Świat tonie w danych — a właściwie, poprawka: nie tyle tonie, co próbuje surfować na fali informacji, która nieustannie rośnie. Najnowsza prognoza IDC DataSphere na lata 2025–2029 wskazuje, że w 2025 roku globalnie powstanie około 175 zettabajtów danych, a trend nadal pnie się w górę — do niemal 394 ZB w 2028 r. (Dla porządku: zettabajt to bilion gigabajtów. Ja zostawię rachunki Tobie, a sam pójdę po kalkulator.) Ale jest haczyk: około 80% tych danych ma postać nieustrukturyzowaną — czyli są to chaotyczne strony internetowe, pliki PDF, obrazy, e-maile i wpisy w social media.
Jeśli pracujesz w sprzedaży, marketingu albo operacjach, znasz ten ból: potrzebujesz odpowiedzi, a nie sterty siana. Tymczasem badanie Gartnera pokazuje, że 47% pracowników cyfrowych nadal ma problem ze znalezieniem informacji potrzebnych do wykonywania pracy — i ten sam wniosek regularnie wraca w badaniach dotyczących środowiska pracy już od trzech lat. Dlatego pozyskiwanie informacji — czyli sztuka i nauka wyłuskiwania przydatnych faktów z chaosu — stało się sekretnym składnikiem nowoczesnej zwinności biznesu. A dzięki nowym narzędziom opartym na AI, takim jak Thunderbit, nawet zespoły bez zaplecza technicznego mogą dziś pozyskiwać, porządkować i wykorzystywać informacje w tempie, przy którym stary ręczny copy-paste wygląda jak internet dial-up.
Rozłóżmy na czynniki pierwsze, co tak naprawdę oznacza pozyskiwanie informacji, dlaczego jest tak ważne i jak wykorzystać najnowsze techniki — w tym AI web scraper Thunderbit — aby zamienić nadmiar danych w biznesowe złoto.
Pozyskiwanie informacji: prosta definicja
W najprostszym ujęciu pozyskiwanie informacji oznacza wyciąganie istotnych danych z różnych źródeł i zamienianie ich w uporządkowany, użyteczny format. Wyobraź sobie, że kopiujesz adresy e-mail klientów ze strony internetowej do arkusza kalkulacyjnego — to najbardziej podstawowa forma pozyskiwania informacji. Ale dziś wygląda to raczej jak zatrudnienie błyskawicznego asystenta, który przegląda chaotyczne strony, pliki PDF, a nawet obrazy, i oddaje Ci schludną tabelę z najważniejszymi danymi.
Są dwa główne rodzaje źródeł:
- Źródła ustrukturyzowane: dane, które są już uporządkowane, np. w bazach danych lub arkuszach kalkulacyjnych.
- Źródła nieustrukturyzowane: dane w swobodnym tekście, na stronach internetowych, w plikach PDF, obrazach lub e-mailach — czyli wszystko, co nie układa się ładnie w wiersze i kolumny.
Nowoczesne pozyskiwanie informacji polega na przekształcaniu surowych danych w użyteczne dane — to pierwszy krok w każdym procesie podejmowania decyzji opartych na danych (Captain Data, Rivery). W biznesie może to oznaczać np. pobieranie cen produktów ze stron konkurencji, podsumowywanie opinii klientów z recenzji online albo wyciąganie danych kontaktowych z pliku PDF.
Myśl o pozyskiwaniu informacji jak o szukaniu igły w stogu danych. A z odpowiednimi narzędziami nie musisz być programistą, żeby to zrobić.
Dlaczego pozyskiwanie informacji ma znaczenie dla nowoczesnych firm
Dlaczego pozyskiwanie informacji jest tak ważne? Bo w erze nadmiaru danych wygrywają te firmy, które potrafią szybko znaleźć, uporządkować i wykorzystać właściwe informacje. Oto jak pozyskiwanie informacji przynosi realną wartość różnym zespołom w firmie:
- Sprzedaż: Buduj precyzyjne listy leadów, pobierając dane z publicznych katalogów, mediów społecznościowych lub stron firmowych — bez kupowania nieaktualnych baz i bez wielogodzinnego ręcznego researchu. Automatyczne pozyskiwanie może zwiększyć efektywność prospectingu nawet 5x i ograniczyć pracę ręczną o 80%.
- Marketing: Śledź ceny konkurencji, monitoruj trendy rynkowe i analizuj nastroje klientów na dużą skalę. Detaliści tacy jak John Lewis przypisali automatycznemu pobieraniu cen 4% wzrost sprzedaży dzięki lepszej polityce cenowej.
