Integración con data warehouse
Documentos a tablas Delta en Databricks
Holofin lee PDF y escaneos y escribe cada campo en una tabla Delta gobernada por Unity Catalog, junto al resto de su lakehouse.
| field | value | confidence | page | needs_review | |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | account_holder | Jonas Weber | 0.99 | 1 | false |
| 2 | iban | DE89370400440532013000 | 0.99 | 1 | false |
| 3 | period_start | 2026-10-01 | 0.98 | 1 | false |
| 4 | period_end | 2026-10-31 | 0.98 | 1 | false |
| 5 | opening_balance | 2184.55 | 0.97 | 1 | false |
| 6 | total_credits | 4312.00 | 0.96 | 3 | false |
| 7 | total_debits | 3967.41 | 0.96 | 3 | false |
| 8 | closing_balance | 2592.14 | 0.58 | 3 | true |
✓8 campos cargados
!1 marcados para revisión
Cómo funciona
- 1
Conecte Databricks una sola vez
Cree un rol con permisos de inserción en un único esquema y pegue sus credenciales en Holofin. Holofin crea la tabla en la primera carga; nada más en Databricks le resulta visible.
- 2
Envíe los documentos como ya lo hace
Súbalos en la aplicación, reenvíelos por correo electrónico o envíelos a la API. Holofin clasifica cada archivo, separa los lotes en documentos y lee los campos de cada tipo.
- 3
Consulte las filas
Cada campo llega como una fila con su confianza, la página de la que procede y un indicador needs_review. Crúcelo con sus propias tablas en Databricks como cualquier otra fuente.
Cómo escribe el conector de Databricks
Holofin escribe en una tabla Delta de Unity Catalog a través de un SQL warehouse, identificándose como service principal con credenciales OAuth máquina a máquina. Los permisos se limitan a un esquema, y Unity Catalog guarda el linaje y el registro de auditoría de cada escritura.
El único permiso que necesita Holofin:
-- Service principal: holofin-loader (OAuth machine-to-machine) GRANT USE CATALOG ON CATALOG holofin TO `holofin-loader`; GRANT USE SCHEMA, CREATE TABLE ON SCHEMA holofin.extracted TO `holofin-loader`; GRANT MODIFY, SELECT ON SCHEMA holofin.extracted TO `holofin-loader`;
La tabla que escribe Holofin
Una fila por campo, de modo que un nuevo tipo de documento nunca cambia la tabla. Las columnas son las mismas en todas las plataformas; los tipos siguen la nomenclatura de Databricks.
| document_id | STRING | Identificador del documento en Holofin, estable entre recargas. |
|---|---|---|
| document_type | STRING | La clase que Holofin asignó al documento: supplier_invoice, payslip, bank_statement, etc. |
| field | STRING | El nombre del campo, en snake_case, tal como se define en su esquema de extracción. |
| value | STRING | El valor como texto normalizado: fechas ISO, punto decimal, IBAN sin espacios. |
| confidence | FLOAT | Entre 0 y 1. El grado de certeza de Holofin sobre el valor. |
| page | INTEGER | La página del archivo de origen en la que se leyó el valor. |
| bbox | ARRAY<FLOAT> | La posición en esa página: x, y, ancho, alto, como fracciones de la página. |
| needs_review | BOOLEAN | True cuando la confianza es baja o falla una regla, como un saldo que no cuadra. |
| reviewed_by | STRING | Quién confirmó o corrigió el valor en Holofin, una vez revisado. |
| loaded_at | TIMESTAMP | Cuándo se escribió la fila. Las correcciones escriben una fila nueva; prevalece la más reciente. |
Consultar en Databricks
Recuento semanal de los extractos cuyos saldos no cuadran, con FILTER y GROUP BY ALL:
-- Statements whose balances do not add up, by week loaded SELECT date_trunc('WEEK', loaded_at) AS week, count(DISTINCT document_id) AS statements, count(DISTINCT document_id) FILTER ( WHERE field = 'closing_balance' AND needs_review ) AS balance_mismatches FROM holofin.extracted.document_fields WHERE document_type = 'bank_statement' GROUP BY ALL ORDER BY week DESC
Seguridad
- Los documentos se procesan en Europa, en servidores de OVHcloud en Francia con certificación ISO 27001.
- Holofin solo escribe en el esquema que usted autoriza. No puede leer el resto de sus tablas.
- La conservación de los archivos de origen en Holofin se configura por organización, desde cero retención de datos hasta conservación indefinida. Las filas de su data warehouse siguen sus propias políticas.
- RGPD: Holofin actúa como encargado del tratamiento. Ningún documento sale de la Unión Europea.
Preguntas frecuentes
¿Se puede leer la tabla desde un notebook?
Sí. Es una tabla Delta normal: se lee con Spark, SQL o pandas desde cualquier notebook o job con SELECT sobre el esquema.
¿Por qué se marca un saldo final en un extracto bancario?
Holofin recalcula el saldo final a partir del saldo inicial y de los movimientos que ha leído. Si no coinciden, el valor se carga con needs_review a true, sea cual sea su confianza.
¿Cuánto tardan los campos en aparecer en Databricks?
Unos segundos desde que se lee el documento. La mayoría de los documentos se leen en menos de un minuto, así que un archivo enviado por correo suele poder consultarse en Databricks un minuto después.
¿Qué ocurre cuando un revisor corrige un valor?
Holofin escribe una fila nueva para ese campo con el valor corregido, needs_review a false y reviewed_by informado. Conserve la última fila por documento y campo para obtener el estado actual, o todas las filas para disponer de una pista de auditoría completa.
¿Se puede elegir qué campos se cargan?
Sí. Cada tipo de documento tiene un esquema de extracción en Holofin. Añada, renombre o elimine campos ahí y los siguientes documentos se cargarán con los nuevos nombres. La estructura de la tabla no cambia.
¿Qué documentos lee Holofin?
Cualquier documento empresarial enviado en PDF, escaneado o como foto: facturas, nóminas, extractos bancarios, notificaciones tributarias, extractos registrales, documentos de identidad, certificados. Holofin también comprueba si cada archivo ha sido manipulado y puede señalar un documento sospechoso antes de dar por buenos sus campos.
Pruebe Holofin con sus propios documentos.
Cada valor vinculado a la página de la que procede, cada PDF revisado contra manipulaciones, reglas comprobadas en todo el expediente.