plattform für Datenextraktion und Automatisierung. Sie bietet APIs und No-Code-Tools zum Sammeln strukturierter Daten aus Webseiten, sozialen Plattformen, Dokumenten und Multimedia-Quellen. Der Schwerpunkt liegt darauf, unstrukturierte Daten in nutzbare Eingaben für KI-Systeme und automatisierte Workflows umzuwandeln, mit Integrationen für Tools wie Make und Zapier.

➡️ Am besten geeignet für: Extraktion von Daten aus mehreren Quellen wie Web, Dokumenten, Bildern, Audio- und Videodateien.

Typ:

• Cloud-basierte, API-first-Plattform zur Datenextraktion, entwickelt für externe Integrationen, KI-Agenten und Automatisierungen.

Unterstützte Szenarien:

• Web-Scraping und Website-Crawling.
• Dokumentenextraktion aus PDFs, Word-Dateien und anderen Formaten.
• Bild-OCR und Bildanalyse.
• Audio-Transkription und Extraktion von Videoinhalten.

Parsing-Methoden:

• Traditionelle Web-Scraping- und Crawling-Techniken.
• KI-gestützte Datenextraktion mit benutzerdefinierten Schemata.
• OCR für Bilder und gescannte Dokumente.
• Medienbezogene Extraktion für Audio- und Videoinhalte.

Infrastruktur:

• Vollständig verwaltete, produktionsreife API-Infrastruktur.
• Multi-Provider-Wasserfall-Redundanz zur Steigerung der Erfolgsraten.
• Integrierte Wiederholungsversuche und Unterstützung für strukturierte Ausgaben.
• Die Ratenbeschränkungen reichen von 30 bis 120 Anfragen pro Minute, je nach Tarif.
• Native Integrationen mit Make, Zapier und n8n für automatisierte Workflows.

Technische Anforderungen:

• Grundlegende bis mittlere technische Kenntnisse für die Integration von REST-APIs erforderlich.
• SDK-Unterstützung für Python und Node.js für eine schnelle Einrichtung.
• Native Integrationen mit No-Code- und Automatisierungstools wie n8n, Make und Zapier.
• Ein interner, intuitiver, webbasierter KI-Agenten-Builder + MCP-Unterstützung.

Compliance: Nicht bekannt gegeben.

Preise:

• Kostenlose Testversion mit 250 Gratis-Credits verfügbar.
• Abonnementbasierte Preise mit einem Credit-System:
  • Starter: 49 $ pro Monat für 100.000 Credits.
  • Pro: 149 $ pro Monat für 300.000 Credits.
  • Business: 299 $ pro Monat für 800.000 Credits.

7. Firecrawl

Firecrawl ist eine KI-gestützte Webdatenplattform, die APIs bereitstellt, um Websites in strukturierte, LLM-fähige Formate wie JSON oder Markdown zu konvertieren. Sie verfügt über einen Open-Source-Kern für die Selbstbereitstellung, während ihre Premium-Cloud-Endpunkte über Open-Source-SDKs leicht zugänglich sind. Die APIs verarbeiten JavaScript-lastige und geschützte Seiten, Medien-Parsing, Proxy-Management und Ratenbeschränkungen. Auf diese Weise ermöglichen sie die Extraktion von Inhalten aus Online-Dokumenten und Websites, einschließlich geschützter Ressourcen.

➡️ Am besten geeignet für: Schnelle Datenextraktion für verschiedene Dokumente, mit Schwerpunkt auf Websites und Dokumenten, deren Struktur sich häufig ändert.

Typ:

• Cloud-basierte KI-Web-Scraping- und Crawling-API-Lösung mit Open-Source-Charakter.

Unterstützte Szenarien:

• Web-Scraping und Crawling öffentlicher Websites, einschließlich JavaScript-lastiger und geschützter Seiten.
• Medien- und Dokumenten-Parsing aus Online-PDF- und DOCX-Dokumenten.

Parsing-Methoden:

• Selektive Extraktion von Inhalten mit strukturierter Ausgabe in JSON.
• Option zum Empfang der Ergebnisse in Markdown, Screenshots oder rohem HTML.

Infrastruktur:

• Vollständig gehostete API mit Parallelitätsbeschränkungen je nach Tarif (bis zu 150 gleichzeitige Anfragen).
• Automatische Handhabung von Ratenbeschränkungen, Proxy-Rotation und Anforderungsorchestrierung.
• Deckt etwa 96 % des Internets ab.
• Kann schnelle Antworten liefern (sogar unter 1 Sekunde pro Seite).

