Extrair informações valiosas de fontes díspares é crucial para identificar tendências, tomar decisões informadas e ganhar uma vantagem competitiva. De acordo com pesquisa, empresas que se envolvem em tomada de decisão orientada por dados experimentam um crescimento de 5 a 6 por cento em sua produtividade. No entanto, extrair dados manualmente consome tempo e está repleto 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 manipular dados em diversos formatos. Felizmente, ferramentas de extração de dados surgiram como uma solução transformadora para lidar com esses desafios.

Neste artigo, falamos sobre o que são ferramentas de extração de dados, seus tipos e como elas funcionam. Também listamos as melhores ferramentas para extrair dados de diversas fontes e como escolher a melhor solução. Observe que os termos “software de extração de dados”, “extrator de dados” ou “solução de extração de dados” se referem a diferentes tipos ou categorias de ferramentas de extração de dados, e os usamos de forma intercambiável.

O que são ferramentas de extração de dados?

Ferramentas de extração de dados são softwares ou aplicativos projetados especificamente para agilizar e automatizar a processo de extração de dados usando técnicas múltiplas, como aplicar uma modelo de extração de dados.

Algumas das melhores ferramentas de extração de dados incluem:

• Astera
• Talend (adquirida pela Qlik)
• Importar.io
• Analisador
• Melhorado
• Gerenciamento de dados SAS
• Documento
• Raspador da Web
• Nanoredes
• Analisador de documentos

Essas ferramentas permitem que as empresas reúnam informações de forma eficiente fontes de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, incluindo:

• Arquivos e relatórios de vários formatos, como PDFs, DOC, CSV, XLS, etc.
• Sites ou páginas da web e plataformas de mídia social
• Sistemas de banco de dados
• Data warehouses e data lakes
• Sistemas de data warehouse em nuvem

Ferramentas modernas de extração de dados podem extrair dados relevantes com esforço mínimo, pois apresentam recursos avançados de inteligência artificial (IA). Elas capacitam usuários empresariais a desbloquear insights valiosos sem depender de TI ou desenvolvedores.

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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 necessidades específicas de extração de dados e fontes 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 (PLN) ou algoritmos baseados em inteligência artificial (IA) para extrair e transformar dados de forma eficaz.

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

Ferramentas de extração de dados de documentos extrair dados de documentos como PDFs, arquivos 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 posteriores. Ferramentas modernas de extração de dados vêm com processamento inteligente de documentos recursos que combinam algoritmos de IA, OCR, PNL e aprendizado de máquina e levam a automação a um nível ainda mais alto.

Ferramentas de extração de texto

Essas ferramentas se concentram em extrair informações de fontes de texto não estruturadas, como e-mails, registros de bate-papo, postagens em mídias sociais ou artigos de notícias. Elas geralmente empregam técnicas como mineração de texto, algoritmos de ML ou PNL para extrair informações específicas e realizar análise 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 as ferramentas de extração de dados ajudam as empresas?

An solução de extração de dados de nível empresarial torna os dados recebidos de todos os tipos de fontes 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.

                                                  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 o quão desgastante seria 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, ele acabará perdendo tempo. Isso também pode resultar em erros, como registros incompletos, informações ausentes e duplicatas. As ferramentas de extração de dados não apenas garantem insights comerciais valiosos, mas também garantir a qualidade dos 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.

Inteligência empresarial integrada

Ferramentas de extração de dados integram-se com sistemas de business intelligence (BI), data warehouses e ferramentas de análise de dados, 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.

Conformidade e gestão de risco

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 forma compatível. Ferramentas modernas de extração de dados podem ser configuradas para lidar com informações sensíveis ou pessoalmente identificáveis ​​(PII) com a privacidade em mente. Elas podem identificar e redigir ou tornar anônimos elementos de dados sensíveis automaticamente para garantir a conformidade com regulamentações de privacidade, como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) ou o California Consumer Privacy Act (CCPA).

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 dados de vendas, produtos, marketing ou qualquer outro tipo para obter mais insights.

                                           Dados de amostra do cliente

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Como funcionam as ferramentas de extração de dados?

