
¿Qué es la extracción de datos? Definición, cómo funciona y técnicas
Recopiló todo tipo de datos para su empresa, pero ahora están atrapados. Se encuentran en sus cuentas de redes sociales, sistemas POS, archivos PDF bloqueados, listas de contactos y otras bases de datos.
Entonces, ¿cómo se introducen estos datos en la plataforma de análisis y, además, de manera oportuna? Si bien es importante combinar las fuentes de datos, lo que importa más es la rapidez y precisión con la que se pueden extraer los datos de ellas para que estén listos para el análisis.
¿Sabías que 68% de los datos empresariales ¿No se utiliza en absoluto? Una de las principales razones de esto es que nunca se extraen los datos necesarios, lo que resalta la importancia de la extracción de datos en cualquier organización basada en datos. Si puede realizar este primer paso correctamente, puede sentar una base sólida para el resto de su 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 a 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, lo que le permite introducir datos en bases de datos, aplicaciones o plataformas de análisis de datos río abajo.
Los datos pueden provenir de varias 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 también sirve como el primer paso en los procesos de extracción, transformación y carga (ELT) y extracción, transformación y carga (ETL), en los que confían las organizaciones para la preparación de datos, el análisis y la inteligencia empresarial (BI).
La extracción de datos es relativamente fácil cuando se trabaja con datos estructurados, como datos tabulares en archivos de Excel o bases de datos relacionales. Sin embargo, es mejor utilizar software especializado de extracción de datos al tratar con fuentes de datos no estructuradas, como archivos PDF, correos electrónicos, imágenes y vídeos.
La importancia de extraer datos
Como se ha comentado, la extracción es el primer paso en los procesos ETL y ELT, que son cruciales para las estrategias de integración de datos. Veamos otras razones por las que la extracción de datos es importante para todas las actividades relacionadas con los datos:
Mejora la accesibilidad a los datos
La extracción de datos aborda un desafío importante al Mejorar la accesibilidad a los datos, lo que permite que los usuarios tengan más poder para utilizar los datos sin depender de los recursos de TI. Cada organización trabaja con distintas fuentes de datos y todos ellos están en formatos diferentes. La extracción de datos reúne todos los datos, los convierte a un formato estandarizado y luego los coloca en una fuente centralizada para que todos los utilicen cuando sea necesario.
Garantiza una utilización eficaz de los datos
La extracción de datos sirve como un primer paso fundamental en la integración y gestión de datos como base para análisis de los datos, transformación de datos y utilización eficaz de los mismos. Las organizaciones pueden consolidar la información en un sistema unificado y centralizado para su posterior procesamiento extrayendo datos de diversas fuentes, como bases de datos, API o formatos no estructurados como archivos PDF y páginas web.
Mejora la toma de decisiones
La extracción de datos precisa y eficiente garantiza el acceso oportuno a información confiable, lo que ofrece a los tomadores de decisiones una visión unificada de sus operaciones. Esto es crucial para la planificación estratégica, la identificación de tendencias y la mejora del rendimiento. Sin una extracción de datos precisa y eficiente, los procesos posteriores, como las plataformas de análisis, informes e inteligencia empresarial (BI), carecerían de información confiable, lo que generaría resultados subóptimos.
Facilita una integración perfecta
La extracción de datos facilita la integración sin fisuras entre plataformas y sistemas, lo que reduce la brecha entre los sistemas heredados y las soluciones modernas, al tiempo que garantiza la interoperabilidad y la coherencia de los datos. Por ejemplo, en los sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP) o de gestión de relaciones con los clientes (CRM), la extracción eficaz de datos garantiza que toda la información relevante esté sincronizada, lo que reduce las redundancias y los errores.
Extracción de datos en acción: ejemplos de la vida real
Ciena x Astera:Cómo una empresa de redes automatizó la extracción de datos
Corporación Ciena, pionera en la industria de las redes, recibe órdenes de compra en formato PDF y enfrentaba demoras en el cumplimiento de los pedidos debido al esfuerzo manual que se requería para transcribir y verificar los detalles de los pedidos. Para automatizar la extracción de datos y ahorrar tiempo, Ciena evaluó varias soluciones y encontró Astera para ser la mejor opción. Como resultado, Ciena ahora está cumpliendo con las solicitudes de los clientes. 15x más rápido y puede procesar órdenes de compra en tan solo 2 minutos En lugar de varias horas.
