Se hace imperativo para marcas, empresas y particulares el conocimiento sobre cómo automatizar la extracción de datos, para poder analizar a la competencia de una manera metódica, puntual (fallas y aciertos) y para nada intrusiva, ya que la intención es aprender y tomar sus propios caminos, sin afectar el posicionamiento seo o los derechos inherentes de un copyright.
La extracción de información valiosa de diversas fuentes permite identificar tendencias en la Web Spider, para así tomar decisiones informadas y obtener una ventaja competitiva.
Como la extracción manual de datos puede ser una tarea que consume mucho tiempo y presenta numerosos desafíos y deficiencias que afectan a la productividad y la eficiencia, surge la necesidad productiva de tener a mano las herramientas sobre cómo automatizar la extracción de datos para así manejar grandes volúmenes de información, navegar por estructuras de datos complejas y gestionar datos en diversos formatos.
Cómo automatizar la extracción de datos
Reiteramos que para ello se amerita de herramientas comerciales y seguras que están diseñadas específicamente para agilizar y automatizar el proceso de extracción de datos utilizando múltiples técnicas, como la aplicación de plantillas de extracción de datos.
Estas permiten a las empresas recopilar información de diversas fuentes, como archivos PDF, informes, sitios web, bases de datos, etc.
Las diversas herramientas que responden a la necesidad de cómo automatizar la extracción de datos, obtienen datos relevantes de fuentes de datos estructurados como las hojas de cálculo o bases de datos que siguen un formato predefinido y se pueden organizar fácilmente.
Por igual la extraen de los datos no estructurados de informes complejos, publicaciones en redes sociales o páginas web que carecen de un formato específico y son difíciles de extraer y analizar de forma manual.
Las herramientas de extracción de datos se destacan en el manejo de ambos tipos de datos, permitiendo a las empresas desbloquear información valiosa y aprovechar todo el potencial de sus recursos de información.
Tipos de herramientas de extracción de datos
Existen varios tipos de herramientas que fungen de base sobre cómo automatizar la extracción de datos, cada una diseñada para satisfacer necesidades y fuentes específicas de extracción de datos.
Ellas emplean estas diferentes técnicas:
- Raspado de PDF,
- Consulta de bases de datos,
- Análisis de documentos,
- Reconocimiento óptico de caracteres (OCR),
- Procesamiento de lenguaje natural (NLP)
- O algoritmos basados en inteligencia artificial (IA) para extraer y transformar datos de manera efectiva.
Cómo automatizar la extracción de datos: Herramientas de raspado web
Las herramientas de web scraping extraen datos de los sitios web tan solo simulando el comportamiento humano de navegación e interactuando con páginas web y extrayendo información relevante.
Pueden manejar diferentes formatos, como HTML o XML, y extraer texto, imágenes, enlaces, tablas u otros datos estructurados de los sitios web.
Herramientas de extracción de bases de datos
Estas se enfocan en extraer datos directamente de las bases de datos. Se conectan al sistema de gestión de bases de datos (DBMS) y ejecutan consultas o usan conectores especializados para extraer datos.
Pueden funcionar con: Bases de datos basadas en SQL (p. ej., MySQL, PostgreSQL) o bases de datos NoSQL (p. ej., MongoDB, Cassandra).
Cómo automatizar la extracción de datos: Herramientas de extracción de documentos
Extraen información de archivos PDF, Word, Excel y otros formatos, utilizando OCR para convertir contenido escaneado o basado en imágenes en texto legible por máquina, facilitando su posterior procesamiento y análisis.
Herramientas de extracción de texto
Estas se especializan en extraer información de fuentes de texto no estructurado: Correos electrónicos, registros de chat, publicaciones en redes sociales o artículos de noticias.
Emplean técnicas como NLP, minería de texto y algoritmos de ML para extraer información específica y realizar análisis de sentimiento en el texto. Los resultados del análisis de sentimientos informan los procesos de toma de decisiones en diferentes dominios.
Forma práctica de entenderlo: En la investigación de mercado, el análisis de sentimientos ayuda a las empresas a comprender los comentarios de los clientes, influyendo en sus decisiones estratégicas y conduciendo a mejoras en los productos.
Cómo funcionan las herramientas de extracción de datos
Su manera de cómo automatizar la extracción de datos se fundamenta en algoritmos de OCR, IA y ML para extraer y procesar datos de múltiples fuentes.
Una herramienta de extracción de datos unificada combina estas características para simplificar el proceso de extracción.
En comparación con los métodos tradicionales de extracción de datos manual, las herramientas automatizadas ofrecen niveles significativamente más altos de precisión, eficiencia y escalabilidad.
Funcionamiento metódico
A manera de escala común, los siguientes pasos son los acometidos por las herramientas automatizadas de extracción de datos:
Entrada de documentos: El usuario importa o carga documentos digitales (imágenes escaneadas, archivos PDF o archivos electrónicos), en la herramienta. Si se dispone de software especializado, también se pueden importar documentos de forma masiva.
Procesamiento OCR: Utiliza OCR para analizar los elementos visuales del documento y generar una representación digital del contenido del texto. Luego reconoce los caracteres y los convierte en texto legible por máquina.
Pre-procesamiento: La herramienta analiza y pre-procesa el texto generado por OCR, paso que puede implicar la eliminación de ruido, corrección de errores, manejo de diferentes idiomas y la normalización del texto.
Extracción de características: Los algoritmos de ML extraen características relevantes del texto pre-procesado, las cuales pueden incluir frecuencia de palabras, posición, estilo de fuente, información de diseño u otras que ayuden a distinguir diferentes campos de datos.
Extracción y clasificación de datos: Los modelos de ML se utilizan para extraer datos de documentos pre-procesados. Analizan el texto, identifican patrones en función de las características aprendidas y clasifican la información extraída en los campos de datos deseados.
Validación y verificación: Los datos extraídos se someten a procesos de validación y verificación para garantizar su precisión y confiabilidad. Esto puede implicar controles basados en reglas, comparación con datos existentes o revisión humana para asegurar la calidad.
Salida y entrega: Los datos extraídos se estructuran y entregan en un formato utilizable para su posterior análisis, integración o generación de informes, pudiendo incluir la exportación de datos a bases de datos, hojas de cálculo, API o su integración directa en otros sistemas comerciales.