Extracción de datos de PDF a Excel

¿Tiene que extraer regularmente datos de archivos PDF para introducirlos en Excel en su trabajo diario? Dependiendo del número de archivos PDF de los que tenga que extraer datos e introducirlos en Excel, este proceso puede llevarle mucho tiempo. Pero, ¿cómo puede optimizar la extracción de datos de PDF a Excel de forma rápida y eficaz?

El método más inteligente es utilizar uno de los 5 métodos que conocerás en este artículo. Esto optimiza el proceso de extracción de datos e incluso lo automatiza con software.

En este artículo también aprenderá todo lo que necesita saber sobre Extracción de datos y sus posibles aplicaciones.

definición de extracción de datos

Extracción de datos - Definición

La extracción de datos se refiere al proceso de extraer sistemáticamente información de diversas fuentes de datos, como por ejemplo

  • Documentos de texto
  • Tablas
  • Bases de datos

El objetivo de este proceso es aislar datos específicos y hacerlos accesibles para su posterior análisis o tratamiento. 

La extracción de datos es crucial para filtrar la información relevante de grandes conjuntos de datos y presentarla en un formato estructurado. 

A menudo se utilizan tecnologías automatizadas como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) o soluciones informáticas especializadas para garantizar la eficacia y la precisión. 

Los datos extraídos pueden utilizarse en diversos contextos, como por ejemplo Análisis de inteligencia empresarial o Aprendizaje automáticose puede utilizar.

Extracción de datos y ETL en el proceso de gestión de datos

La extracción (Extract), la transformación (Transform) y la carga (Load) - ETL para abreviar - son tres pasos esenciales en el proceso de gestión de datos:

  1. Extracción de datos (Extract): Se trata de recopilar y aislar datos de distintas fuentes. Estas fuentes pueden ser diversas, como bases de datos, archivos de registro, documentos de texto o API externas. El objetivo es extraer los datos necesarios para su posterior procesamiento.
  2. Transformación (Transform): En este paso, los datos extraídos se limpian, convierten y estructuran para cumplir los requisitos del sistema o análisis de destino. Las transformaciones típicas incluyen la preparación de datos, cálculos, agregaciones o la normalización de formatos de datos.
  3. Carga: A continuación, los datos transformados se cargan en los sistemas de destino, ya sea una base de datos, un almacén de datos u otro medio de almacenamiento. El proceso de carga puede realizarse periódicamente o en tiempo real, en función de las necesidades.

Minería de datos frente a extracción de datos

La extracción de datos y la minería de datos son dos conceptos clave en el campo del tratamiento de datos. 

Extracción de datos Se refiere al proceso de recuperar información de distintas fuentes o sistemas, ya sea manualmente copiando y pegando o automáticamente mediante programas informáticos o scripts. 

El objetivo principal de la extracción de datos es recopilar datos relevantes de distintas fuentes y ponerlos a disposición de las fases de procesamiento posteriores. 

En contraste con esto Minería de datos al proceso analítico de descubrir información o patrones previamente desconocidos pero potencialmente útiles en grandes cantidades de datos. 

La minería de datos utiliza algoritmos estadísticos y matemáticos avanzados para identificar patrones que puedan servir de base para la toma de decisiones y la obtención de información. 

Mientras que la extracción de datos es el primer paso para disponer de ellos, la minería de datos se centra en identificar correlaciones y tendencias ocultas en estos datos para generar valor añadido.

Instrucciones - Cómo funciona la extracción de datos

A continuación puede ver cómo realizar la extracción de datos paso a paso:

Paso 1: Identificar los datos de origen

Determine las fuentes de las que desea extraer datos. Puede tratarse de PDF, sitios web, bases de datos u otros formatos de archivo.

Paso 2: Seleccionar el método de extracción

Elige el método adecuado para la extracción de datos. Puede ser copiar y pegar manualmente, utilizar conversores de PDF, herramientas especializadas para datos de tablas o soluciones automatizadas como Software OCR.

Paso 3: Extracción manual de datos (si procede)

Si elige el método manual, abra el archivo de origen, seleccione los datos pertinentes y cópielos. A continuación, pega los datos en la aplicación de destino, por ejemplo, una hoja de cálculo Excel.

