Técnicas de extracción de datos: los métodos y las herramientas principales

Introducción

La automatización de técnicas de extracción de datos marca la diferencia entre lo que una empresa puede lograr con una variedad de tareas operativas.

A medida que trabajamos con grandes cantidades de datos y generamos, procesamos y almacenamos diferentes formatos de datos, una necesidad fundamental de una empresa digitalizada gira en torno al uso eficiente de la extracción de datos.

De hecho, la extracción de datos es el primer paso hacia la excelencia operativa, otorgando el reconocimiento y la atracción de datos en diferentes formatos.

Esto permite una distribución adecuada de la información, lo que implica una toma de decisiones más fluida, además de minimizar los errores en las operaciones críticas, como las tareas financieras y las actividades de cuentas por pagar.

Esta guía cubre las técnicas clave de extracción de datos, explora los desafíos del sector y destaca las mejores herramientas disponibles para empezar a aprovechar la extracción de datos.

¿Qué es la extracción de datos?

La extracción de datos es el proceso de recopilar y organizar información de varias fuentes, incluidas bases de datos estructuradas, archivos semiestructurados (XML, JSON) y formatos no estructurados (documentos escaneados, correos electrónicos, notas manuscritas).

Sirve como base para el procesamiento y el análisis de datos, así como para potenciar las operaciones de procesamiento de documentos en industrias como las finanzas, el comercio electrónico, la logística y la atención médica.

Con los avances en la inteligencia artificial y la automatización, las empresas ahora pueden extraer datos de manera más precisa y eficiente que nunca: el software moderno se basa en técnicas sólidas de extracción de datos para agilizar las operaciones, reducir los errores y garantizar el cumplimiento de las normas reglamentarias.

Es importante tener en cuenta que la aplicación de la extracción de datos funciona a escala: las pequeñas empresas pueden aumentar su precisión operativa y ahorrar recursos, del mismo modo que las grandes corporaciones necesitan sistemas heredados que puedan reconocer y extraer datos de forma masiva.

La importancia de la extracción de datos

La extracción eficaz de datos desempeña un papel crucial a la hora de racionalizar las operaciones empresariales y mejorar la toma de decisiones. Algunos beneficios clave incluyen:

• Automatización y eficiencia — reduce la entrada manual de datos, lo que ahorra tiempo y recursos.
• Precisión y cumplimiento — garantiza la integridad de los datos y el cumplimiento de la normativa.
• Inteligencia empresarial — proporciona información para la toma de decisiones basada en datos.
• Integración con herramientas digitales — facilita los flujos de trabajo sin interrupciones en los CRM, los ERP y las aplicaciones en la nube.

¿De qué son capaces las herramientas de extracción de datos?

Podemos analizar las funciones de extracción de datos en sus diversas técnicas y áreas de aplicación.

Reconocimiento óptico de caracteres (OCR)

La tecnología OCR convierte el texto impreso o escrito a mano en formatos legibles por máquina, lo que facilita el procesamiento y el análisis de datos no estructurados de documentos físicos y digitales.

Un caso de uso de la industria: la automatización de cuentas por pagar (AP) en los servicios financieros:

Los bancos y las instituciones financieras gestionan miles de facturas, contratos y documentos de cumplimiento a diario, y el OCR les permite para escanear y extraer datos automáticamente desde las facturas de los proveedores, lo que reduce la necesidad de introducir datos manualmente y mejora la velocidad de procesamiento.

Por ejemplo, un banco multinacional puede usar el OCR para extraer números de facturas, detalles de proveedores e importes de impuestos, integrando estos datos en su sistema ERP para realizar pagos automatizados y verificaciones de cumplimiento.

Si quieres consultar el la herramienta de OCR más adecuada para su negocio, hemos creado una guía completa aquí.

Procesamiento del lenguaje natural (PNL)

La PNL permite que la IA comprenda, clasifique y procese el texto de documentos complejos, lo que permite la categorización automatizada, el reconocimiento de entidades y la extracción de intenciones.

Un caso de uso de la industria: procesamiento de reclamaciones de seguros:

Las compañías de seguros reciben un gran volumen de documentos de reclamaciones con diferentes formatos y terminologías, y la PNL ayuda a identificar y extraer los detalles clave de la póliza, los nombres de los reclamantes y las descripciones de los incidentes, clasificándolos por categorías para una aprobación más rápida.

Por ejemplo, un proveedor de seguro médico puede automatizar la evaluación de las reclamaciones mediante el uso de la PNL para extraer los códigos médicos de la ICD-10 y compararlos con los términos de la cobertura de la póliza, lo que reduce significativamente el tiempo de procesamiento de las reclamaciones de semanas a horas.

