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Ferramentas de extração de dados: aqui está tudo o que você precisa saber

Março 12th, 2024

Extrair informações valiosas de fontes diferentes é crucial para identificar tendências, tomar decisões informadas e obter uma vantagem competitiva. De acordo com uma pesquisa estudo, as empresas que se envolvem na tomada de decisões orientada por dados experimentam um crescimento de 5 a 6% em sua produtividade. No entanto, a extração manual de dados pode ser uma tarefa demorada, carregada de desafios que prejudicam a produtividade e a eficiência. Esses desafios incluem lidar com grandes volumes de informações, navegar em estruturas de dados complexas e lidar com dados em diversos formatos. Felizmente, as ferramentas de extração de dados surgiram como uma solução transformadora para enfrentar esses desafios.

O que são ferramentas de extração de dados?

As ferramentas de extração de dados são projetadas especificamente para agilizar e automatizar o extração de dados processo usando múltiplas técnicas, como aplicar um modelo de extração de dados. Eles permitem que as empresas coletem informações com eficiência de várias fontes, como PDFs, relatórios, sites, bancos de dados e muito mais.

Essas ferramentas podem extrair dados relevantes de fontes estruturadas e não estruturadas. Dados estruturados, como planilhas ou bancos de dados, seguem um formato predefinido e podem ser facilmente organizados. Por outro lado, dados não estruturados, como relatórios complexos, postagens de mídia social ou páginas da Web, carecem de um formato específico, dificultando a extração e a análise manual. As ferramentas de extração de dados são excelentes para lidar com os dois tipos de dados, capacitando as empresas a revelar insights valiosos e aproveitar todo o potencial de seus recursos de informação.

Extração de dados versus mineração de dados

As pessoas geralmente confundem extração de dados e mineração de dados. A extração de dados lida com a extração de informações importantes de várias fontes, como e-mails, documentos PDF, formulários, arquivos de texto, mídias sociais e imagens com a ajuda de ferramentas de extração de dados. Por outro lado, a mineração de dados permite que os usuários analisem os dados de várias perspectivas. Envolve a busca de padrões, anomalias e correlações em conjuntos de dados.

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Tipos de ferramentas de extração de dados

Existem vários tipos de ferramentas de extração de dados, cada uma projetada para atender a fontes e necessidades específicas de extração de dados. Essas ferramentas empregam diferentes técnicas, como raspagem de pdf, consulta de banco de dados, análise de documentos, reconhecimento óptico de caracteres (OCR), processamento de linguagem natural (NLP) ou algoritmos baseados em inteligência artificial (IA) para extrair e transformar dados com eficiência.

Aqui estão alguns tipos comuns de ferramentas de extração de dados:

Ferramentas de raspagem da Web

As ferramentas de raspagem da Web extraem dados de sites. Eles simulam o comportamento de navegação humana, interagem com páginas da web e extraem informações relevantes. As ferramentas de raspagem da Web podem lidar com diferentes formatos, como HTML ou XML, e podem extrair texto, imagens, links, tabelas ou outros dados estruturados de sites.

Ferramentas de extração de banco de dados

Essas ferramentas se concentram na extração de dados diretamente dos bancos de dados. Eles se conectam ao sistema de gerenciamento de banco de dados (DBMS) e executar consultas ou usar conectores especializados para extrair dados. As ferramentas de extração de banco de dados podem funcionar com vários bancos de dados, como bancos de dados baseados em SQL (por exemplo, MySQL, PostgreSQL) ou bancos de dados NoSQL (por exemplo, MongoDB, Cassandra).

Ferramentas de Extração de Documentos

Extração de dados do documento As ferramentas extraem dados de documentos como PDFs, documentos do Word, planilhas do Excel ou outros formatos de arquivo. Eles usam OCR para converter conteúdo digitalizado ou baseado em imagem em texto legível por máquina, tornando-o disponível para processamento e análise adicionais.

Ferramentas de extração de texto

Essas ferramentas se concentram na extração de informações de fontes de texto não estruturadas, como e-mails, logs de bate-papo, postagens de mídia social ou artigos de notícias. Eles geralmente empregam técnicas como NLP ou mineração de texto e algoritmos de ML para extrair informações específicas e realizar análises de sentimento no texto.

Os resultados da análise de sentimento informam os processos de tomada de decisão em diferentes domínios. Por exemplo, na pesquisa de mercado, a análise de sentimento ajuda as empresas a entender o feedback do cliente, influenciando suas decisões estratégicas e levando a melhorias no produto.