- Operacje i badania: Zautomatyzuj powtarzalne zbieranie danych do raportów, dashboardów lub list dostawców. Pracownicy wiedzy mogą odzyskać nawet 30% tygodnia pracy, wcześniej traconego na ręczne porządkowanie danych.
- E-commerce: Monitoruj stany magazynowe i ceny konkurencji, kontroluj zgodność z MAP i optymalizuj własną strategię cenową.
- Nieruchomości: Zbieraj oferty nieruchomości, wyciągaj dane kontaktowe właścicieli i automatycznie śledź trendy rynkowe.
Oto szybki przegląd zastosowań pozyskiwania informacji w zależności od funkcji biznesowej:
| Funkcja biznesowa | Przykład zastosowania pozyskiwania informacji | Wartość / korzyść |
|---|---|---|
| Sprzedaż | Pobieranie leadów z katalogów i sieci społecznościowych; wyciąganie danych kontaktowych ze stron, PDF-ów lub obrazów | Automatyczne generowanie leadów — więcej kontaktów, mniej pracy ręcznej |
| Marketing | Monitorowanie cen konkurencji, zbieranie recenzji i danych społecznościowych | Wywiad konkurencyjny, analiza sentymentu, skuteczniejsze kampanie |
| Operacje / Badania | Agregowanie danych branżowych, automatyzacja raportów | Automatyzacja procesów, analityka w czasie rzeczywistym, mniej błędów |
| E-commerce | Śledzenie cen, monitorowanie stanów magazynowych | Lepsza strategia cenowa, ochrona przychodów |
| Nieruchomości | Pobieranie ofert i danych kontaktowych właścicieli | Szeroki obraz rynku, szybszy kontakt z potencjalnymi klientami |
Krótko mówiąc: pozyskiwanie informacji to mnożnik siły, który pozwala zespołom nietechnicznym wykorzystać big data do osiągania konkretnych wyników biznesowych.
Najważniejsze techniki pozyskiwania informacji
Przejdźmy do konkretów: jak właściwie pozyskuje się informacje? Techniki bardzo szybko się zmieniły:
1. Ręczne kopiuj-wklej
„Stara, dobra” metoda — albo raczej „stara, bolesna”: otwierasz stronę, kopiujesz informacje, wklejasz je do Excela i powtarzasz, aż zdrętwieją Ci palce. Jest elastyczna, ale powolna, podatna na błędy i kompletnie nie skaluje się na większą liczbę danych. Badania pokazują, że pracownicy wiedzy tracą około 30% tygodnia pracy tylko na wyszukiwanie i zbieranie informacji.
2. Tradycyjne narzędzia do web scrapingu
To takie „narzędzia DIY z mocą” — piszesz skrypty (np. w Pythonie z BeautifulSoup lub Scrapy) albo używasz oprogramowania typu point-and-click, aby ustawić reguły ekstrakcji. Są szybkie i wydajne w przypadku stron o przewidywalnej strukturze, ale wymagają wiedzy technicznej i ciągłej konserwacji. Wystarczy niewielka zmiana układu strony, a scraper może przestać działać (Solvexia).
3. Ekstrakcja wspierana przez AI (nowoczesne podejście)
Tu robi się naprawdę ciekawie. Narzędzia oparte na AI, takie jak Thunderbit, wykorzystują przetwarzanie języka naturalnego i computer vision, by „czytać” strony internetowe, pliki PDF czy obrazy — tak jak zrobiłby to człowiek. Mówisz narzędziu, czego potrzebujesz („wyciągnij nazwy produktów i ceny”), a AI zajmuje się resztą. Bez kodowania, bez szablonów, bez frustracji. Takie narzędzia są elastyczne, odporne na zmiany na stronach i dostępne dla osób nietechnicznych (Forbes).
Wniosek: odchodzimy od ręcznych i technicznych wąskich gardeł na rzecz przyjaznego dla użytkownika, napędzanego AI pozyskiwania informacji — dzięki czemu każdy może zamieniać dane z sieci w wartość biznesową.
Thunderbit: sprawia, że pozyskiwanie informacji jest łatwe dla każdego
Pobieraj dane z dowolnej strony z pomocą AI Get Started Free
Pozwól, że na chwilę założę kapelusz Thunderbit (metaforyczny, z piorunem, jeśli się zastanawiasz). Stworzyliśmy Thunderbit, bo widzieliśmy, ile czasu i szans firmy tracą na ręczną pracę z danymi i toporne narzędzia do scrapingu.
