أفضل 12 أداة مجانية لاستخراج البيانات في 2025

في 2025، بيانات الويب ما عادت “ميزة لطيفة”—صارت هي المُدخل الافتراضي للمبيعات والتسويق والعمليات.

إذا كنت تبني قوائم عملاء محتملين، أو تراقب المنافسين، أو تتابع الأسعار، أو تجمع بيانات المنتجات، فأكيد مرّ عليك السؤال الكلاسيكي: كيف أقدر أسوي استخراج بيانات الويب بدون ما أضيّع أيام في الشغل اليدوي—ولا أضطر أبني مستخرج بيانات من الصفر؟

الخيارات على الورق كثيرة ومغرية: عشرات المنصات تقول لك “استخراج البيانات مجانًا وبدون كود”. لكن على أرض الواقع، كثير منها يا إمّا نسخة تجريبية قصيرة، أو تحتاج وقت طويل عشان تتعلمها، أو تحط أهم الميزات وراء paywall. فإيش اللي ينفع فعلًا؟ وأي أداة Web Scraper معمولة لمستخدمين الأعمال أكثر من المطورين؟ وإلى أي حد تقدر تمشي بالخطة المجانية قبل ما تصطدم بالحدود؟

هذا الدليل يجمع لك أفضل 12 أداة مجانية لاستخراج البيانات في 2025 بدايةً من Thunderbit، مع مقارنة واضحة من ناحية سهولة الاستخدام، وعمق الميزات، وحدود الخطة المجانية، ومين أنسب مستخدم لكل أداة. سواء هدفك استخراج مئات النتائج من Google Maps، أو جمع بيانات من صفحات ديناميكية خلف تسجيل دخول، أو سحب بيانات منظمة من ملف PDF—القائمة هذه بتسهّل عليك اختيار الأداة الصح.

لماذا تحتاج إلى أداة استخراج بيانات في 2025: حالات استخدام الأعمال والاتجاهات

خلّنا نكون واقعيين: في 2025، استخراج بيانات الويب ما عاد حكرًا على الهاكرز أو علماء البيانات. صار جزءًا أساسيًا من صندوق أدوات الشركات الحديثة، والأرقام تثبت. سوق برمجيات استخراج بيانات الويب وصل إلى ، ومتوقع يتضاعف وأكثر بحلول 2032. ليه؟ لأن الكل—من فرق المبيعات إلى وكلاء العقار—صار يعتمد على بيانات الويب عشان يتقدم.

• توليد العملاء المحتملين: فرق المبيعات تسوي استخراج البيانات من الأدلة وGoogle Maps والسوشيال لبناء قوائم مستهدفة—بدون بحث يدوي يكسّر الظهر.
• مراقبة الأسعار وبحث المنافسين: فرق التجارة الإلكترونية والريتيل تتابع منتجات المنافسين وأسعارهم وتقييماتهم عشان تظل متقدمة (وإيه، 82% من شركات التجارة الإلكترونية تسوي استخراج البيانات لهذا السبب بالذات).
• أبحاث السوق وتحليل الانطباعات: المسوقون يجمعون المراجعات والأخبار ونقاشات الشبكات الاجتماعية لاكتشاف الترندات وإدارة سمعة العلامة.
• أتمتة سير العمل: فرق العمليات تؤتمت كل شيء من فحص المخزون إلى التقارير المجدولة، وتوفّر ساعات كل أسبوع.

وفي رقم لطيف: الشركات اللي تستخدم أدوات استخراج مدعومة بالذكاء الاصطناعي توفر مقارنة بالطرق اليدوية. هذا مو توفير بسيط—هذا ممكن يكون الفرق بين تطلع 6 مساءً أو تظل للـ 9.

كيف اخترنا أفضل أدوات استخراج البيانات المجانية

شفت قوائم كثيرة بعنوان “أفضل Web Scraper” وتكون حرفيًا نسخ/لصق من كلام التسويق. هنا لا. في هذه القائمة ركّزت على:

• هل الخطة المجانية تنفع فعلًا؟ تقدر تنجز شغل حقيقي ولا مجرد طُعم؟
• سهولة الاستخدام: هل غير المبرمج يطلع بنتيجة خلال دقائق، ولا لازم دكتوراه في Regex؟
• أنواع المواقع المدعومة: صفحات ثابتة، ديناميكية، متعددة الصفحات، تتطلب تسجيل دخول، ملفات PDF، شبكات اجتماعية—هل الأداة تتعامل مع سيناريوهات العالم الحقيقي؟
• خيارات تصدير البيانات: هل تقدر تنقل البيانات إلى Excel أو Google Sheets أو Notion أو Airtable بسهولة؟
• ميزات إضافية: استخراج بالذكاء الاصطناعي، جدولة، قوالب، معالجة لاحقة، تكاملات.
• ملاءمة نوع المستخدم: هل الأداة موجهة لمستخدمي الأعمال، أم للمحللين، أم للمطورين؟

وكمان راجعت وثائق كل أداة، وجربت تجربة البدء، وقارنت حدود الخطط المجانية—لأن “مجاني” مو دائمًا مجاني مثل ما يبان.

