Extracción de Datos: Definición y ejemplos

¿Qué es la extracción de datos? Una descripción general

La extracción de datos consiste en capturar y transferir datos de una fuente a otro destino para su posterior análisis. Implica capturar y extraer datos de su formato original a un formato digital. Los datos almacenados en una base de datos se consideran digitales, mientras que los datos de los registros en papel están en formato físico. Los datos se clasifican en estructurados o no estructurados. Los datos estructurados ya están formateados, por lo que no es necesario manipularlos antes de las extracciones. Los datos no estructurados, como los datos sin procesar, deben formatearse antes de insertarlos. Formatear datos no estructurados implica eliminar duplicados y formatear texto, números y fechas. Ejemplos de datos sin formato incluyen imágenes, audio, vídeo y texto sin formato. La extracción de datos se puede realizar utilizando diferentes herramientas por diversos motivos.

¿Por qué extraer datos?

Extraer datos para análisis implica extraerlos de una fuente y transferirlos a una base de datos que pueda usarse para crear informes, lo que ayuda a las empresas a tomar decisiones informadas. La automatización es un beneficio de la extracción de datos. Las organizaciones pueden beneficiarse de la extracción de datos automatizada, ya que reduce el error humano y aumenta la productividad al recuperar y transferir datos de manera eficiente sin intervención manual.

Extracción de datos frente a minería de datos

La minería de datos y la extracción de datos a veces se confunden, por lo que es esencial tener en cuenta que a veces es necesario aclarar las diferencias. La minería de datos implica clasificar grandes conjuntos de datos, recuperar información y analizarla para análisis y modelos predictivos. Es similar a examinar varias toneladas de roca para encontrar una pepita de oro. Las diferentes fuentes incluyen archivos planos, almacenes de datos, bases de datos relacionales y la World Wide Web. Las organizaciones utilizan la minería de datos para el análisis de datos y ver tendencias y datos históricos. La información histórica se puede utilizar para realizar análisis predictivos. Por otro lado, la extracción de datos se refiere a recuperar, recopilar y transferir datos. Las fuentes de datos pueden ser físicas o digitales, como archivos de texto, hojas de cálculo, documentos, cubos de datos e Internet. La manipulación de datos consiste en limpiar los datos sin procesar, cambiarlos al formato correcto y organizarlos correctamente. Implica reestructurar los datos para que sean más fáciles de comprender y analizar. Los conjuntos de datos se pueden agregar para la extracción de datos mediante la extracción de datos. La extracción de datos emplea conjuntos de datos para el análisis, de modo que las organizaciones puedan ver datos históricos y tendencias para tomar decisiones informadas.

Proceso de extracción de datos

Los datos se pueden extraer de forma manual o automática utilizando varios métodos. Si el conjunto de datos es pequeño, puede ser suficiente la extracción manual en Microsoft Excel. Big data puede requerir automatización o software de extracción, transformación y carga (ETL). Un ETL puede ayudar a transferir datos automáticamente. Los datos se normalizan primero durante la etapa de transformación. Esto incluye procesos como limpiar, unir y ordenar datos. Luego, los datos se cargan en un almacén de datos. Se puede cargar en lotes o todos a la vez. El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) es la extracción de datos de texto impreso o escrito. El OCR se puede utilizar cuando una organización desea digitalizar registros en papel. La interfaz de programación de aplicaciones (API) permite la extracción rápida de datos de varias fuentes y los combina en una base de datos centralizada. La consulta de bases de datos implica el uso de un lenguaje de consulta estructurado (SQL) para seleccionar datos para su extracción. Los datos se pueden manipular mediante una declaración SQL para cumplir con los requisitos. La extracción de datos también puede basarse en la potencia de la IA. Esta es la forma más eficaz de extraer datos y requiere poca o ninguna intervención manual. Antes de extraer datos, la IA utiliza inteligencia para comprender el contexto de los datos. El proceso de extracción de datos depende del tipo.