Oto, co wyróżnia Thunderbit:
- Ekstrakcja AI w 2 kliknięciach: Wystarczy otworzyć rozszerzenie Thunderbit do Chrome, kliknąć „AI Suggest Fields”, a nasza AI przeanalizuje stronę, zaproponuje odpowiednie kolumny i przygotuje ekstrakcję za Ciebie. Bez kodu, bez szablonów, tylko wynik.
- Obsługa złożonych źródeł: Thunderbit nie działa tylko na stronach internetowych. Potrafi wyciągać dane z PDF-ów, obrazów i innych chaotycznych, nieustrukturyzowanych źródeł. Potrzebujesz pobrać dane kontaktowe z broszury PDF albo zrzutu ekranu? Thunderbit pomoże (Thunderbit Docs).
- Scraping podstron i paginacji: Nasza AI potrafi przechodzić przez podstrony (np. szczegóły produktu lub profile) i obsługiwać listy dzielone na wiele stron, więc dostajesz wszystkie dane — nie tylko te z pierwszej strony.
- Polecenia w języku naturalnym: Możesz opisać, czego chcesz, zwykłym angielskim, a AI Thunderbit zrozumie logikę ekstrakcji.
- Natychmiastowy eksport: Eksportuj wyniki bezpośrednio do Google Sheets, Excela, Airtable lub Notion — bez ręcznego importowania i czyszczenia danych.
- No-code, pełna moc: Thunderbit jest zaprojektowany dla zespołów sprzedaży, marketingu i operacji, które chcą wyników bez technicznych barier. (I tak, moja mama też potrafi z niego korzystać. Z telefonem nadal się zaprzyjaźnia, ale Thunderbit? Żaden problem.)
Thunderbit zaufało już ponad 100 000 użytkowników na całym świecie, a my dopiero się rozpędzamy.
Wypróbuj Thunderbit za darmo – wyciągaj dane w 2 kliknięciach
Jak radzić sobie z wyzwaniami pozyskiwania informacji z danych nieustrukturyzowanych
Czym jest data scraping i jak go wykonywać w 2025 roku Get Started Free
Tu zaczynają się schody: większość kluczowych dla biznesu informacji żyje w formatach nieustrukturyzowanych — na stronach o dziwnym układzie, w PDF-ach, obrazach albo dynamicznej treści. Tradycyjne scrapery mają z tym problem. Ale AI web scraper Thunderbit został stworzony właśnie do takiego bałaganu:
- Zrozumienie kontekstu: Nasza AI czyta stronę jak człowiek, rozpoznając kontekst i wzorce, a nie tylko tagi HTML. Jeśli pole „Cena” przesunie się w inne miejsce, Thunderbit i tak je odnajdzie.
- Nawigacja po podstronach: Trzeba przejść w linki, by pobrać więcej szczegółów? Scrapowanie podstron w Thunderbit zrobi to automatycznie i połączy wszystko w jedną tabelę.
- Ekstrakcja z PDF i obrazów: Thunderbit wykorzystuje OCR i AI, by pobierać dane z PDF-ów i obrazów, więc możesz wyciągać informacje ze skanów, zrzutów ekranu, a nawet zdjęć wizytówek.
- Rozpoznawanie typów danych: Thunderbit automatycznie przypisuje typy danych (tekst, liczba, data, e-mail, telefon, obraz), dzięki czemu eksport jest czysty i gotowy do użycia.
- Niestandardowe prompty AI: Chcesz formatować, kategoryzować albo podsumowywać dane już w trakcie ekstrakcji? Po prostu dodaj prompt, a AI Thunderbit zajmie się tym w locie.
Przykład z życia: Widziałem zespoły sprzedaży, które używały Thunderbit do wyciągania setek leadów z listy uczestników w PDF, zespoły marketingowe pobierające ceny konkurencji ze sklepów internetowych oraz zespoły operacyjne zbierające dane dostawców z katalogów — zadania, które kiedyś zajmowały dni, dziś zajmują minuty.
Automatyzacja pozyskiwania informacji dla większej efektywności biznesowej
Porozmawiajmy o prawdziwej supermocy: automatyzacji. Dzięki Thunderbit możesz ustawić procesy pozyskiwania informacji, które działają samodzielnie:
- Scraping według harmonogramu: Opisz swój harmonogram zwykłym językiem („w każdy poniedziałek o 9:00”), a Thunderbit uruchomi zadania automatycznie (Thunderbit Blog).