Algoritmos de aprendizaje automático

El software basado en el aprendizaje automático mejora la precisión al aprender de extracciones de datos anteriores, adaptarse a diferentes diseños de documentos y mejorar la validación de los datos con el tiempo.

Un caso de uso de la industria: detección de fraudes en tecnología financiera:

Las empresas de tecnología financiera procesan un gran volumen de transacciones y documentos financieros, por lo que la detección del fraude es una prioridad. Los algoritmos de aprendizaje automático analizan los patrones de los estados financieros e identifican las anomalías que indican un posible fraude.
Así, por ejemplo, una plataforma de préstamos digitales utiliza el aprendizaje automático para comparar los estados de cuenta bancarios enviados con los datos históricos, lo que señala las inconsistencias que pueden indicar la manipulación de documentos o las solicitudes fraudulentas.

Estructuración de datos automatizada

Este proceso extrae la información relevante, la clasifica y la distribuye en campos predefinidos, como números de factura, fechas, nombres de clientes y valores financieros.

Un caso de uso de la industria: procesamiento de documentos para agencias de viajes en línea (OTA):

Las agencias de viajes administran las facturas de varias aerolíneas, hoteles y proveedores de transporte. La estructuración automatizada de datos permite una conciliación perfecta de los pagos y los gastos.

Si pensamos en un OTA que integra un sistema impulsado por IA, la extracción de datos sería automática para datos como los números de reserva, los nombres de los clientes y los importes totales de varias facturas, clasificándolos en su base de datos financiera sin necesidad de introducirlos manualmente.

Capacidades de integración

El nivel de integrabilidad de un software de extracción de datos es su conjunto de articulaciones: cuanto más pueda conectarse con otros sistemas, más flexible será.

La perfecta integración con los ERP, los CRM y el software de contabilidad garantiza que los datos extraídos fluyan directamente a los sistemas empresariales existentes.

Un caso de uso de la industria: informes financieros para firmas de contabilidad empresarial:
Firmas de contabilidad requieren datos de múltiples fuentes para la auditoría y la presentación de informes. Las capacidades de integración les permiten incorporar datos financieros estructurados a su software de planificación de recursos empresariales (ERP).
Por lo tanto, una empresa de contabilidad puede conectar una herramienta de procesamiento de documentos basada en OCR a sus ERP, sincronizando automáticamente los datos de impuestos y gastos extraídos con los informes financieros de sus clientes.

Con Procys, puede crear una integración personalizada con extrema facilidad y flexibilidad. Como alternativa, los usuarios pueden aprovechar una amplia gama de integraciones preestablecidas.

Extracciones basadas en API

Las extracciones basadas en API permiten a las empresas personalizar la forma en que las herramientas de extracción de datos interactúan con sus flujos de trabajo patentados o plataformas de terceros.

Un caso de uso en la industria: suscripción de pólizas de seguros en tiempo real:

Imaginemos una compañía de seguros que necesita evaluar rápidamente la información del solicitante para suscribir una póliza. Las extracciones basadas en API permiten al equipo operativo extraer los datos relevantes de los clientes de los documentos, estados financieros e informes médicos emitidos por el gobierno.

Desafíos empresariales de la extracción de datos

A continuación, identifiquemos qué bloqueadores suelen estar asociados con la extracción de datos y cómo superarlos.

Gestión de datos no estructurados 

Extraer información significativa de diversos formatos es complejo. Para ello, el software avanzado utiliza la tecnología OCR basada en inteligencia artificial y aprendizaje automático para poder trabajar con diferentes formatos de datos.

Preocupaciones de seguridad de datos 

Garantizar el cumplimiento del RGPD, la HIPAA y otras normas de seguridad es fundamental, especialmente para los sectores en los que intervienen datos confidenciales y cifras financieras.

Es por eso que las herramientas modernas deben ofrecer medidas de seguridad de nivel empresarial, cifrado, y protocolos de acceso controlado en sus soluciones de procesamiento de documentos y extracción de datos basadas en inteligencia artificial.

Problemas de escalabilidad 

Gestionar grandes volúmenes de datos sin reducir el rendimiento es más fácil decirlo que hacerlo. La entrada manual de datos o las soluciones de OCR anticuadas tienen dificultades para escalar de manera eficiente, lo que provoca retrasos, errores y cuellos de botella en el rendimiento.

Tanto el escalado automático que permiten los sistemas inteligentes basados en la nube como la integrabilidad con otros sistemas ayudan a expandir el volumen de operaciones y datos extraídos.

