Qué son los documentos estructurados, semiestructurados y no estructurados

Los distintos tipos de documento, desde facturas a historiales médicos, se estructuran de diversos modos que conviene conocer para aplicar las tecnologías de análisis correctas, aplicar reglas de negocio y tomar decisiones.  

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a estructura juega un papel fundamental en cómo almacenamos, procesamos y analizamos la información. Los documentos, como unidades básicas de información, pueden clasificarse en tres categorías principales según su nivel de estructura: estructurados, semiestructurados y no estructurados. 

Documentos estructurados 

Los documentos estructurados tienen un esquema específico y definido, en la que todos los elementos de información se organizan uniformemente. Cada campo o dato está ubicado en un lugar predefinido y sigue un formato estándar, lo que facilita su procesamiento y validación automática. 

Ejemplos 

• Pasaportes: Los pasaportes son un claro ejemplo de documentos estructurados. Cada campo de información (nombre, fecha de nacimiento, nacionalidad, número de pasaporte, etc.) tiene una posición y formato específicos, lo que permite una fácil verificación y autenticación tanto manual como automatizada. 

• Documentos de identidad oficiales: Este tipo de documentos, como las cédulas de identidad o los DNI, siguen un diseño estandarizado con campos claramente definidos para nombre, dirección, número de identificación, fotografía, etc. 

• Carnets de conducir: Similar a los pasaportes y documentos de identidad, los carnets de conducir están estructurados con campos predefinidos para la información personal del titular y detalles como la categoría de su licencia. 

• Formularios de impuestos: Declaraciones fiscales que requieren información específica en campos predefinidos, como el Formulario 1040 en EE. UU. o el Modelo 100 en España. 

En sectores como gobiernos, seguridad y transporte, la utilización de documentos estructurados es vital para garantizar la precisión y la autenticidad de la información. Esto permite procesos de identificación y verificación eficientes, reduce el riesgo de fraude y facilita la interoperabilidad entre diferentes sistemas nacionales e internacionales. 

Documentos semiestructurados 

Este grupo presenta una estructura parcial, donde ciertos elementos son consistentes y definidos, pero otros datos pueden variar en posición y formato. Aunque tienen etiquetas o metadatos que organizan la información, no todos los campos siguen un orden rígido, lo que les otorga cierta flexibilidad. 

Ejemplos 

• Nóminas: Las nóminas suelen tener un formato predefinido con secciones claras como nombre del empleado, salario bruto, deducciones y salario neto. Sin embargo, los datos pueden variar dependiendo del empleado o del mes, y la disposición de algunas secciones puede cambiar según la empresa o el país. 

• Facturas: Las facturas contienen elementos comunes como la fecha, el número de factura, la descripción de los productos o servicios, el importe total y los datos del emisor y receptor. A pesar de ello, el formato y la ubicación de estos elementos pueden variar entre diferentes empresas o sistemas de facturación. 

• Recibos de compra: Al igual que las facturas, los recibos de compra incluyen información estándar como el importe total, los detalles de los artículos comprados, y la fecha de la transacción. Sin embargo, la disposición de esta información puede no ser uniforme. 

• Órdenes de compra: Documentos que incluyen información sobre productos o servicios adquiridos, con un formato que puede variar según el proveedor pero que sigue ciertas reglas comunes (número de orden, fecha, descripción del producto, etc.). 

• Currículums Vitae (CV): Aunque suelen seguir un formato general con secciones como experiencia laboral, educación y habilidades, la estructura puede variar considerablemente entre individuos o sectores. 

Documentos desestructurados 

Como su propio nombre indica, carecen de un formato o estructura predefinida. La información en estos documentos puede estar dispersa y no seguir un patrón específico, lo que hace que su análisis automático sea más complejo y, a menudo, requiere el uso de tecnologías avanzadas para la extracción de datos. 

Ejemplos 

• Extractos bancarios: Aunque los extractos bancarios incluyen información clave como saldos, transacciones y fechas, la presentación de estos datos puede variar ampliamente, sin un formato uniforme que facilite su procesamiento automatizado. 

• Solicitudes y poderes notariales: Estos documentos legales a menudo contienen texto en lenguaje natural sin un formato fijo, lo que puede incluir desde simples peticiones hasta complejas autorizaciones legales, cada uno con su propio estilo y disposición. 

• Correos electrónicos: Aunque algunos metadatos como remitente, destinatario y asunto están definidos, el cuerpo del mensaje es libre y puede variar mucho. 

• Contratos legales: Los términos y condiciones pueden estar organizados en párrafos y secciones, pero el lenguaje y la estructura varían ampliamente dependiendo del tipo de contrato y las partes involucradas. 

• Artículos de investigación: Aunque tienen una estructura básica en términos de secciones (introducción, metodología, resultados, discusión), el contenido textual y los detalles varían significativamente. 

En sectores como banca, finanzas, y derecho, los documentos desestructurados son comunes y presentan desafíos únicos. El manejo de estos documentos requiere un enfoque cuidadoso, a menudo apoyado por herramientas de análisis avanzadas como el procesamiento de lenguaje natural (NLP) o la inteligencia artificial (IA) para extraer y analizar la información relevante. La correcta gestión de estos documentos es crucial para mantener la integridad de la información y asegurar el cumplimiento de normativas. 

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TrustCloud AICR integra potentes motores de Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) y las capacidades avanzadas de la Inteligencia Artificial (IA) para el análisis profundo de documentos, independientemente de su estructura. 

Esta aportación es capaz de «entender» el contenido de los documentos mediante el análisis de patrones sintácticos y semánticos. Esto significa que no solo se identifica el texto, sino que también se interpreta el significado y el contexto de la información, permitiendo una comprensión más rica y precisa, así como la aplicación de reglas de negocio basadas en esta comprensión del contenido. 

TrustCloud AICR realiza acciones complementarias que son de gran utilidad para diversos sectores: extracción de datos y palabras clave, transformación de documentos en atributos de identidad o categorización automatizada de información. Estas capacidades son especialmente valiosas en procesos como estudios de crédito, gestión de préstamos, cumplimiento de obligaciones tributarias, y la administración de poderes notariales. 

Al combinar OCR con inteligencia artificial, la solución transforma documentos de cualquier tipo en activos digitales valiosos, mejorando la precisión, la eficiencia y la capacidad de toma de decisiones en una amplia variedad de aplicaciones empresariales. 

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