- Scraping w chmurze vs. w przeglądarce: Wybierz tryb chmurowy dla szybkości (nawet do 50 stron jednocześnie) albo tryb przeglądarkowy dla stron wymagających logowania.
- Natychmiastowy eksport: Wyślij dane prosto do Sheets, Notion lub Airtable — bez zabawy w CSV.
- Mniej błędów: Automatyzacja oznacza mniej pomyłek ręcznych i bardziej spójne, wiarygodne dane.
Efekt? Zespoły oszczędzają godziny, a nawet dni każdego tygodnia, podejmują szybsze decyzje i utrzymują swoje pipeline’y danych świeże oraz dokładne.
Od pozyskiwania informacji do budowy ekosystemu danych
Pozyskiwanie informacji to dopiero pierwszy krok. Prawdziwa magia zaczyna się wtedy, gdy przekształcasz wyciągnięte dane w żywą część firmowego workflow:
- Transformacja danych w narzędziu: Thunderbit może podsumowywać, kategoryzować, tłumaczyć lub formatować dane już podczas ekstrakcji — dzięki czemu wynik jest gotowy do analizy.
- Integracja z aplikacjami biznesowymi: Eksportuj bezpośrednio do ulubionych narzędzi (Excel, Google Sheets, Airtable, Notion) albo połącz się przez API, jeśli potrzebujesz głębszej integracji.
- Oznaczanie i wzbogacanie danych: Używaj promptów AI, aby na bieżąco oznaczać, czyścić lub wzbogacać dane — bez ręcznej obróbki po wszystkim.
- Zarządzanie wiedzą: Przechowuj i udostępniaj wyciągnięte dane we współdzielonych bazach, aby cały zespół miał do nich dostęp.
Wyobraź sobie zespół sprzedaży, który co tydzień pobiera nowe leady, automatycznie wzbogaca je o wielkość firmy i eksportuje do CRM. Albo zespół marketingu, który śledzi ceny konkurencji w czasie rzeczywistym i zasila tym dane dynamiczny dashboard cenowy. To właśnie siła ekosystemu danych zbudowanego na pozyskiwaniu informacji.
Pozyskiwanie informacji: najlepsze praktyki dla zespołów sprzedaży i operacji
Gotowy do startu? Oto moje najważniejsze wskazówki dla zespołów nietechnicznych:
- Ustal jasny cel: Wiedz, co chcesz wyciągnąć i po co. Nie scrapuj „dla zasady” — skup się na danych, które wspierają decyzje.
- Wybieraj wiarygodne źródła: Szukaj źródeł autorytatywnych i bogatych w dane. Zawsze sprawdzaj, czy scraping jest dozwolony i etyczny.
- Korzystaj z sugestii AI: Używaj funkcji „AI Suggest Fields” w Thunderbit i gotowych szablonów, aby szybciej skonfigurować proces i nie pominąć istotnych informacji.
- Weryfikuj i czyść dane: Sprawdzaj próbki wyników, używaj typów danych i czyść dane na bieżąco, aby utrzymać jakość.
- Dbaj o zgodność: Pozyskuj wyłącznie publicznie dostępne dane, przestrzegaj przepisów o prywatności (np. RODO) i nie przeciążaj stron.
- Dokumentuj proces: Zapisuj, co pozyskujesz, skąd i jak często. To pomaga przy audytach i przekazywaniu zadań w zespole.
- Iteruj i ulepszaj: Zacznij prosto, a potem dopracowuj proces, gdy zobaczysz, co działa najlepiej dla Twojego zespołu.
Przyszłość pozyskiwania informacji: ku zintegrowanym rozwiązaniom danych
Dokąd to wszystko zmierza? Przyszłość pozyskiwania informacji będzie mądrzejsza, lepiej zintegrowana i bardziej dostępna niż kiedykolwiek:
- AI wszędzie: Możemy się spodziewać, że parsowanie oparte na AI, zapytania w języku naturalnym i predykcyjne pozyskiwanie danych staną się standardem w każdym narzędziu danych (Forbes).
- Jednolite platformy danych: Granica między danymi wewnętrznymi i zewnętrznymi będzie się zacierać — narzędzia do ekstrakcji będą łączyć się bezpośrednio z dashboardami BI, CRM-ami i całym stackiem analitycznym.
- Pozyskiwanie w czasie rzeczywistym i predykcyjne: AI będzie przewidywać potrzeby danych, planować scrapowanie z wyprzedzeniem i dostarczać insighty na bieżąco.
