O Automatizado, Nenhum código Pilha de dados
Saiba como Astera O Data Stack pode simplificar e agilizar o gerenciamento de dados da sua empresa.
Modelo de extração de dados: obtenha dados em PDF de formulários e tabelas
As empresas obtêm regularmente dados de produtos e consumidores de uma variedade de fontes, como instalações de produção, centros de distribuição, varejistas, parceiros e outros fornecedores terceirizados. Esses dados geralmente estão na forma de planilhas do Excel, PDFs, formulários PDF, arquivos TXT e RTF. Extraindo informações de estes dados o dilúvio geralmente leva mais tempo; porque antes da análise, ele precisa ser transformado em dados estruturados - o que é feito manualmente pela entrada de dados. As ferramentas modernas de extração de dados usam modelos de extração de dados para pode reduzir o tempo de extração de dados automatizando várias tarefas envolvidas no processo de extração de dados, como entrada manual, transformação de dados, limpeza de dados e validação de dados.
Os volumes de dados aumentam exponencialmente com o tempo, e as empresas exigem um abordagem de extração de dados que processam grandes volumes de dados para análise e relatórios. Além disso, após o COVID-19, a tendência de aumento da atividade online resultou em mais dados não estruturados para setores como educação. Para atender a essas necessidades crescentes, um robusto solução de captura de dados de documentos É necessário. Embora a entrada manual de dados e as soluções codificadas possam certamente fazer o trabalho, software de extração de documentos que funcionam em modelos baseados em padrões são significativamente mais eficientes e não correm a chance de erros humanos.
Benefícios de usar uma extração de dados Modelo
Modelos de extração de dados auxiliar na estratégia de extração de dados de uma empresa agilizando e acelerando o processo. Aqui está como:
- Reutilizável: Depois que um modelo é criado, ele pode ser usado pelo tempo necessário, eliminando a necessidade de processar arquivos individuais separadamente
- Fácil de usar: Os modelos de extração de dados são simples de usar e não precisam ser alterados depois de configurados, a menos que os dados exijam modificações - o que pode ser feito sem esforço
- Economiza tempo e recursos: Os modelos lidam com todos os arquivos com o mesmo padrão sem qualquer intervenção e economizam um tempo significativo do funcionário, que pode ser definido para outras tarefas importantes
Quando você precisa de modelos de extração de dados?
In extração de dados financeiros, extração de dados de varejo ou análise de dados em qualquer outro setor onde existam documentos não estruturados em um formato semelhante, como Faturas em PDF—Utilizar um modelo é extremamente eficaz. Por exemplo, Extração de dados em PDF pode atuar como um guia para mineração de dados de documentos que correspondem a um padrão inicial e elimina a necessidade de instruir a ferramenta sobre onde extrair dados de para cada novo arquivo.
Diferentes modelos podem ser criados para diferentes tipos de documentos, como faturas, ordens de compra, dados de produção e dados do cliente, que irão processar todos os documentos que correspondem à sua categoria.
Com os modelos de extração de dados em vigor para todos os padrões possíveis de dados recebidos, as empresas podem economizar muito tempo e recursos e alocá-los em outro lugar. No entanto, certas idiossincrasias de dados apresentam grandes desafios ao criar um modelo. Vamos discuti-los.
Desafios de Captura de dados de documentos
Existem numerosas fontes das quais você pode extrair dados, como PDFs, RTFs e TXT. Além das diversas origens, a captura de informações desses documentos traz desafios específicos que precisam ser resolvidos para um sucesso processo de extração de dados. Os dados extraídos devem ser padronizados para que possam ser processados posteriormente para análise e relatórios. É claro que a padronização cria vários problemas. A seguir estão os desafios mais comuns na extração de dados que as empresas devem ter em mente antes de implementar uma solução.
- Campos Flutuantes
Normalmente, dados como faturas e informações do cliente seguem o mesmo formato, mas em alguns documentos, os dados podem ser colocados em locais variados e, portanto, não podem ser processados de maneira uniforme. Por exemplo, a localização do campo pode variar em uma única linha ou coluna, além do resto dos campos.
Campos flutuantes
Essa interrupção no padrão pode ser problemática ao criar modelos de extração de dados e é importante lidar com essas discrepâncias e encontrar uma maneira de incorporar ao padrão.
