Herramientas de extracción de datos: cerrar la brecha entre datos no estructurados y estructurados

By |2022-04-01T09:46:24+00:007 de enero de 2019.|

Un gran aumento de datos no estructurados ha hecho que la gestión y extracción de datos sea un desafío. Los datos deben convertirse a formatos legibles por máquina para su análisis. Sin embargo, la creciente importancia de las decisiones basadas en datos ha cambiado la forma en que los gerentes toman decisiones estratégicas. A de investigación El estudio muestra que las empresas que participan en la toma de decisiones basada en datos experimentan un crecimiento del 5 al 6 por ciento en su productividad. Herramientas modernas de extracción de datos. con componentes de programador incorporados ayudan a los usuarios a extraer datos automáticamente de los documentos de origen aplicando un plantilla de extracción de datos y cargar datos estructurados en el destino de destino. Estas herramientas de extracción de datos son ahora una necesidad para las organizaciones mayoritarias.

¿Comprender la extracción de datos y por qué es importante para las organizaciones extraer conocimientos de los datos? ¿Cuáles son las características clave de una herramienta de extracción de datos? Siga leyendo para averiguarlo.

¿Qué es la extracción de datos? ¿Cómo puede ayudar a las empresas?

En términos simples, la extracción de datos es el proceso de extraer y recopilar datos de fuentes semiestructuradas y no estructuradas, como correos electrónicos, documentos PDF, formularios PDF, archivos de texto, redes sociales, códigos de barras e imágenes. ¿Cómo se realiza la extracción de datos no estructurados? Una herramienta de extracción de datos de nivel empresarial hace que los datos comerciales entrantes de fuentes no estructuradas o semiestructuradas se puedan utilizar para análisis de datos e informes.

Por ejemplo, una empresa de bienes raíces podría querer extraer varios puntos de datos, como el nombre del inquilino, los detalles de las instalaciones y el monto del alquiler de los contratos de alquiler. Estos acuerdos generalmente tienen la forma de archivos PDF no estructurados, una combinación de texto libre y datos tabulares. Extraer información de los datos, especialmente de los archivos PDF, es un desafío, ya que los conjuntos de datos no estructurados son legibles por humanos y las máquinas requieren información estructurada para procesarla digitalmente para análisis adicionales o integración con otras aplicaciones de TI. Además, la extracción de datos no estructurados debe automatizarse para obtener información más rápida y eficiente. Por lo tanto, se necesitan programas de extracción de datos automatizados para agilizar todo el proceso de principio a fin.

extraer datos del archivo pdf

                                                  Ejemplo de contrato de alquiler

Extracción de datos frente a minería de datos

La gente a menudo confunde la extracción de datos con la minería de datos. El proceso de extracción de datos trata de extraer información importante de fuentes, como correos electrónicos, documentos PDF, formularios, archivos de texto, redes sociales e imágenes con la ayuda de herramientas de extracción de contenido. Por otro lado, la minería de datos es un proceso utilizado para buscar patrones, anomalías y correlaciones en sus datos. Por lo tanto, una herramienta de minería de datos permite a los usuarios analizar datos desde múltiples perspectivas para identificar patrones ocultos en grandes conjuntos de datos. Ahora que está claro qué es la extracción de datos, pasemos a su significado.

Importancia de las herramientas de extracción de datos

Muchas empresas están aprovechando las herramientas ETL para la gestión de datos y la conversión de datos no estructurados a un formato estructurado. Estas herramientas permiten a los usuarios de información romper los silos de datos, combinar datos relevantes de múltiples fuentes, convertirlos en un formato consistente y cargarlos en un destino objetivo. Aunque los humanos pueden leer los datos no estructurados, las máquinas necesitan datos estructurados para procesarlos digitalmente.

Por lo tanto, se requiere que los datos no estructurados de ETL se extraigan de su fuente y se conviertan a un formato estructurado utilizando un solución automatizada de extracción de datos. El primer paso en el proceso ETL implica la extracción de datos, que básicamente ayuda a extraer tablas de datos de una fuente estructurada o no estructurada. Las herramientas y técnicas adecuadas permiten que la información atrapada en sistemas dispares, como herramientas y archivos basados ​​en la nube de terceros, se estandarice y se prepare para futuras transformaciones para que los equipos de ETL puedan extraer fácilmente información de los datos.