Technische Anforderungen:

• Vereinfachte Integration über die offiziellen SDKs in Python und Node.js, mit Community-unterstützten SDKs für Rust und Go.
• Integrationen mit KI-Frameworks wie LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Dify, LangFlow und anderen.
• Für die Integration der SDKs sind Programmierkenntnisse erforderlich.
• Für das Selbsthosting und die Skalierung der Open-Source-Version der Lösung sind fortgeschrittene DevOps-Kenntnisse erforderlich.

Compliance:

• SOC 2 Typ II-konform.

Preise

• Kostenloser Tarif mit 500 Credits (einmalig), 2 gleichzeitige Anfragen.
• Abonnementbasierte Tarife:
  • Hobby: 19 $/Monat für 3.000 Credits pro Monat und 5 gleichzeitige Anfragen.
  • Standard: 99 $/Monat für 100.000 Credits pro Monat und 50 gleichzeitige Anfragen.
  • Wachstum: 399 $/Monat für 500.000 Credits pro Monat und 100 gleichzeitige Anfragen.
• Kostenpflichtige Tarife für hohe Nutzungsvolumina:
  • Scale: 749 $/Monat für 1 Million Credits und 150 gleichzeitige Anfragen.
  • Enterprise: Individuelle Preisgestaltung.

8. Apify

Apify ist eine Full-Stack-Plattform für Web-Scraping und Automatisierung, mit der Sie Tools namens „Actors” erstellen, ausführen und teilen können. Diese serverlosen Programme können Daten von Websites per Web-Scraping oder aus Dokumenten mithilfe von KI sammeln. Sie unterstützen auch automatisierte Workflows und Integrationen in KI-Anwendungen.

➡️ Am besten geeignet für: Bereitstellung und Verwaltung von benutzerdefinierten Lösungen zur Extraktion von Webdaten.

Typ:

• Serverlose Web-Scraping- und Automatisierungsplattform mit API-Zugriff und einem großen Marktplatz für vorgefertigte Actors.

Unterstützte Szenarien:

• Web-Scraping von jeder Website oder Web-App, einschließlich JavaScript-lastiger und geschützter Websites.
• Dokumentenverarbeitung über spezialisierte KI-gestützte Akteure für PDFs, Bilder und andere Dokumenttypen.

Parsing-Methoden:

• Je nach ausgewähltem Actor:
  • Extraktion von Webinhalten mithilfe bekannter HTML-Parser oder Browser-Automatisierungstools.
  • KI-optimierte Bereinigung der Ausgabedaten für nachgelagerte Sprachmodelle.
  • OCR- und PDF-Verarbeitung sowie andere Extraktionsmechanismen.

Infrastruktur:

• Vollständig in der Cloud gehostet, mit skalierbarer Ausführung von Actors und automatischer Skalierung für Aufträge mit hohem Volumen.
• Integrierte Proxy-Rotation und Umgehung von Anti-Bot-Erkennung (Anti-CAPTCHA, Fingerprinting usw.).
• Persistente Speicherung der Ergebnisse mit einfacher Exportierung und API-Abruf.
• Intuitive webbasierte Oberfläche zum Ausführen und Verwalten von Actors.

Technische Anforderungen:

• Programmierkenntnisse (JavaScript/TypeScript oder Python) zum Erstellen benutzerdefinierter Actors erforderlich.
• Vertrautheit mit APIs und Zeitplanung für die programmgesteuerte Ausführung der Actors.
• Vorkonfigurierte Actors senken die Einstiegshürde für Nicht-Entwickler.

Konformität:

• DSGVO-konform.

Preise:

• Pay-as-you-go-Recheneinheiten + abonnementbasierte Tarife:
  • Kostenloser Tarif: 5 $ zum Ausgeben im Apify Store oder für eigene Akteure + 0,3 $ pro Recheneinheit.
  • Starter: 39 $/Monat + 0,3 $ pro Recheneinheit.
  • Scale: 199 $/Monat + 0,25 $ pro Recheneinheit.
  • Business: 999 $/Monat + 0,2 $ pro Recheneinheit.
  • Enterprise: Individuelle Preisgestaltung.

9. ScraperAPI

ScraperAPI ist ein cloudbasiertes Datenextraktions-Tool, das groß angelegtes Web-Scraping ermöglicht. Benutzer senden Anfragen an die API, die Anti-Bot-Schutzmaßnahmen verwaltet, JavaScript ausführt und strukturierte Daten im JSON-Format von öffentlichen Websites zurückgibt. Es unterstützt Anwendungen wie Marktforschung, Preisüberwachung und SEO-Analyse. Diese Aspekte ermöglichen es auch, es in die Liste der beliebtesten Web-Scraping-Tools des Jahres aufzunehmen.

➡️ Am besten geeignet für: Einfache Web-Datenextraktion.