Empresas Garnet x Astera:Cómo un proveedor de hardware automatizó la extracción de datos
Empresas Garnet, un mayorista y minorista de hardware con sede en Australia, dependía de la entrada manual de datos, un proceso que consumía mucho tiempo y trabajo. El proceso manual también limitaba su capacidad para generar informes. AsteraGranate encontró un Herramienta de extracción de datos PDF Esto no sólo era rentable sino también eficaz. AsteraGarnet Enterprises pudo reducir significativamente el tiempo y los costos al automatizar todo su proceso de extracción de datos.
Reclamante x Astera:Cómo una plataforma de gestión de riesgos redujo el tiempo de ingreso manual de datos
Aclamante es una plataforma de reducción de riesgos y gestión de incidentes que se enfrentaba al desafío de extraer manualmente datos de formularios de reclamo en formato PDF y convertirlos en un informe en formato Excel para una vista centralizada del progreso de los reclamos. AsteraGracias a las capacidades de extracción de datos de Aclaimant, el tiempo de extracción de datos se redujo considerablemente y se ahorró hasta un 50 % en tiempo de extracción de datos y preparación de informes.
¿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. Pueden estar en documentos, bases de datos o aplicaciones de redes sociales.
Una vez que haya identificado sus fuentes de datos, deberá seleccionar el método adecuado para cada fuente. Para las imágenes, es posible que necesite OCR; para los sitios web, es posible que necesite software de raspado web, y así sucesivamente y así sucesivamente.
Fuente de conexión
Después de eso, debe establecer una conexión con las fuentes de datos seleccionadas. El método de conexión puede variar según el tipo de fuente. Para las bases de datos, puede utilizar una cadena de conexión de base de datos, un nombre de usuario y una contraseña. Para las fuentes basadas en la web, es posible que deba utilizar API. Algunas soluciones de software de extracción de datos ofrecen una solución completa con varios conectores integrados 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. Es posible que los documentos requieran la extracción de texto mediante OCR o analizadores de documentos específicos. Sin embargo, la mayoría herramientas de extracción de datos Ahora funcionan con IA y no requieren código, lo que significa que todo lo que necesita hacer es arrastrar y soltar un conector y conectarse a cualquier fuente de datos sin tener que aprender consultas SQL extensas o lenguajes de programación.
Transformación y carga de datos
Una vez extraídos los datos, a menudo 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 tal vez necesite convertirlos a Excel para su análisis. Puede haber múltiples escenarios, por lo que 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.
Luego, los datos transformados se introducen en un destino, que varía según el objetivo de los datos.
El papel de la extracción de datos en ETL y el almacenamiento de datos
ETL (Extracción, Transformación, Carga)), 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 integridad de los datos y garantizar que las etapas ETL posteriores puedan procesar y utilizar eficazmente la información extraída para informes, análisis y otras actividades basadas en datos.
Las organizaciones de prácticamente todos los sectores utilizan el proceso ETL para la integración de datos con fines como informes, inteligencia empresarial y análisis. Si bien la extracción es el primer paso, también es el más importante, ya que sienta las bases para una integración de datos fluida y eficaz.
Por ejemplo, una empresa de atención médica necesita extraer distintos tipos de datos de varias fuentes locales y en la nube para optimizar sus operaciones. La extracción precisa de datos permite consolidar e integrar todos los datos de pacientes de diferentes fuentes.
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Póngase en contacto con nosotros hoy!Extracción de datos vs. Procesamiento de datos
Extracción de datos y la minería de datos A menudo se utilizan indistintamente, pero son conceptos diferentes. Como se mencionó 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, perspectivas o conocimiento valioso a partir de un conjunto de datos.
Se trata de aplicar diversas técnicas estadísticas y de aprendizaje automático. tecnicas de analisis de datos Extraer información útil de los datos. El objetivo principal de la minería de datos es descubrir patrones o relaciones ocultas dentro de los datos y luego utilizarlos para la toma de decisiones o el modelado predictivo.
Extracción de Información | Extracción de Datos | |
Propósito | La minería de datos se centra en extraer información procesable de los datos. Se puede utilizar para descubrir relaciones, hacer predicciones, identificar tendencias o encontrar anomalías en 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 estructurado listo para el análisis. Puede implicar una limpieza de datos para eliminar inconsistencias, valores faltantes o errores. Los datos extraídos generalmente se almacenan en un formato adecuado para realizar consultas o análisis, como una base de datos relacional.
