Introducción
La extracción de datos es el primer paso y quizás el más importante del proceso de extracción/transformación/carga (ETL). A través de datos extraídos correctamente, las organizaciones pueden obtener información valiosa, tomar decisiones informadas e impulsar la eficiencia en todos los flujos de trabajo.
La extracción de datos es crucial para casi todas las organizaciones, ya que existen múltiples fuentes diferentes que generan grandes cantidades de datos no estructurados. Por lo tanto, si no se aplican las técnicas adecuadas de extracción de datos, las organizaciones no sólo pierden oportunidades sino que también terminan perdiendo tiempo, dinero y recursos valiosos.
En esta guía, profundizaremos en los diferentes tipos de extracción de datos y las técnicas que se pueden utilizar para la extracción de datos.
La extracción de datos se puede dividir en cuatro técnicas. La selección de qué técnica se utilizará se realiza principalmente en función del tipo de fuente de datos. Las cuatro técnicas de extracción de datos son:
- Asociación
- Clasificación
- Clustering
- Regresión
Asociación
La técnica de extracción de datos de asociación opera y extrae datos en función de las relaciones y patrones entre elementos de un conjunto de datos. Funciona identificando combinaciones de elementos que ocurren con frecuencia dentro de un conjunto de datos. Estas relaciones, a su vez, ayudan a crear patrones en los datos.
Además, este método utiliza parámetros de "soporte" y "confianza" para identificar patrones dentro del conjunto de datos y facilitar su extracción. Los casos de uso más frecuentes de las técnicas de asociación serían la extracción de datos de facturas o recibos.
Clasificación
Las técnicas de extracción de datos basadas en clasificación son los métodos de extracción de datos más aceptados, más fáciles y eficientes. En esta técnica, los datos se clasifican en clases o etiquetas predefinidas con la ayuda de algoritmos predictivos. A partir de estos datos etiquetados, se crean y entrenan modelos para la extracción basada en clasificación.
Un caso de uso común para las técnicas de extracción de datos basadas en clasificación sería la gestión de sistemas bancarios o hipotecarios digitales.
Clustering
Las técnicas de extracción de datos por agrupamiento aplican algoritmos para agrupar puntos de datos similares en grupos en función de sus características. Esta es una técnica de aprendizaje no supervisada y no requiere etiquetado previo de los datos.
La agrupación en clústeres se utiliza a menudo como requisito previo para que otros algoritmos de extracción de datos funcionen correctamente. El caso de uso más común de la agrupación es al extraer datos visuales, de imágenes o publicaciones, donde puede haber muchas similitudes y diferencias entre los elementos de datos.
Regresión
Cada conjunto de datos consta de datos con diferentes variables. Las técnicas de extracción de datos de regresión se utilizan para modelar relaciones entre una o más variables independientes y una variable dependiente.
La extracción de datos regresiva aplica diferentes conjuntos de valores o “valores continuos” que definen las variables de las entidades asociadas a los datos. Lo más habitual es que las organizaciones utilicen la extracción de datos de regresión para identificar variables dependientes e independientes con conjuntos de datos.
Las organizaciones utilizan múltiples tipos diferentes de extracción de datos, como manual, basada en OCR tradicional, raspado web, etc. Cada método de extracción de datos utiliza una técnica de extracción de datos particular que leímos anteriormente.
Como sugiere el nombre, el método de extracción manual de datos implica la recopilación manual de datos de diferentes fuentes de datos y su almacenamiento en una única ubicación. Esta recopilación de datos se realiza sin la ayuda de ningún software o herramienta.
Aunque la extracción manual de datos requiere mucho tiempo y es propensa a errores, todavía se utiliza ampliamente en todas las empresas.
Raspado web
El web scraping se refiere a la extracción de datos de un sitio web. Luego, estos datos se exportan y recopilan en un formato más útil para el usuario, ya sea una hoja de cálculo o una API. Aunque el web scraping se puede realizar manualmente, en la mayoría de los casos se realiza con la ayuda de robots o rastreadores automatizados, ya que pueden ser menos costosos y funcionar más rápido.
Sin embargo, en la mayoría de los casos, el web scraping no es una tarea sencilla. Los sitios web vienen en muchos formatos diferentes y también pueden tener desafíos como captchas, etc.