Paso 4: Extracción automatizada de datos (si procede)

Si utiliza métodos automatizados, instale el software adecuado o utilice herramientas en línea. Cargue los datos de origen e inicie el proceso de extracción. Asegúrese de que los datos extraídos son correctos.

Paso 5: Comprobar y validar los resultados

Comprobar los datos extraídos para asegurarse de que son correctos y están completos. Validar los resultados, especialmente en el caso de los métodos automatizados, para minimizar los errores.

Etapa 6: Tratamiento posterior y análisis

Una vez extraídos los datos, puede procesarlos o analizarlos más a fondo. Por ejemplo, importarlos a una base de datos, utilizarlos en herramientas de inteligencia empresarial o integrarlos en otras aplicaciones.

Paso 7: Comentarios y optimización (si procede)

Si utiliza una solución automatizada, recopile información y optimice los parámetros de extracción si es necesario para mejorar la precisión y la eficacia.

Paso 8: Guardar y gestionar los datos extraídos

Almacena los datos extraídos de forma segura y gestiónalos como corresponda. Esto puede incluir la creación de un sistema de gestión de bases de datos o su almacenamiento en formatos de archivo adecuados.

Si sigue sistemáticamente estos pasos, podrá completar con éxito el proceso de extracción de datos, independientemente del método que elija.

casos prácticos de extracción de datos

Casos prácticos: la extracción de datos es especialmente importante en este caso

Empresa - Tratamiento automatizado de facturas

Problemas:

En una empresa que recibe grandes cantidades de facturas, la introducción y el tratamiento manuales son laboriosos y propensos a errores. Los diferentes formatos y estructuras de las facturas dificultan un procesamiento eficaz.

Solución:

Mediante la extracción de datos, se utilizan tecnologías OCR para extraer automáticamente la información de las facturas. 

El programa extrae automáticamente datos de las facturas como importes, fechas e información sobre los clientes, lo que reduce considerablemente el tiempo de procesamiento y minimiza los errores.

Seguros - Tramitación de siniestros

Problemas:

En el sector de los seguros, los siniestros deben tramitarse con eficacia y precisión. Sin embargo, la información sobre siniestros suele estar disponible en diversos formatos, desde correos electrónicos e imágenes hasta informes manuscritos.

Solución:

Mediante el uso de tecnologías de extracción de datos, las compañías de seguros extraen automáticamente los datos pertinentes de diversos formatos. 

Esto incluye informes de daños, imágenes e informes médicos. La extracción permite tramitar los siniestros con mayor rapidez, lo que aumenta la satisfacción del cliente y reduce los costes de tramitación.

Administración - Gestión de expedientes en instituciones públicas

Problemas:

En las administraciones públicas hay que organizar y buscar con eficacia enormes volúmenes de documentos y expedientes. Los métodos manuales suelen ser lentos y retrasan las consultas.

Solución:

La implantación de tecnologías de extracción de datos permite a las administraciones extraer información de documentos en papel y archivos digitales. 

Por ejemplo, el software puede registrar automáticamente los datos pertinentes de las aplicaciones de construcción. Esto agiliza considerablemente la gestión de expedientes y permite responder a las consultas con mayor rapidez.

Ventajas y retos de la extracción de datos para las empresas

AspectoVentajasDesafíos
Eficacia- Procesamiento acelerado de datos- Esfuerzo de implantación de nuevos sistemas
- Reducción de errores manuales- Requisitos de formación para los empleados
- Automatización de tareas recurrentes
Precisión- Extracción precisa de datos- Desafíos de los distintos formatos de datos
- Minimización de errores mediante procesos automatizados- Necesidad de actualización y supervisión periódicas
Rentabilidad- Ahorro gracias a la reducción de la jornada laboral- La inversión inicial en tecnología puede ser elevada
- Reducción de los costes de transformación- Posible resistencia al cambio a procesos automatizados
Flexibilidad y escalabilidad- Adaptabilidad a distintas fuentes de datos- La integración en los sistemas existentes puede ser compleja
- Escalabilidad para grandes volúmenes de datos- Protección de datos y cumplimiento de la normativa

Explicación - Diferentes tipos de datos

Existen distintos tipos de datos, que pueden diferenciarse según su estructura y naturaleza. Estos son algunos de los tipos básicos de datos:

Datos estructurados:

  • Definición: los datos estructurados están bien organizados y siguen un esquema o tabla claros, lo que facilita su almacenamiento, tratamiento y análisis.
  • Ejemplo: una tabla de Excel con columnas como "Nombre", "Edad" y "Dirección" representa datos estructurados.

