Cómo la IA automatiza la extracción y el análisis de datos

En los últimos años, la IA ha revolucionado nuestras vidas no sólo al automatizar el trabajo repetitivo sino también al aparentemente desarrollar la capacidad de "pensar" como un ser humano y aprovechar la creatividad. En serio, ¿cuántos de ustedes han usado "Chat-GPT" para componer un poema o han usado "Suno" para otra canción de amor?

Tal vez es hora de que pasemos de una época oscura en la que los humanos necesitaban ser responsables de todos los aburridos trabajos de copia a un futuro con más alta tecnología en el que seamos nosotros quienes hagamos la verdadera matanza, por ejemplo, la negociación y la planificación estratégica.

Extracción de datos en la era de la IA

Herramientas de web scraping con IA

En los tiempos modernos, normalmente recopilamos datos en línea de una o varias fuentes. El tedioso proceso puede automatizarse ya que la acción de recolección es repetitiva. Para ello, hay muchas herramientas de recopilación de datos disponibles, o si lo prefieres, puedes llamarlas herramientas de web scraping .

Las antiguas formas de extraer datos de Internet pueden resultar problemáticas porque dependen de la regla HTML del sitio web para navegar hasta los datos de destino. Una vez que se cambia la estructura HTML, la regla de raspado dejará de ser válida. Sin mencionar que los sitios web modernos tienden a involucrar la interacción de Javascript para mejorar la experiencia del usuario, lo que aumenta la dificultad de obtener los datos con precisión.

Sin embargo, con la ayuda de la IA, podemos gestionar fácilmente los cambios en el sitio web. Tomemos como ejemplo una herramienta. Como herramienta de raspado sin código, Octoparse se dedica a integrar la IA en su interfaz de raspado intuitiva.

Aprovecha la IA para mejorar la detección automática de elementos de la página web, lo que facilita que los principiantes comiencen a raspar. La IA mejora la precisión de la identificación de campos de datos, botones y otros elementos interactivos en páginas web, lo que reduce la curva de aprendizaje para los nuevos usuarios. Al simplificar la configuración inicial, los usuarios pueden crear rápidamente flujos de trabajo de scraping efectivos sin conocimientos técnicos.

Para usuarios más avanzados, la IA de Octoparse puede ayudar a escribir y ajustar reglas de raspado. Una vez entrenada, la IA puede generar y modificar el código necesario para adaptarse a los cambios en las estructuras del sitio web. Esta capacidad garantiza que las reglas de extracción sigan siendo efectivas incluso a medida que los sitios web evolucionan, lo que reduce la necesidad de intervención manual y mantenimiento continuo. Los usuarios pueden confiar en la IA para manejar ajustes complejos, asegurando una extracción continua de datos con interrupciones mínimas.

Automatización robótica de procesos (RPA) con IA

También existen herramientas RPA (Automatización robótica de procesos) basadas en IA para automatizar cualquier paso repetitivo y regular dentro o entre el software y los sistemas.

"La automatización robótica de procesos no es un robot físico [o] mecánico", afirma Chris Huff, director de estrategia de Kofax . Si bien puede imitar la mayoría de las interacciones entre humanos y computadoras para llevar a cabo las tareas y procesos más mundanos y repetitivos en el lugar de trabajo, a gran volumen y velocidad. Por ejemplo, imagine que necesita mover archivos de un lugar a otro o realizar una reserva de transporte.

Con la incorporación de la IA a la automatización, las cosas se pueden hacer de una manera más inteligente. Por ejemplo, la IA puede ayudar a decidir qué documento y archivo procesar mediante el procesamiento del lenguaje natural (PLN). La IA puede leer e interpretar el texto y el contenido, y categorizarlos para diferentes flujos de trabajo de automatización.

También podemos usar un lenguaje natural simple para hablar con la IA, de modo que pueda crear el flujo de trabajo de RPA automáticamente de acuerdo con nuestras demandas e incluso en función de patrones y situaciones históricos. ¡Ha llegado el momento en que la IA puede ser nuestro poderoso socio en la vida y en el trabajo!

