Las mejores herramientas de extracción de datos para tu negocio
La mayoría de las empresas tienen acceso a más datos que nunca. Y la mayoría de estas organizaciones no tienen problemas para recopilar datos; sin embargo, varias empresas enfrentan el desafío de utilizar estos datos de manera efectiva y obtener información valiosa de ellos.
¿Qué es la extracción de datos?
La extracción de datos es el proceso de recopilar datos no estructurados de fuentes dispares y almacenarlos de manera que sean fácilmente accesibles. Por lo general, implica procesar datos de fuentes no estructuradas para transformarlos en un formato más organizado y accesible.
Las fuentes para la extracción de datos pueden incluir hojas de cálculo, plataformas SaaS, correos electrónicos y facturas. Los datos extraídos se almacenan en una ubicación centralizada en la nube, en el lugar o en un entorno híbrido.
¿Cómo funciona la extracción de datos?
La extracción de datos puede ser un proceso manual o automatizado, dependiendo de si se utilizan herramientas de extracción de datos. Independientemente de cuán práctico sea su equipo de datos, existen tres pasos fundamentales que hacen posible la extracción de datos:
- Analizar el formato de los datos fuente: esto le permite verificar y prepararse para los cambios en la estructura de datos, como agregar nuevas filas, columnas o tablas.
- Recuperar datos según el esquema de replicación de integración de datos: este paso implica recopilar y organizar los datos en los campos y tablas de destino. Este paso también implica seleccionar parte de los datos a extraer.
- Realizar la extracción para cargar en un destino específico: las opciones de destino incluyen un servidor en la nube, un almacén de datos u otros objetivos.
¿Cuáles son los tipos de extracción de datos?
Extracción completa
En este tipo de extracción de datos, se extrae y exporta la totalidad de los datos fuente tal como están. No es necesario seleccionar partes de los datos ni realizar verificaciones en el momento de la extracción; se trata de una descarga completa de los datos en su estado actual.
Vale la pena invertir en minería de datosLa extracción completa es mejor cuando no es necesario verificar los cambios en el conjunto de datos que han ocurrido desde la última extracción y/o cuando se necesita un acceso completo a todos los datos. Sin embargo, es importante tener en cuenta que los recursos de carga de trabajo y los tiempos de espera pueden ser especialmente altos cuando se necesita realizar una extracción completa de un conjunto de datos grande.
Extracción incremental
En la extracción incremental, se selecciona la parte de los datos que se debe extraer y se realiza un seguimiento de los cambios en los datos. Debido a que se selecciona y transforma los datos en cada etapa de la extracción incremental, es un proceso mucho más completo que la extracción completa.
La extracción incremental requiere una lógica más compleja en comparación con la extracción completa. Sin embargo, las cargas de trabajo del sistema se reducen significativamente, ya que el volumen de datos que se extrae suele ser menor. En la mayoría de los casos, la extracción incremental es un proceso más eficiente, lo que permite que la siguiente etapa de las canalizaciones de datos maneje un volumen de datos más manejable.
Notificación de actualización
Con el enfoque de notificación de actualización para la extracción de datos, se extraen los datos cada vez que alguien actualiza el conjunto de datos. Puede programar la extracción automática o extraer datos manualmente cuando se producen cambios en los datos. La notificación de actualización para la extracción de datos ayuda a recopilar y actualizar datos regularmente, pero requiere que se complete la extracción cada vez que se actualiza cualquier parte de los datos.
Extracción de datos y ETL
La extracción de datos es el primer paso en el proceso de extracción, transformación y carga (ETL), que es un componente de la estrategia de integración de datos que prepara los datos para su análisis. El objetivo general de ETL es permitir que las organizaciones recopilen datos de diferentes fuentes en una sola ubicación.
La extracción de datos desempeña un papel clave para hacer posible ETL. Una vez que se completa la extracción de datos, se aplican métodos de limpieza y transformación de datos para garantizar su compatibilidad con el siguiente destino de datos. En el último paso de ETL, los datos se cargan en un repositorio central para su análisis.
Fase de análisis: Entendiendo lo que el cliente quiereHerramientas de extracción de datos
Las herramientas de extracción de datos están diseñadas para facilitar y agilizar la extracción de datos. Aquí se presentan algunas de las principales herramientas de extracción de datos para diversos casos de uso empresarial.
Import.io
Import.io extrae datos de sitios web, redes sociales, bases de datos y otras fuentes. Es fácil de usar, lo que lo hace ideal para usuarios de todos los niveles de habilidad. No es necesario escribir código para usar esta aplicación. Las características clave incluyen extracción de direcciones IP, extracción de correos electrónicos y extracción de precios. También ofrece funciones de informes y visualización de datos.
ScrapeStorm
ScrapeStorm es una herramienta de extracción de datos impulsada por inteligencia artificial que se puede utilizar para detectar automáticamente el tipo de datos que se va a extraer, como números, imágenes o precios. La interfaz de usuario es sencilla e intuitiva. Los usuarios pueden elegir entre diversas estrategias de exportación y fuentes de destino, como MySQL, CSV, TXT y WordPress.
Nanonets
Los 12 errores más comunes al trabajar con el objeto Recordset en AccessNanonets es una popular herramienta de extracción de datos que utiliza capacidades de aprendizaje automático e inteligencia artificial para automatizar los procesos de extracción. Se puede utilizar para extraer datos de páginas web, correos electrónicos y documentos, y cargarlos en soluciones de gestión de relaciones con los clientes, software de contabilidad, herramientas de planificación de recursos empresariales, bases de datos y otras aplicaciones. Las características clave de Nanonets incluyen gestión de flujo de trabajo, reconocimiento de caracteres en línea, un rastreador web y un analizador de correos electrónicos.
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