PDF a Excel

Cualquier documento que no tenga un modelo de datos predefinido o que no esté organizado de una manera predefinida contiene datos no estructurados. Esto representa alrededor del 90% de todos los documentos electrónicos generados, incluidos los archivos PDF, ya sea escaneados (PDF de imagen) o no (PDF nativo). Por el contrario, los archivos de Excel están estructurados por definición, ya que su información está organizada en formato de tabla. El objetivo de la conversión de PDF a Excel es convertir datos no estructurados en un documento estructurado manteniendo la misma apariencia visual y lógica.
El problema principal es que los archivos PDF pueden contener una amplia variedad de elementos, incluidos texto, imágenes y gráficos, lo que dificulta su extracción y conversión a una hoja de cálculo de Excel. Incluso las tablas, el caso de uso más obvio de la conversión de PDF a Excel, pueden ser difíciles de convertir. Por ejemplo, convertir una tabla con celdas combinadas, formato complejo o esquema parcial puede generar errores o pérdida de datos.
Podemos usar muchas herramientas y aplicaciones de software diferentes para convertir archivos PDF a formato Excel; no todos son igualmente efectivos. La calidad de la conversión depende de la complejidad del archivo PDF, el formato de las tablas y, lo que es más importante, las herramientas y técnicas específicas utilizadas para realizar la conversión.

Muchas tecnologías basadas en IA pueden ayudar a convertir archivos PDF a Excel.
Reconocimiento óptico de caracteres (OCR): un motor de OCR impulsado por IA puede reconocer y extraer texto de archivos PDF escaneados o imágenes dentro de archivos PDF. Las tecnologías de IA son beneficiosas para extraer texto de diseños complejos, como tablas, cuadros, gráficos e imágenes, especialmente en documentos escaneados de baja calidad.
Aprendizaje automático (ML): los algoritmos de ML se pueden entrenar para reconocer patrones y estructuras dentro de archivos PDF, como tablas o formularios, y convertirlos a formato Excel.
Par clave-valor (KVP): la extracción KVP es una técnica utilizada en la extracción de datos y el procesamiento del lenguaje natural (NLP) que implica identificar y extraer tipos específicos de datos, como nombres, direcciones o fechas.
Análisis de diseño de documento (DLA): DLA identifica y clasifica regiones en un documento. Implica un análisis geométrico de tablas, imágenes, ecuaciones y códigos de barras y un análisis de diseño lógico (párrafos, líneas, palabras, caracteres) del documento.