جدول مقارنة سريع: أفضل 12 أداة مجانية لاستخراج البيانات

هذه نظرة سريعة جنبًا إلى جنب عشان تلتقط الأداة الأنسب لاحتياجك بسرعة.

Thunderbit: الخيار الأول لاستخراج بيانات سهل ومدعوم بالذكاء الاصطناعي

خلّنا ندخل في سبب تصدّر قائمتي. مو بس لأنني ضمن الفريق—لكن لأنني فعليًا أشوفه أقرب شيء لفكرة “متدرب ذكاء اصطناعي” يفهم اللي تبيه (ومن غير ما يطلب بريك قهوة).

Thunderbit مو تجربة “تعلم الأداة وبعدين استخرج”. هو أقرب إنك تعطي تعليمات لمساعد ذكي: تقول له وش تبي (“اجمع أسماء المنتجات والأسعار والروابط من هذه الصفحة”) والذكاء الاصطناعي يتكفل بالباقي. لا XPath، ولا CSS selectors، ولا وجع رأس Regex. وإذا تبي استخراج صفحات فرعية (زي صفحات تفاصيل المنتج أو روابط التواصل للشركات)، Thunderbit يقدر يضغط ويتنقل تلقائيًا ويجيب لك بيانات أكثر داخل جدولك—وبرضه بنقرة.

واللي يفرق Thunderbit بجد هو اللي بعد الاستخراج. تحتاج تلخيص؟ ترجمة؟ تصنيف؟ تنظيف؟ المعالجة اللاحقة بالذكاء الاصطناعي في Thunderbit جاهزة. يعني ما تطلع ببيانات خام وبس—تطلع بمعلومات مرتبة وقابلة للاستخدام، جاهزة لـ CRM أو جداول البيانات أو مشروعك الجاي.

الخطة المجانية: التجربة المجانية في Thunderbit تسمح لك باستخراج حتى 6 صفحات (أو 10 مع تعزيز التجربة)، وتشمل ملفات PDF والصور وحتى قوالب الشبكات الاجتماعية. وتقدر تصدّر إلى Excel أو CSV مجانًا، وتجرب ميزات مثل استخراج البريد الإلكتروني/الهاتف/الصور. وللشغل الأكبر، الخطط المدفوعة تفتح صفحات أكثر، وتصدير مباشر إلى Google Sheets/Notion/Airtable، واستخراج مجدول، وقوالب فورية لمواقع شائعة مثل Amazon وGoogle Maps وInstagram.

إذا تبي تشوف Thunderbit على الواقع، جرّب أو لف على لمقاطع البدء السريع.

أبرز ميزات Thunderbit

• اقتراح الحقول بالذكاء الاصطناعي: صف البيانات اللي تبيها، والذكاء الاصطناعي يقترح الأعمدة والمنطق المناسب للاستخراج.
• استخراج الصفحات الفرعية: ينتقل تلقائيًا لصفحات التفاصيل أو الروابط ويغني الجدول الرئيسي بدون إعداد يدوي.
• قوالب فورية: أدوات بنقرة واحدة لـ Amazon وGoogle Maps وInstagram وغيرها.
• استخراج PDF والصور: استخراج الجداول والبيانات من ملفات PDF والصور بالذكاء الاصطناعي بدون أدوات إضافية.
• دعم متعدد اللغات: استخراج ومعالجة البيانات بـ 34 لغة.
• تصدير مباشر: إرسال البيانات مباشرة إلى Excel وGoogle Sheets وNotion وAirtable (في الخطط المدفوعة).
• معالجة لاحقة بالذكاء الاصطناعي: تلخيص وترجمة وتصنيف وتنظيف البيانات أثناء الاستخراج.
• استخراج مجاني للبريد/الهاتف/الصور: التقاط معلومات التواصل أو الصور من أي موقع بنقرة.

Thunderbit فعليًا يسد الفجوة بين “بس استخراج بيانات” و“بيانات تقدر تستخدمها فعلًا”. وهو أقرب شيء شفته لمساعد بيانات بالذكاء الاصطناعي لمستخدمي الأعمال.

