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¿Qué es la extracción de datos: técnicas, herramientas y mejores prácticas?

5 de enero de 2024.

Recopilaste todo tipo de datos para tu negocio, ¡pero ahora están atrapados! Se encuentra en su cuenta de Facebook, sistema POS, archivos PDF, sitio web y otras bases de datos. Entonces, ¿cómo introduces estos datos en tu software de análisis y con demasiada rapidez? Por muy importante que sea recopilar datos, lo que más importa es la rapidez con la que se pueden extraer para que estén listos para el análisis. Sabía usted que El 68% de los datos empresariales no se utilizan en absoluto? Esto muestra la importancia de la extracción de datos en cualquier organización basada en datos. Si puedes dar este primer paso correctamente, podrás sentar una base sólida para el resto de tu vida. tubería de datos.

¿Qué es la extracción de datos?

La extracción de datos es el proceso de recuperar o extraer datos de diversas fuentes y convertirlos en un formato utilizable y significativo para su posterior análisis, generación de informes o almacenamiento. Es uno de los pasos más cruciales en datos de gestión que le permite introducir datos en aplicaciones o análisis posteriores.

Los datos pueden provenir de diversas fuentes, incluidas bases de datos, hojas de cálculo, sitios web, Interfaces de programación de aplicaciones (API), archivos de registro, datos de sensores y más. Estas fuentes pueden ser estructuradas (organizadas en tablas o registros) o no estructuradas (datos textuales o no tabulares).

La extracción de datos es relativamente fácil cuando se trata de datos estructurados, como datos tabulares en archivos de Excel o bases de datos relacionales. Sin embargo, es mejor utilizar software de extracción de datos cuando se trata de fuentes de datos no estructurados, como archivos PDF, correos electrónicos, imágenes y vídeos.

Importancia de la extracción de datos

Un problema importante que resuelve la extracción de datos es que mejora la accesibilidad a los datos. Imagine una empresa con varias fuentes de datos, y todos esos datos están en diferentes formatos, y cada departamento intenta utilizar esos datos de acuerdo con sus necesidades; ¡La cantidad de desorden que crearía! La extracción de datos reúne todos los datos, lo que le permite convertirlos a un formato estandarizado y luego colocarlos en una fuente centralizada para que todos puedan usarlos cuando sea necesario. El resultado son usuarios más capacitados que pueden utilizar datos sin depender de recursos de TI.

Extracción de datos vs. Procesamiento de datos

Extracción de datos y la minería de datos A menudo se confunden entre sí. Sin embargo, existe una diferencia entre los dos. Como explicamos anteriormente, la extracción de datos consiste en recopilar datos de diferentes fuentes y prepararlos para su análisis o almacenamiento en una base de datos estructurada.

La minería de datos, por otro lado, es el proceso de descubrir patrones, tendencias, ideas o conocimientos valiosos a partir de un conjunto de datos. Se trata de aplicar diversas técnicas estadísticas, de aprendizaje automático y de análisis de datos para extraer información útil de los datos. El objetivo principal de la minería de datos es descubrir patrones o relaciones ocultos dentro de los datos y luego utilizarlos para la toma de decisiones o el modelado predictivo.

 

Extracción de Información Extracción de Datos
Propósito El objetivo de la minería de datos es obtener información procesable a partir de los datos. Puede utilizar la minería de datos para descubrir relaciones, hacer predicciones, identificar tendencias o encontrar anomalías dentro de los datos. La extracción de datos tiene como objetivo recopilar, limpiar y transformar datos en un formato coherente y estructurado para que los usuarios tengan un conjunto de datos confiable para consultar o analizar.
Técnicas La minería de datos a menudo requiere una comprensión profunda del análisis estadístico y el aprendizaje automático. Utiliza varias técnicas y algoritmos, que incluyen agrupación, clasificación, regresión, minería de reglas de asociación y detección de anomalías. La extracción de datos generalmente implica técnicas de ingesta, análisis y transformación de datos. Las herramientas y métodos comúnmente utilizados para la extracción de datos incluyen web scraping, análisis de documentos, extracción de texto y extracción de datos basada en API.
Salida El resultado de la minería de datos son conocimientos o patrones procesables que puede utilizar para tomar decisiones informadas o crear modelos predictivos. Estos conocimientos pueden incluir tendencias, correlaciones, grupos de puntos de datos similares o reglas que describen asociaciones dentro de los datos. El resultado de la extracción de datos es un conjunto de datos estructurados listos para el análisis. Puede implicar limpieza de datos para eliminar inconsistencias, valores faltantes o errores. Los datos extraídos generalmente se almacenan en un formato adecuado para consultas o análisis, como una base de datos relacional.