Además, la extracción de datos y el uso de herramientas de extracción de datos ofrecen numerosos beneficios, entre ellos:

Mejor análisis y toma de decisiones

Un estudio realizado por Forrester reveló que No más del 0.5 se analiza y utiliza el porcentaje de datos del mundo. El software de extracción de documentos permite a los usuarios extraer información significativa oculta dentro de fuentes de datos no estructuradas.

Por ejemplo, una empresa está experimentando una caída en los ingresos debido a la reducción de la base de clientes. La hoja de cálculo mantenida muestra la lista de clientes leales y el estado de abandono de clientes para cada mes.

Para analizar la tendencia en la tasa de abandono, el administrador desea extraer las filas con el estado de abandono y agregarlas. Esto ayudará a identificar si la empresa puede retener a sus clientes o no y decidir las medidas necesarias, como la mejora en el servicio al cliente, que se deben tomar. Con la ayuda de una herramienta de extracción de datos, la empresa puede extraer fácilmente esta información. Una solución de extracción de datos también puede combinar los datos extraídos con ventas, productos, marketing o cualquier otro tipo de datos para obtener más información sobre las razones del aumento de la tasa de abandono de clientes.

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                                           Datos de muestra de cliente

Calidad de datos mejorada

Muchas empresas aún confían en sus empleados para extraer manualmente información de los datos. Por ejemplo, convertir PDF no estructurados en datos estructurados es una tarea ardua. Imagínese, cuán arduo sería para, digamos, un ejecutivo de marketing obtener información importante del cliente atrapada en archivos PDF. Si el ejecutivo quiere extraer direcciones de correo electrónico de archivos PDF, perderá tiempo y tendrá un impacto negativo en la calidad de los datos. Esto también puede generar errores, como registros incompletos, información faltante y duplicados.

Las herramientas de obtención de datos no solo garantizan información comercial valiosa, sino que también ahorran tiempo, dinero y recursos involucrados en la extracción manual al tiempo que garantizan la precisión de los datos. Por lo tanto, invertir en una herramienta de extracción de datos y programas de extracción de datos es beneficioso y tiene un impacto positivo en el ROI.

Mayor accesibilidad a los datos

Forrester dedujo que un 10% de incremento en accesibilidad de datos. podría generar un aumento de más de $ 65 millones en los ingresos netos de una empresa típica de Fortune 1000. Una solución de extracción de datos eficaz permite a los usuarios obtener una visibilidad completa de los datos entrantes, lo que simplifica el procesamiento de datos. Las herramientas de extracción de datos pueden parecer costosas al principio, pero tienen un efecto positivo en el resultado final a largo plazo.

Eficiencia de datos mejorada

Los empleados son un activo fundamental de cualquier negocio. La productividad de un empleado impacta directamente en las posibilidades de éxito de una organización. Un software de extracción de datos automatizado puede ayudar a liberar a los empleados, dándoles más tiempo para concentrarse en las actividades principales en lugar de las tareas repetitivas de recopilación de datos. La automatización de la extracción de datos permite agilizar todo el proceso desde el momento en que los datos ingresan al negocio hasta que se almacenan en un almacén de datos después de ser procesados, eliminando la necesidad de trabajo manual. Por ejemplo, el departamento de ventas puede extraer automáticamente datos de una factura en PDF a una base de datos de Excel. Es importante invertir en la herramienta de extracción de datos adecuada para poder lograr este nivel de automatización.

Características de la herramienta de extracción de datos

Optar por el software de extracción de bases de datos adecuado, que cumpla con los requisitos de preparación de datos de una organización, es vital para la gestión de la información. La herramienta de búsqueda de datos debería poder transformar los datos brutos entrantes en información que pueda generar información empresarial procesable.