Datos no estructurados:

  • Definición: los datos no estructurados no tienen una estructura de datos predefinida y no pueden organizarse simplemente en tablas o esquemas.
  • Ejemplo: los documentos de texto, vídeos, imágenes y grabaciones de audio suelen ser datos no estructurados.

Datos semiestructurados:

  • Definición: Los datos semiestructurados tienen una cierta organización, pero a diferencia de los estructurados, no siguen un esquema fijo.
  • Ejemplo: los datos JSON o XML que contienen pares campo-valor son datos semiestructurados.

Datos cuasi estructurados:

  • Definición: Los datos cuasi estructurados se sitúan entre los datos estructurados y los no estructurados y pueden contener partes de estructura y texto de forma libre.
  • Por ejemplo: Los documentos HTML son datos casi estructurados, ya que utilizan etiquetas para estructurarlos, pero también pueden contener texto libre.

Tipo de solución de extracción de datos

Existen distintos tipos de soluciones de extracción de datos basadas en diferentes tecnologías y enfoques. 

Pueden dividirse en métodos de extracción lógicos y físicos:

Soluciones lógicas de extracción de datos

  • Herramientas de análisis sintáctico - Estas soluciones analizan la estructura de las fuentes de datos y extraen información interpretando la estructura lógica. Son especialmente eficaces para datos estructurados y semiestructurados.
  • Reconocimiento óptico de caracteres (OCR) Las herramientas de OCR se utilizan para extraer texto de imágenes o documentos escaneados. Convierten documentos físicos en texto legible por máquina.
  • Expresiones regulares (Regex) - Regex es una potente técnica de reconocimiento de patrones y puede utilizarse para identificar y extraer patrones o estructuras específicos en datos de texto.

Soluciones de extracción de datos físicos

  • ETL (extracción, transformación y carga) - Las herramientas ETL son soluciones físicas de extracción de datos que se utilizan en las grandes organizaciones. Capturan datos de diversas fuentes, los transforman al formato deseado y luego los cargan en una base de datos o almacén de datos de destino.
  • Soluciones basadas en API - El uso de API permite extraer datos directamente de aplicaciones o sistemas. Esto permite una extracción de datos automatizada y controlada por programas.
  • Raspado web - Este método extrae datos directamente de los sitios web. Un script busca automáticamente en los sitios web, identifica la información relevante y la extrae.
  • Acceso directo a la base de datos - En algunos casos, la extracción de datos puede hacerse directamente de las bases de datos mediante consultas SQL para recuperar registros específicos.

La elección de una solución adecuada depende de varios factores, como el tipo de datos, los requisitos de extracción y la integración en los sistemas existentes. También suelen utilizarse soluciones híbridas que combinan varios de estos enfoques para permitir una extracción de datos exhaustiva.

Categorías de la solución de extracción de datos 

Las soluciones de extracción de datos pueden dividirse en distintas categorías en función de los requisitos específicos y las tecnologías utilizadas para extraer los datos. 

Estas son algunas categorías comunes de soluciones de extracción de datos:

  1. Extracción basada en texto:

    OCR (Reconocimiento Óptico de Caracteres): Extrae texto de imágenes o documentos escaneados.
    Regex (expresiones regulares): Identifica y extrae patrones de texto de datos no estructurados.

  2. Extracción de tablas y datos estructurados:

    Herramientas de extracción de tablas: herramientas especializadas para extraer datos de tablas de documentos o sitios web.
    Herramientas de análisis sintáctico: Interpretan la estructura lógica de los documentos y extraen datos estructurados.