Como funcionam as ferramentas de extração de dados?

As ferramentas automatizadas de extração de dados utilizam algoritmos de OCR, AI e ML para extrair e processar dados de várias fontes. Uma ferramenta unificada de extração de dados combina esses recursos para simplificar o processo de extração. Em comparação com os métodos manuais tradicionais de extração de dados, as ferramentas automatizadas de extração de dados oferecem níveis significativamente mais altos de precisão, eficiência e escalabilidade.

Aqui está uma explicação passo a passo de como essas ferramentas geralmente funcionam:

  1. Entrada do documento: O usuário importa ou carrega documentos digitais, como imagens digitalizadas, PDFs ou arquivos eletrônicos, na ferramenta. Se você tiver um software de extração de dados especializado, também poderá importar documentos em massa.
  2. Processamento de OCR: A ferramenta usa OCR para analisar os elementos visuais do documento e gerar uma representação digital do conteúdo do texto. Em seguida, ele reconhece os caracteres e os converte em texto legível por máquina.
  3. Pré-processando: Em seguida, a ferramenta analisa e pré-processa o texto gerado pelo OCR. Esta etapa pode envolver a remoção de ruído, correção de erros, manipulação de diferentes idiomas e normalização do texto.
  4. Extração de recursos: Os algoritmos de ML extraem recursos relevantes do texto pré-processado. Esses recursos podem incluir frequência de palavras, posição, estilo de fonte, informações de layout ou outras características que ajudam a distinguir diferentes campos de dados.
  5. Extração e classificação de dados: Os modelos ML são usados ​​para extrair dados de documentos pré-processados. Para isso, analisa o texto pré-processado, identifica padrões com base nos recursos aprendidos e classifica as informações extraídas nos campos de dados desejados.
  6. Validação e verificação de dados: Os dados extraídos são então submetidos validação e processos de verificação para garantir precisão e confiabilidade. Isto pode envolver verificações baseadas em regras, comparação com dados existentes ou revisão humana para garantia de qualidade.
  7. Saída e Entrega: Os dados extraídos são normalmente estruturados e entregues em um formato utilizável para análise, integração ou geração de relatórios adicionais. Isso pode incluir exportar os dados para bancos de dados, planilhas, APIs ou integrá-los diretamente a outros sistemas de negócios.

Como as ferramentas de extração de dados ajudam as empresas

Uma solução de extração de dados de nível empresarial torna os dados recebidos de fontes não estruturadas ou semiestruturadas utilizáveis ​​para análise de dados e relatórios.

Como exemplo, considere uma empresa imobiliária que deseja extrair vários pontos de dados, como nomes dos inquilinos, detalhes das instalações e valores de aluguel de contratos de aluguel. Esses contratos geralmente são salvos como PDFs não estruturados – uma mistura de texto livre e dados tabulares. A extração manual de dados desses PDFs será um desafio, especialmente ao manipulá-los em massa. No entanto, uma ferramenta automatizada de extração de dados extrairá dados com mais rapidez e precisão, permitindo que os funcionários assumam tarefas mais objetivas.

extrair dados do arquivo pdf

                                                  Exemplo de contrato de locação

Além de automatizar o processo, aqui estão mais maneiras pelas quais as empresas podem se beneficiar das ferramentas de extração de dados:

Qualidade de dados aprimorada

Imagine como seria desgastante para, digamos, um executivo de marketing obter informações importantes de clientes presas em centenas de arquivos PDF. Se o executivo quiser extrair endereços de e-mail desses arquivos, acabará perdendo tempo. Isso também pode resultar em erros, como registros incompletos, informações faltantes e duplicatas. As ferramentas de extração de dados não apenas garantem insights de negócios valiosos, mas também garantem qualidade de dados.

Melhor escalabilidade

As empresas lidam regularmente com grandes volumes de dados que precisam processar e analisar. As ferramentas de extração de dados são projetadas para lidar com essa escala. Essas ferramentas utilizam processamento paralelo e técnicas de processamento em lote para extrair dados em massa, tornando possível processá-los em tempo hábil.

Conformidade e Gestão de Risco

As ferramentas de extração de dados empregam algoritmos que extraem dados de documentos com precisão, minimizando o risco de erros ou omissões que podem ocorrer durante a extração manual. A extração precisa garante que os dados relevantes sejam capturados e processados ​​de maneira compatível. Além disso, essas ferramentas podem ser configuradas para lidar com informações confidenciais ou de identificação pessoal (PII) com privacidade em mente. Eles podem identificar e redigir ou anonimizar automaticamente elementos de dados confidenciais para garantir a conformidade com os regulamentos de privacidade, como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) ou a Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia (CCPA).

