¿Qué es el file parsing? Guía completa

Las operaciones empresariales modernas se basan en datos, pero gran parte de esos datos llegan en formatos no estructurados, como PDF, documentos escaneados, correos electrónicos, CSV o XML.

Estos formatos no se pueden utilizar fácilmente para los flujos de trabajo de automatización, análisis o cumplimiento, lo que crea cuellos de botella e ineficiencias. Aquí es donde el análisis de archivos (file parsing) vuelve a ser esencial.

Desde las instituciones financieras que procesan miles de facturas por día hasta los asesores fiscales que organizan los informes de los clientes y las cadenas hoteleras que gestionan los contratos de los proveedores, la capacidad de convertir los archivos no estructurados en datos estructurados y utilizables es ahora un requisito fundamental.

En esta guía, analizamos qué es el análisis de archivos, cómo funciona y cómo permite a las organizaciones mejorar la precisión, la eficiencia y el cumplimiento.

Los roles como los directores financieros que buscan optimizar los flujos de trabajo de AP o los líderes de TI que integran los flujos de datos entre sistemas deben tener al menos una idea general de por qué el análisis de archivos es clave para permitir la automatización a escala. Procys lo tiene todo.

¿Qué es el análisis de archivos?

El análisis de archivos es el proceso de analizar automáticamente el contenido y la estructura de un archivo para extraer la información relevante en función de reglas y formatos específicos.

En pocas palabras, cuando analizas un archivo, conviertes los datos de un formato sin procesar, a menudo legible por humanos, como un PDF o un correo electrónico, a una estructura legible por máquina, como JSON, XML o una entrada de base de datos. Esto permite que las herramientas de automatización, las plataformas de análisis y las aplicaciones empresariales comprendan, procesen y actúen sobre los datos del archivo.

En qué se diferencia el análisis de la extracción de datos

Aunque a menudo se usan indistintamente, el análisis de archivos y la extracción de datos tienen propósitos diferentes.

La extracción de datos extrae campos predefinidos, por ejemplo, el total de la factura o la fecha de vencimiento, mediante OCR o reglas manuales. El análisis es más profundo e interpreta la estructura de todo el documento. Identifica las secciones, las jerarquías, las relaciones y el contexto y, a continuación, transforma el contenido en datos estructurados mediante la lógica y las validaciones.

Piense en la extracción de datos como la copia de información, mientras que el análisis implica comprenderla y organizarla para su uso posterior.

La necesidad de analizar archivos en todos los sectores

Las organizaciones llenan el vacío entre la forma en que llegan los documentos y la forma en que los sistemas esperan los datos, las firmas de contabilidad y los grupos hoteleros son dos de los ejemplos más claros.

Contabilidad e impuestos

Cuando las empresas de contabilidad hacen malabares con las facturas, los recibos, los estados de cuenta bancarios, los informes de nómina, los formularios de impuestos y las comunicaciones con los clientes, pueden utilizar el análisis de archivos.

Al ser los documentos en PDF o escaneados, eso permite a los equipos de contabilidad evitar perder horas en tareas manuales como:

• Cambiar la clave de las cifras
• Conciliación de desajustes
• Persiguiendo los campos faltantes

Por lo tanto, para no retrasar las declaraciones de impuestos y de fin de mes, y protegerlas del riesgo de cumplimiento.

Con el análisis, las entradas no estructuradas se convierten en registros estructurados, por lo que las herramientas pueden validar automáticamente los importes, las fechas, los identificadores del IVA o del impuesto sobre las ventas y los códigos GL.

En un ciclo típico de AP y AR, esto afecta a las facturas y recibos de los proveedores para extraer los encabezados y las partidas, los impuestos y las condiciones de pago, normalizando los documentos de los clientes a un esquema estándar para los documentos de trabajo y otras herramientas.

Los sistemas avanzados permiten integraciones con software de contabilidad como QuickBooks, Exact, FreshBooks, Microsoft Business Central y mucho más.

En última instancia, el análisis de archivos es la base que hace que la automatización posterior sea confiable y auditable para los responsables de la toma de decisiones, como los directores financieros, los gerentes financieros y los profesionales de la contabilidad.