Integración con sistemas heredados

Como mencionamos anteriormente, un sistema es tan escalable como flexible. Sin embargo, hagamos una observación adicional: un sistema debe ser maleable para adaptarse a las necesidades empresariales específicas, de modo que sea realmente útil.

La compatibilidad con otros ERP y, especialmente, con aplicaciones empresariales anticuadas es un desafío que puede ralentizar la adopción de estas tecnologías aceleradas.

Para ello, las empresas necesitan un software que pueda adaptarse con conexiones preestablecidas, integraciones ad hoc y API personalizadas.

Puede probar el sistema de extracción de datos que responde de manera eficiente a todos estos desafíos. de esta página.

Exploración de las herramientas de extracción de datos

Varias herramientas simplifican la extracción de datos al aprovechar las capacidades de automatización, inteligencia artificial e integración.

Hemos creado un análisis exhaustivo en este artículo, identificando algunas de las herramientas más relevantes del juego y clasificándolas según sus precios, integraciones, funciones principales y otros criterios.

No obstante, estas son algunas de las principales soluciones, con un desglose de cómo aplican la extracción de datos y al nivel de experiencia tecnológica al que corresponden.

Procys

Procys es una solución de procesamiento de documentos basada en inteligencia artificial diseñada para acelerar la extracción de datos y la automatización del flujo de trabajo, lo que la convierte en seis veces más rápido que el procesamiento manual.

Con avanzado Capacidades de OCR y aprendizaje automático, Procys garantiza una captura, transformación e integración de datos sin interrupciones, ya sea que los datos se almacenen como referencia o se transfieran a otros sistemas.

Esto lo convierte en un solución ideal para equipos que manejan diversos tipos de documentos, incluidos facturas, recibos, registros de proveedores y clientes, catálogos de productos, contratos e informes oficiales—racionalizar las operaciones con precisión y eficiencia.

Características principales

• Impulsado por IA reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y procesamiento del lenguaje natural (PNL) para el procesamiento inteligente de documentos.
• Integración perfecta con QuickBooks, FreshBooks, Microsoft Dynamics y Zoho CRM, lo que garantiza una conectividad fluida del flujo de trabajo.
• Aprendizaje automático mejorado precisión, mejorando continuamente los resultados de extracción de datos.
• Almacenamiento seguro basado en la nube para una gestión de datos y un cumplimiento confiables.
• Capacidades de automatización y API para optimizar los flujos de trabajo y agilizar el procesamiento de documentos.

El más adecuado para

• Usuarios principiantes (no técnicos)
  
  
  
  • Propietarios de pequeñas empresas, contadores y equipos financieros que necesitan una herramienta de automatización de documentos fácil de usar.
  • Usuarios que buscan una solución sin código que extraiga, estructure e integre los datos sin problemas.
• Usuarios intermedios (profesionales empresariales y de TI)
  
  
  
  • Equipos de finanzas, operaciones y contabilidad que necesitan flujos de trabajo de procesamiento de documentos configurables.
  • Administradores de TI que desean automatizar la entrada de documentos sin un trabajo de desarrollo pesado.
  • Empresas que necesitan una integración directa con los sistemas ERP o CRM a través de plataformas de bajo código como Zapier.
• Usuarios avanzados (desarrolladores y empresas)
  
  
  
  • Empresas que requieren integraciones de API personalizadas para la extracción de datos de gran volumen.
  • Grandes empresas con flujos de trabajo complejos que exigen una integración profunda de los sistemas ERP/CRM.
  • Desarrolladores de Fintech e InsurTech que buscan un procesamiento de documentos basado en inteligencia artificial con control programático sobre la lógica de extracción.

Airtable

Airtable proporciona varios métodos para la extracción de datos:

• Resumen impulsado por IA, para resumir y extraer información de sus datos, ayudándole en tareas como resumir las notas de las reuniones o los comentarios.
  
  
• Funciones de fórmula, admite funciones para extraer texto específico de los campos, como un cierto número de caracteres que comienzan en una posición específica dentro de una cadena.
  
  
• Extensiones de terceros, que permiten exportar los datos seleccionados a formatos como JSON, XML, CSV, consultas de inserción SQL o tablas ASCII directamente desde una base de datos.

Se requiere experiencia técnica

Principiante - intermedio

• No se requieren conocimientos de codificación para la extracción básica de datos mediante fórmulas.
• Los usuarios intermedios pueden aprovechar los flujos de trabajo de automatización y las integraciones con herramientas de terceros, como Zapier, para mejorar la estructuración de los datos.
• Los desarrolladores pueden usar la API de Airtable para extraer y procesar datos mediante programación.