Algunos puntos importantes que una organización debe considerar al buscar una herramienta de extracción de datos robusta incluyen:

Extraiga datos e información de documentos de varios formatos

Las organizaciones reciben datos en formatos estructurados, semiestructurados o no estructurados de fuentes dispares. Las herramientas de extracción de datos no estructurados para datos no estructurados ayudan a estructurarlos. La mayoría de las herramientas de inteligencia empresarial pueden procesar formatos estructurados directamente después de una limpieza. Sin embargo, un ideal Herramienta de raspado de PDF también debe admitir formatos no estructurados comunes, incluidos DOC, DOCX, PDF, TXT y RTF, lo que permite a las empresas hacer uso de toda la información que reciben.

Extracción de datos en tiempo real para análisis de macrodatos

Tener acceso a datos oportunos es imperativo para tomar mejores decisiones y realizar operaciones comerciales sin problemas. Muchas empresas dependen de la extracción de datos por lotes, que procesa los datos de forma secuencial según los requisitos del usuario. Esto significa que la información disponible para el análisis puede no reflejar los datos operativos más recientes o que las decisiones comerciales cruciales deben basarse en datos históricos. Por lo tanto, una herramienta de extracción de datos automatizada y eficaz debería permitir la extracción en tiempo real mediante flujos de trabajo automatizados para preparar los datos más rápidamente para la inteligencia empresarial.

Por ejemplo, un empleado es responsable de analizar los niveles de inventario al momento de la venta de fin de año. Para que esto sea posible, la empresa necesitará la extracción en tiempo real de los puntos de datos, incluidos el ID del pedido, los artículos vendidos, la cantidad, la cantidad, etc. de las facturas de ventas para mantener un control de los niveles de inventario actuales. Una herramienta de extracción de datos superior tendrá la capacidad de realizar análisis complejos de manera eficiente. 

Plantillas reutilizables con software de extracción de informes

El software de extracción de datos correcto debería permitir El usuario para construir una lógica de extracción. que se puede aplicar a cualquier documento no estructurado del mismo diseño. Esto compensa la necesidad de crear una nueva lógica de extracción para cada documento entrante.

Calidad de datos integrada y funcionalidad de limpieza

La herramienta de extracción de datos debe poder identificar cualquier variación y limpiar los datos automáticamente de acuerdo con las reglas comerciales definidas por el usuario. Por ejemplo, si una empresa utiliza un modelo de extracción para extraer cantidades de pedidos y detalles de pedidos de facturas en PDF. El software de extracción de datos PDF debería poder detectar y eliminar cualquier pedido con valores de cantidad negativos.

Interfaz de fácil utilización

Es importante que estos programas de extracción de datos tengan una interfaz intuitiva donde los usuarios comerciales puedan diseñar fácilmente diferentes plantillas de extracción de datos. Debería permitir un fácil manejo de datos con poca o ninguna codificación involucrada.

Exportar datos a destinos ampliamente utilizados

Un software de extracción de datos inteligente debería permitir a los usuarios exportar los datos convertidos a destinos populares, como SQL Server, Oracle, PostgreSQL y varias herramientas de BI como Tableau. Permiten a las empresas acceder a información significativa más rápido para la toma de decisiones oportuna.

Comience a extraer datos de PDF e informes con ReportMiner

Astera, ReportMiner, una de las mejores herramientas de extracción de datos, automatiza la extracción de datos no estructurados para generar información y conocimientos significativos con características como la orquestación del flujo de trabajo, la integración de correo electrónico / FTP / carpeta, un programador de trabajos incorporado, análisis automatizado de nombres y direcciones y creación automática de patrones de extracción de datos. Por lo tanto, puede extraer datos automáticamente de PDF para Excel o cualquier otra fuente con facilidad.

La interfaz fácil de usar de ReportMiner simplifica la extracción de datos basada en plantillas de archivos PDF, formularios PDF, TXT, PRN, RTF, XLS, XLSX y COBOL. Permite a los usuarios comerciales extraer conocimientos de los datos y crear una lógica de extracción de una manera completamente libre de códigos.

Para un trabajo de extracción único, existen herramientas gratuitas de extracción de datos. Sin embargo, si recibe datos no estructurados con regularidad, es mejor comprar una herramienta de extracción de datos para obtener los máximos beneficios. Astera ReportMiner es sin duda una de las mejores herramientas de extracción de datos para satisfacer sus necesidades de datos.

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