Typ:

• Cloud-basierte Web-Scraping-API mit Low-Code-Workflow-Unterstützung.
• Unterstützt API-Zugriff für die Integration mit benutzerdefinierten Anwendungen oder Pipelines.

Unterstützte Szenarien:

• Web-Scraping über Millionen öffentlicher Websites.
• Spezielle Endpunkte für Amazon, Google, Walmart, eBay, Etsy, Home Depot, Target usw.
• Datenextraktion für E-Commerce, SERP-Tracking, Marktforschung, Immobilienanzeigen und Online-Reputationsüberwachung.

Parsing-Methoden:

• HTML-Parsing mit strukturierter JSON-Ausgabe.

Infrastruktur:

• API-basiertes Scraping mit automatischer Proxy-Rotation (über 40 Millionen Proxys in mehr als 50 Ländern), CAPTCHA-Lösung und Browser-Rendering.
• Unterstützt asynchrones Scraping für groß angelegte Anfragen.
• Architektur für Skalierbarkeit und zuverlässige Infrastruktur.
• Unterstützt Integrationen mit KI-Agenten-Frameworks, z. B. die Erstellung von Agenten mit LangChain.
• Die Parallelität ist je nach Plan auf 20 bis 200 Threads begrenzt.

Technische Anforderungen:

• Für grundlegende Scraping-API-Aufrufe sind nur minimale technische Kenntnisse erforderlich.
• Unterstützt Low-Code-Workflows für automatisiertes Scraping ohne Programmierung.

Compliance:

• DSGVO-konform.
• CCPA-konform.

Preise:

• 7-tägige kostenlose Testversion mit 5.000 API-Credits.
• Abonnementbasierte Tarife:
  • Hobby: 49 $/Monat für 100.000 API-Credits.
  • Startup: 149 $/Monat für 1 Mio. API-Credits
  • Business: 299 $/Monat für 3 Millionen API-Credits.
  • Skalierung: 475 $/Monat für 5 Millionen API-Credits.
  • Unternehmen: Individuelle Preise für mehr als 5 Millionen API-Credits und mehr als 200 Threads.

10. Import.io

Import.io ist eine Plattform zur Extraktion von Webdaten, die sowohl eine KI-gestützte Self-Service-Lösung als auch verwaltete Datenerfassungsdienste anbietet. Für die Webplattform können Sie die Scraping-Logik über eine Point-and-Click-Oberfläche definieren, und die KI wandelt die extrahierten Daten in die gewünschte Ausgabe um. Der Dienst bietet eine skalierbare Infrastruktur mit GDPR- und CCPA-konformer Verarbeitung sensibler Informationen.

➡️ Am besten geeignet für: Webdatenextraktion für nicht-technische Benutzer.

Typ:

• KI-gestützte Plattform für die Extraktion und Auswertung von Webdaten.
• Web-Scraping als Service mit vollständig verwalteter Erfahrung.

Unterstützte Szenarien:

• Web-Scraping von öffentlichen und geschützten Websites, einschließlich E-Commerce, Marktplätzen, Nachrichtenseiten und mehr.

Parsing-Methoden:

• KI-native Extraktion mit selbstheilenden Pipelines.
• Möglichkeit, benutzerdefinierte CSS-Selektoren und XPath-Regeln zu schreiben.
• Strukturierte Ausgabe in JSON oder anderen Formaten.

Infrastruktur:

• Unternehmensgerechte Verfügbarkeit mit bewährter Zuverlässigkeit seit über 10 Jahren.
• Skalierbare Pipelines für die Extraktion großer Mengen von Webdaten.
• Kontinuierliche Überwachung und automatisierte Bearbeitung von Webänderungen, defekten Selektoren und dynamischen Seiten.

Technische Anforderungen:

• No-Code-Selbstbedienungsschnittstelle für Benutzer ohne technische Kenntnisse, mit der sie einen Web-Scraper direkt über eine Point-and-Click-Browser-Oberfläche definieren können, unterstützt durch KI für Selbstheilungs-Szenarien.
• Für die Nutzung der verwalteten Scraping-Dienste sind keine technischen Kenntnisse erforderlich.
• Grundlegende technische Kenntnisse sind erforderlich, um APIs für den Zugriff auf gescrapte Daten aufzurufen.
• Technische Kenntnisse werden für die Integration in interne Systeme und die Skalierung von Datenpipelines empfohlen.

Compliance:

• DSGVO-konform.
• CCPA-konform.
• Automatische Erkennung und Filterung sensibler oder eingeschränkter Daten (einschließlich Maskierung personenbezogener Daten).

Preise:

• Selbstbedienungslösung, kostenlos testbar.
• Individuelle Preise für Managed Services, basierend auf dem Volumenbedarf.

