Plantilla de extracción de datos: obtenga datos PDF de formularios y tablas

By |2021-02-23T22:39:34+00:0023rd febrero, 2021|

Las empresas obtienen regularmente datos de productos y consumidores de una multitud de fuentes, como instalaciones de producción, centros de distribución, minoristas, socios y otros proveedores externos. Estos datos suelen estar en forma de hojas de cálculo de Excel, PDF, formularios PDF, archivos TXT y RTF. Extrayendo información de estos datos el diluvio suele tardar más; porque antes del análisis, es necesario transformarlo en datos estructurados, lo que se realiza manualmente mediante la entrada de datos. Herramientas de extracción de datos puede reducir el tiempo de extracción de datos al automatizar varias tareas involucradas en el proceso de extracción, como la entrada manual de datos, la transformación de datos, la limpieza de datos y la validación de datos. 

Los volúmenes de datos aumentan exponencialmente con el tiempo y las empresas requieren enfoque de extracción de datos que procesan grandes volúmenes de datos para análisis e informes. Además, después de COVID-19, la tendencia creciente en la actividad en línea ha resultado en más datos no estructurados para industrias como la educación. Para satisfacer estas necesidades crecientes, una sólida solución de captura de datos de documentos es requerido. Si bien la entrada de datos manual y las soluciones codificadas ciertamente pueden hacer el trabajo, software de extracción de documentos que funcionan en plantillas basadas en patrones son significativamente más eficientes y no corren la posibilidad de errores humanos. 

Beneficios de usar una extracción de datos plantilla

Plantillas de extracción de datos ayudar en la estrategia de extracción de datos de una empresa racionalizando y acelerando el proceso. Aquí es cómo:

  • Reutilizable: Una vez que se crea una plantilla, se puede usar durante el tiempo que sea necesario, eliminando la necesidad de procesar archivos individuales por separado
  • Fácil de Usar : Las plantillas de extracción de datos son fáciles de usar y no es necesario cambiarlas una vez configuradas, a menos que los datos exijan modificaciones, lo que se puede hacer sin esfuerzo
  • Ahorra tiempo y recursos: Las plantillas tratan con todos los archivos con el mismo patrón sin ninguna intervención y ahorran mucho tiempo a los empleados que se puede configurar para otras tareas importantes

¿Cuándo necesita plantillas de extracción de datos?

In extracción de datos financieros, extracción de datos minoristas o análisis de datos en cualquier otra industria donde haya documentos no estructurados en un formato similar, como Facturas en PDF—Usar una plantilla es extremadamente efectivo. Por ejemplo,  Extracción de datos en PDF puede actuar como una guía para la extracción de datos de documentos que coinciden con un patrón inicial y elimina la necesidad de instruir a la herramienta sobre dónde extraer datos de para cada nuevo archivo. 

Se pueden crear diferentes plantillas para diferentes tipos de documentos como facturas, órdenes de compra, datos de producción y datos del cliente, que luego procesarán todos los documentos que coincidan con su categoría.

Con las plantillas de extracción de datos implementadas para todos los posibles patrones de datos que se reciben, las empresas pueden ahorrar mucho tiempo y recursos y asignarlos a otra parte. Sin embargo, ciertas idiosincrasias de los datos plantean grandes desafíos al crear una plantilla. Vamos a discutirlos.

Desafíos de Captura de datos de documentos

Hay numerosos fuentes de las que puede extraer datos, como PDF, RTF y TXT. Además de los diferentes orígenes, la captura de información de estos documentos conlleva desafíos específicos que deben resolverse para un proceso de extracción de datos exitoso. Los datos extraídos deben estandarizarse para que puedan procesarse más para su análisis y presentación de informes. Por supuesto, la estandarización crea múltiples problemas. A continuación se presentan los desafíos más comunes en la extracción de datos que las empresas deben tener en cuenta antes de implementar una solución.

  • Campos flotantes

Por lo general, los datos como las facturas y la información del cliente siguen el mismo formato, pero en algunos documentos, los datos se pueden colocar en diferentes ubicaciones y, por lo tanto, no se pueden procesar de manera uniforme. Por ejemplo, la ubicación del campo puede variar en una sola fila o columna, aparte del resto de los campos.

Plantilla de extracción de datos de campos flotantes astera reportminer

Campos flotantes

Esta interrupción en el patrón puede ser problemática al crear plantillas de extracción de datos y es importante lidiar con estas discrepancias y encontrar una manera de incorporarlas al patrón. 

