¿Qué es la extracción de datos?
La extracción de datos es el proceso mediante el cual se recopilan datos específicos de fuentes de información para su posterior refinamiento y uso en procesos y análisis comerciales.
La extracción de datos se aplica a todo tipo de datos, tanto de fuentes estructuradas como no estructuradas. Las fuentes de datos estructuradas, como bases de datos y hojas de cálculo, están organizadas y se puede acceder a ellas fácilmente, mientras que las fuentes de datos no estructuradas, como sitios web, API, archivos de registro, imágenes y archivos de texto, requieren métodos de extracción más avanzados.
Beneficios de la extracción de datos
Toma de decisiones mejorada:
La extracción de datos puede proporcionar información actualizada para fundamentar decisiones basadas en datos, y mejora la estrategia y los resultados comerciales.
Mejor calidad de datos:
La extracción automatizada de datos minimiza los errores en la migración y el formato de datos con el objetivo de obtener datos precisos y confiables.
Eficiencia mejorada:
La extracción automatizada de datos funciona sin interrupciones y a alta velocidad, lo que ahorra tiempo y permite a los empleados concentrarse en actividades estratégicas de alto valor.
Crear nuevo valor:
La extracción de datos puede revelar información valiosa de archivos y conjuntos de datos que, de otro modo, serían inutilizables, lo que transforma datos latentes en recursos valiosos, como posibles clientes específicos y costos operativos.
Impulsar la IA y el aprendizaje automático:
Al destilar todo tipo de datos en repositorios de información organizados y centralizados, la extracción de datos puede brindar información de gran valor para entrenar modelos de IA.
Inteligencia comercial más profunda:
Apoya iniciativas de inteligencia comercial, lo que ayuda a las empresas a obtener información de los datos para impulsar la innovación y la ventaja competitiva.
Ahorro de costos:
Reduce o elimina el trabajo manual que implica la gestión de datos, lo que permite ahorrar significativamente recursos y costos.
Manejo de datos a escala:
El software de extracción de datos puede procesar grandes volúmenes de datos de múltiples fuentes y manejar sin problemas cantidades crecientes de datos, incluidos los cambios inesperados en el volumen.
Extracción de datos y ETL
El proceso de extracción, transformación y carga (ETL) es una estrategia de tres fases para recopilar información, mejorar su usabilidad e integrarla en un ecosistema de datos.
Esta primera fase, que comienza con la extracción de datos, implica aprovechar las fuentes de información para recopilar datos esenciales. De manera similar a la forma en que la calidad de entrada impacta en un producto final, garantizar que se extraigan datos completos y confiables prepara el terreno para el éxito de todo el flujo de trabajo de ETL. En la fase de transformación, los datos extraídos sin procesar se perfeccionan para adaptarse a los objetivos comerciales. La transformación de datos agrega valor al ajustar los datos para alinearlos con su uso previsto, lo que permite eliminar componentes extraños en el proceso. La fase de carga representa la entrega de datos a su destino, por lo general una base de datos, donde están listos para usarse en procesos de negocio, planificación y análisis.
Cada parte del proceso ETL es indispensable, pero la extracción de datos representa el primer paso fundamental que permite una transformación e integración de datos efectivas en el futuro.
Fuentes de datos:
Antes de iniciar un proceso de extracción, transformación y carga (ETL), se deben identificar las fuentes de datos. Las herramientas de ETL pueden extraer datos sin procesar de diversas fuentes, incluidas bases de datos estructuradas y sistemas CRM, así como fuentes no estructuradas, como correos electrónicos y sitios web.
Extracción de datos:
Este es el primer paso del proceso de ETL. Las herramientas de ETL extraen datos sin procesar de las fuentes identificadas y los almacenan temporalmente en un área de almacenamiento. Según la fuente de los datos y el fin, el proceso podría implementar una extracción completa o una extracción progresiva. De manera similar, la frecuencia de extracción, ya sea en tiempo real o en intervalos establecidos, depende de las necesidades específicas del proceso o del objetivo del negocio.
Transformación de datos:
Una vez extraídos los datos, comienza la fase de transformación para limpiar, organizar y consolidar la información sin procesar. Los datos pueden sufrir diversas transformaciones, incluida la limpieza de datos, la eliminación de datos duplicados y el reformateo.
