Puntos clave
- El análisis manual de datos consume mucho tiempo y es propenso a errores, mientras que el OCR tradicional tiene dificultades con la precisión.
- Las herramientas impulsadas por IA como Parseur superan las limitaciones tradicionales con OCR avanzado, aprendizaje automático y automatización.
Este artículo te guiará a través del análisis de datos, por qué es crucial para las empresas modernas, cómo funciona, casos de uso comunes y qué debes considerar al elegir una herramienta de análisis de datos. También te presentaremos Parseur, una plataforma automatizada de extracción y análisis de datos para optimizar tus flujos de trabajo.
¿Qué es el análisis de datos?
Existen muchas definiciones de análisis de datos, ya que es un concepto amplio, pero hemos tratado de simplificarlo para ti.
El análisis de datos es la conversión de datos de un formato a otro, generalmente de datos no estructurados (HTML sin procesar) a datos estructurados (JSON, CSV). Convierte los datos a un formato más legible.
Un analizador de datos ayuda a analizar datos y transformarlos a cualquier formato que necesites. Sin embargo, no todos los analizadores de datos funcionan de manera similar; algunos tienen reglas de análisis específicas a seguir.
Definición de análisis sintáctico
En un lenguaje de programación, el análisis de datos se refiere al análisis de datos y su estructuración de acuerdo con reglas específicas.
Wikipedia define el análisis sintáctico como "el proceso de analizar una cadena de símbolos, ya sea en lenguaje natural o en estructuras de datos.
El análisis sintáctico divide esta información en componentes significativos (como nombres, fechas, direcciones, cantidades), generalmente en un formato estructurado como CSV, JSON o XML.
¿El análisis de datos es lo mismo que la extracción de datos?
El análisis de datos y la extracción de datos son distintos entre sí. La extracción de datos se refiere a la recuperación de datos de documentos y el análisis de datos es la transformación de datos a un formato utilizable.
La extracción de datos es el primer paso en el proceso ETL (Extraer, Transformar, Cargar), mientras que el análisis de datos es el segundo paso.
Tipos de análisis de datos
El análisis de datos se puede clasificar en 2 tipos o enfoques diferentes, tales como:
- Basado en gramática
- Basado en datos
En el análisis de datos basado en gramática, defines un conjunto de reglas para identificar la estructura de un fragmento de texto de entrada. Estas reglas se pueden definir en un archivo o como parte de tu código.
Un gran ejemplo de análisis basado en gramática son las expresiones regulares (regex).
Por el contrario, el análisis basado en datos utiliza métodos basados en reglas e idiomas como el procesamiento del lenguaje natural (PNL). Las expresiones regulares (regex) se utilizan para identificar y extraer datos basados en patrones recurrentes y son adecuadas para datos semiestructurados como registros o correos electrónicos.
¿Por qué es importante el análisis de datos?
Cuando se trata de grandes cantidades de datos, es importante garantizar que los datos sean confiables, precisos y estén libres de errores. Y el análisis de datos tiene muchas ventajas sobre la entrada manual de datos como se indica a continuación.
Velocidad
El análisis de datos puede ser mucho más rápido que la entrada manual porque una máquina puede procesar grandes cantidades de datos sin procesar rápidamente, mucho más rápido de lo que lo haría un humano. Un solo analizador de datos puede analizar miles de archivos a la vez y procesar su contenido en segundos o minutos. La entrada manual lleva mucho más tiempo porque cada registro debe ser ingresado individualmente por un empleado que probablemente cometerá errores en el proceso.
En 2013, las empresas estadounidenses fueron afectadas con casi $7 mil millones en sanciones civiles del IRS, debido principalmente a la información incorrecta de los ingresos comerciales y los valores de empleo.
Precisión
Cuando las empresas dependen únicamente de empleados humanos para sus necesidades de bases de datos en lugar de utilizar soluciones de análisis de datos como Parseur, pueden ocurrir errores. El análisis de datos garantiza la precisión porque se realiza con un software que es confiable al ingresar números en campos o buscar nombres en una base de datos.
Modernización de datos
Las organizaciones que han estado recopilando datos durante un tiempo pueden tenerlos en un formato completamente diferente. El análisis de datos facilita la digitalización de esos datos y su buen uso.
Casos de uso del análisis de datos
Sin duda, el análisis de datos es ampliamente utilizado por varias organizaciones en diferentes industrias. Hemos reunido los casos de uso más populares a continuación:
Bienes raíces
Los agentes inmobiliarios reciben cientos de clientes potenciales diariamente de diferentes plataformas (Zillow, Trulia, Realtor). Con el análisis de datos, pueden extraer fácilmente la información de los compradores y los detalles de las propiedades y enviar esos datos a herramientas CRM inmobiliarias como Realvolve o Wise agent.
Obtén más información sobre cómo automatizar los clientes potenciales inmobiliarios.
Servicios financieros
Las organizaciones financieras como bancos o compañías de seguros manejan millones de transacciones todos los días. Estas transacciones se almacenan en bases de datos y deben analizarse con fines de análisis e informes. El análisis de datos les ayuda a dar sentido a esta enorme cantidad de información para que puedan brindar mejores servicios a sus clientes.
Atención médica
Las organizaciones de atención médica deben almacenar una enorme cantidad de registros de pacientes que deben analizarse con fines de análisis. Por ejemplo, los médicos quieren acceder a los registros médicos de los pacientes instantáneamente en cualquier momento durante el proceso de cirugía o tratamiento.
Pedidos y entrega de alimentos
Si estás en la industria alimentaria, debes saber lo importante que es extraer los detalles correctos del pedido y la información del cliente para entregar el pedido correcto. A través del proceso de análisis de datos, la información se puede extraer, transformar y enviar fácilmente a una hoja de cálculo de Google compartida.