  3. Extracción de datos por Internet:

    Web scraping: Extrae datos directamente de sitios web, a menudo para recopilar información de Internet.

  4. Extracción relacionada con la base de datos:

    ETL (Extraer, Transformar, Cargar): Extrae datos de diversas fuentes, los transforma y los carga en bases de datos o almacenes de datos.
    Extracción basada en API: utiliza API para extraer datos directamente de aplicaciones o sistemas.

  5. Extracción de imágenes y multimedia:

    Reconocimiento de imagen y audio: extrae información de imágenes o archivos de audio.

  6. Reconocimiento automático de formularios:

    Herramientas automatizadas de reconocimiento de formularios: Identifican y extraen datos de formularios, incluida información estructurada y no estructurada.

  7. Extracción de datos de documentos:

    Herramientas de gestión de documentos: Extraiga datos relevantes de varios tipos de documentos, como PDF, documentos de Word, etc.

  8. Extracción de datos por correo electrónico:

    Herramientas de análisis de correo electrónico: Extraiga datos estructurados de los correos electrónicos, como información de facturación.

La selección de la categoría adecuada depende de los requisitos específicos de una empresa o proyecto. A menudo se combinan varias soluciones para permitir la extracción exhaustiva de datos de distintos tipos de información.

4 formas de extraer datos de PDF y pegarlos en Excel

Si ahora quieres utilizar las opciones de extracción de datos para extraer datos de PDF e insertarlos en Excel, tienes las siguientes 4 opciones sencillas - pero cuidado, ¡a continuación también tenemos una solución para documentos más sofisticados!

  • Copiar y pegar
  • Conversor PDF
  • Importación directa a Excel
  • Herramientas para extraer tablas de PDF
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Copiar + Pegar

El método más sencillo es Copiar y Pegar. Seleccionas el texto en el archivo abierto, lo copias y lo pegas en la hoja de cálculo de Excel. 

Esto funciona bien si sólo necesita copiar unos pocos textos de archivos PDF a Excel. Sin embargo, cuantas más operaciones tenga que realizar, más propenso a errores e ineficaz será el proceso y otro método le resultará más adecuado.

Copiar + Pegar con Microsoft Word

Si desea copiar una tabla de PDF a Excel, no es posible hacerse cargo de la estructura con una simple operación de copiar y pegar. En tal caso, primero debe abrir el archivo PDF en Word y luego copiarlo/pegarlo en Excel.

Para utilizar este método, debe utilizar Microsoft Word 2013 o una versión más reciente. A continuación, debe seguir los pasos que se indican a continuación:

  1. Abra el archivo PDF con Microsoft Word
  2. Copie el contenido del archivo de Microsoft Word y péguelo en una hoja de cálculo de Excel.

Este método da resultados razonables, pero no puede manejar elementos complejos, como tablas complicadas con espacio entre filas. Además, no es posible extraer datos en grandes cantidades, ya que hay que abrir cada archivo PDF individualmente.

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Conversor PDF

Los conversores de PDF son especialmente adecuados para usted si tiene que pegar regularmente datos de unos 5 archivos PDF en Excel. Este método es más eficaz que el simple copiar y pegar, pero no es adecuado para grandes cantidades de datos.

El proceso es bastante sencillo: se selecciona el documento PDF del que se desea extraer la información, se carga en un sitio de conversión de PDF y se convierte a un archivo Excel o a cualquier otro formato deseado.

Dependiendo del conversor, puedes incluso editar texto e imágenes en el archivo PDF y luego exportarlos a Excel.

Los mejores conversores son, por ejemplo, Adobe Acrobat, PDFelement o Cometdocs.

Desventaja: Un conversor de PDF sólo funciona con documentos PDF correctos. Por ejemplo, no puede convertir un texto manuscrito que haya sido escaneado y guardado como PDF.

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Herramientas para extraer tablas de PDF

Si necesita principalmente extraer datos de tablas PDF, herramientas de extracción como Tabula, PdfTables o Docparser son más adecuadas.