Carga de datos:
El paso final del proceso de ETL es cargar los datos transformados. Estos datos, ahora perfeccionados y libres de errores, se transfieren y almacenan en el almacén de datos de destino. Según el volumen de datos y los requisitos del negocio, la carga podría realizarse de una sola vez o de forma progresiva. Una vez cargados, los datos están listos para su recuperación y análisis.
Métodos y herramientas de extracción de datos
La automatización solo puede llegar hasta donde estén disponibles los datos, lo que hace que la extracción y organización efectiva de datos sea el eje para automatizar la mayoría de los procesos comerciales. Se utilizan diferentes métodos y herramientas de extracción de datos para recopilar información de fuentes de datos en diferentes formatos. En particular, las tecnologías de automatización inteligente impulsadas por IA son necesarias para recopilar datos de fuentes no estructuradas, como correos electrónicos y documentos comerciales.
Extracción de datos estructurados
Los datos estructurados, caracterizados por su formato preorganizado y de fácil acceso, suelen residir en bases de datos, hojas de cálculo y sistemas de gestión de relaciones con los clientes (CRM). La extracción de datos estructurados tiende a ser sencilla y utiliza una amplia variedad de técnicas, como consultas SQL, llamadas API y herramientas de administración de bases de datos específicas.
Sin embargo, los datos estructurados aún suponen desafíos en la extracción de datos. Un gran volumen de datos puede ralentizar los procesos de extracción, mientras que los datos aislados en sistemas desconectados pueden presentar complejidades de integración. La extracción de datos confidenciales, como información de clientes, presenta cuestiones relacionadas con la privacidad, el cumplimiento y la seguridad.
Métodos comunes de extracción de datos estructurados:
- El lenguaje de consulta estructurado (SQL) es el lenguaje estándar para interactuar con bases de datos relacionales. Las consultas de SQL son herramientas poderosas para extraer, manipular y administrar datos.
- Las interfaces de programación de aplicaciones (API) permiten que los sistemas se comuniquen e intercambien datos mediante la programación. Son esenciales para extraer datos de aplicaciones y servicios basados en la nube.
- Las herramientas de gestión de bases de datos están especializadas para administrar y extraer datos de fuentes estructuradas y, por lo general, ofrecen interfaces fáciles de usar con capacidades adicionales más avanzadas disponibles. Las herramientas especializadas de extracción de datos incluyen lo siguiente:
- Herramientas de ETL para automatizar el proceso de extracción, transformación y carga de datos en almacenes de datos.
- Plataformas de integración de datos que facilitan la integración de datos de múltiples fuentes estructuradas en un solo sistema.
- Los extractores de datos de CRM extraen datos de los sistemas de CRM para su análisis y elaboración de informes.
Extracción de datos semiestructurados
A diferencia de los datos estructurados, los datos semiestructurados no se adhieren a un esquema fijo, sino que contienen etiquetas y marcadores que proporcionan una jerarquía organizativa. Las fuentes comunes de datos semiestructurados incluyen archivos XML, archivos JSON y datos web.
La extracción de datos semiestructurados presenta un conjunto único de desafíos debido a la variabilidad y variedad de los datos, lo que hace que la estandarización y la normalización sean más complejas de lograr. De manera similar a lo que ocurre con los datos no estructurados, el gran volumen y el ritmo con el que se generan los datos semiestructurados pueden hacer que la extracción continua de datos sea más complicada. Además, algunos formatos de datos, como los archivos XML y JSON, pueden tener estructuras anidadas que requieren la implementación de técnicas de análisis específicas.
Métodos comunes de extracción de datos semiestructurados:
- Los archivos de lenguaje de marcado extensible (XML) se utilizan ampliamente para representar e intercambiar datos. Los analizadores XML son fundamentales para leer y extraer datos de documentos XML.
- La notación de objetos JavaScript (JSON) es un formato de intercambio de datos liviano, popular por su simplicidad y legibilidad. Los extractores de datos JSON analizan y procesan archivos JSON.
- El raspado web implica extraer datos de sitios web, que tienden a presentar información en formatos semiestructurados. Las herramientas de raspado web automatizan el proceso de recuperación de datos web.
Extracción de datos no estructurados
Los datos no estructurados son el niño rebelde de la información comercial: impredecibles, pero con inmenso potencial para crear valor. La realidad es que la mayoría de los datos existen en formato no estructurado, dispersos en correos electrónicos, documentos y chats, así como en archivos de audio, video e imágenes. Para aprovechar fuentes de datos no estructurados se necesitan métodos y tecnologías avanzados, como PNL, OCR y herramientas de análisis de texto basadas en inteligencia artificial, para superar los desafíos inherentes al procesamiento de datos complejos que no tienen un esquema predefinido.
