Extracción de datos vs raspado de datos - Guía completa

Introducción: cuál es la diferencia y por qué es importante

En un mundo dominado por los documentos digitales, la automatización es clave.

Las empresas de sectores como los servicios financieros y la hostelería están digitalizando rápidamente los flujos de trabajo, pero muchas siguen confundiendo dos procesos fundamentales: extracción de datos y raspado de datos.

Estas técnicas pueden parecer similares, pero tienen propósitos diferentes, requieren tecnologías diferentes y conllevan riesgos y recompensas diferentes, especialmente cuando la precisión y el cumplimiento son importantes.

En esta guía, aclaramos la distinción, los casos de uso, los beneficios y los riesgos de cada uno, al tiempo que mostramos a los directores financieros, líderes de TI y gerentes de operaciones que buscan mejorar el procesamiento de documentos o integrar la automatización cómo estas técnicas brindan valor a las empresas modernas.

¿Qué es la extracción de datos?

Extracción de datos se refiere al proceso de extraer datos estructurados o semiestructurados de una fuente definida, como una factura en PDF, un contrato escaneado o un recibo digital.

Se trata de un proceso controlado, a menudo respaldado por OCR (reconocimiento óptico de caracteres) y Clasificación basada en inteligencia artificial, que se utiliza en las industrias con un alto grado de cumplimiento.

Como se explica en este artículo, hay varios herramientas para la extracción de datos en el mercado; lo primero que hay que hacer es entender cómo pueden adaptarse a su sector, a las necesidades empresariales y a la escala operativa haga que las tareas de procesamiento de documentos de su empresa sean más inteligentes.

Cómo funciona, en resumen

1. Un documento se carga o recibe por correo electrónico o almacenamiento en la nube.
2. Los motores de OCR convierten el contenido escaneado en datos legibles por máquina.
3. Los modelos de IA clasifican y extraen campos clave (por ejemplo, números de factura, fechas de vencimiento de pagos, totales).
4. La salida son datos estructurados listos para enviarse a ERPs y CRMs, o sistemas de contabilidad como QuickBooks o Central empresarial de Microsoft.

Casos de uso basados en la industria: lectura rápida

Este proceso se puede aplicar a una variedad de industrias y áreas operativas.

Algunas de ellas son:

• Automatización de cuentas por pagar para departamentos financieros
• Procesamiento de recibos y facturas en comercios minoristas y hostelería
• Gestión de registros de cumplimiento en seguros y banca

Tabla de beneficios

‍

No todos los documentos se crean de la misma manera: algunos requieren algo más que la captura de campo estándar.

Extracción de datos personalizada permite a las empresas definir exactamente qué información extraer, cómo se formatea y hacia dónde fluye a continuación: industrias que se ocupan de formularios especializados, documentos multilingües o diseños no estándar necesitan este tipo de flexibilidad.

La lógica personalizada garantiza una alta precisión y eficiencia a la hora de gestionar facturas complejas, contratos con proveedores o documentos fiscales localizados. Plataformas como Procys ofrecen funciones de extracción de datos personalizadas que van más allá del OCR genérico y permiten a los usuarios configurar campos, reglas de validación e integraciones para adaptarse a flujos de trabajo únicos: pruébalo gratis aquí.

¿Qué es el raspado de datos?

Extracción de datos, por otro lado, se refiere al proceso de recopilación automática de datos de sitios web o bases de datos, a menudo mediante bots o scripts.

Esta técnica se usa generalmente para datos públicos o semipúblicos (por ejemplo, precios de productos, información bursátil, listados de competidores), por lo que existe una delgada línea en la que esta práctica puede plantear problemas éticos y legales.

Cómo funciona, en resumen

• Un script rastrea los sitios web, imitando el comportamiento de los usuarios.
• Los datos se copian de las páginas web en función de etiquetas o patrones HTML.
• La salida son datos sin procesar y no estructurados que, por lo general, requieren limpieza.

Casos de uso comunes: lectura rápida

• Estudios de mercado y análisis de la competencia
• Extracción de contenido de marketing (para identificar la estructura y el elemento meta de una página web)
• Agregación de datos financieros e impulsada por la industria

Riesgos y limitaciones

• Riesgos legales derivados de violaciones de los términos de servicio
• Resultados poco fiables cuando los sitios web cambian de diseño
• Sin validación ni salida estructurada
• No es adecuado para operaciones sensibles al cumplimiento
  
  

Extracción de datos frente a raspado de datos: diferencias clave

‍

‍

La extracción de datos hace que los procesos tecnológicos complejos parezcan sencillos. Lea esta guía completa de extracción de datos para obtener más información al respecto.

¿Cuál necesita su empresa?

La extracción de datos puede ser adecuada para el marketing o la inteligencia competitiva, pero no siempre es la solución adecuada para procesos regulados y con muchos documentos.

De hecho, extracción de datos es la solución ideal para los líderes financieros, de operaciones y de TI que se enfrentan a desafíos como los siguientes.

Conciliación lenta de facturas

Esperar a que se comprueben manualmente, que coincidan con las órdenes de compra y que se aprueben antes de que se activen los pagos: estos bloqueadores son anticuados para gerentes y equipos de contabilidad de AP/AR.

La extracción inteligente de datos es el primer paso para procesar las facturas automáticamente, compararlas al instante y dirigirlas a través de flujos de trabajo predefinidos.

Errores de entrada manual de documentos

Escribir datos de facturas en papel o archivos PDF en hojas de cálculo o sistemas de contabilidad es tedioso y propenso a errores: un error de un solo dígito puede sesgar los informes o provocar problemas de pago.

‍

La extracción de datos basada en inteligencia artificial elimina este riesgo al automatizar la precisión a nivel de campo, aplicar reglas de validación y aprender de las correcciones, garantizando que todos los importes, fechas de vencimiento o tasas impositivas capturados sean precisos.

Exigencias de cumplimiento y pistas de auditoría

Los equipos financieros, legales y de operaciones deben cumplir con estándares de cumplimiento cada vez mayores, como el GDPR, el SOX y las regulaciones fiscales.

Esto incluye mantener registros de auditoría detallados, garantizar la privacidad de los datos y verificar cada paso de la transacción.

Es bueno saberlo

Soluciones de extracción de datos como Procys somos certificado por las agencias tributarias y ayudan a eliminar estos cuellos de botella a la vez que cumplen con los principales requisitos de seguridad.

Conclusión: elija una automatización que escale y cumpla con los requisitos

Si bien ambos métodos tienen fines únicos, la extracción de datos es la opción confiable, compatible y escalable para organizaciones con muchos documentos.

Con soluciones como Procys, las empresas ahorran tiempo, reducen los errores y convierten el caos documental en inteligencia estructurada.

¿Tiene curiosidad por saber cómo su empresa puede aprovechar la extracción de datos? Prueba nuestra plataforma de forma gratuita o reserva una demostración hoy mismo.