Con los años, he estado utilizando una variedad de herramientas de software de código abierto para resolver todo tipo de problemas con los documentos PDF. Esta publicación es un intento de (finalmente) reunir mis herramientas y comandos de análisis de PDF para una variedad de tareas comunes en un solo lugar. Se basa en gran medida en una multitud de listas dispersas, hojas de trucos y notas de trabajo que hice antes. Comenzando con una breve descripción general de algunos kits de herramientas PDF de propósito general, luego paso a una discusión de las siguientes tareas específicas:
- Pruebas de validación e integridad
- Prueba de cumplimiento PDF/A y PDF/UA
- Pruebas de cumplimiento de la política/perfil
- Extracción de enlace
- Extracción de imagen
- Conversión a otros formatos (gráficos)
- Inspección de la información de imagen integrada
- Conversión de múltiples imágenes a PDF
- Comparación cruzada de dos PDF
- Reparación de PDF corrupta
- Reducción del tamaño del archivo de PDF con gráficos de alta resolución
- Inspección de la estructura de PDF de bajo nivel
- Ver, buscar y extraer objetos PDF de bajo nivel
A pesar de que esta publicación cubre mucho terreno, la selección de tareas y herramientas presentadas aquí no está destinada a ser exhaustiva. Fue guiado en gran medida por los problemas relacionados con el PDF que he encontrado en mi trabajo diario. Algunas de estas tareas podrían realizarse utilizando otras herramientas (incluidas las que no se mencionan aquí), y en algunos casos estas otras herramientas pueden ser mejores opciones. Por lo tanto, probablemente haya una buena cantidad de sesgo de selección aquí, y no quiero hacer ninguna afirmación de presentar la «mejor» forma de hacer cualquiera de estas tareas aquí. Además, muchos de los comandos de ejemplo en esta publicación pueden refinarse aún más a necesidades particulares (por ejemplo, utilizando opciones adicionales o formatos de salida alternativos), y probablemente deberían ver mejor como puntos de partida (con suerte) para las exploraciones del lector.
¿Qué es un análisis de la información?
Big Data es el término genérico utilizado para describir la recopilación, análisis y almacenamiento de enormes cantidades de información digital estructurada y no estructurada para mejorar las actividades operativas. El análisis de Big Data es el proceso de evaluar esta información digital para transformarla en inteligencia empresarial.
Dado que los big data se hacen más grandes, surgen nuevas herramientas y técnicas para que este proceso sea más simple y eficiente. La nube es el entorno más cómodo para analizar Big Data, ya que está diseñado para mantener grandes cantidades de datos a costos razonables. Además, la nube hace que el análisis de los datos sea accesible para las cifras de toma de decisiones en toda la organización (no solo para expertos en TI o gestión de datos), favoreciendo la colaboración. Las mejores herramientas para el análisis de datos se mueven a la nube y los proveedores de estas herramientas están mejorando las versiones en la nube de su software.
Además, la migración y la integración de datos en un almacén dado se pueden llevar a cabo de la mejor manera en la nube. Los procesos de extracción, transformación y carga (ETL) funcionan perfectamente en la nube para extraer datos de una fuente, transformarlos en un formato compatible con el destino y cargarlos en la fecha del almacén.
El análisis de Big Data para las empresas se centra en la extensión de la inteligencia empresarial tradicional y los informes al procesamiento de datos analíticos en línea (OLAP), que permite el análisis de tendencias y en formas avanzadas de análisis como la predictiva y prescriptiva
¿Cómo se hace un análisis de la información?
El análisis de los datos ayuda a las empresas a adquirir una mayor visibilidad y una comprensión más profunda de sus procesos y servicios. Proporciona información detallada sobre la experiencia y los problemas del cliente. Al mover el paradigma más allá de los datos para relacionar información y acciones detalladas, las empresas pueden crear experiencias personalizadas para los clientes, desarrollar productos digitales relacionados, optimizar las operaciones y aumentar la productividad de los empleados.
Por big data significa grandes conjuntos de diversos datos (estructurados, no estructurados y semiestructurados) generados continuamente a alta velocidad y en grandes volúmenes. Los big data generalmente se miden en terabyte y petabyte. Un petabyte es equivalente a 1,000,000 de gigabytes. Para dar un ejemplo, solo una película HD contiene aproximadamente 4 gigabytes de datos. Un petabyte es equivalente a 250,000 películas. Los grandes conjuntos de datos miden cientos a miles de millones de petobytes.
El análisis de Big Data consiste en identificar patrones, tendencias y relaciones en conjuntos de datos muy grandes. Estos análisis complejos requieren herramientas y tecnologías específicas, cálculo y potencia de almacenamiento de datos capaz de admitir estas dimensiones.
El análisis de Big Data sigue cinco fases para analizar cualquier conjunto de datos grande:
Esto incluye la identificación de los orígenes de los datos y la recopilación de datos a partir de estos orígenes. La recopilación de datos sigue a los procesos ETL o ELT.
ETL: extracción, transformación, carga en el proceso ETL, los datos generados primero se transforman en un formato estándar y luego se cargan en el archivo.
¿Qué es análisis de la información según autores?
La frase «análisis de contenido» es históricamente controvertido y todavía está asociado con un conjunto de definiciones, métodos, prácticas y herramientas bastante grandes y heterogéneas «[2]. Un alto nivel de generalización, el análisis del contenido (del análisis de contenido en inglés) es una familia de técnicas que pertenecen al dominio de las ciencias sociales orientadas al estudio del contenido de esos tipos de documentación empírica que, con Hodder, podemos definir «documentos silenciosos» (evidencia muda), es decir, textos y artefactos [3 ]. Más específicamente, teniendo en cuenta los desarrollos más recientes de la literatura de referencia, la documentación empírica típicamente sometida a la votación con el análisis del contenido viene o por los procesos de comunicación Strictiore Sensu (es decir, procesos en los que existe una emisora que activa el proceso de comunicación y un código suficientemente compartido entre el emisor y el destinatario) o por procesos que, en semióticos, generalmente se llaman significados Uno (ausencia de la emisora y un código compartido, la semiosis se desarrolla para la abducción) [4] [5]. De acuerdo con lo que se ha dicho, los textos, audiovisuales, icónico, multimedia, etc.) pueden definirse correctamente (escritos, audiovisuales, icónicos, icónicos) los documentos que provienen de procesos de comunicación en sentido estricto; Aquellos que derivan de procesos de significado se dividen en trazas y artefactos [6].
A partir de los noventa, la creciente difusión de software para el análisis de textos ha impresionado una aceleración significativa al uso de documentos en la investigación social (también utilizada en áreas distintas de las comunicaciones de masas), lo que determina el crecimiento exponencial de las aplicaciones e soluciones.
Una vez que se analizará el conjunto de textos, es necesario cuidar la organización interna y la transcripción, prestando atención sobre todo a los siguientes requisitos:
b) la disponibilidad de una o más características que se asociarán con cada fragmento (por ejemplo, el género o la edad del autor o la fecha o jefe de un artículo de periódico);
c) El tamaño del texto: es necesario tener textos suficientemente largos (mínimo de 20,000 palabras u ocurrencias) que hacen que el uso de técnicas de análisis automáticas sea ventajosa.
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