Basta con arrastrar un cuadro alrededor de la tabla deseada para convertir su contenido en un archivo Excel o de otro tipo.

Sin embargo, estas herramientas sólo funcionan con "PDF originales" y no con textos manuscritos escaneados.

Además, en algunos casos se necesitan conocimientos internos para ajustar una herramienta de extracción de tablas de modo que funcione para su caso de uso específico. 

En otras palabras, utilizar una herramienta para extraer tablas de PDF sigue requiriendo mucho trabajo y, por tanto, no es la solución ideal.

Golpecitos con la mano en el portátil

Importación directa a Excel

También puede importar un archivo PDF directamente a Excel. El procedimiento es el siguiente:

  1. Abra la hoja de cálculo Excel
  2. Seleccione la pestaña "Datos" > "Recuperar datos" > "Desde archivo" > "Desde PDF
  3. Seleccione el archivo PDF y seleccione "Importar
  4. Esto mostrará un panel Navegador con las tablas y páginas de su archivo PDF y una vista previa.
  5. Seleccione la tabla y haga clic en "Cargar". La tabla se importa en la hoja Excel.

Para conjuntos de datos sencillos, este método es simple y eficaz. Sin embargo, si tus datos son complejos, necesitas utilizar un software que pueda extraerlos e insertarlos automáticamente.

Konfuzio Logotipo en caja verde

Extraiga datos automáticamente de archivos PDF con Konfuzio

La solución más sencilla es utilizar un programa informático para automatizar la extracción de datos de archivos PDF.

Las soluciones automatizadas de extracción de datos utilizan una tecnología de reconocimiento de texto conocida como reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para extraer con precisión los datos de los documentos.

Un ejemplo de solución automatizada es Konfuzio, que puede procesar grandes volúmenes de PDF nativos y no nativos en cuestión de segundos. Mediante el uso de la Documentos AI de Konfuzio, la solución también puede integrarse fácilmente en el software existente. 

Extracción de datos GIF

Ventajas e inconvenientes de los métodos

Los distintos métodos para extraer datos de un archivo PDF tienen ventajas e inconvenientes.

MétodoVentajasDesventajas
Copiar y pegarEl método más sencillo para un número reducido de archivos PDFLleva mucho tiempo con un gran número de archivos
No necesita software ni equipos adicionalesPropenso al error
Proceso muy laborioso
Conversor PDFFácil manejoSelección limitada de funciones
Amplia gama de herramientas en líneaNo hay posibilidad de extraer datos en grandes cantidades
RentableSólo funciona con PDF originales
Herramientas para extraer tablas de PDFExtrae datos de una tabla con rapidez y precisiónSólo funciona con archivos PDF nativos
Extrae los datos también a otros formatosRequiere expertos internos
No es un proceso totalmente automatizado  
Importación directa a ExcelMétodo sencilloImposibilidad de extraer datos en grandes cantidades
No requiere software ni equipos adicionalesRequiere algunos conocimientos de Excel
Errores comunes de formato
KonfuzioAdecuado para grandes cantidades de datosDebe insertarse en el entorno del software
Funciona automáticamenteEn caso necesario, fase de inducción
Entrenable individualmente
ofrece muchas más integraciones que Excel

Conclusión: la extracción de datos puede ser sencilla y eficaz

Si quiere que la extracción de datos sea sencilla y eficaz, debe adaptar el método a la cantidad de documentos que vaya a procesar.

Especialmente si necesita extraer datos de muchos PDF con regularidad, debería utilizar un software que automatice este proceso.

Una buena solución es, por ejemplo, Konfuzio, que no sólo funciona eficazmente, sino que además puede ser entrenado individualmente por usted gracias a la IA. De este modo, puede utilizar Konfuzio exactamente para los casos de uso que forman parte de su actividad diaria.

¿Tiene más preguntas o necesita asesoramiento personalizado sobre su extracción de datos? Nuestro equipo de expertos estará encantado de ayudarle. Póngase en contacto con nosotros ahora para hablar de soluciones personalizadas para sus requisitos específicos. Estaremos encantados de ayudarle a conseguir un procesamiento de datos eficaz.

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