  • Documentos que contienen conjuntos de datos separados

Puede haber registros que contengan datos dispares. UN ejemplo de tabla de extracción de datos puede ser un archivo pdf donde la primera página enumera columnas de información y la segunda página hace lo mismo, excepto un error de alineación: la última columna pasa a la siguiente línea.

Conjuntos de datos separados en un archivo: plantilla de extracción de datos astera reportminer

Conjuntos de datos disjuntos en un archivo

Para tales conjuntos de datos con datos similares pero patrones independientes en los mismos archivos, resulta difícil crear una plantilla de extracción de datos que cumpla con los criterios para ambas páginas. 

  • Verificación de datos

Una vez que se completa la tarea de crear una plantilla de extracción de datos, es importante ejecutar los datos en tiempo real y establecer algunas reglas de calificación de datos para validar la precisión de los datos. Inteligente extractores de archivos de datos ofrecerá funciones integradas para la verificación de datos personalizables y permitirá a las empresas marcar datos incorrectos. Después de eso, la automatización puede ayudar a eliminar los registros erróneos o enviarlos por correo electrónico a las autoridades interesadas para que los revisen. 

Si bien la captura de datos se puede realizar mediante código, es más fácil mitigar todos los desafíos mencionados anteriormente con una poderosa herramienta de extracción de datos basada en plantillas.

¿Cómo pueden ayudar las herramientas de extracción de datos?

Elegir la herramienta adecuada puede hacer o deshacer la empresa estrategia de extracción de datos, por lo que es importante realizar la selección después de considerar cuidadosamente el caso de uso comercial y las características de la herramienta. Idealmente, debería poder cumplir con todos los desafíos enumerados anteriormente y cualquier otro requisito de los trabajos de extracción de datos de la empresa. 

También es importante examinar las fuentes de datos compatibles con el software de extracción de informes, como RTF, PDF, XLS y XLSX, y tipos de contenido como texto, documentos escaneados y formularios. Astera ReportMiner es una solución robusta que automatiza todo el proceso de extracción de datos y ofrece soporte a una multitud de fuentes y destinos. Ya sea extrayendo datos de fuentes regulares o de MS Word or Archivos escaneados con OCR, Astera ReportMiner es capaz de automatizar los procesos y simplificar la extracción de datos empresariales.

Caso de uso: extraer datos de archivos PDF con plantillas de extracción de datos

Considere una empresa minorista en crecimiento, Shazz, que vende ropa destinada a niños y adolescentes. La empresa procesa las órdenes de compra y las facturas en archivos PDF para la elaboración de informes y análisis. Inicialmente, comenzaron con el uso de especialistas en entrada de datos para convertir las tablas en PDF y otros datos a un formato estandarizado, pero con la creciente demanda, la empresa tuvo problemas para cumplir con los requisitos. Decidieron investigar herramientas de extracción de contenido en el mercado y encontré Astera ReportMiner

El gerente de operaciones comenzó con la prueba gratuita y, después de jugar con las funciones, solicitó un recorrido por las funciones de extracción de datos del producto utilizando muestras de la empresa. Se alegraron de descubrir que la plataforma ofrecía conectividad a varios destinos y podía automatizar todo el proceso. Astera ReportMiner pudo elegir archivos PDF de las carpetas designadas cada vez que un archivo PDF cae en la carpeta. Con flujos de trabajo de extracción de datos, extraer información de los datos y transformarlo se vuelve más fácil y rápido. Las opciones de toma de decisiones permitieron a Shazz enviar los datos transformados a un destino para su revisión (en caso de errores) o al otro destino para su posterior procesamiento. 

Las funciones integradas de análisis automático de nombres y direcciones y la creación automática de patrones de extracción de documentos facilitaron el proceso para Shazz.

plantilla de extracción de datos reportminer

Auto-creación de campos

Con la vista previa de datos instantánea, Shazz pudo ver los datos de salida rápidamente. Esto les ayudó a crear las plantillas que mejor se adaptaban al propósito del proyecto e identificar los errores, si los hubiera, antes de la ejecución real. 

Inicie la extracción de datos basada en plantillas con ReportMiner

 Ya sea que los datos de los documentos residan en una sola columna o en varias columnas, con un formato similar o con datos separados, con una alineación adecuada o con campos flotantes, Astera ReportMiner es la software de extracción de documentos que simplifica la extracción basada en plantillas para datos empresariales. Impulsado por su motor ETL de grado industrial, sus características de automatización permiten a las empresas manejar grandes volúmenes de datos y escalarlos fácilmente, y obtener información crucial más rápido. 

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