Los desafíos particulares de la extracción de datos no estructurados incluyen el volumen y la diversidad de los datos junto con su contexto —sarcasmo en conversaciones de chat o uso de terminología fuera de contexto—, lo que crea una complejidad sin precedentes. Garantizar la precisión y la integridad de los datos también suponen desafíos debido al ruido y la variación inherentes a las fuentes de datos no estructurados.
Métodos comunes de extracción de datos no estructurados:
- La tecnología de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) convierte distintos tipos de documentos, como documentos en papel escaneados, archivos PDF o imágenes digitales, en datos editables y con opción de búsqueda.
- El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es una tecnología fundamental para extraer y comprender texto no estructurado. El PNL incluye varias de las siguientes técnicas:
- Tokenización: desglosar el texto en palabras o frases individuales.
- Reconocimiento de entidad con nombre (NER): identificar y clasificar entidades, como nombres, fechas y ubicaciones.
- Análisis de sentimientos: analizar el sentimiento detrás del texto para evaluar la opinión pública o los comentarios de los clientes.
- Resumen del texto: extracción de puntos clave de documentos extensos.
- Otras herramientas de análisis de texto impulsadas por IA combinan técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para extraer información de datos no estructurados. Las técnicas incluyen modelado de temas para identificar los temas principales en un gran cuerpo de texto, agrupación para juntar documentos o fragmentos de texto similares y análisis predictivo para realizar predicciones de tendencias futuras utilizando datos históricos.
Casos de uso para la automatización de la extracción de datos.
Servicios bancarios y financieros
- Procesamiento de préstamos: la aplicación de la extracción automatizada de datos a las solicitudes de préstamos permite evaluar la salud financiera y la capacidad de pago de los prestatarios en tiempo real.
- Incorporación de clientes: la extracción automática de datos de los formularios de apertura de cuentas acelera la configuración de la cuenta.
- Informes financieros: la automatización de la extracción de datos permite un seguimiento preciso y oportuno de los gastos y la elaboración de presupuestos.
- Conozca a su cliente (KYC): la automatización de la extracción de información de los clientes de los formularios de apertura de cuentas permite acelerar la verificación de la identidad de los clientes.
Atención médica
- Gestión de registros médicos: la automatización de la extracción de datos acelera la organización y la gestión de registros médicos, lo que respalda la precisión y la accesibilidad de la información de los pacientes.
- Eficiencia administrativa: la automatización de la extracción de datos reduce la carga de trabajo administrativa mientras aumenta la precisión y la velocidad, ya que permite que el personal se concentre en la atención al paciente.
- Cumplimiento normativo: la extracción de datos automatiza el proceso de recopilación de los datos necesarios de los documentos relacionados con el cumplimiento.
- Registro médico electrónico (EHR): la extracción automatizada de datos permite la adopción de registros médicos electrónicos, lo que facilita el almacenamiento, la recuperación y el intercambio eficientes de datos de los pacientes.
Seguros
- Gestión de documentos de políticas: la automatización de la extracción de datos de los documentos de políticas garantiza términos y condiciones precisos de cobertura de seguro.
- Procesamiento de reclamaciones: la extracción automatizada de datos de los formularios de reclamación permite capturar detalles del incidente lo más rápido posible.
- Servicio de Atención al Cliente: el uso de la automatización de la extracción de datos en los registros de comunicación permite rastrear las interacciones del área de Servicio de Atención al Cliente para mejorar la experiencia general de los clientes.
- Verificación de identidad: la automatización de la extracción de datos de los documentos de prueba de identidad permite prevenir los fraudes.
Contabilidad y Finanzas
- Procesamiento de facturas: la extracción de datos es clave en la automatización del procesamiento de facturas, ya que extrae con precisión los detalles pertinentes de las facturas.
- Cumplimiento fiscal: la extracción de datos de los formularios fiscales facilita el cálculo correcto de las obligaciones y divulgaciones fiscales.
- Informes financieros: la automatización de la extracción de datos de los estados financieros ayuda a establecer una imagen precisa de la salud financiera de una organización, lo que favorece una mejor toma de decisiones y una mayor transparencia.
- Procesamiento de órdenes de compra: la extracción automatizada de datos de las órdenes de compra permite crear registros confiables de compras, ya que acelera el procesamiento de pagos y respalda la gestión del presupuesto.