 

Sincronización La minería de datos se realiza después de extraer, limpiar, transformar y validar los datos. La extracción de datos suele ser un paso inicial en el análisis, que se realiza antes de cualquier estudio o modelado en profundidad.

¿Cómo funciona la extracción de datos?

Identificar fuentes de datos

El proceso de extracción de datos comienza con la identificación de las fuentes de datos. Debe tener claro qué datos necesita y dónde se encuentran. Puede estar en documentos, bases de datos o aplicaciones de redes sociales. Una vez que haya identificado sus fuentes de datos, debe seleccionar el método apropiado para cada fuente. Para imágenes, es posible que necesites OCR; para los sitios web, es posible que necesite un software de raspado web, etc., etc.

Fuente de conexión

Luego, debe establecer una conexión con las fuentes de datos seleccionadas. El método de conexión puede variar según el tipo de fuente. Puede utilizar una cadena de conexión de base de datos, un nombre de usuario y una contraseña para las bases de datos. Es posible que necesite utilizar API para fuentes basadas en web. Algunos programas de extracción de datos ofrecen una solución completa con varios conectores incorporados para que pueda conectarse a todas las fuentes simultáneamente.

Consulta o recuperación

Puede utilizar consultas SQL para recuperar datos específicos de tablas para bases de datos. Los documentos pueden requerir extracción de texto mediante OCR (o analizadores de documentos específicos. La mayoría herramientas de extracción de datos ahora no tienen código, lo que significa que todo lo que necesita hacer es simplemente arrastrar y soltar un conector y conectarse a cualquier fuente de datos sin tener que aprender extensas consultas SQL o lenguajes de programación.

Transformación y carga de datos

Una vez extraídos los datos, muchas veces no cumplen con el formato requerido por el destino final o incluso para el análisis. Por ejemplo, podría tener datos en XML o JSON y es posible que necesite convertirlos a Excel para su análisis. Podría haber múltiples escenarios, por lo que la transformación de datos es esencial. Algunas tareas de transformación comunes incluyen:

  • Limpieza de datos para eliminar duplicados, manejar valores faltantes y corregir errores.
  • Normalizar datos mediante la conversión de formatos de fecha o estandarizar unidades de medida.
  • Enriquecer datos añadiendo información externa o campos calculados.

Los datos transformados luego se envían a un destino, que varía según el objetivo de los datos. Puede almacenar datos en archivos planos como archivos CSV, JSON o Parquet o colocarlos en una base de datos relacional (por ejemplo, MySQL, PostgreSQL) o NoSQL (por ejemplo, MongoDB).

Casos de éxito

Ciena Corporation, pionera en la industria de redes, recibe órdenes de compra en formato PDF y enfrentaba demoras en el cumplimiento de las órdenes debido al esfuerzo manual requerido para transcribir y verificar los detalles de las órdenes. Para automatizar la extracción de datos y ahorrar tiempo, Ciena evaluó varias soluciones y encontró Astera ReportMiner para ser el mejor ajuste. Como resultado, Ciena ahora cumple con las solicitudes de los clientes 15 veces más rápido y puede procesar órdenes de compra en solo 2 minutos en lugar de horas.

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Técnicas de extracción de datos

Existen diversas técnicas de extracción de datos; sin embargo, la técnica más adecuada para su organización depende de su caso de uso particular. Éstos son algunos de los métodos principales:

Raspado web 

El web scraping se utiliza para recopilar datos de diversas fuentes en línea, como sitios web de comercio electrónico, sitios de noticias y plataformas de redes sociales. El software de raspado web accede a páginas web, analiza contenido HTML o XML y extrae elementos de datos específicos.

Extracción basada en API

Muchos servicios web proporcionan API que permiten a los desarrolladores recuperar datos de aplicaciones en un formato estructurado. La extracción basada en API implica enviar solicitudes HTTP a estas API y luego recuperar datos. Es una forma confiable y estructurada de extraer datos de fuentes en línea, como plataformas de redes sociales, servicios meteorológicos o proveedores de datos financieros.

Extracción de texto (Procesamiento del lenguaje natural – PNL)

Las técnicas de extracción de texto suelen utilizar el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para extraer información de datos de texto no estructurados, como documentos, correos electrónicos o publicaciones en redes sociales. Las técnicas de PNL incluyen reconocimiento de entidades nombradas (NER) para extraer entidades como nombres, fechas y ubicaciones, análisis de sentimientos y clasificación de texto para extraer información del texto.

OCR

El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) convierte texto impreso o escrito a mano de documentos, imágenes o páginas escaneadas en datos de texto editables y legibles por máquina. Un software OCR analiza imágenes procesadas para reconocer y convertir contenido de texto en caracteres legibles por máquina. Los motores de OCR utilizan varias técnicas para identificar sentimientos, incluido el reconocimiento de patrones, la extracción de características y algoritmos de aprendizaje automático.