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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. |
¿Cuáles son las 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 a menudo utilizan Procesamiento del lenguaje natural (PLN) para extraer información a partir de datos de texto no estructurados, como documentos, correos electrónicos o publicaciones en redes sociales. Las técnicas de PNL incluyen el reconocimiento de entidades nombradas (NER) para extraer entidades como nombres, fechas y ubicaciones, el análisis de sentimientos y la 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 es cuando un programa o sistema informático extrae información estructurada de documentos no estructurados o semiestructurados. Estos documentos pueden estar en varios formatos, como archivos 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.
Extracción de datos impulsada por IA
Extracción de datos de IA se refiere al uso de tecnologías de IA para extraer datos de varias fuentes de datos. La extracción de datos con IA es particularmente útil para extraer datos de datos no estructurados, ya sea en forma de texto, imágenes u otros formatos no tabulares. Si bien el uso exacto de las tecnologías de IA difiere entre las soluciones de extracción de datos, las tecnologías como el aprendizaje automático (ML), los modelos de lenguaje grandes (LLM) y generación de recuperación aumentada (RAG) generalmente se utilizan para automatizar tareas manuales, mejorar la precisión y aumentar la eficiencia general.
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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 tener una copia completa y actualizada de los datos. Sin embargo, la extracción completa de datos puede consumir muchos recursos, especialmente en el caso de conjuntos de datos grandes, ya que recupera todos los datos independientemente de si han cambiado desde la extracción anterior. Suele ser la mejor opción como paso inicial en proyectos de almacenamiento o 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. Algunas 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. Aun así, puede ser útil para la recuperación de datos ocasional o ad hoc cuando la automatización es difícil.
Desafíos comunes en la extracción de datos
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:
Variedad de fuentes 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
El 64% de las organizaciones hoy en día gestionan al menos un petabyte de datos, y hasta el 41 % de las organizaciones gestionan hasta 500 petabytes de datos. Por lo tanto, no solo la variedad de fuentes de datos es un desafío, 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 de una variedad de fuentes de datos, pero no termina ahí: hoy en día los datos son más complejos que nunca. Atrás quedaron los días en que se almacenaban simplemente en dos tablas en Excel. Hoy, encontrará datos jerárquicos, archivos JSON, imágenes, archivos 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, seguidores, me gusta y comentarios. Estas relaciones crean una red de puntos de datos interconectados. Ahora imaginemos que extraemos estos puntos de datos y los ajustamos en un esquema.
Manejo y monitoreo de errores
La gestión y el control de errores son aspectos cruciales de la extracción de datos, ya que garantizan la fiabilidad y la calidad de los datos extraídos. Es aún más importante en la extracción de datos en tiempo real, cuando los datos requieren una detección y un control inmediatos de los errores.
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 mediante IA: la necesidad del momento
Dado que los datos se han vuelto más complejos, la forma de resolver los desafíos de extracción de datos es emplear un herramienta de extracción de datos que puede automatizar la mayoría de las tareas. Ahí es donde entra en escena la IA. Estos son algunos de los beneficios de usar una herramienta de extracción de datos impulsada por IA en lugar de la extracción manual de datos:
- Manejar múltiples fuentes de datos: Las herramientas de extracción de datos vienen con conectores integrados, lo que facilita la conexión a todas las fuentes de datos a la vez. Además, las herramientas actuales están equipadas con capacidades de IA que pueden extraer datos de documentos no estructurados dentro de segundos.
- OCR impulsado por IA: Si bien el OCR se ha utilizado durante bastante tiempo, combinarlo con IA permite que las herramientas modernas de extracción de datos no solo aumenten la eficiencia sino que también mejoren considerablemente la precisión, independientemente del tipo o formato de archivo.
- Escalabilidad:Lo mejor de las herramientas de extracción de datos es que pueden escalarse para manejar grandes volúmenes de datos de manera eficiente sin requerir recursos adicionales. Pueden extraer y procesar datos en lotes o de manera continua para adaptarse a las necesidades de las empresas con crecientes requisitos de datos.
- 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.
- 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.
- Mapeo con IA: Con Mapeo de datos de IA, soluciones modernas de extracción de datos como Astera Puede ayudar a las empresas a extraer y mapear datos con precisión y sin esfuerzo.
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La extracción de datos es el paso fundamental de todo el ciclo de gestión de datos. A medida que la tecnología avanza y las fuentes de datos aumentan en complejidad y volumen, el campo de la extracción de datos también evoluciona.
Por lo tanto, es esencial mantenerse al día con las nuevas herramientas y las mejores prácticas de la industria.
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