Business Intelligence Integrado

As ferramentas de extração de dados se integram aos sistemas de inteligência de negócios (BI), permitindo que as empresas consolidem dados de várias fontes em um repositório central. As empresas podem então analisar e transformar esses dados em insights significativos para formular estratégias de negócios eficazes.

Melhor Análise e Tomada de Decisão

Um estudo realizado pela Forrester revelou que não mais de 0.5% dos dados mundiais são analisados ​​e usados.

Com a ajuda de uma ferramenta unificada de extração de dados, as empresas podem facilmente extrair informações significativas ocultas em fontes de dados não estruturadas. Essas ferramentas também podem combinar os dados extraídos com vendas, produtos, marketing ou qualquer outro tipo de dados para obter mais informações. Isso fornece a eles uma visão abrangente de suas operações e clientes, permitindo melhores análises de dados e tomadas de decisão mais informadas.

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                                           Dados de amostra do cliente

 

Recursos a serem procurados em uma ferramenta de extração de dados

Embora a maioria das ferramentas de extração de dados díspares possam combinar várias funcionalidades ou se sobrepor em categorias, elas não fornecem todos os recursos adicionais, capacidades e uma experiência unificada que uma única plataforma abrangente de extração de dados pode oferecer. Portanto, é extremamente importante sempre manter os requisitos de negócios em primeiro plano ao decidir sobre uma ferramenta ou fornecedor.

Alguns pontos importantes que uma organização deve considerar ao procurar uma solução robusta de extração de dados incluem:

Suporte para vários formatos

As organizações recebem dados em todas as formas e tamanhos, desde formatos estruturados a semiestruturados e até mesmo não estruturados. Embora a maioria das ferramentas de BI possa processar formatos estruturados diretamente após algumas depurações, o software automatizado de extração de dados ajuda as empresas a estruturar os conjuntos de dados não estruturados. Essas ferramentas também suportam uma ampla gama de formatos não estruturados, incluindo DOC, DOCX, PDF, TXT e RTF, permitindo que as empresas façam uso de todas as informações que recebem.

Extração de dados em tempo real para análise de big data

Ter acesso oportuno aos dados é fundamental para uma tomada de decisão ideal e operações de negócios tranquilas. Muitas empresas dependem da extração de dados em lote, que processa os dados sequencialmente, dependendo dos requisitos.

Isso significa que as informações disponíveis para análise podem não refletir os dados de desempenho mais recentes. Quaisquer decisões comerciais cruciais tomadas serão baseadas em dados desatualizados. Portanto, uma ferramenta eficaz de extração de dados deve permitir a extração em tempo real usando automação de fluxo de trabalho e orquestração de processos para preparar dados mais rapidamente para iniciativas de BI. As ferramentas modernas de extração de dados utilizam técnicas de IA e algoritmos de ML para extração de dados em tempo real.

Modelos reutilizáveis ​​com software de extração de dados

O software certo para extração de dados deve permitir o usuário para construir uma lógica de extração que eles podem aplicar a qualquer documento não estruturado do mesmo layout. Isso elimina a necessidade de criar uma nova lógica de extração para cada documento recebido com um layout semelhante.

Qualidade de dados integrada e funcionalidade de limpeza

A ferramenta de extração de dados deve ser capaz de identificar quaisquer erros e limpar os dados automaticamente de acordo com regras de negócio definidas pelo usuário. Por exemplo, se uma empresa usar um modelo de extração para extrair quantidades e detalhes de pedidos de faturas em PDF, ela deverá ser capaz de detectar e excluir quaisquer pedidos com valores de quantidade negativos.

Interface amigável

É importante que essas ferramentas de extração de dados tenham uma interface intuitiva onde os usuários de negócios possam criar facilmente diferentes modelos de extração de dados. Deve permitir fácil manipulação de dados sem codificação.

Suporte para vários destinos

As ferramentas modernas de extração de dados oferecem suporte a uma ampla variedade de destinos. Com essa flexibilidade, os usuários podem exportar facilmente os dados convertidos para o destino de sua escolha, como SQL Server, Oracle, PostgreSQL e várias ferramentas de BI como o Tableau. Isso permite que as empresas acessem informações significativas mais rapidamente sem configurar integrações adicionais.

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Automatizando a extração de dados com ferramentas de extração de dados

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