Extraer información valiosa de distintas fuentes es crucial para identificar tendencias, tomar decisiones informadas y obtener una ventaja competitiva. Según Segun una investigacionLas empresas que toman decisiones basadas en datos experimentan un crecimiento de entre el 5 y el 6 por ciento en su productividad. Sin embargo, la extracción manual de datos requiere mucho tiempo y presenta desafíos que obstaculizan la productividad y la eficiencia. Estos desafíos incluyen el manejo de grandes volúmenes de información, la navegación por estructuras de datos complejas y el manejo de datos en diversos formatos. Afortunadamente, las herramientas de extracción de datos han surgido como una solución transformadora para abordar estos desafíos.

En este artículo, hablamos sobre qué son las herramientas de extracción de datos, sus tipos y cómo funcionan. También enumeramos las mejores herramientas para extraer datos de diversas fuentes y cómo elegir la mejor solución. Tenga en cuenta que los términos "software de extracción de datos", "extractor de datos" o "solución de extracción de datos" se refieren a diferentes tipos o categorías de herramientas de extracción de datos y los hemos utilizado indistintamente.

¿Qué son las herramientas de extracción de datos?

Las herramientas de extracción de datos son software o aplicaciones diseñadas específicamente para optimizar y automatizar la proceso de extracción de datos utilizando múltiples técnicas, como aplicar una plantilla de extracción de datos.

Algunas de las mejores herramientas de extracción de datos incluyen:

• Astera
• Talend (adquirida por Qlik)
• Import.io
• analizador
• mejorado
• Gestión de datos SAS
• Docsumo
• Raspador web
• Nanonetas
• analizador de documentos

Estas herramientas permiten a las empresas recopilar información de manera eficiente Fuentes de datos estructurados, semiestructurados y no estructuradosque incluyen:

• Archivos e informes de diversos formatos, como PDF, DOC, CSV, XLS, etc.
• Sitios web o páginas web y plataformas de redes sociales
• Sistemas de bases de datos
• Almacenes de datos y lagos de datos
• Sistemas de almacenamiento de datos en la nube

Las herramientas de extracción de datos modernas pueden extraer datos relevantes con un mínimo esfuerzo, ya que cuentan con capacidades avanzadas de inteligencia artificial (IA). Permiten a los usuarios empresariales descubrir información valiosa sin depender del departamento de TI ni de los desarrolladores.

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Tipos de herramientas de extracción de datos

Existen varios tipos de herramientas de extracción de datos, cada una diseñada para satisfacer necesidades de extracción de datos y fuentes de datos específicas. Estas herramientas emplean diferentes técnicas, como raspado de pdf, consulta de base de datos, análisis de documentos, reconocimiento óptico de caracteres (OCR), procesamiento del lenguaje natural (PLN) o algoritmos basados ​​en inteligencia artificial (IA) para extraer y transformar datos de manera efectiva.

Estos son algunos tipos comunes de herramientas de extracción de datos:

Herramientas de raspado web

Las herramientas de web scraping extraen datos de los sitios web. Simulan el comportamiento humano de navegación, interactúan con páginas web y extraen información relevante. Las herramientas de raspado web pueden manejar diferentes formatos, como HTML o XML, y pueden extraer texto, imágenes, enlaces, tablas u otros datos estructurados de los sitios web.

Herramientas de extracción de bases de datos

Estas herramientas se enfocan en extraer datos directamente de las bases de datos. Se conectan a la sistema de gestión de bases de datos (DBMS) y ejecutar consultas o usar conectores especializados para extraer datos. Las herramientas de extracción de bases de datos pueden funcionar con varias bases de datos, como bases de datos basadas en SQL (p. ej., MySQL, PostgreSQL) o bases de datos NoSQL (p. ej., MongoDB, Cassandra).

Herramientas de extracción de documentos

Herramientas de extracción de datos de documentos extraer datos de documentos como archivos PDF, archivos de Word, hojas de cálculo de Excel u otros formatos de archivo. Utilizan OCR para convertir contenido escaneado o basado en imágenes en texto legible por máquina, lo que lo pone a disposición para su posterior procesamiento y análisis. Las herramientas de extracción de datos modernas vienen con procesamiento inteligente de documentos capacidades que combinan IA, OCR, NLP y algoritmos de aprendizaje automático y llevan la automatización a un nivel aún superior.