El más adecuado para

• Profesionales empresariales que desean una herramienta fácil de usar para la administración de datos.
• Las pymes que buscan extraer y organizar datos estructurados sin complejidad técnica.

Monday.com

Monday.com ofrece funciones de extracción de datos a través de varias funciones:

• Extraer aplicación, que extrae automáticamente el contenido de las actualizaciones del tablero, como correos electrónicos y nombres de remitentes, y lo agrega a los elementos del tablero, lo que agiliza los flujos de trabajo sin necesidad de introducir datos manualmente.
  
  
• Acceso a la API, utilizando APIs que permiten a los usuarios extraer datos mediante programación. Por ejemplo, los usuarios pueden emplear una API para extraer datos y utilizarlos en herramientas como Power BI con fines de elaboración de informes.
  
  
• Exportación de datos, para que los usuarios puedan exportar todos los datos de su cuenta, incluidos los tableros privados y los que se pueden compartir, a un archivo.zip.

Se requiere experiencia técnica

Principiante - avanzado

• Los usuarios sin conocimientos técnicos pueden realizar exportaciones básicas y utilizar herramientas de automatización integradas.
• Los usuarios intermedios pueden configurar Extract App para automatizar la estructuración de datos.
• Los usuarios avanzados (desarrolladores) pueden usar la API GraphQL de Monday.com para extraer y manipular datos en tiempo real.

El más adecuado para

• Gerentes de proyectos y equipos empresariales que necesitan una herramienta de automatización fácil de usar.
• Equipos expertos en tecnología que desean extraer y analizar datos mediante llamadas a la API.
• Organizaciones que desean integrar monday.com con herramientas de informes externas, como Power BI.

Amazon S3

Amazon S3 (Simple Storage Service) facilita la extracción de datos mediante varias funciones:

• S3 Select, que permite recuperar un subconjunto de datos de un objeto mediante expresiones SQL simples, lo que permite un procesamiento de datos eficiente sin necesidad de descargar objetos completos.
  
  
• Integración con otros servicios de AWS, como AWS Lambda y Amazon Athena para automatizar los flujos de trabajo de extracción y procesamiento de datos.

Se requiere experiencia técnica

Intermedio - avanzado

• Requiere conocimientos de SQL para consultar datos a través de S3 Select.
• Los usuarios intermedios pueden configurar AWS Lambda para automatizar los flujos de trabajo de extracción de datos.
• Los usuarios avanzados (DevOps, ingenieros de datos) pueden integrar S3 con otros servicios de AWS (Athena, Glue, Redshift) para procesar datos a gran escala.

El más adecuado para

• Ingenieros de datos y arquitectos de nube que trabajan con grandes conjuntos de datos.
• Empresas que necesitan una extracción de datos escalable y automatizada de los archivos almacenados.
• Desarrolladores que trabajan con modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático que requieren una recuperación de datos eficiente.

Holded

Holded incorpora funcionalidades de extracción de datos para mejorar los procesos empresariales, que incluyen:

• Extracción impulsada por IA, para introducir automáticamente datos de recibos, facturas y otros documentos, lo que agiliza los procesos de entrada de datos.
  
  
• Informes y análisis, para generar informes en tiempo real a partir de los datos introducidos en el sistema, lo que proporciona información actualizada sobre diversas operaciones comerciales.

Se requiere experiencia técnica

principiante

• No se requieren conocimientos técnicos para la extracción de datos estándar.
• La IA de Holded automatiza la entrada de datos sin configuración manual.
• Se necesitan conocimientos básicos de navegación para exportar y analizar informes.

El más adecuado para

• Propietarios de pequeñas empresas y equipos financieros que buscan una solución de contabilidad automatizada.
• Usuarios sin conocimientos técnicos que necesitan una extracción de datos basada en inteligencia artificial sin necesidad de codificación.
• Profesionales de la contabilidad que gestionan datos e informes financieros.

Conclusión

La extracción de datos es un proceso fundamental para las empresas que buscan la automatización, la precisión y el cumplimiento.

Las organizaciones deben evaluar sus desafíos específicos y elegir herramientas que optimicen los flujos de trabajo, reduzcan la intervención manual y mejoren la toma de decisiones. A medida que la inteligencia artificial y la automatización siguen evolucionando, el futuro de la extracción de datos promete una mayor eficiencia, precisión y escalabilidad.

Si quieres probar cómo funciona un software avanzado de extracción de datos, puedes regístrese gratis con Procys en esta página.