Al igual que las ventas de Barberitos aumentaron al 30% con Parseur, tú también puedes automatizar tu proceso de pedidos de alimentos.
El desafío manual en el análisis de datos
El análisis manual de datos sigue prevaleciendo en muchas organizaciones, pero conlleva desafíos importantes:
- Consume mucho tiempo: Los empleados pueden dedicar hasta el 40% de su tiempo a recopilar y preparar datos manualmente.
- Propenso a errores: La entrada manual de datos puede costar a las empresas aproximadamente $3 billones al año solo en los EE. UU.
- Falta de escalabilidad: A medida que los volúmenes crecen, los procesos manuales se vuelven insostenibles.
¿Por qué falla el OCR tradicional?
Si bien el OCR tradicional es efectivo para reconocer texto, tiene dificultades con:
- Diseños complejos: Las estructuras de documentos inconsistentes pueden confundir a los sistemas OCR básicos.
- Resultados propensos a errores: El OCR a menudo requiere una validación manual extensa.
- Comprensión contextual limitada: No puede interpretar el significado detrás de los datos extraídos.
IA en el análisis de datos
La inteligencia artificial (IA) transforma el análisis de datos al superar las limitaciones de los métodos tradicionales:
- Algoritmos OCR avanzados: Las herramientas impulsadas por IA detectan y extraen texto con precisión de documentos escaneados o imágenes.
- Modelos de autoaprendizaje: El aprendizaje automático permite que las herramientas de análisis de IA se adapten a nuevos formatos y mejoren el rendimiento con el tiempo.
- Integración con la automatización: Las herramientas impulsadas por IA pueden integrarse perfectamente con CRM, ERP y otras herramientas, lo que garantiza un flujo de datos fluido.
¿Deberías construir tu propio analizador de datos?
La pregunta más importante que surge ahora es si deberías construir un analizador de datos o comprar una herramienta de análisis de datos. Construir un analizador de datos tiene ventajas y desventajas.
Ventajas de construir un analizador de datos
- Más control sobre el proceso de análisis.
- Personalizar la herramienta según tus requisitos.
Desventajas de construir un analizador de datos
- Capacitar al personal para comprender los requisitos y redactar especificaciones.
- Recursos y fondos necesarios para invertir en el desarrollo de la herramienta.
- Necesidad de un mantenimiento inevitable para ajustar la herramienta, lo que costará un tiempo y dinero considerables a largo plazo.
¿Qué buscar en una herramienta de análisis de datos?
Al seleccionar una solución de análisis de datos, ten en cuenta los siguientes criterios:
- La herramienta debe ofrecer una interfaz intuitiva, que permita a los usuarios no técnicos configurar rápidamente plantillas o reglas.
- La herramienta debe manejar cargas de trabajo más grandes a medida que crecen los volúmenes de datos sin comprometer la velocidad o la precisión.
- Tu solución debe analizar múltiples tipos de documentos (correos electrónicos, PDF, imágenes, hojas de cálculo).
- Debe integrarse perfectamente con CRM, ERP, sistemas de bases de datos o plataformas de análisis, lo que garantiza un flujo de datos fluido en tu pila tecnológica.
La alternativa: usa una herramienta de análisis de datos como Parseur
Parseur es una potente herramienta de análisis de correo electrónico y PDF que automatiza la extracción de datos de correos electrónicos, PDF, hojas de cálculo y otros documentos. Parseur tiene un motor OCR innovador que utiliza OCR Zonal y OCR Dinámico para capturar todos los datos de forma rápida y confiable, y no requiere conocimientos de codificación.
Con sus funciones integradas, Parseur puede:
- Extraer datos de documentos basados en texto y en imágenes.
- Extraer bloques repetitivos de tablas.
- Automatizar el análisis de datos de casos de uso específicos, como pedidos de alimentos, bienes raíces o alertas de Google.
- Enviar datos a cualquier otra aplicación, como hojas de cálculo de Google, Zapier, Make o Power Automate.
En resumen
Nunca ha habido tanta información atrapada en documentos como la hay hoy. En el panorama empresarial moderno, el análisis de datos se ha convertido en un pilar de la eficiencia, lo que permite a las empresas obtener información valiosa e impulsar decisiones informadas. Con la IA en su núcleo, herramientas como Parseur hacen que el análisis de datos sea más accesible, preciso y rápido que nunca, transformando la forma en que las organizaciones manejan sus datos.
Al automatizar el proceso de análisis, Parseur elimina el esfuerzo manual y las conjeturas, lo que ayuda a las empresas a optimizar los flujos de trabajo y mejorar la eficiencia operativa. Nunca ha habido un mejor momento para aprovechar el poder del análisis de datos automatizado.
Esperamos que ahora tengas una buena idea de qué es el análisis de datos y cómo funciona un analizador de datos. Al decidir construir tu analizador o comprar uno, ten en cuenta si tienes grandes volúmenes de datos para analizar o no.
Preguntas frecuentes
¿Qué es un ejemplo de análisis de datos?
El análisis de datos se puede utilizar para extraer información específica de un documento de texto grande, como un currículum, utilizando técnicas como la coincidencia de palabras clave y las expresiones regulares.
¿Cómo utilizar un analizador de datos?
Las diferentes herramientas de análisis de datos tienen diferentes características. Si utilizas un analizador de datos como Parseur, no se necesitarán reglas de análisis ni conocimientos de codificación.
¿Qué herramientas se requieren para el análisis de datos?
Parseur, Scraper API o Import.io son ejemplos de herramientas de análisis de datos.
¿Qué es el análisis de datos en Python?
Puedes escribir tu propio código en Python para el análisis de datos avanzado.
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