Herramientas de extracción de texto

Estas herramientas se centran en extraer información de fuentes de texto no estructuradas, como correos electrónicos, registros de chat, publicaciones en redes sociales o artículos de noticias. Por lo general, emplean técnicas como minería de texto, algoritmos de aprendizaje automático o PNL para extraer información específica y realizar análisis de sentimientos sobre el texto.

Los resultados del análisis de sentimientos informan los procesos de toma de decisiones en diferentes dominios. Por ejemplo, en la investigación de mercado, el análisis de sentimientos ayuda a las empresas a comprender los comentarios de los clientes, lo que influye en sus decisiones estratégicas y conduce a mejoras en los productos.

¿Cómo ayudan las herramientas de extracción de datos a las empresas?

An Solución de extracción de datos de nivel empresarial hace que los datos entrantes de todo tipo de fuentes sean utilizables para análisis de datos e informes.

Como ejemplo, considere una empresa de bienes raíces que desea extraer varios puntos de datos, como los nombres de los inquilinos, los detalles de las instalaciones y los montos de alquiler de los contratos de alquiler. Estos acuerdos generalmente se guardan como archivos PDF no estructurados, una combinación de texto libre y datos tabulares. La extracción manual de datos de estos archivos PDF será un desafío, especialmente cuando se manejen a granel. Sin embargo, una herramienta de extracción de datos automatizada extraerá datos de manera más rápida y precisa, lo que permitirá a los empleados asumir tareas más útiles.

                                                  Ejemplo de contrato de alquiler

Además de automatizar el proceso, aquí hay más formas en que las empresas pueden beneficiarse de las herramientas de extracción de datos:

Calidad de datos mejorada

Imaginemos lo agotador que sería para un ejecutivo de marketing obtener información importante de los clientes atrapada en cientos de archivos PDF. Si el ejecutivo quiere extraer direcciones de correo electrónico de estos archivos, acabará perdiendo el tiempo. Esto también puede dar lugar a errores, como registros incompletos, información faltante y duplicados. Las herramientas de extracción de datos no solo garantizan información empresarial valiosa, sino que también garantizar la calidad de los datos.

Mejor escalabilidad

Las empresas manejan regularmente grandes volúmenes de datos que necesitan procesar y analizar. Las herramientas de extracción de datos están diseñadas para manejar tal escala. Estas herramientas utilizan técnicas de procesamiento en paralelo y procesamiento por lotes para extraer datos a granel, lo que hace factible procesarlos de manera oportuna.

Inteligencia empresarial integrada

Las herramientas de extracción de datos se integran con sistemas de inteligencia empresarial (BI), almacenes de datos y herramientas de análisis de datos, lo que permite a las empresas consolidar datos de múltiples fuentes en un repositorio central. Las empresas pueden luego analizar y transformar estos datos en información significativa para formular estrategias comerciales efectivas.

Cumplimiento y gestión de riesgos

Las herramientas de extracción de datos emplean algoritmos que extraen datos de los documentos con precisión, lo que minimiza el riesgo de errores u omisiones que pueden ocurrir durante la extracción manual. La extracción precisa garantiza que los datos relevantes se capturen y procesen de manera compatible. Las herramientas de extracción de datos modernas se pueden configurar para manejar información confidencial o de identificación personal (PII) teniendo en cuenta la privacidad. Pueden identificar y redactar o anonimizar automáticamente elementos de datos confidenciales para garantizar el cumplimiento de las regulaciones de privacidad, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) o la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA).

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 mundoCon la ayuda de una herramienta de extracción de datos unificada, las empresas pueden extraer fácilmente información significativa oculta en fuentes de datos no estructurados. Estas herramientas también pueden combinar los datos extraídos con datos de ventas, productos, marketing o cualquier otro tipo para obtener más información.

                                           Datos de muestra de cliente

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¿Cómo funcionan las herramientas de extracción de datos?

Las herramientas de extracción de datos automatizadas utilizan algoritmos de OCR, IA y ML para extraer y procesar datos de múltiples fuentes. Una herramienta de extracción de datos unificada, o una Solución de procesamiento de documentos con inteligencia artificial, combina estas características para simplificar el proceso de extracción. En comparación con los métodos tradicionales de extracción manual de datos, las herramientas de extracción de datos automatizadas ofrecen niveles significativamente más altos de precisión, eficiencia y escalabilidad.

