我们通常或将数据的提取描述为数据的挖掘，那么数据的提取就是数据挖掘吗？
数据挖掘和数据提取虽然都会涉及提取和获取的行为。但是它们之间还是存在本质差异的。如果说我们把信息转化为价值分为信息、数据、知识、价值四个层面。那么数据提取就是将信息转化为数据的过程，数据挖掘就是将数据转化为知识的过程。
数据提取有许多不同的名称，例如数据抓取、数据收集、网络抓取等。数据提取即从在线资源中提取非结构化的数据，并集中整理到存储位置，以便进一步处理。这些非结构化的数据可以来自网站、文档等平台。这里集中存储的位置可以是本地的也可以是云端的。数据提取的过程不包括数据的分析和处理。
数据挖掘区分于数据提取，是一个较为复杂的过程。数据挖掘需要分析大量数据的整体情况以发现其中的模式和规律。它在技术上的定义是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中，提取出隐藏在其中的，事先不知道的但是又潜在有用的信息和知识的过程。
数据挖掘更侧重解决分类、聚类、关联和预测四类问题。数据挖掘是一个数据库知识发现的过程。对于企业而言，数据挖掘可以帮助企业做出最佳的业务决策。
总而言之，数据挖掘的全部目的是从大型数据集中获取可行的见解，而数据提取则是一个短而直接的过程。数据提取可以是数据挖掘的一部分，它的目的就是收集和集成不同来源的数据。但无论是数据提取工具还是数据挖掘工具，它们都在于节省精力并简化数据处理过程。 IPIDEA作为一家全球性的互联网大数据IP资源服务商，可以为全球用户提供优质的数据采集解决方案，是世界500强公司都在使用的代理网络和数据收集工具。