Reconocimiento óptico de caracteres u OCR se refiere a la extracción de datos de texto impreso o escrito, documentos escaneados o imágenes que contienen texto y su conversión a un formato legible por máquina. Los métodos de extracción de datos basados en OCR requieren poca o ninguna intervención manual y tienen una amplia variedad de usos en todas las industrias.
Las herramientas de OCR funcionan preprocesando la imagen o el documento escaneado y luego identificando el carácter o símbolo individual mediante la coincidencia de patrones o el reconocimiento de características. Con la ayuda del aprendizaje profundo, las herramientas de OCR actuales pueden leer correctamente el 97% del texto independientemente de la fuente o el tamaño y también pueden extraer datos de documentos no estructurados.
La extracción de datos basada en plantillas se basa en el uso de plantillas predefinidas para extraer datos de un conjunto de datos particular cuyo formato sigue siendo en gran medida el mismo. Por ejemplo, cuando un departamento de cuentas por pagar necesita procesar varias facturas del mismo formato, se puede utilizar la extracción de datos basada en plantillas, ya que los datos que deben extraerse seguirán siendo en gran medida los mismos en todas las facturas.
Este método de extracción de datos es extremadamente preciso siempre que el formato siga siendo el mismo. El problema surge cuando hay cambios en el formato del conjunto de datos. Esto puede causar problemas en la extracción de datos basada en plantillas y puede requerir intervención manual.
La técnica de extracción de datos basada en IA es la forma más eficiente de extraer datos y al mismo tiempo reducir los errores. Esto automatiza todo el proceso de extracción que requiere poca o ninguna intervención manual y al mismo tiempo reduce el tiempo y los recursos invertidos en este proceso.
El procesamiento de documentos basado en IA utiliza la interpretación inteligente de datos para comprender el contexto de los datos antes de extraerlos. También limpia datos ruidosos, elimina información irrelevante y convierte datos a un formato adecuado. La IA en la extracción de datos se refiere en gran medida al uso de tecnologías de aprendizaje automático (ML), procesamiento del lenguaje natural (NLP) y reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para extraer y procesar los datos.
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Integración API
La integración de API es uno de los métodos más eficientes para extraer y transferir grandes cantidades de datos. Una API permite la extracción rápida y fluida de datos de diferentes tipos de fuentes de datos y la consolidación de los datos extraídos en un sistema centralizado.
Una de las mayores ventajas de la API es que la integración se puede realizar entre casi cualquier tipo de sistema de datos y los datos extraídos se pueden utilizar para múltiples actividades diferentes, como análisis, generación de conocimientos o creación de informes.
Coincidencia de patrones de texto
La coincidencia de patrones de texto o la extracción de texto se refiere a la búsqueda y recuperación de patrones específicos dentro de un conjunto de datos determinado. Es necesario predefinir una secuencia específica de caracteres o patrones que luego se buscará dentro del conjunto de datos proporcionado.
Este tipo de extracción de datos es útil para validar datos mediante la búsqueda de palabras clave, frases o patrones específicos dentro de un documento.
consulta de base de datos
La consulta de bases de datos es el proceso de solicitar y recuperar información o datos específicos de un sistema de gestión de bases de datos (DBMS) utilizando un lenguaje de consulta. Permite a los usuarios interactuar con bases de datos para extraer, manipular y analizar datos en función de sus necesidades específicas.
El lenguaje de consulta estructurado (SQL) es el lenguaje de consulta más utilizado para bases de datos relacionales. Los usuarios pueden especificar criterios, como condiciones y filtros, para recuperar registros específicos de la base de datos. La consulta de bases de datos es esencial para tomar decisiones informadas y crear negocios basados en datos.
Conclusión
En conclusión, la extracción de datos es crucial para que todas las empresas puedan recuperar, almacenar y gestionar sus datos de forma eficaz. Es esencial que las empresas gestionen eficazmente sus datos, obtengan información valiosa y creen flujos de trabajo eficientes.
La técnica y el tipo de extracción de datos que utiliza cualquier organización dependen de las fuentes de entrada y de las necesidades específicas de la empresa y deben evaluarse cuidadosamente antes de su implementación. De lo contrario, puede provocar un desperdicio innecesario de tiempo y recursos.
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- Fuente: https://nanonets.com/blog/data-extraction-types-techniques-a-complete-guide/