Aquí hay una explicación paso a paso de cómo funcionan estas herramientas en general:

1. Entrada de documentos: El usuario importa o carga documentos digitales, como imágenes escaneadas, archivos PDF o archivos electrónicos, en la herramienta. El software de extracción de datos especializado permite la importación masiva de documentos, lo que permite ahorrar incontables horas.
2. Procesamiento OCR: La herramienta utiliza OCR para analizar los elementos visuales del documento y generar una representación digital del contenido del texto. Luego reconoce los caracteres y los convierte en texto legible por máquina y que se puede buscar.
3. Preprocesamiento: A continuación, la herramienta analiza y preprocesa el texto generado por OCR. Este paso puede implicar la eliminación de ruido, la corrección de errores, el manejo de diferentes idiomas y la normalización del texto.
4. Extracción de características: Los algoritmos de ML extraen características relevantes del texto preprocesado. Estas funciones pueden incluir frecuencia de palabras, posición, estilo de fuente, información de diseño u otras características que ayuden a distinguir diferentes campos de datos.
5. Extracción y clasificación de datos: Los modelos ML se utilizan para extraer datos de documentos preprocesados. Para ello, analiza el texto preprocesado, identifica patrones en función de las funciones aprendidas y clasifica la información extraída en los campos de datos deseados.
6. Validación y verificación de datos: Los datos extraídos luego se someten validación y procesos de verificación para garantizar la precisión y confiabilidad. Esto puede implicar controles basados ​​en reglas, comparación con datos existentes o revisión humana para garantizar la calidad.
7. Salida y Entrega: Los datos extraídos normalmente se estructuran y entregan en un formato utilizable para su posterior análisis, integración o generación de informes. Esto puede incluir exportar los datos a bases de datos, hojas de cálculo, API o integrarlos directamente en otros sistemas comerciales.

Las mejores herramientas de extracción de datos en 2025

Astera

Astera ofrece una plataforma de gestión de datos inteligente de extremo a extremo que le permite acceder, extraer, integrar, transformar y cargar datos en el destino que elija. Ya sea que sus datos de origen estén en formato PDF, Word, XLS, JSON, HTML XLSX, PRN, RTF, CSV, EDI, una base de datos o incluso un almacén de datos, utilice AsteraInterfaz de usuario de arrastrar y soltar y conectores integrados para recuperar rápidamente los puntos de datos que necesita.

Esta es la razón por la que las empresas de todos los tamaños adoran nuestra solución de extracción de datos:

• Ser 100% sin código y totalmente automatizado Significa que incluso los usuarios comerciales pueden usarlo.
• Astera Intelligence utiliza el procesamiento inteligente de documentos impulsado por IA para adaptarse automáticamente al formato único de cada documento, incluso con diseños variados, incluidos informes financieros, facturas, contratos legales, registros médicos, facturas, etc.
• La capacidad de procesar pares clave-valor, tablas e incluso elementos de línea complejos con precisión sin igual
• La habilidad para Convierte rápidamente datos en varios formatos utilizando un convertidor de texto avanzado y reconocimiento óptico de caracteres (OCR)
• La integración de grandes modelos de lenguaje (LLM) y sistemas de IA multiagente permite Procesamiento de múltiples páginas de documentos grandes con comprensión similar a la humana, Ideal para industrias como la legal, la de servicios financieros y la de atención médica.
• El procesamiento paralelo le permite Procesar un gran volumen de documentos simultáneamente
• La habilidad para Adapte los modelos de IA a sus casos de uso específicos y obtenga resultados confiables incluso con fuentes no estructuradas
• La habilidad para Construir conectores de datos personalizados y extraer datos de una colección aún más amplia de fuentes
• AsteraPlataforma de extracción de datos de garantiza el cumplimiento de los estándares y regulaciones de la industria

Y mucho más, sin escribir una sola línea de código.

CoWorx Staffing reduce el tiempo de consumo de datos de nómina en un 95% con Astera

Usos de CoWorx Staffing AsteraLa solución de procesamiento inteligente de documentos de reduce el tiempo de extracción e integración de datos de 4 horas a 10 minutos. Vea lo que tienen para decir sobre Astera.

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Talend (adquirida por Qlik)

Talend es una plataforma de integración de datos que permite a los usuarios extraer datos de múltiples fuentes, transformarlos y cargarlos en una base de datos o un almacén de datos. AsteraOfrece una interfaz fácil de usar para simplificar el proceso de extracción e integración de datos.

Tenga en cuenta que Talend es más adecuado para usuarios que tienen conocimientos técnicos, lo que significa que los usuarios comerciales deben afrontar una curva de aprendizaje considerable.

Más información: Alternativas de Talend para la extracción e integración de datos.