Análisis de documentos 

El análisis de documentos se produce cuando un programa o sistema de computadora extrae información estructurada de documentos no estructurados o semiestructurados. Estos documentos pueden estar en varios formatos, como PDF, Archivos de Word, páginas HTML, correos electrónicos o notas escritas a mano. El sistema de análisis identifica la estructura del documento. Luego, extrae los elementos de datos relevantes, incluidos nombres, direcciones, fechas, números de factura y descripciones de productos, en función de palabras clave específicas, expresiones regulares u otros métodos de coincidencia de patrones.

Tipos de extracción de datos

Una vez que tenga sus fuentes de datos en su lugar y haya decidido qué técnica o técnicas funcionan, necesita configurar un sistema para que funcione la extracción de datos. Puede elegir entre extracción de datos manual, extracción de datos completa o extracción de datos incremental. Veamos los pros y contras de cada tipo de extracción de datos:

Extracción completa:

La extracción completa, o una carga o actualización completa, extrae todos los datos de un sistema de origen en una sola operación. Puede utilizar esta técnica cuando los datos de origen no cambian con frecuencia y es esencial una copia completa y actualizada de los datos. Sin embargo, la extracción completa de datos puede consumir muchos recursos, especialmente para conjuntos de datos grandes, ya que recupera todos los datos independientemente de si han cambiado desde la extracción anterior. A menudo es la mejor opción como paso inicial en almacenamiento de datos o proyectos de migración de datos.

Extracción incremental:

Extracción incremental, también llamada extracción delta o cambiar la captura de datos (CDC), se utiliza para extraer solo los datos que han cambiado desde la última extracción. Es la mejor opción cuando se trata de fuentes de datos que cambian con frecuencia, como bases de datos transaccionales. Además, es más eficiente que la extracción completa porque reduce la cantidad de datos transferidos y procesados. Los métodos comunes para la extracción incremental incluyen el seguimiento basado en marcas de tiempo, números de versión o el uso de indicadores para marcar registros actualizados.

Extracción manual:

En el pasado, la mayoría de las organizaciones solían extraer datos manualmente. Algunos todavía copian y pegan datos de documentos, hojas de cálculo o páginas web en otra aplicación o base de datos. Sin embargo, la extracción manual requiere mucho tiempo, es propensa a errores e inevitablemente no es adecuada para tareas de extracción de datos a gran escala. Aún así, puede resultar útil para la recuperación de datos ocasional o ad hoc cuando la automatización es imposible.

El papel de la extracción de datos en ETL

ETL, que significa extraer, transformar, cargar, es un completo integración de datos proceso que incluye extraer datos de los sistemas de origen, transformarlos a un formato adecuado y cargarlos en un destino de destino (p. ej., almacenamiento de datos). La extracción de datos juega un papel crucial en Tuberías ETL.

La extracción de datos eficiente y precisa es esencial para mantener la integridad de los datos y garantizar que las etapas posteriores de ETL puedan procesar y utilizar de manera efectiva la información extraída para informes, análisis y otras actividades basadas en datos.

Desafíos comunes para las empresas

Se podría pensar que con los avances tecnológicos, la extracción de datos podría haberse vuelto más fácil. Sin embargo, las empresas todavía necesitan ayuda con los desafíos de extracción de datos. A continuación se presentan algunos desafíos comunes que debe tener en cuenta al implementar procesos de extracción de datos:

Heterogeneidad de la fuente de datos:

¿Sabía que una empresa extrae datos de una media de 400 fuentes? Todas estas fuentes tienen un formato, estructura y método de acceso diferentes, lo que dificulta la extracción de datos y además a tiempo. Según una encuesta realizado por IDG, esta explosión de fuentes de datos crea un entorno complejo que paraliza los proyectos; de hecho, el 32% de las personas encuestadas señalaron que necesitan ayuda para conectarse a las fuentes de datos.

Volumen de datos:

Hay alrededor 4.95 millones de usuarios de Internet que generan alrededor de 2.5 quintillones de bytes de datos cada día. Por lo tanto, el desafío no es sólo la variedad de fuentes de datos, sino también el volumen de datos.

Mover grandes volúmenes de datos desde los sistemas de origen a un repositorio central puede llevar tiempo, principalmente si el ancho de banda de la red de la organización es limitado. Además, la gestión de grandes volúmenes de datos también implica posibles problemas de gobernanza de datos.

Complejidad de datos:

Hemos hablado de grandes volúmenes de datos y una variedad de fuentes de datos, pero la cosa no termina ahí: los datos hoy son más complejos que nunca. Atrás quedaron los días en que simplemente se almacenaba en dos tablas en Excel. Hoy en día encontrará datos jerárquicos, archivos JSON, imágenes, PDF, etc. Además, todos estos datos están interconectados. Por ejemplo, en los datos de las redes sociales, las personas están conectadas a través de varios tipos de relaciones, como amistades, seguimientos, me gusta y comentarios. Estas relaciones crean una red de puntos de datos interconectados. Ahora imagine extraer estos puntos de datos y luego ajustarlos en un esquema.

