--- title: Pesquisa por texto para extração precisa de dados em documentos PDF date: 2024-12-03 categories: - data-integration - database - etl tags: - mapforce - pdf - pdf-extractor description: Ao definir regras para extrair dados de documentos PDF, é útil utilizar uma pesquisa de texto para identificar conteúdos ou padrões específicos. --- Status: #blog Tags: #mapforce #pdf #pdf-extractor Categories: [data-integration](/blog/pt/category/data-integration.md) | [database + sql](/blog/pt/category/database-sql.md) | [etl](/blog/pt/category/etl.md) # Pesquisa por texto para extração precisa de dados em documentos PDF Os documentos PDF são utilizados em várias etapas dos fluxos de trabalho empresariais modernos, servindo frequentemente como o formato preferencial para faturas, relatórios, contratos legais e outros documentos importantes. Embora os PDFs sejam ideais para preservar a integridade do conteúdo e um determinado layout visual, a sua estrutura dificulta a extração automatizada de dados. Para organizações envolvidas na integração de dados e no processo ETL (Extração, Transformação e Carga), a capacidade de extrair informações contidas em PDFs é fundamental, e é aqui que o MapForce PDF Extractor entra em jogo. O extrator PDF do MapForce inclui várias ferramentas para definir visualmente regras de extração, permitindo mapear dados PDF para outros formatos. Uma ferramenta particularmente útil para identificar conteúdo específico é a pesquisa de texto. Veja como funciona, incluindo uma demonstração em vídeo.  ![Imagem de um monitor de computador, em estilo de desenho animado, com gráficos PDF a descascar do ecrã](/blog/images/extract-pdf-data.png) ## Aceder aos dados em formato PDF para ETL Embora os documentos PDF contenham frequentemente dados importantes, eles não foram concebidos, em si, para o processamento de dados. Ao contrário de formatos estruturados como XML ou JSON, os PDFs priorizam a apresentação em vez da acessibilidade do conteúdo. Isto pode criar gargalos, obrigando as organizações a recorrer a processos manuais demorados para obter os dados de que necessitam a partir de documentos PDF. A automatização da extração de dados elimina a introdução manual de dados, reduzindo os erros humanos e libertando recursos para tarefas de maior valor. O [MapForce PDF Extractor](https://www.altova.com/pt/mapforce/pdf-extractor) facilita esta tarefa, oferecendo uma forma simples de definir a estrutura de um documento PDF para extrair dados de forma automatizada. À medida que define as regras de extração, a ferramenta cria um modelo de árvore que representa a estrutura dos dados. Com base neste modelo, os dados extraídos podem ser convertidos para outros formatos, como bases de dados, JSON e XML, no MapForce. Utilizando ferramentas visuais e a funcionalidade de arrastar e soltar, pode extrair apenas partes do conteúdo, combinar elementos de diferentes páginas, dividir tabelas em linhas, agrupar conteúdos e muito mais. Além da funcionalidade de clicar e selecionar para adicionar manualmente secções do documento ao seu modelo, o MapForce inclui um motor de sugestões que identifica tabelas para que possam ser extraídas automaticamente. Em seguida, as [regras de extração de dados PDF](https://www.altova.com/blog/extract-pdf-data/) podem ser refinadas, se necessário. Em documentos PDF que contenham muitas tabelas, pode ser útil definir regras de extração utilizando uma pesquisa de texto. ## Pesquisar texto para extrair dados de documentos PDF O extrator PDF do MapForce inclui a opção de pesquisar texto num documento, tanto na interface do programa como durante a sua execução. Isto é particularmente útil em documentos PDF extensos com inúmeras tabelas, onde pode ser necessário extrair apenas alguns dados, ou quando é preciso definir regras para elementos recorrentes. Por exemplo, ao criar um modelo para extrair dados de relatórios financeiros anuais, pode procurar por "Despesas" e processar a tabela de números que se encontra após esse texto, de acordo. Opções de pesquisa detalhadas, como a distinção entre maiúsculas e minúsculas, a filtragem por formato (tipo de letra, espessura da letra, etc.) e a pesquisa por palavras inteiras ou parciais, permitem uma pesquisa precisa e direcionada. ![Utilização da pesquisa de texto no MapForce PDF Extractor](/blog/images/pdf-extractor-text-search.png) A funcionalidade de pesquisa permite definir regras para o processamento de dados em relação ao termo de pesquisa. Estas incluem: - Divida uma região com base num termo de pesquisa (por exemplo, "número do artigo" no vídeo de demonstração abaixo) - Agrupar os dados com base no texto que é encontrado numa página (por exemplo, "detalhes do artigo" no vídeo) A capacidade de identificar e extrair apenas as tabelas e fragmentos de texto relevantes, com base numa pesquisa textual, simplifica a criação de modelos, poupando tempo e aumentando a precisão. Aqui está uma demonstração da funcionalidade de pesquisa de texto do MapForce PDF Extractor em ação. Neste tutorial, irá aprender a utilizar a pesquisa de texto para criar um modelo que mapeie dados PDF para JSON, uma necessidade comum em processos de integração de dados e ETL. ![](https://www.youtube.com/embed/sP9noKuNtLI?feature=oembed) Depois de definir o modelo de extração de PDF, pode adicioná-lo ao MapForce [projeto de mapeamento de dados](https://www.altova.com/pt/mapforce) para o converter para outro formato ou processá-lo para armazenamento numa base de dados. ![Mapeamento de dados PDF](/blog/images/PDF-to-JSON.png) Para automatizar pipelines de ETL de documentos PDF, o [MapForce Server](https://www.altova.com/pt/mapforce-server) suporta regras de extração de PDF definidas no MapForce. Experimente por si mesmo com um período de teste gratuito de 30 dias [ensaio](https://www.altova.com/pt/mapforce/download) da MapForce.