Import.io

Import.io es un raspador web que se centra específicamente en el segmento de comercio electrónico y permite la extracción de datos web de varios sitios web. Con Import.io, los usuarios pueden extraer datos de secciones específicas de sitios web proporcionando patrones de ejemplo y obteniendo acceso a los puntos de datos que necesitan.

Aunque indica que no requiere codificación, los usuarios en sitios web de reseñas han informado lo contrario: su equipo debe poder codificar para obtener los datos necesarios.

analizador

As Software de extracción de datos de IAParseur ofrece una plataforma que automatiza la extracción de texto de archivos PDF, correos electrónicos y una cantidad limitada de otras fuentes. Utiliza inteligencia artificial y reconocimiento óptico de caracteres para archivos PDF y plantillas de texto para correos electrónicos y documentos.

Si bien el motor de análisis de inteligencia artificial de Parseur admite varios tipos de documentos, su eficacia está limitada a unas 100 páginas y depende del idioma. Además, su motor de OCR requiere una plantilla independiente cada vez que cambia el diseño del documento.

mejorado

Improvado permite a las empresas extraer datos de marketing y ventas para fundamentar la toma de decisiones. Al igual que otras herramientas de extracción de datos, ofrece una interfaz fácil de usar y admite múltiples integraciones que permiten que distintos equipos accedan y extraigan datos de varias fuentes.

Según las opiniones enviadas por usuarios comerciales, Improvado tiene una curva de aprendizaje pronunciada, especialmente si los usuarios no tienen suficiente experiencia con bases de datos y transformación de datos.

Gestión de datos SAS

Como sugiere el nombre, SAS Data Management es una plataforma que permite a los usuarios gestionar, integrar y transformar datos. AsteraLos usuarios pueden crear conectores personalizados con SAS Data Management para integrar las fuentes de datos que elijan y extraer datos de ellas. Si bien admite formatos de archivo como XML, CSV y JSON, está más adaptado para acceder y recuperar datos de bases de datos.

Si bien la amplitud de las soluciones que ofrece SAS Data Management es comparable a las que ofrecen otros proveedores de extracción de datos, es mucho más caroEl hecho de que los usuarios necesiten codificar en ciertos escenarios, especialmente cuando se requieren conocimientos específicos, tampoco ayuda.

Docsumo

Docsumo es una plataforma de automatización del flujo de trabajo de documentos que aprovecha la inteligencia artificial para extraer datos de documentos no estructurados. Con Docsumo, los usuarios pueden ingerir, clasificar y preprocesar documentos en diferentes formatos, como PDF, TIFF, etc.

La implementación de Docsumo depende en gran medida de los tipos de documentos utilizados. Como cualquier otra herramienta de extracción de datos, puede procesar documentos sencillos con facilidad. Sin embargo, en el caso de documentos con diseños cambiantes, la herramienta requiere tiempo y esfuerzo para entrenar los modelos de IA para que extraigan datos con precisión.

Raspador web

Web Scraper es una herramienta de extracción de datos liviana que permite extraer información de sitios web dinámicos. La herramienta es capaz de manejar sitios web en JavaScript y usar mapas de sitios para personalizar los datos. Los usuarios pueden crear sus propios scrapers para rastrear y extraer datos de sitios web y exportar datos en formatos de uso común como CSV, XLSX y JSON.

Nanonetas

Nanonetas es otra herramienta de extracción de datos impulsada por IA capaz de procesar varios documentos y extraer datos. AsteraLas nanorredes pueden procesar y convertir documentos no estructurados, como órdenes de compra, formularios de atención médica, facturas, conocimientos de embarque y extractos bancarios, en información estructurada.

Según sitios web de análisis como G2, las nanorredes pueden resultar especialmente costosas, especialmente en escenarios de bajo volumen. Además, la falta de visibilidad sobre cómo funcionan los modelos y cómo toman decisiones puede generar desafíos operativos y relacionados con la confianza.

analizador de documentos

Docparser es un software de análisis de documentos que permite a los usuarios extraer datos de múltiples tipos y formatos de documentos y cargarlos en varios destinos. Como la mayoría de las herramientas de extracción de datos modernas, utiliza IA para acelerar los tiempos de extracción y procesar documentos no estructurados.

Aunque Docparser cuenta con una interfaz de usuario visual, los usuarios no técnicos y comerciales pueden verse fácilmente abrumados y confundidos por las funciones al crear flujos de trabajo de análisis de datos. Además, según las opiniones de los usuarios, el costo por documento es alto.