- Documentos contendo conjuntos de dados separados
Pode haver registros que contêm dados díspares. UMA exemplo de tabela de extração de dados pode ser um arquivo pdf em que a primeira página lista colunas de informações e a segunda página faz o mesmo, exceto um erro de alinhamento: a última coluna volta para a próxima linha.
Conjuntos de dados separados em um arquivo
Para tais conjuntos de dados com dados semelhantes, mas padrões independentes nos mesmos arquivos, torna-se difícil criar um modelo de extração de dados que atenda aos critérios para ambas as páginas.
- Verificação de dados
Assim que a tarefa de criar um modelo de extração de dados estiver concluída, é importante executar os dados em tempo real e definir algumas regras de qualificação de dados para validar a precisão dos dados. Inteligente extratores de arquivos de dados oferecerá recursos integrados para verificação de dados personalizáveis e permitirá que as empresas sinalizem dados incorretos. Depois disso, a automação pode ajudar a descartar os registros errôneos ou enviar os registros por e-mail às autoridades competentes para revisão.
Embora a captura de dados possa ser feita por código, é mais fácil mitigar todos os desafios mencionados acima com uma poderosa ferramenta de extração de dados baseada em modelo.
Como as ferramentas de extração de dados podem ajudar?
Escolher a ferramenta certa pode fazer ou quebrar o desempenho de uma empresa estratégia de extração de dados, portanto, é importante fazer a seleção após uma consideração cuidadosa do caso de uso de negócios e dos recursos da ferramenta. Idealmente, ele deve ser capaz de atender a todos os desafios listados acima e a qualquer outro requisito dos trabalhos de extração de dados da empresa.
Também é importante olhar para as fontes de dados suportadas pelo software de extração de relatório, como RTFs, PDFs, XLS e XLSX, e tipos de conteúdo como texto, documentos digitalizados e formulários. Astera ReportMiner é uma solução robusta que automatiza todo o processo de extração de dados e oferece suporte a uma infinidade de fontes e destinos. Seja extraindo dados de fontes regulares ou de MS Word or Arquivos digitalizados OCR, Astera ReportMiner é capaz de automatizar os processos e simplificar a extração de dados corporativos.
Caso de uso: extrair dados de PDFs
Considere uma empresa de varejo em crescimento, a Shazz, que vende roupas destinadas a crianças e adolescentes. A empresa processa pedidos de compra e faturas em PDFs para relatórios e análises. Inicialmente, eles começaram usando especialistas em entrada de dados para converter as tabelas em pdf e outros dados em um formato padronizado, mas com o aumento da demanda, a empresa teve dificuldade em atender aos requisitos. Eles decidiram pesquisar ferramentas de extração de conteúdo no mercado e encontrei Astera ReportMiner.
O Gerente de Operações começou com o teste gratuito e depois de brincar com os recursos, solicitou um passo a passo dos recursos de extração de dados do produto usando amostras da empresa. Eles ficaram felizes em descobrir que a plataforma oferecia conectividade para vários destinos e era capaz de automatizar todo o processo com a ajuda de modelos de extração de dados. Astera ReportMiner foi capaz de escolher PDFs de pastas designadas sempre que um PDF cair na pasta. Com fluxos de trabalho de extração de dados, extraindo informações dos dados e transformá-lo se torna mais fácil e rápido. As opções de tomada de decisão permitiram que Shazz enviasse os dados transformados a um destino para revisão (em caso de erros) ou ao outro destino para processamento posterior.
Os recursos integrados de análise automática de nomes e endereços e a criação automática de padrões de extração de documentos tornaram o processo mais fácil para Shazz.
Criação automática de campos
Com a visualização instantânea dos dados, Shazz foi capaz de visualizar os dados de saída rapidamente. Isso os ajudou a criar modelos que melhor se adequavam ao propósito do projeto e a identificar erros, se houver, antes da execução real.
Comece a extração de dados baseada em modelo com ReportMiner
Se os dados em documentos residem em uma única coluna ou em várias colunas, com formato semelhante ou com dets de dados separados, com alinhamento adequado ou com campos flutuantes, Astera ReportMiner é o software de extração de documentos que simplifica a extração baseada em modelo para dados corporativos. Alimentado por seu mecanismo ETL de nível industrial, seus recursos de automação permitem que as empresas lidem com grandes volumes de dados e escalem facilmente, e obtenham insights cruciais mais rapidamente.
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