DataSieve: Text to Data

DataSieve란?

DataSieve: Text to Data는 iPhone, iPad, Mac용 오프라인 앱으로, 비구조화된 텍스트와 파일에서 구조화된 정보를 추출합니다. 문서, 아카이브, 코드/로그 텍스트 등 입력을 스캔하여 이메일, 날짜, URL 등의 항목을 추출합니다.

핵심 목적은 혼잡하거나 혼합된 콘텐츠를 로컬 처리(클라우드 없음, 데이터 공유 없음)를 통해 빠르게 정리된 출력으로 변환하는 것입니다.

주요 기능

• 한 번 스캔으로 여러 데이터 유형 추출(예: 이메일, 전화번호, URL, 날짜). 혼합 정보가 포함된 입력에 유용.
• 다양한 입력 지원: 일반 텍스트 및 JSON, HTML, CSV, XLSX, ODS, DOCX/ODT, PDF, EPUB, ZIP/기타 아카이브 등의 파일 기반 입력.
• 드래그 앤 드롭 배치 처리: 파일이나 폴더를 앱에 드래그하여 여러 항목에서 데이터 추출.
• 아카이브 지원: ZIP 및 기타 아카이브 내부 파일을 추출하여 스캔.
• 사용자 정의 추출 유형(버전 2.1): 필요한 데이터 패턴을 정의하고 저장.
• 추출 결과 내보내기: 텍스트/JSON/HTML로 복사 또는 CSV, XLSX, DOCX, ODS, ODT로 내보내기.
• 기본적으로 프라이빗: 완전 오프라인 작동—클라우드, 추적, 데이터 공유 없음.

DataSieve 사용 방법

1. DataSieve 열고 텍스트 붙여넣기/선택 또는 드래그 앤 드롭으로 파일, 폴더, 아카이브 추가.
2. 추출 시작하여 지원 데이터 유형(또는 설정한 사용자 정의 유형) 스캔.
3. 추출 결과 검토 후 복사(텍스트/JSON/HTML) 또는 파일 형식(CSV/XLSX/DOCX/ODS/ODT)으로 내보내기.

사용 사례

• 혼합 소스에서 연락처 정보 추출: 텍스트 조각이나 문서에서 이메일, 전화번호 수동 검색 없이 추출.
• 보고서, PDF, EPUB에서 핵심 세부 정보 파싱: 문서 전체에서 날짜, 주소, URL 등 위치.
• 분석용 배치 데이터 정리: 여러 파일(폴더 포함)에서 필드 추출 및 구조화 출력 통합.
• 코드/로그 자료에서 구조화 정보 추출: JSON/HTML/CSV 및 텍스트 로그 스캔으로 URL, 키워드, 파일 경로 등 식별.
• 반복 추출 워크플로우 구축: 자주 마주치는 특정 형식 대상 사용자 정의 패턴 생성(버전 2.1).

자주 묻는 질문

• DataSieve는 클라우드 기반인가요? 아니요. 앱은 완전 오프라인으로 작동하며 클라우드, 추적, 데이터 공유가 없습니다.

• 어떤 파일을 처리할 수 있나요? App Store 목록에 텍스트, JSON, HTML, CSV, XLSX, ODS, Word(DOCX/ODT), PDF, EPUB, ZIP 및 기타 아카이브, 폴더 지원이 포함됩니다.

• 무엇을 추출할 수 있나요? 목록에 이메일, 전화번호, URL, 날짜, 주소, 해시태그, 좌표, 신용카드 번호, 키워드, 파일 경로 등이 언급됩니다.

• 추출 결과를 어떻게 저장하나요? 추출 데이터를 텍스트, JSON, HTML로 복사하거나 CSV, XLSX, DOCX, ODS, ODT로 내보낼 수 있습니다.

• 사용자 정의 추출 패턴을 만들 수 있나요? 네. 버전 2.1에서 데이터 패턴을 정의하고 저장하여 사용자 정의 추출 유형을 만들 수 있습니다.

대안

• 텍스트/데이터 추출 유틸리티(일반 카테고리): 정규식 기반 텍스트 추출에 초점, 유연하지만 DataSieve의 파일/아카이브 스캔보다 수동 설정이 더 필요할 수 있음.
• 스프레드시트 또는 문서 워크플로우(CSV/Excel/Sheets + 파싱): 일부 작업에서 스프레드시트 내보내기와 내장 파싱 사용 가능, 하지만 입력 준비가 먼저 필요하며 문서/아카이브에서 직접 추출하지 않음.
• 로컬 문서 파싱 스크립트/도구(개발자 카테고리): PDF/아카이브에서 특정 필드 추출 가능, 하지만 코딩 필요하고 다양한 파일 유형/출력 처리에 더 맞춤 워크플로우 요구.
• OCR/문서 마이닝 도구(인접 카테고리): 스캔 이미지나 복잡 레이아웃 문서에 OCR 중심 도구가 적합, DataSieve는 제공 텍스트 및 지원 파일 형식 추출 강조.