- Ekstrakcja wielomodalna: Narzędzia będą wyciągać nie tylko tekst, ale też obrazy, wideo i audio — zamieniając każde źródło danych w aktywo biznesowe.
- Wbudowana etyka i zgodność: Można oczekiwać większej liczby mechanizmów zgodności, kontroli prywatności i etycznych frameworków scrapingu.
W Thunderbit budujemy właśnie w tym kierunku — chcemy, by pozyskiwanie informacji było płynną, codzienną częścią pracy zespołów biznesowych.
Podsumowanie: odblokuj wartość biznesową dzięki pozyskiwaniu informacji
Sedno jest proste: pozyskiwanie informacji to nie tylko zadanie techniczne — to fundament nowoczesnego, opartego na danych biznesu. Niezależnie od tego, czy pracujesz w sprzedaży, marketingu, operacjach czy badaniach, to umiejętność znajdowania, porządkowania i wykorzystywania informacji odróżnia Cię od konkurencji.
Dzięki narzędziom opartym na AI, takim jak Thunderbit, pozyskiwanie informacji jest dziś dostępne dla każdego. Bez kodu, bez szablonów, bez wąskich gardeł IT — po prostu rezultaty. Zespoły oszczędzają godziny, podejmują mądrzejsze decyzje i budują ekosystemy danych, które generują realną wartość.
Spójrz więc na swoje obecne procesy. Gdzie nadal tkwisz w trybie ręcznym? Co mógłbyś zautomatyzować lub usprawnić dzięki nowoczesnym narzędziom do pozyskiwania informacji? Zachęcam Cię, abyś wypróbował darmowy plan Thunderbit, przetestował pozyskiwanie informacji ze źródła, które jest dla Ciebie ważne, i sprawdził, ile czasu oraz insightów możesz odzyskać.
Bo w świecie zalanym danymi nie wygrywają ci, którzy mają ich najwięcej — tylko ci, którzy wiedzą, jak je wydobyć, wykorzystać i przełożyć na działanie.
Po więcej wskazówek, analiz i poradników zajrzyj na Thunderbit Blog.
Wypróbuj AI Web Scraper i pobieraj dane bez wysiłku Get Started Free
FAQ
1. Co właściwie oznacza „pozyskiwanie informacji”?
Pozyskiwanie informacji to proces wyciągania istotnych danych z różnych źródeł — takich jak strony internetowe, pliki PDF czy obrazy — i zamieniania ich w uporządkowany, użyteczny format (czyli schludne tabele zamiast chaotycznego tekstu). To pierwszy krok do tego, by dane mogły wspierać decyzje biznesowe.
2. Dlaczego pozyskiwanie informacji jest ważne dla zespołów biznesowych?
Bo właściwe informacje, dostępne we właściwym czasie, prowadzą do lepszych decyzji. Pozyskiwanie informacji pomaga zespołom sprzedaży budować listy leadów, marketerom śledzić konkurencję, a operacjom automatyzować raporty — oszczędzając czas i zwiększając wyniki.
3. Jak Thunderbit ułatwia pozyskiwanie informacji?
Thunderbit używa AI do odczytywania stron internetowych, plików PDF i obrazów, a następnie podpowiada, jakie dane wyciągnąć — wszystko bez kodowania. Możesz pozyskiwać, oznaczać i eksportować dane w zaledwie kilka kliknięć, nawet ze złożonych lub nieustrukturyzowanych źródeł.
4. Jakie są największe wyzwania przy pozyskiwaniu informacji z danych nieustrukturyzowanych?
Dane nieustrukturyzowane (np. strony internetowe, PDF-y czy obrazy) są chaotyczne i niespójne. Tradycyjne narzędzia mają problem ze zmianami układu, podstronami czy dynamiczną treścią. AI web scraper Thunderbit radzi sobie z tym dzięki rozumieniu kontekstu, nawigacji po podstronach i obsłudze wielu typów danych.
5. Jaka jest przyszłość pozyskiwania informacji?
Przyszłość będzie oparta na AI, automatyzacji i integracji. Narzędzia takie jak Thunderbit staną się jeszcze inteligentniejsze — będą przewidywać potrzeby danych, pozyskiwać informacje z dowolnego źródła (tekst, obraz, wideo) i łączyć się bezpośrednio z aplikacjami biznesowymi oraz platformami analitycznymi. Pozyskiwanie informacji stanie się tak rutynowe jak wysyłanie e-maila.
Gotowy, by odblokować potencjał pozyskiwania informacji? Pobierz Thunderbit i zacznij zamieniać dane w wartość biznesową już dziś.
Czytaj więcej