Análisis de archivos en hostelería

Los grupos hoteleros, las cadenas de restaurantes y los operadores de viajes procesan un gran volumen de facturas de proveedores, órdenes de compra, albaranes y folios.

Estos documentos suelen provenir de sistemas fragmentados y llegan en formatos mixtos. Sin analizarlos, los equipos financieros concilian los datos a mano en PMS, POS, inventario y contabilidad.

El resultado son retrasos, discrepancias en las existencias y errores de pago: el análisis de archivos estandariza los documentos multiformato de proveedores, empresas de servicios públicos y agencias en un modelo de datos coherente.

Esa coherencia permite:

• Controles automáticos a tres bandas entre órdenes de compra
• Automatizaciones de albaranes y facturas
• Validación de precios y cantidades, con rutas limpias para su aprobación

En otras palabras, priorizar la experiencia de los huéspedes y el control de costos significa también confiar en funciones como esta para introducir datos limpios y estructurados en los sistemas y flujos de trabajo existentes.

Cuando está en pareja con herramientas externas Al igual que los ERP, los CRM y los sistemas de automatización y contabilidad, el análisis genera un efecto dominó positivo al relacionar los datos principales con la información empresarial, como las especificaciones de los proveedores y los clientes.

El papel del análisis de archivos en la gestión de datos

El análisis de archivos es el puente entre las entradas desordenadas y los datos gobernados y utilizables. Se encuentra al principio de la canalización de datos y afecta a la calidad, el cumplimiento, el análisis y la automatización en todos los niveles.

Este es el papel del análisis de archivos en la administración de datos.

Calidad y estandarización de los datos

El análisis convierte los archivos heterogéneos en un esquema coherente.

Gobernanza y cumplimiento

El análisis sólido impone los campos obligatorios, valida la lógica fiscal y conserva un registro de auditoría.

Interoperabilidad e integración

Los sistemas posteriores esperan cargas útiles estructuradas, de modo que los resultados analizados puedan fluir hacia los ERP y las herramientas financieras

Análisis y toma de decisiones

Cuando los archivos se analizan en un modelo canónico, se pueden consultar los gastos por propiedad, proveedor, categoría y proyecto.

Ciclo de vida y escalabilidad

El análisis permite la ingestión por lotes y por streaming, por lo que los documentos pueden seguir aumentando de ciclo

Seguridad y privacidad

El análisis también implica la extracción selectiva, donde las configuraciones avanzadas pueden crear reglas para no extraer información confidencial. Además, debe formar parte de una infraestructura segura que proteja los flujos de datos.

Cómo funciona el análisis de archivos, técnicas y mejores prácticas

El análisis de archivos convierte las entradas desordenadas en datos limpios y estructurados en los que los sistemas pueden confiar.

El flujo suele incluir la ingestión, la detección, la extracción, la validación, el enriquecimiento y la entrega a aplicaciones posteriores, por ejemplo, software de contabilidad o herramientas de flujo de trabajo.

Detección de ingestión y formato

El sistema primero captura los archivos de correos electrónicos, almacenamiento en la nube, SFTP o API, mientras detecta el tipo de archivo y la codificación.

A continuación, normaliza la entrada para un manejo uniforme.

Comprensión de la estructura

Antes de extraer los campos, el software de análisis de archivos mapea el diseño del documento e identifica los encabezados, las tablas, los bloques de valores clave y los pies de página.

En el caso de los documentos empresariales, como las facturas, reconoce las partidas repetidas frente a los encabezados de un solo valor.

Estrategias de extracción básicas

Las diferentes técnicas de extracción son más adecuadas para diferentes escenarios y tipos de documentos. Por lo tanto, sistemas de extracción de datos personalizados cubren una amplia área de casos de uso y también aprovechan la PNL y el ML para funcionar.

Un humano al tanto

La personalización y la precisión también pueden implicar a las personas en el proceso de análisis.

En este caso, una característica importante a tener en cuenta es la capacidad de una herramienta para aprender de las correcciones e introducir ese conocimiento en plantillas o modelos.

La intervención humana también es útil en el momento de rastrear y rastrear las operaciones.

Entrega e integraciones

Generar datos estructurados en varios formatos, como JSON, XML o CSV, es cuestión de flexibilidad.

Avanzado Procesamiento inteligente de documentos software puede trabajar con API personalizadas o integraciones prediseñadas para garantizar la máxima agilidad en función de las necesidades empresariales específicas.

Ejemplo de mejores prácticas para flujos de trabajo de contabilidad

Analice las facturas de los proveedores, extraiga los campos del encabezado y las líneas de pedido y valide los totales y los impuestos.

Luego, el equipo puede subirlo a la página de la empresa herramientas de contabilidad: el resultado es un cierre de mes más rápido y menos errores de publicación.

Ejemplo de mejores prácticas para la hostelería

Para reducir el tiempo del ciclo de facturación y mejorar las relaciones con los proveedores, analice los albaranes y las facturas de los vendedores de alimentos y bebidas, detecte tablas, compare precios y cantidades con los puntos de venta.

Utilice el análisis de archivos para marcar las discrepancias y direccionar las excepciones para la aprobación a nivel de propiedad a un software de administración.

Desafíos y soluciones en el análisis de archivos

El análisis de archivos no siempre se optimiza: los sistemas de análisis avanzados abordan los principales desafíos para ayudar a los equipos no técnicos a trabajar sin problemas sin gastar grandes presupuestos en soluciones locales.

Variabilidad de datos

Desafío

Los proveedores, clientes y socios utilizan diferentes plantillas, idiomas y tipos de archivos, lo que rompe los frágiles analizadores.

Solución

Sistemas como Procys combine la detección de diseños basada en el aprendizaje automático con reglas de proveedores ligeras, al tiempo que adopta un esquema canónico y asigna las fuentes a él.

Escaneos de baja calidad y ruido de OCR

Desafío

Los PDF escaneados, las imágenes sesgadas y las impresiones descoloridas degradan el reconocimiento y provocan fechas, totales o números de identificación fiscal incorrectos.

Solución

El mejor software de OCR aplique técnicas como el preprocesamiento de imágenes, la eliminación de sesgos, la eliminación de ruido y más para reducir al mínimo los errores de reconocimiento.

Estructuras y tablas ambiguas

Desafío

Las tablas complejas, las descripciones de varias líneas y los valores mixtos confunden a los extractores simplistas.

Solución

El mejores sistemas de extracción de datos normalice los valores y aplique una estructuración de datos automatizada para que los números y la información se mantengan intactos.

Brechas de integración

Desafío

Los datos estructurados solo son útiles si pueden llegar a otros sistemas, como los ERP, las herramientas de contabilidad y las aplicaciones de flujo de trabajo de manera confiable.

Solución

Sobrecargar a las pequeñas y medianas empresas con integraciones personalizadas es cosa del pasado.

Los sistemas avanzados de análisis de archivos como Procys ofrecen integraciones prediseñadas con las principales herramientas, sin dejar de incluir soluciones de nivel empresarial.

Cumplimiento y auditabilidad

Desafío

Una lógica fiscal incorrecta, la falta de campos o una trazabilidad deficiente crean un riesgo de auditoría para las operaciones pesadas de la UE.

Solución

Las plataformas que trabajan con datos deben ofrecer un nivel de seguridad superior para proteger los datos en tránsito y en reposo, al tiempo que cumplen con las normas de privacidad locales. Procys cumple con la norma ISO 27001 y cuenta con herramientas aprobadas oficialmente por la Agencia Tributaria Española (AEAT), como la software de extracción de datos de facturas.

Conclusión

El análisis de archivos convierte los archivos no estructurados en datos gobernados y utilizables, mejora la precisión, acelera las aprobaciones y refuerza el cumplimiento en sectores como la contabilidad y la hostelería.

Si trabaja con documentos complejos o voluminosos y busca la máxima precisión y un procesamiento más rápido, prueba Procys gratis.