PDF a Excel

Cualquier documento que no tenga un modelo de datos predefinido o no esté organizado de forma predefinida contiene datos no estructurados. Esto representa alrededor del 90% de todos los documentos electrónicos generados, incluidos los archivos PDF, ya sean 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 principal problema 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 resultar difíciles de convertir. Por ejemplo, convertir una tabla con celdas fusionadas, formato complejo o esquema parcial puede provocar errores o pérdida de datos.
Podemos utilizar 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 más importante, de las herramientas y técnicas específicas utilizadas para realizar la conversión.

Muchas tecnologías basadas en inteligencia artificial 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 archivos PDF dentro de archivos PDF. Las tecnologías de inteligencia artificial 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 al 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 documentos (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.