La evolución de la tecnología de extracción de datos
Extracción de datos mejorada y más rápida
La recopilación, el ingreso y la gestión de datos comerciales representaban un esfuerzo manual significativo para las organizaciones (consideremos solo el trabajo de ingreso de datos), lo que inspiró muchas de las primeras herramientas de automatización de extracción de datos, como OCR, para agilizar y acelerar los procesos de extracción de datos. La extracción de la información correcta y la estructuración de los datos en un formato utilizable mejoraron gracias a la introducción y el refinamiento de herramientas como SQL y los procesos de extracción, transformación y carga (ETL) que permitieron la automatización de la extracción de datos. Sin embargo, la extracción de datos continuó basándose en gran medida en reglas y dependiendo de datos estructurados.
Derribar la barrera estructural con ML
Junto con la introducción de la automatización robótica de procesos (RPA), la integración de la IA y el aprendizaje automático (ML) representaron un gran avance en la tecnología de extracción de datos. La extracción de datos más precisa de fuentes más diversas y complejas fue posible gracias a algoritmos de ML que aprenden de datos históricos para mejorar la precisión y la eficiencia a lo largo del tiempo. Los modelos de ML, que se entrenan para reconocer y extraer puntos de datos específicos de fuentes semiestructuradas como correos electrónicos o facturas, impulsaron una importante reducción en la necesidad de intervención manual en la extracción de datos, habilitaron la minería de datos y aumentaron drásticamente la velocidad de procesamiento de datos.
Comprender el lenguaje natural
La aplicación de la tecnología de procesamiento del lenguaje natural (PLN) transformó aún más el alcance y las capacidades de las herramientas de extracción de datos. La capacidad de interpretar el lenguaje humano con tecnologías de PNL significó que los procesos de extracción de datos podrían abarcar datos de texto no estructurados, incluidas consultas de clientes y documentos comerciales, para obtener información valiosa. Los algoritmos de PNL van aún más allá y permiten comprender el contexto, el sentimiento y la intención de datos de texto no estructurados a escala.
Potencial infinito con IA + automatización
La combinación de IA, aprendizaje automático, PNL e IA generativa con sistemas de automatización cognitiva ofrece la posibilidad de realizar tareas complejas de extracción de datos con una mínima intervención humana. El procesamiento inteligente de documentos (IDP) y los sistemas de automatización avanzados impulsados por IA son capaces de comprender el contexto, aprender de nuevos datos y adaptarse al cambio, lo que hace que casi cualquier tarea de extracción de datos sea apta para la automatización, incluidas fuentes de datos no estructurados como audio, video e imágenes. La extracción de datos impulsada por IA permite a las organizaciones recopilar y capitalizar los conocimientos y el valor de repositorios de datos en constante crecimiento para obtener conocimientos más profundos e impulsar la innovación en la economía impulsada por los datos.
Introducción a la automatización de la extracción de datos
Identificar fuentes de datos
Dado que los datos que extrae dependen de su fuente, identificar su fuente de datos es un punto de partida obvio para configurar cualquier proceso de extracción de datos. Los datos fuente para la extracción pueden incluir bases de datos, sitios web, registros o incluso documentos físicos.
Diseñar el flujo de trabajo de extracción de datos
Examine cada etapa del proceso de extracción para trazar el flujo de trabajo y definir reglas para el manejo y procesamiento de datos. Comience por configurar la conexión a sus fuentes de datos, luego extraiga los datos, transfórmelos, valídelos y, finalmente, cárguelos en su destino.
Desarrollar y probar
Según la fuente de sus datos, necesitará emplear diferentes herramientas y técnicas de extracción de datos, como raspado web, consultas de bases de datos, llamadas API, OCR, análisis de archivos y NLP. Planifique pruebas integrales en un entorno sandbox u otro entorno controlado y documente por completo el proceso integral de extracción para respaldar cualquier posible resolución de problemas.
Implementar y programar
Programe la extracción para que se ejecute en intervalos específicos o en función de ciertos activadores o condiciones para garantizar la máxima productividad y la mínima interrupción.
Monitorizar y mantener
Supervise el proceso de extracción para garantizar la calidad y precisión de los datos. La revisión y el mantenimiento regulares pueden evitar fallas inesperadas o problemas de rendimiento debido a fluctuaciones en el volumen de datos o cambios en el formato de origen. Por último, pero no menos importante, asegúrese de establecer protocolos de seguridad de datos y revisiones de cumplimiento.
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