Lectoria es una aplicación que le permite a tu empresa superar los procesos manuales ofreciendo la extración y el análisis de documentos escaneados de manera automática.
¿Cómo funciona?
Lectoría le permite al usuario ingresar imágenes dentro de la aplicación, dentro de ésta el lector de imágenes la procesa y extrae la información requerida por el usuario.
En este proyecto estamos extrayendo 12 cuentas de los Estados Financieros
| Balance General | Estado de pérdidas y ganancias | General |
|---|---|---|
| *Caja y efectivo | *Ventas | *Fecha |
| *Total Pasivo | *Costo de Ventas | *Unidades de medida |
| *Total Patrimonio | *Utilidad Bruta | |
| *Utilidad operacional | ||
| *Utilidad antes de impuestos | ||
| *Utilidad neta |
Después de extraer la información se genera un archivo .csv y adicional dentro de la misma aplicación puedes acceder a un dashboard dinámico que contiene analíticos generados con la información de los archivos ingresados por el usuario
Las herramientas utilizadas son las siguientes
- Amazon Textract Lector de imágenes
- AWS S3 Almacenamiento
- AWS EC2 Procesamiento
- Streamlit app framework
Herramientas requeridas para la aplicación
*Python 3.7 https://www.python.org/downloads/ *Usuario de Amazon web services https://aws.amazon.com/es/
Las Instalaciones requeridas para la aplicación se encuentran en el archivo de requirements.txt
streamlit
awesome-streamlit
altair
plotly
boto3
Este proyecto es parte de la competencia de programación global creada por BBVA
https://openinnovation.bbva.com/es/retos-2020
├── LICENSE
├── Makefile <- Makefile with commands like `make data` or `make train`
├── README.md <- The top-level README for developers using this project.
├── data
│ ├── external <- Data from third party sources.
│ ├── interim <- Intermediate data that has been transformed.
│ ├── processed <- The final, canonical data sets for modeling.
│ └── raw <- The original, immutable data dump.
│
├── docs <- A default Sphinx project; see sphinx-doc.org for details
│
├── models <- Trained and serialized models, model predictions, or model summaries
│
├── notebooks <- Jupyter notebooks. Naming convention is a number (for ordering),
│ the creator's initials, and a short `-` delimited description, e.g.
│ `1.0-jqp-initial-data-exploration`.
│
├── references <- Data dictionaries, manuals, and all other explanatory materials.
│
├── reports <- Generated analysis as HTML, PDF, LaTeX, etc.
│ └── figures <- Generated graphics and figures to be used in reporting
│
├── requirements.txt <- The requirements file for reproducing the analysis environment, e.g.
│ generated with `pip freeze > requirements.txt`
│
├── setup.py <- makes project pip installable (pip install -e .) so src can be imported
├── src <- Source code for use in this project.
│ ├── __init__.py <- Makes src a Python module
│ │
│ ├── data <- Scripts to download or generate data
│ │ └── make_dataset.py
│ │
│ ├── features <- Scripts to turn raw data into features for modeling
│ │ └── build_features.py
│ │
│ ├── models <- Scripts to train models and then use trained models to make
│ │ │ predictions
│ │ ├── predict_model.py
│ │ └── train_model.py
│ │
│ └── visualization <- Scripts to create exploratory and results oriented visualizations
│ └── visualize.py
│
└── tox.ini <- tox file with settings for running tox; see tox.readthedocs.io
Project based on the cookiecutter data science project template. #cookiecutterdatascience