بقية أفضل 12 أداة: مراجعة أدوات استخراج البيانات المجانية

خلّنا نكمل بقية الأدوات، مع ترتيبها حسب الفئة الأنسب لها.

لمستخدمي الأعمال وNo-Code

Thunderbit

تمت تغطيته فوق. أسهل نقطة انطلاق لغير المبرمجين، مع ميزات AI وقوالب فورية.

Webscraper.io

• المنصة: إضافة Chrome
• الأفضل لـ: مواقع بسيطة وثابتة؛ غير المبرمجين اللي ما عندهم مشكلة مع شوية تجارب ومحاولات.
• أهم الميزات: استخراج قائم على Sitemap، يدعم الترقيم (Pagination)، تصدير CSV/XLSX.
• الخطة المجانية: استخدام محلي غير محدود، لكن بدون تشغيل سحابي أو جدولة. تشغيل يدوي فقط.
• القيود: ما فيه تعامل مدمج مع تسجيل الدخول أو ملفات PDF أو المحتوى الديناميكي المعقد. والدعم غالبًا مجتمعي.

ParseHub

• المنصة: تطبيق سطح مكتب (Windows, Mac, Linux)
• الأفضل لـ: غير المبرمجين والمستخدمين شبه التقنيين اللي مستعدين يستثمرون وقت في التعلم.
• أهم الميزات: منشئ سير عمل مرئي، يدعم المواقع الديناميكية وAJAX وتسجيل الدخول والترقيم.
• الخطة المجانية: 5 مشاريع عامة، 200 صفحة لكل تشغيل، تشغيل يدوي فقط.
• القيود: المشاريع تكون عامة في الخطة المجانية (انتبه للبيانات الحساسة)، بدون جدولة، وسرعات استخراج أبطأ.

Octoparse

• المنصة: تطبيق سطح مكتب (Windows/Mac)، سحابي (مدفوع)
• الأفضل لـ: غير المبرمجين والمحللين اللي يبغون قوة ومرونة.
• أهم الميزات: واجهة مرئية بالنقر، دعم المحتوى الديناميكي، قوالب لمواقع شائعة.
• الخطة المجانية: 10 مهام، حتى 50,000 صف/شهر، سطح مكتب فقط (بدون سحابة/جدولة).
• القيود: لا API ولا تدوير IP ولا جدولة في الخطة المجانية. وممكن منحنى التعلم يكون حاد مع المواقع المعقدة.

Browse AI

• المنصة: سحابي
• الأفضل لـ: مستخدمو no-code اللي يبغون أتمتة استخراج بسيط ومراقبة.
• أهم الميزات: تسجيل روبوت بالنقر، جدولة، تكاملات (Sheets, Zapier).
• الخطة المجانية: 50 رصيد/شهر، موقع واحد، حتى 5 روبوتات.
• القيود: الحجم محدود، وبعض التعلم مطلوب للمواقع المعقدة.

للمطورين والمستخدمين التقنيين

Scrapy

• المنصة: مكتبة Python (مفتوحة المصدر)
• الأفضل لـ: المطورين اللي يبغون تحكم كامل وقابلية توسع.
• أهم الميزات: قابلية تخصيص عالية، يدعم زحفًا كبيرًا، Middleware وPipelines.
• الخطة المجانية: غير محدود (مفتوح المصدر).
• القيود: ما فيه واجهة رسومية، ويتطلب برمجة Python. مو مناسب لغير المبرمجين.

Puppeteer

• المنصة: مكتبة Node.js (مفتوحة المصدر)
• الأفضل لـ: المطورين اللي يستخرجون من مواقع ديناميكية تعتمد كثيرًا على JavaScript.
• أهم الميزات: أتمتة متصفح Headless، تحكم كامل بالتنقل والاستخراج.
• الخطة المجانية: غير محدود (مفتوح المصدر).
• القيود: يتطلب برمجة JavaScript، ولا توجد واجهة رسومية.

Selenium

• المنصة: متعدد اللغات (Python, Java, إلخ)، مفتوح المصدر
• الأفضل لـ: المطورين اللي يؤتمتون المتصفح للاستخراج أو الاختبار.
• أهم الميزات: دعم عدة متصفحات، أتمتة النقر والتمرير وتسجيل الدخول.
• الخطة المجانية: غير محدود (مفتوح المصدر).
• القيود: أبطأ من مكتبات headless، ويتطلب كتابة سكربتات.