Manejo y monitoreo de errores:

El manejo y el monitoreo de errores son aspectos cruciales de la extracción de datos, ya que garantizan la confiabilidad y la calidad de los datos extraídos. Es aún más crítico en la extracción de datos en tiempo real, cuando los datos requieren detección y manejo de errores inmediatos.

Escalabilidad:

Muchas organizaciones requieren extracción y análisis de datos en tiempo real o casi en tiempo real. A medida que los datos fluyen continuamente, los sistemas deben seguir el ritmo de la ingesta de datos, por lo que la escalabilidad es esencial. Al configurar su infraestructura, debe asegurarse de que pueda manejar cualquier crecimiento en el volumen de datos.

Automatización: la necesidad del momento

Dado que los datos se han vuelto más complejos, la única solución para resolver los problemas de extracción de datos es emplear una herramienta de extracción de datos que pueda automatizar la mayoría de las tareas. Estos son algunos de los beneficios de utilizar una herramienta de extracción de datos en lugar de la extracción manual de datos:

  1. Manejar múltiples fuentes de datos: Las herramientas de extracción de datos vienen con conectores integrados, que facilitan la conexión a todas las fuentes de datos a la vez, incluidos sitios web, bases de datos, hojas de cálculo, archivos PDF, correos electrónicos y API. Además, las herramientas de extracción de datos actuales están equipadas con capacidades de IA que pueden extraer datos de documentos no estructurados utilizando potentes algoritmos de IA.
  2. Escalabilidad: Lo mejor de las herramientas de extracción de datos es que pueden escalarse para manejar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. Pueden extraer y procesar datos en lotes o de forma continua para adaptarse a las necesidades de las empresas con requisitos de datos crecientes.
  3. Calidad de los Datos: Muchas herramientas de extracción de datos incluyen calidad de los datos características, tales como validación de datos y limpieza, que ayudan a identificar y corregir errores o inconsistencias en los datos extraídos.
  4. Automatización : Las herramientas de extracción de datos se pueden programar para que se ejecuten en intervalos específicos o se activen mediante eventos específicos, lo que reduce la necesidad de intervención manual y garantiza que los datos se actualicen constantemente.

Principales herramientas de extracción de datos

La herramienta que elija dependerá de su caso de uso particular. Sin embargo, estas son algunas de las mejores herramientas de extracción de datos que puede considerar:

  1. Astera Informe minero: Astera Informe minero es una herramienta de extracción de datos de nivel empresarial, sin código y basada en IA que permite a los usuarios extraer datos de fuentes de datos no estructuradas, como facturas y Ordenes de compra en minutos. Todo lo que los usuarios deben hacer es identificar los campos que desean extraer y el algoritmos avanzados de IA extraer datos sin intervención manual. La herramienta también viene con conectores integrados, que hacen que sea muy fácil conectarse a cualquier fuente de datos. La herramienta de extracción de datos tiene funciones avanzadas de preparación de datos, mediante las cuales puede limpiar y validar datos rápidamente.
  2. analizador de documentos: Docparser es una herramienta de extracción de datos basada en la nube que le permite extraer datos de documentos, archivos PDF e imágenes.
  3. Octoparse: Octoparse es un raspador web sin código. Puede utilizar la herramienta para extraer datos de cualquier sitio web y almacenarlos en un formato estructurado. Es un raspador web de apuntar y hacer clic, lo que significa que puede hacer clic en el elemento del sitio web y extraerá los datos por usted.
  4. Analizador de correo: Mail Parser es una excelente opción para extraer datos de sus correos electrónicos y archivos adjuntos. Puede convertir lo extraído en webhooks, JSON, XML o descargarlo a través de Excel.
  5. Parsehub: Es una herramienta de raspado web gratuita y fácil de usar que le permite convertir datos de sitios web en una hoja de cálculo o una API. Puede usarlo para obtener reseñas de productos, precios o oportunidades de ventas.

Palabras de despedida

La extracción de datos es el paso fundamental de todo el ciclo de gestión de datos. A medida que la tecnología avance y las fuentes de datos crezcan en complejidad y volumen, el campo de la extracción de datos sin duda evolucionará. Por lo tanto, es esencial mantenerse al día con las nuevas herramientas y mejores prácticas de la industria. ¿Quiere empezar con la extracción de datos basada en IA? Descargar un prueba gratuita de 14 para Astera Informe minero y extraer datos de archivos PDF en minutos.

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