Análisis de datos en la era de la IA

Respaldada por la magia del aprendizaje automático, la IA puede procesar conjuntos de datos grandes y complejos y generar predicciones e información precisas mediante la identificación de patrones y anomalías.

No se trata sólo de hacer números. La IA se está volviendo mucho más inteligente hoy en día.

Limpieza de datos de IA

Dado que los datos no siempre tienen un formato coherente y pueden incluir imprecisiones, la IA puede ayudar con la limpieza y el preprocesamiento de los datos identificando anomalías como entradas duplicadas, direcciones mal escritas, valores faltantes, formato inconsistente para ubicaciones, etc.

La IA de Octoparse también ayuda en la limpieza preliminar de los datos extraídos. Al aplicar algoritmos de inteligencia artificial para filtrar y refinar los datos sin procesar, los usuarios pueden recibir resultados de mayor calidad que son más útiles para el análisis. Este proceso de limpieza automatizado ayuda a eliminar errores e inconsistencias, proporcionando conjuntos de datos más limpios que requieren menos procesamiento manual. Como resultado, los usuarios pueden concentrarse en analizar los datos en lugar de perder tiempo en tediosas tareas de limpieza.

Visualización de datos de IA

La IA puede crear cuadros y gráficos interactivos que revelan incluso el más mínimo cambio que el ojo humano pasa por alto. Con datos en tiempo real que se envían constantemente al sistema de inteligencia artificial, el panel reflejará las últimas tendencias y patrones para cualquier acción inmediata.

Por ejemplo, ThoughtSpot aprovecha la inteligencia artificial y una interfaz basada en búsquedas para simplificar la exploración y visualización de datos. Se conecta a varias fuentes de datos, consolida la información en una plataforma y permite a los usuarios crear modelos de datos lógicos que definen las relaciones y el contexto. Al escribir consultas en lenguaje natural en la barra de búsqueda de ThoughtSpot, los usuarios pueden hacer que la IA interprete y obtenga datos relevantes. La plataforma genera cuadros, gráficos y paneles interactivos basados en estas consultas, que los usuarios pueden personalizar aún más.

Información sobre datos de IA

Como seres humanos, nos destacamos por extraer ideas de las circunstancias. Pero incluso los analistas de datos de nivel más bajo tardan mucho tiempo en dominar las habilidades de interpretación de gráficos y procesamiento de datos. Entonces, el uso de la IA puede ahorrarnos mucho tiempo y también el costo de obtener la información que necesitamos. La IA, con su poderosa e insondable capacidad de PNL (procesamiento del lenguaje natural), puede ayudarnos a realizar análisis predictivos y análisis de sentimientos.

En el comercio electrónico, las soluciones de análisis de datos basadas en inteligencia artificial como Octoparse VOC ayudan a miles de empresas a comprender en profundidad cómo les va a sus productos. Desde el perfil del cliente (quién, cuándo, dónde, por qué), comentarios positivos/negativos hasta necesidades no satisfechas e inquietudes previas a la compra, esta herramienta (incluida también su extensión) proporciona información detallada que puede ser crucial para el desarrollo posterior del producto y la dirección de la campaña de marketing.

En cuanto al seguimiento de precios, algunas herramientas de inteligencia artificial pueden hacer que este proceso sea rápido y sencillo. Competera es una plataforma de precios basada en inteligencia artificial diseñada para ayudar a los minoristas a optimizar las estrategias de precios. Con algoritmos y aprendizaje automático, ofrece optimización de precios basada en muchos factores, como la elasticidad de la demanda.

Está claro que la IA juega un papel importante en el análisis predictivo. Al pronosticar patrones futuros, las herramientas de análisis de datos basadas en inteligencia artificial pueden ayudar a las empresas a mantenerse a la vanguardia.

Conclusión

A medida que la IA aprenda y se adapte, la era en la que los datos eran un dolor de cabeza habrá terminado. Los humanos, al ser los comandantes, serán quienes elijan qué posibilidad calculada por la IA se debe tomar.