Zyte (Scrapy Cloud)

• المنصة: سحابي
• الأفضل لـ: المطورين وفرق العمليات اللي ينشرون عناكب Scrapy على نطاق واسع.
• أهم الميزات: Scrapy مُستضاف، إدارة بروكسي، جدولة المهام.
• الخطة المجانية: عنكبوت واحد بالتوازي، ساعة واحدة لكل مهمة، احتفاظ بالبيانات 7 أيام.
• القيود: لا جدولة متقدمة في الخطة المجانية، ويتطلب معرفة Scrapy.

للفرق والاستخدام المؤسسي

Apify

• المنصة: سحابي
• الأفضل لـ: الفرق والمستخدمين شبه التقنيين والمطورين اللي يبغون أدوات جاهزة أو مخصصة.
• أهم الميزات: سوق Actors (بوتات جاهزة)، جدولة، API، تكاملات.
• الخطة المجانية: 5$ رصيد/شهر (تكفي لمهام صغيرة)، احتفاظ 7 أيام.
• القيود: يحتاج بعض التعلم، والاستخدام محدود بالرصيد.

SerpAPI

• المنصة: API
• الأفضل لـ: المطورين والمحللين اللي يحتاجون بيانات محركات البحث (Google, Bing, YouTube).
• أهم الميزات: واجهات بحث، مقاومة الحظر، مخرجات JSON منظمة.
• الخطة المجانية: 100 عملية بحث/شهر.
• القيود: مو لاستخراج أي موقع عشوائي، والاستخدام عبر API فقط.

Diffbot

• المنصة: API
• الأفضل لـ: المطورين وفرق AI/ML والمؤسسات اللي تحتاج بيانات ويب منظمة على نطاق واسع.
• أهم الميزات: استخراج بالذكاء الاصطناعي، Knowledge Graph، واجهات للمقالات/المنتجات.
• الخطة المجانية: 10,000 رصيد/شهر.
• القيود: عبر API فقط، يتطلب مهارات تقنية، ومحدود بمعدلات الطلب.

قيود الخطط المجانية: ماذا يعني “مجاني” فعلاً لكل أداة؟

خلّنا نكون واضحين—“مجاني” ممكن يعني أي شيء من “غير محدود للهواة” إلى “كمية صغيرة عشان تتعلق بالأداة”. هذا اللي تحصل عليه فعليًا:

الخلاصة: للمشاريع الواقعية، Thunderbit وBrowse AI وApify يعطونك أكثر تجارب مجانية “تشتغل فعلًا” لمستخدمي الأعمال. أما إذا تبغى استخراج مستمر أو على نطاق كبير، غالبًا بتوصل للحدود بسرعة وتحتاج ترقية أو تتحول لحلول مفتوحة المصدر/برمجية.

ما أفضل أداة استخراج بيانات لاحتياجك؟ (دليل حسب نوع المستخدم)

هذه “ورقة غش” سريعة لاختيار الأداة حسب دورك وارتياحك للتقنية:

سيناريوهات استخراج واقعية: مقارنة قابلية التكيف بين الأدوات

خلّنا نشوف كيف أداء الأدوات في خمسة سيناريوهات شائعة:

• Thunderbit وApify يوفرون قوالب/Actors جاهزة لاستخراج Google Maps ومحتوى الشبكات الاجتماعية، وهذا يخلي السيناريوهات هذه أسهل بكثير لغير التقنيين.

إضافة مقابل سطح مكتب مقابل سحابة: ما أفضل تجربة لأداة Web Scraper؟

• إضافات Chrome (Thunderbit, Webscraper.io):
  • الإيجابيات: بداية سريعة، تشتغل داخل المتصفح، إعداد بسيط.
  • السلبيات: تشغيل يدوي، ممكن تتأثر بتغييرات المواقع، أتمتة محدودة.
  • ميزة Thunderbit: الذكاء الاصطناعي يتعامل مع تغيّر البنية، والتنقل للصفحات الفرعية، وحتى استخراج PDF/الصور—وهذا يخليه أمتن من الإضافات التقليدية.
• تطبيقات سطح المكتب (Octoparse, ParseHub):
  • الإيجابيات: قوية، سير عمل مرئي، تتعامل مع المواقع الديناميكية وتسجيل الدخول.
  • السلبيات: منحنى تعلم أعلى، لا أتمتة سحابية في الخطط المجانية، تعتمد على نظام التشغيل.
• المنصات السحابية (Browse AI, Apify, Zyte):
  • الإيجابيات: جدولة، تعاون فرق، قابلية توسع، تكاملات.
  • السلبيات: الخطط المجانية غالبًا محدودة بالرصيد، تحتاج بعض الإعداد، وقد تتطلب معرفة API.
• مكتبات مفتوحة المصدر (Scrapy, Puppeteer, Selenium):
  • الإيجابيات: غير محدودة، قابلة للتخصيص، ممتازة للمطورين.
  • السلبيات: تتطلب برمجة، وغير مناسبة لمستخدمي الأعمال.