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Características que se deben buscar en una solución de extracción de datos

Si bien la mayoría de las herramientas de extracción de datos dispares pueden combinar múltiples funcionalidades o superponerse entre categorías, no brindan todas las características y capacidades adicionales y una experiencia unificada que ofrece una sola Plataforma integral de extracción de datos puede ofrecer. Por lo tanto, es de suma importancia tener siempre en cuenta los requisitos comerciales a la hora de elegir una herramienta o un proveedor.

Algunos puntos importantes que una organización debe considerar al buscar una solución sólida de extracción de datos incluyen:

Capacidades de IA incorporadas

Dada la cantidad de documentos y la cantidad de datos que se producen diariamente, las capacidades de IA se han convertido en una oferta estándar en las soluciones de extracción de datos modernas. Estas incluyen el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para comprender el contexto del documento, el aprendizaje automático (ML) para la adaptabilidad a diversos tipos de documentos y la clasificación inteligente para datos no estructurados y semiestructurados. Asegúrese de que la herramienta que seleccione esté preparada para la IA.

Interfaz de usuario amigable

Es importante que las herramientas de extracción de datos tengan una interfaz de usuario intuitiva donde los usuarios comerciales puedan recuperar fácilmente los puntos de datos que necesitan y, si es necesario, construir sus propios canales de IA para extraer datos.

Soporte para múltiples formatos

Las organizaciones reciben datos en todas las formas y tamaños, desde formatos estructurados hasta semiestructurados e incluso no estructurados. Si bien la mayoría de las herramientas de BI pueden procesar formatos estructurados directamente después de un poco de depuración, el software de extracción de datos automatizado ayuda a las empresas a estructurar los conjuntos de datos no estructurados. Estas herramientas también admiten una amplia gama de formatos no estructurados, incluidos DOC, DOCX, PDF, TXT y RTF, lo que permite a las empresas utilizar toda la información que reciben.

Extracción de datos en tiempo real para análisis de big data

Tener acceso oportuno a los datos es fundamental para tomar decisiones óptimas y realizar operaciones comerciales sin inconvenientes. Muchas empresas dependen de la extracción de datos por lotes, que procesa los datos de manera secuencial según los requisitos.

Esto significa que la información disponible para el análisis podría no reflejar los datos de rendimiento más recientes. Cualquier decisión empresarial crucial que se tome se basará en datos obsoletos. Por lo tanto, una herramienta de extracción de datos eficaz debe permitir la extracción en tiempo real mediante la automatización del flujo de trabajo y orquestación de procesos para preparar datos más rápido para iniciativas de inteligencia empresarial. Las herramientas de extracción de datos modernas aprovechan técnicas de IA y algoritmos de aprendizaje automático para la extracción de datos en tiempo real.

Plantillas reutilizables con software de extracción de datos

El software de extracción de datos adecuado debe permitir al usuario crear una lógica de extracción que pueda aplicar a cualquier documento no estructurado con el mismo diseño. Esto elimina la necesidad de crear una lógica de extracción nueva para cada documento entrante con un diseño similar.

Funcionalidad de limpieza y calidad de datos incorporada

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

Soporte para múltiples destinos

Las modernas herramientas de extracción de datos admiten una amplia variedad de destinos. Con esta flexibilidad, los usuarios pueden exportar fácilmente los datos convertidos al destino que elijan, como SQL Server, Oracle, PostgreSQL y varias herramientas de BI como Tableau. Esto permite a las empresas acceder a información significativa más rápido sin configurar integraciones adicionales.

Esto es lo que debe hacer a continuación: agilice la extracción de datos con Astera

Los problemas modernos requieren soluciones modernas, lo que significa que la captura básica de datos ya no es suficiente. Las empresas necesitan soluciones de extracción de datos y procesamiento de documentos más inteligentes que integren capacidades de IA en el flujo de trabajo de extracción. Astera.

Lo que realmente establece Astera Lo que lo distingue es su plataforma de extremo a extremo que hace mucho más que simplemente extraer datos. Astera, usted puede:

• Combine múltiples fuentes de datos para extraer los datos que necesita
• Genere automáticamente diseños de documentos al instante, incluso para documentos no estructurados
• Transforme los datos para que se adapten a las necesidades de su negocio y coincidan con el formato de destino
• Optimice la calidad de los datos para garantizar que solo los datos en buen estado lleguen a sus sistemas de destino
• Cargue datos en el destino que elija, ya sea localmente o en la nube
• Automatice todo el proceso de extracción e integración de datos

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