11. Beautiful Soup

Beautiful Soup ist eine weit verbreitete Python-Bibliothek und einer der leistungsstärksten HTML-Parser. Sie erstellt aus HTML- oder XML-Dokumenten einen Parse-Baum und ermöglicht so eine einfache Navigation, Suche und Extraktion von Daten. Sie verarbeitet schlecht formatierte Markups effektiv und ist damit ein wichtiges Werkzeug für Web-Scraping und die Extraktion strukturierter Daten.

Sehen Sie sich die Funktionsweise in unserem Beautiful Soup-Web-Scraping-Tutorial an.

➡️ Am besten geeignet für: Datenextraktion aus HTML-/XML-Dokumenten in Python.

Typ:

• Open-Source-Python-Bibliothek für das Parsing von HTML und XML.

Unterstützte Szenarien:

• Extrahieren strukturierter Daten aus HTML-/XML-Dokumenten.
• Web-Scraping für statische Websites.

Parsing-Methoden:

• Traditionelles Parsing mit Baumdurchquerung und Tag-Suche über zugrunde liegende Low-Level-HTML-Parser wie lxml.
• Unterstützt CSS-Selektoren und Knotenauswahl anhand von Elementnamen, Attributen und Textinhalten.

Infrastruktur:

• Hängt davon ab, wie Sie es in Ihr Python-Web-Scraping-Skript integrieren und wie Sie es bereitstellen und skalieren.

Technische Anforderungen:

• Erfordert fortgeschrittene Python-Programmierkenntnisse.
• Für eine vollständige Konfiguration des Web-Scraping müssen Sie außerdem wissen, wie Sie HTTP-Anfragen mit einem Client wie Requests verarbeiten, um zunächst die HTML-Dokumente abzurufen.

Compliance:

• Hängt davon ab, wie Sie die damit extrahierten Daten verwalten.

Preis

• Kostenlos und Open Source.

Fazit

In diesem Artikel haben Sie erfahren, warum die Datenextraktion mit dem Aufkommen der KI eine zentrale Rolle spielt und wie Sie professionell damit umgehen können. Sie haben festgestellt, dass der beste Weg darin besteht, sich auf spezielle Datenextraktions-Tools zu verlassen.

Unter den verfügbaren Lösungen hat sich Bright Data als erste Wahl herausgestellt. Dies liegt an seinen Datenerfassungsdiensten der Enterprise-Klasse, mit denen Sie Daten in großem Umfang aus Webseiten extrahieren und gleichzeitig robuste KI-Integrationen unterstützen können.

Bright Data zeichnet sich dadurch aus, dass es von einem Proxy-Netzwerk mit 150 Millionen IPs unterstützt wird, eine Verfügbarkeit von 99,99 % erreicht und eine Erfolgsquote von 99,99 % aufweist. In Kombination mit einem 24/7-Prioritäts-Support, Optionen für benutzerdefinierte JSON-Ausgaben und einer flexiblen Datenlieferung war die Extraktion von Webdaten noch nie so einfach.

Erstellen Sie noch heute ein Bright Data-Konto und testen Sie unsere Lösungen zur Datenextraktion!

FAQ

Wie funktioniert die Datenextraktion?

Auf hoher Ebene umfasst der Prozess der Datenextraktion Folgendes:

1. Zugriff auf die Quelle, z. B. eine Webseite, eine PDF-Datei, ein Word-Dokument oder anderes.
2. Analyse des Inhalts mithilfe traditioneller Parsing-Methoden, Mustererkennung oder KI-gestützten Techniken, um relevante Informationen zu identifizieren.
3. Bereinigung und Normalisierung der Daten, um sie in ein strukturiertes und konsistentes Format zu transformieren.

Schließlich können Sie Qualitätsprüfungen durchführen, um sicherzustellen, dass die extrahierten Daten wahr, genau und zuverlässig sind.

Können Datenextraktions-Tools auf Websites angewendet werden?

Ja, in diesem Fall spricht man von Web-Scraping. Die Idee besteht darin, dass ein automatisiertes Tool Webseiten durchsucht, relevante DOM-Elemente identifiziert und Inhalte daraus extrahiert. Um effektiv zu sein, müssen Web-Scraping-Tools auch Anti-Bot-Maßnahmen bewältigen und mit Proxys für die IP-Rotation integriert sein.

Wie baut man ein Datenextraktions-Tool?

Die Erstellung eines Datenextraktions-Tools hängt weitgehend von den Zielquellen ab. Im Allgemeinen können Sie Programmiersprachen wie Python mit Bibliotheken für Web-Scraping, Parsing von Dokumenten oder OCR verwenden. Für komplexere oder unstrukturierte Quellen kann eine Integration mit lokalen oder Online-KI-Modellen und LLMs erforderlich sein.