اتجاهات استخراج بيانات الويب في 2025: ما الذي يميز الأدوات الحديثة؟

استخراج بيانات الويب في 2025 صار يتمحور حول الذكاء الاصطناعي والأتمتة والتكامل. هذه أبرز النقاط:

• التعرّف الذكي على البنية: أدوات مثل Thunderbit تستخدم الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الحقول تلقائيًا، وهذا يخلي الإعداد سهل لغير المبرمجين.
• استخراج متعدد اللغات: Thunderbit وغيرها يدعمون استخراج ومعالجة البيانات بعشرات اللغات.
• تكاملات مباشرة: تصدير البيانات مباشرة إلى Google Sheets أو Notion أو Airtable—بدون دوخة CSV.
• استخراج PDF/الصور: Thunderbit متقدم هنا لأنه يتيح استخراج الجداول من PDF والصور بالذكاء الاصطناعي.
• الجدولة والأتمتة: أدوات السحابة (Apify, Browse AI) تتيح تشغيل دوري بدون تدخل.
• المعالجة اللاحقة: تلخيص وترجمة وتصنيف وتنظيف البيانات أثناء الاستخراج—وداعًا للجداول الملخبطة.

Thunderbit وApify وSerpAPI في مقدمة هذه الاتجاهات، لكن Thunderbit يميّزه أنه يخلّي الاستخراج بالذكاء الاصطناعي متاح للجميع، مو للمطورين فقط.

ما بعد الاستخراج: معالجة البيانات وميزات إضافة القيمة

الموضوع مو بس تجمع بيانات—الفكرة تحولها لشيء مفيد. هذه مقارنة سريعة لقدرات المعالجة اللاحقة:

• لازم المطور يبرمج منطق المعالجة.

Thunderbit هو الأداة الوحيدة اللي تخلّي غير التقنيين ينتقلون من بيانات ويب خام إلى رؤى منظمة قابلة للتنفيذ—داخل سير عمل واحد.

المجتمع والدعم وموارد التعلم: كيف تبدأ بسرعة

جودة التوثيق وتجربة البداية تفرق كثير. هذه مقارنة سريعة:

Thunderbit وBrowse AI هم الأسهل للمبتدئين. Octoparse وParseHub عندهم موارد ممتازة لكن يحتاجون صبر أكثر. Apify وأدوات المطورين منحناها التعليمي أعلى، لكن توثيقهم جيد.

الخلاصة: اختيار أداة استخراج البيانات المجانية المناسبة في 2025

الخلاصة: مو كل أدوات استخراج البيانات “المجانية” نفس الفائدة، واختيارك لازم يعتمد على دورك، وارتياحك للتقنية، واحتياجك الحقيقي.

• إذا كنت مستخدم أعمال أو غير مبرمج وتبي توصل للبيانات بسرعة—خصوصًا من مواقع صعبة أو ملفات PDF أو صور—فـ Thunderbit أفضل نقطة بداية. أسلوبه المعتمد على الذكاء الاصطناعي، والأوامر باللغة الطبيعية، وميزات المعالجة اللاحقة تخليه أقرب لمساعد بيانات فعلي. جرّب مجانًا وشوف كيف تنتقل بسرعة من “أحتاج هذه البيانات” إلى “هذا ملف الجدول”.
• إذا كنت مطورًا أو تحتاج استخراجًا غير محدود وقابلًا للتخصيص فالحلول مفتوحة المصدر مثل Scrapy وPuppeteer وSelenium هي خيارك الأفضل.
• للفرق والمستخدمين شبه التقنيين تقدم Apify وZyte حلولًا قابلة للتوسع والتعاون مع خطط مجانية سخية للمهام الصغيرة.

أيًا كان سير عملك، ابدأ بالأداة اللي تناسب مهاراتك واحتياجاتك. وتذكر: في 2025 ما تحتاج تكون مبرمج عشان تستفيد من قوة بيانات الويب—كل اللي تحتاجه هو المساعد المناسب (وربما شوية حس دعابة لما الروبوتات تسبقك).

تبغى تتعمق أكثر؟ شوف أدلة ومقارنات إضافية في ، بما فيها: