¿Qué son los datos semiestructurados? Una guía completa
Los documentos empresariales cotidianos, como las facturas, las órdenes de compra, las reclamaciones de seguro, los albaranes, los formularios de clientes, los contratos y más, pueden contener datos semiestructurados.
De hecho, las organizaciones confían en este tipo de información para ejecutar flujos de trabajo financieros, operativos y críticos para el cumplimiento. Sin embargo, dado que los datos semiestructurados no siguen un modelo rígido predefinido, es notoriamente difícil manejarlos con software tradicional o procesos manuales.
En esta guía, analizamos qué son los datos semiestructurados, por qué son importantes, dónde aparecen en los flujos de trabajo empresariales reales y cómo las soluciones de IA modernas facilitan la extracción, la validación y la operacionalización a escala.
¿Qué son los datos semiestructurados?
Los datos semiestructurados son información que no sigue un esquema de base de datos estricto y fijo pero aún contiene elementos organizativos, como etiquetas, separadores, pares clave-valor o patrones predecibles que lo hacen más estructurado que el texto de formato libre.
Posicionado entre datos estructurados (como bases de datos ERP) y datos no estructurados (como correos electrónicos o imágenes de texto sin formato), los datos semiestructurados son flexibles para los humanos, pero difíciles de interpretar de forma coherente a escala para los sistemas tradicionales basados en reglas o las herramientas básicas de OCR.
Pueden incluir:
- Formato irregular: los campos aparecen en diferentes lugares o diseños según el origen del documento.
- Esquema de variables: la información existe, pero su estructura cambia según las plantillas o los proveedores.
- Diseño legible por humanos: los documentos se crean para personas, no para máquinas.
- Presencia de identificadores: etiquetas como «número de factura», etiquetas como <amount>, o separadores consistentes de los que la IA pueda aprender.
Ejemplos de datos semiestructurados
Los datos semiestructurados pueden aparecer en casi todos los departamentos e industrias, especialmente en las organizaciones que se ocupan de las finanzas, las operaciones, la logística, la gestión de clientes y los flujos de trabajo con un alto grado de cumplimiento.
A diferencia de las bases de datos estructuradas, estos documentos vienen en muchos diseños, formatos y plantillas, pero aún contienen elementos identificables que la IA puede extraer.
A continuación se muestran los ejemplos más comunes y críticos para la empresa.
Documentos de facturación
Las facturas son una de las formas más extendidas de datos semiestructurados.
Cada proveedor utiliza un diseño, una ubicación del logotipo, un orden de campo y una estructura de líneas de artículos diferentes, pero la información básica permanece consistente (número de factura, fecha de emisión, importe total, IVA, líneas de pedido, detalles del proveedor).
Por lo tanto, las organizaciones modernas buscan precisión extracción de datos de facturas herramientas que pueden escanear datos no estructurados o semiestructurados sin perder eficiencia.
Órdenes de compra
Los pedidos de compra siguen una lógica similar a la de las facturas.
Incluyen elementos reconocibles como números de pedido, descripciones de artículos, cantidades y fechas de entrega, pero los formatos varían entre proveedores, ERP y regiones.
Esto hace Extracción de datos de órdenes de compra potencialmente poco fiable y lento, a menos que esté alimentado por sistemas precisos basados en inteligencia artificial.
Salidas de recibos y puntos de venta
Los recibos generados por sistemas POS, restaurantes, hoteles o tiendas minoristas también cuentan como datos semiestructurados.
Contienen detalles de transacciones, impuestos, métodos de pago y marcas de tiempo, pero los diseños varían significativamente según el proveedor o el país.
Incluso en este caso, los departamentos de contabilidad y finanzas suelen sufrir una falta de eficiencia y buscan mejorar sus extracción de datos de recibos juego.
Documentos de envío
Los flujos de trabajo de logística dependen en gran medida de formatos semiestructurados como:
- Conocimientos de embarque
- Listas de empaque
- Albaranes de entrega
- Documentos aduaneros
Estos archivos están altamente regulados, pero rara vez se estandarizan, lo que hace que el procesamiento manual sea propenso a errores, uno de los mayores desafíos para los operadores de la cadena de suministro y transporte.
Estados financieros e informes
Los extractos bancarios, los resúmenes de cuentas, los informes de transacciones con tarjeta y los estados de conciliación contienen elementos repetitivos, pero su estructura cambia según el banco, la región o el sistema.
Si eres gerente de negocios, CFO, COO o CTO Si se trata de una pequeña y mediana empresa, debe estar preparado para gestionar grandes volúmenes de documentos, enfrentarse a una presión normativa estricta y depender de datos precisos para la elaboración de informes, la experiencia del cliente y la toma de decisiones.
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Formularios orientados al cliente
Los formularios web, los formularios de reclamación de seguros, los formularios de solicitud, las encuestas y los contratos de alquiler suelen contener campos etiquetados combinados con texto libre. Están semiestructurados porque la estructura existe, pero no está completamente estandarizada para todos los proveedores.
Documentos generados por máquinas
Los archivos como XML, JSON y algunas exportaciones a PDF incluyen etiquetas o datos jerárquicos, lo que los hace semiestructurados. Están lo suficientemente estructurados para que la IA los procese, pero son lo suficientemente flexibles como para que las empresas los personalicen.
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¿Los datos semiestructurados son mejores que otros formatos de datos?
Los datos semiestructurados pueden generar un valor empresarial significativo cuando las organizaciones tienen las herramientas adecuadas para extraerlos y ponerlos en funcionamiento.
En lugar de tratar estos documentos como una fuente de trabajo manual, las empresas pueden transformarlos en un activo estratégico que impulse la automatización, el análisis y la toma de decisiones en tiempo real.
Mayor flexibilidad que los datos estructurados
Los datos semiestructurados se adaptan a diferentes formatos, proveedores y sistemas, lo que facilita a las organizaciones el intercambio de información sin estandarizar por completo todos los documentos.
Esta flexibilidad admite flujos de trabajo en los que participan cientos o miles de proveedores y, por lo tanto, miles de plantillas.
Oportunidades de automatización mejoradas
Los datos semiestructurados son la base para automatizar procesos completos, no solo para la extracción de datos.
Tras el extracción de datos proceso, la información puede activar flujos de trabajo en la automatización de AP, la automatización de AR, las adquisiciones, la logística y más.
La fragmentación es más común
Los datos semiestructurados suelen encontrarse en bandejas de entrada de correo electrónico, unidades compartidas, carpetas PDF y sistemas dispares. Esta fragmentación impide que las organizaciones logren:
- Perspectivas financieras unificadas
- Informes en tiempo real
- Flujos de trabajo AP/AR fluidos
- Administración consolidada de proveedores
- Registros de auditoría central
Mientras tanto, los datos estructurados ya han superado este paso y se encuentran en lugares más unificados o incluso más accesibles.
Formatos inconsistentes entre proveedores y sistemas
Si no están organizados, los documentos semiestructurados rara vez siguen un diseño estándar. Las facturas, las órdenes de compra, los recibos, los estados de cuenta y los formularios de envío pueden variar, entre otras cosas, según:
- Vendedor
- País y régimen tributario
- Versión del documento
- Flujos de trabajo internos del departamento
Un objetivo principal para Procesamiento inteligente de documentos El objetivo de las plataformas (IDP) es organizar esta información para que los usuarios puedan aprovechar las capacidades de automatización y minimizar el trabajo manual.
Dificultad para integrarse con sistemas heredados
Muchas organizaciones aún confían en sistemas ERP, software de contabilidad o POS más antiguos que no pueden manejar de forma nativa formatos semiestructurados. Esto crea costosas brechas de integración, lo que obliga a los equipos a cambiar de herramienta o a confiar en hojas de cálculo, uno de los principales desafíos identificados para las operaciones minoristas, hoteleras y logísticas que dependen de varios sistemas desconectados.
Falta de precisión con las herramientas de OCR tradicionales
A la hora de gestionar datos semiestructurados, las soluciones de OCR básicas tienen dificultades para:
- Diseños no estándar
- Escaneos de baja calidad
- Imágenes o fotos
- Documentos multilingües
- Notas manuscritas
- Campos desalineados
- Plantillas mixtas
Cómo extrae la IA datos semiestructurados y trabaja con ellos
Los sistemas de OCR tradicionales se basan en plantillas fijas y reglas rígidas, lo que los hace poco fiables para documentos del mundo real que varían según los proveedores, los formatos y las regiones.
La IA moderna y las soluciones inteligentes de procesamiento de documentos resuelven este desafío mediante el aprendizaje de patrones, estructuras y relaciones dentro de los datos semiestructurados, independientemente del diseño.
A continuación se muestra un desglose de cómo funciona la extracción avanzada impulsada por IA.
Es bueno saberlo
Como los datos semiestructurados contienen señales que la IA puede interpretar, las empresas pueden reducir drásticamente la entrada manual de datos. Esto lleva a:
- Menos errores en el procesamiento de facturas
- Registros financieros más limpios
- Conciliación AP/AR más rápida
- Informes de cumplimiento mejorados
Reconocimiento óptico de caracteres (OCR) mejorado por el aprendizaje automático
El mejor software de OCR está impulsado por IA y va más allá de la simple detección de texto.
Con el aprendizaje automático, sistemas como este pueden:
- Reconocer texto en varios idiomas
- Detecta fuentes, sellos, tablas y líneas
- Interprete imágenes escaneadas y fotografías de baja calidad
- Identifique los campos incluso cuando cambien sus posiciones
Procesamiento del lenguaje natural (PNL) para comprender el contexto
La PNL ayuda a la IA a entender qué representa cada valor extraído.
Por ejemplo, veamos situaciones en las que valores diferentes representan todos el mismo campo:
- «Número de factura», «nº de factura» y «número de inv.»
- «Fecha de vencimiento» versus «fecha límite de pago» versus «fecha de vencimiento»
- «IVA» frente a «IVA»
Esta inteligencia contextual es esencial para las empresas que trabajan en varios mercados e idiomas.
Aprendizaje y mejora continuos
Los modelos de IA refinan la precisión a lo largo del tiempo al aprender de las correcciones de los usuarios y los patrones repetidos. Cuantos más documentos procese el sistema, mejor se vuelve (a diferencia del OCR basado en plantillas, que se estanca).
Esta es una de las razones por las que las organizaciones pasan de las soluciones rígidas de la competencia a soluciones más modernas, Plataformas de IDP que priorizan la IA, tal y como se refleja en sus prioridades de marketing y en su investigación sobre la USP
Integraciones con sistemas existentes
El software de extracción de datos basado en IA debe confiar en integraciones para operar con empresas modernas.
Un potente sistema de procesamiento inteligente de documentos normalmente se puede integrar con:
- Software de contabilidad
- ERP (Dynamics, Salesforce Commerce Cloud)
- CRMs
- Herramientas de automatización de la productividad y el flujo de trabajo
En este sentido, las integraciones flexibles reflejan las necesidades reales de su ecosistema de socios y de integración, tal como se documenta en los materiales de su plataforma.
Optimización de las operaciones empresariales con datos semiestructurados
Cuando las organizaciones pueden extraer, validar y operacionalizar datos semiestructurados de manera confiable, logran mejoras cuantificables en los flujos de trabajo de finanzas, operaciones, logística y atención al cliente.
Pensando en el panorama general de su negocio, puede lograr:
- Previsión del flujo de caja en tiempo real
- Optimización del inventario y la cadena de suministro
- Supervisión del desempeño de los proveedores
- Detección de anomalías o posibles fraudes
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