Diferentes tipos de extracciones

Existen varios tipos de métodos de extracción de datos para la recopilación de datos.

• La extracción manual implica recopilar datos manualmente de una fuente y almacenarlos. Aunque requiere mucho tiempo, la extracción manual todavía se utiliza ampliamente en todas las organizaciones.
• Extraer datos de un sitio web y exportarlos a un formato más práctico se denomina web scraping. Por ejemplo, el web scraping puede obtener una lista de productos y precios de un sitio web de comercio electrónico para que el individuo u organización pueda comparar y analizar los datos.
• La extracción de datos incremental es el proceso de cargar datos periódicamente en un almacén. Implica recuperar solo los datos que se han modificado o agregado desde la última extracción y puede ejecutarse diariamente, semanalmente, mensualmente, trimestralmente o anualmente.
• El método de adquirir datos en su totalidad y transferirlos en una sola operación es una extracción completa. Todos los datos se recuperan de la fuente cada vez que se realiza la extracción utilizando la herramienta de extracción de datos deseada.

Extracción de datos: herramientas

Las herramientas de extracción de datos son marcos para la recuperación, recopilación y extracción de datos. Microsoft Excel es la herramienta más esencial para crear formularios de extracción personalizados. Tiene la opción de utilizar hojas de cálculo o aplicaciones de bases de datos. La herramienta de integración ETL de Informatica recopila datos de varias fuentes y los carga en la base de datos de destino. Estas herramientas facilitan la extracción de grandes cantidades de datos de manera eficiente:

• Las herramientas basadas en la nube transfieren datos desde una fuente a bases de datos como Amazon AWS y Microsoft Azure.
• Las herramientas de código abierto son gratuitas y están abiertas para que cualquiera pueda extraer datos de diversas fuentes.
• Las herramientas de procesamiento por lotes manejan grandes cantidades de datos en grupos de lotes. Los lotes se procesan en orden y se pueden automatizar para hacerlo más eficiente.

Las herramientas de extracción de datos agilizan el proceso al permitir que las organizaciones accedan a información valiosa para informes y análisis mediante la recuperación de datos específicos de diversas fuentes, como documentos, bases de datos y sitios web.

Resumen de la lección

La extracción de datos implica capturar y transferir datos de un formato a otro para analizarlos con más detalle. Los datos se pueden capturar y extraer de formatos digitales o físicos a digitales. Se pueden clasificar en datos estructurados y no estructurados. Al extraer datos para análisis, alguien los extraería de una fuente y los transferiría a una base de datos que se puede utilizar para crear informes, y esto ayuda a las empresas en el proceso de toma de decisiones. Un beneficio de la extracción de datos es que se puede automatizar para lograr eficiencia y reducir errores. La minería de datos incluye clasificar grandes conjuntos de datos, recuperar información y analizarla para su análisis. Al mismo tiempo, la extracción de datos transfiere datos de una fuente a otra y se pueden crear conjuntos de datos para extracción, análisis e informes de datos. Ya sea extracción de datos incremental o completa, ambas implican recuperar y transferir datos a un destino.

Los datos se pueden extraer de forma manual o automática mediante varios métodos, como extracción, transformación, carga (ETL), reconocimiento óptico de caracteres (OCR), interfaz de programación de aplicaciones (API), consulta de bases de datos mediante lenguaje de consulta estructurado (SQL) y extracción impulsada por IA.. Los datos se pueden recuperar manualmente o mediante web scraping para obtener un formato de análisis más práctico. Las herramientas de extracción de datos, como el procesamiento por lotes, de código abierto y basado en la nube, agilizan el proceso al permitir a las organizaciones acceder a información valiosa para informes y análisis. La extracción de datos puede ayudar a las organizaciones a mejorar la eficiencia y la productividad.

Rodrigo Ricardo Editor y fundador