En esta era moderna, tenemos acceso a más datos que nunca. La pregunta es: ¿cómo aprovecharlos al máximo? Para muchos, el mayor desafío es encontrar una herramienta de integración de datos que pueda gestionar y analizar muchos tipos de datos de una variedad de fuentes. Pero antes de que esos datos puedan utilizarse, primero deben extraerse.
¿Qué es la extracción de datos?
La extracción de datos es el proceso de recopilar información de una variedad de fuentes, algunas de las cuales pueden estar desorganizadas o completamente desestructuradas. Este proceso permite consolidar, procesar y refinar los datos para que puedan almacenarse en una ubicación centralizada.
La extracción de datos actúa como el primer paso en un flujo de trabajo de gestión de datos. Es un componente vital de cualquier estrategia de integración de datos, ayudando a consolidar la información en una base de datos de destino para crear un conjunto de datos más completo y valioso para necesidades empresariales.
Extracción de datos y ETL (Extract, Transform, Load)
La extracción de datos es el primer paso en el proceso ETL (en español: extraer, transformar, cargar). En esencia, ETL permite a las empresas y organizaciones 1) consolidar datos de diferentes fuentes en una sola ubicación, y 2) asimilar diferentes tipos de datos en un formato común. Hay tres pasos en el proceso ETL:
Extracción: Los datos se toman de una o más fuentes o sistemas. Este paso localiza e identifica los datos relevantes y luego los prepara para su procesamiento o transformación, permitiendo combinar muchos tipos diferentes de datos.
Transformación: Una vez extraídos, los datos se refinan. Durante esta fase, los datos se clasifican, organizan y limpian. Por ejemplo, se eliminan las entradas duplicadas, se completan o enriquecen los valores faltantes y se realizan auditorías para producir datos que sean confiables, consistentes y utilizables.
Carga: Los datos transformados y de alta calidad se entregan a una ubicación de destino unificada para su almacenamiento y análisis.
Tipos de datos a extraer
La extracción de datos puede involucrar diferentes tipos de datos, incluidos datos estructurados y no estructurados:
Datos estructurados: Tienen un esquema definido. Algunos ejemplos incluyen bases de datos relacionales, hojas de cálculo y registros.
Datos no estructurados: No tienen un esquema definido y pueden incluir datos de páginas web, correos electrónicos, texto, videos y fotografías.
Haga clic aquí para obtener más información sobre documentos estructurados y no estructurados.
Tipos de extracción de datos
La extracción de datos recopila información de diversas fuentes y tipos (por ejemplo, páginas web, correos electrónicos, archivos planos, hojas de cálculo, bases de datos, documentos, videos, voz, texto). Existen dos tipos principales de extracción:
Extracción completa: Se toma todo el conjunto de datos de origen tal como está disponible. Aunque solo se desee una parte de toda la fuente de datos; sin embargo, para garantizar que la parte obtenida esté completa, a menudo es aconsejable obtener todo el conjunto de datos en bruto y luego extraer las partes necesarias.
Extracción parcial: Se toma solo un fragmento de la fuente de datos, utilizado cuando no es relevante obtener todo el conjunto de datos.
Beneficios de utilizar una herramienta de extracción
Empresas y organizaciones de prácticamente todas las industrias y sectores necesitarán extraer datos en algún momento, como por ejemplo, extraer datos de documentos en papel como facturas y contratos.
Si extraer datos parece una tarea desalentadora, no tiene por qué serlo. De hecho, la mayoría de las empresas y organizaciones aprovechan las herramientas de extracción de datos para gestionar el proceso de extracción. El uso de una herramienta ETL automatiza y simplifica la extracción, permitiendo que los recursos se enfoquen en otras prioridades. Los beneficios de utilizar una herramienta de extracción de datos incluyen:
Exactitud y precisión. Los procesos manuales y la codificación manual aumentan las oportunidades de errores. La extracción de datos automatizada reduce estos errores y evita el tiempo dedicado a corregirlos.
Velocidad: Lo que antes podía tomar horas, días o semanas con la extracción manual, ahora puede hacerse en minutos o segundos con una herramienta de extracción de datos automatizada.
Costo: La extracción manual de datos es costosa y requiere asignar una cantidad significativa de empleados a la entrada manual de datos. Las herramientas de extracción de datos minimizan estos costos al proporcionar procesos consistentes y efectivos, con poco código o sin código, reutilizables con mínimos recursos y sin intervención.
¿Cómo puede ayudar Qsmart con la extracción de datos?
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