Ferramentas de extração de dados automatizadas utilizam algoritmos de OCR, IA e ML para extrair e processar dados de várias fontes. Uma ferramenta de extração de dados unificada, ou uma Solução de processamento de documentos de IA, combina esses recursos para simplificar o processo de extração. Comparadas aos métodos tradicionais de extração manual de dados, as ferramentas de extração automatizada 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 escaneadas, PDFs ou arquivos eletrônicos, na ferramenta. O software especializado de extração de dados permite a importação de documentos em massa, economizando inúmeras horas.
2. Processamento de OCR: A ferramenta usa OCR para analisar os elementos visuais do documento e gerar uma representação digital do conteúdo do texto. Então, ela reconhece caracteres e os converte em texto legível por máquina e pesquisável.
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.

As melhores ferramentas de extração de dados em 2025

Astera

Astera oferece uma plataforma de gerenciamento de dados inteligente e de ponta a ponta que permite que você acesse, extraia, integre, transforme e carregue dados no destino de sua escolha. Não importa se seus dados de origem estão em PDF, Word, XLS, JSON, HTML XLSX, PRN, RTF, CSV, EDI, um banco de dados ou até mesmo um data warehouse, use Asterainterface de usuário de arrastar e soltar e conectores integrados para recuperar rapidamente os pontos de dados necessários.

Veja por que empresas de todos os tamanhos adoram nossa solução de extração de dados:

• Ser 100% sem código e totalmente automatizado significa que até mesmo usuários empresariais podem usá-lo
• Astera A inteligência usa o processamento inteligente de documentos com tecnologia de IA para adaptar-se automaticamente ao formato exclusivo de cada documento, mesmo com layouts variados, incluindo relatórios financeiros, contas, contratos legais, registros médicos, faturas, etc.
• A capacidade de processar pares de chave-valor, tabelas e até mesmo itens de linha complexos com precisão inigualável
• A habilidade de converter rapidamente dados em vários formatos usando conversor de texto avançado e reconhecimento óptico de caracteres (OCR)
• A integração de grandes modelos de linguagem (LLMs) e sistemas de IA multiagentes permite processamento de várias páginas de documentos grandes com compreensão semelhante à humana, ideal para indústrias como jurídica, serviços financeiros e saúde
• O processamento paralelo permite que você processar um grande volume de documentos simultaneamente
• A habilidade de adapte modelos de IA aos seus casos de uso específicos e obtenha resultados confiáveis ​​mesmo com fontes não estruturadas
• A habilidade de construir conectores de dados personalizados e extrair dados de uma coleção ainda maior de fontes
• Asteraplataforma de extração de dados garante a conformidade com os padrões e regulamentos da indústria

E muito mais, sem escrever uma única linha de código.

A CoWorx Staffing reduz o tempo de consumo de dados da folha de pagamento em 95% com Astera

A CoWorx Staffing utiliza Asterasolução de processamento de documentos inteligente da para reduzir o tempo de extração e integração de dados de 4 horas para 10 minutos. Veja o que eles têm a dizer sobre Astera.

Leia o Estudo de Caso

Talend (adquirida pela Qlik)

Talend é uma plataforma de integração de dados que permite aos usuários extrair dados de várias fontes de dados, transformá-los e carregá-los em um banco de dados ou data warehouse. Como Astera, ele oferece uma interface amigável para simplificar o processo de extração e integração de dados.

Tenha em mente que o Talend é mais adequado para usuários com formação técnica, o que significa que usuários empresariais devem lidar com uma curva de aprendizado considerável.

Leia mais: Alternativas Talend para extração e integração de dados.

Importar.io

Import.io é um web scraper que foca especificamente no segmento de e-commerce e permite extração de dados web de múltiplos sites. Com o Import.io, os usuários podem raspar seções específicas de sites fornecendo padrões de exemplo, obtendo acesso aos pontos de dados que você precisa.

Embora afirme que é totalmente sem código, usuários em sites de avaliação relataram o contrário: sua equipe precisa ser capaz de codificar para obter os dados necessários.

Analisador

As Software de extração de dados de IA, Parseur oferece uma plataforma que automatiza a extração de texto de PDFs, e-mails e um número limitado de outras fontes. Ele usa IA e OCR para PDFs e modelos de texto para e-mails e documentos.

Embora o mecanismo de análise de IA do Parseur suporte vários tipos de documentos, sua eficácia é limitada a cerca de 100 páginas e depende do idioma. Além disso, seu mecanismo de OCR requer um modelo separado sempre que o layout do documento muda.

Melhorado

O Improvado permite que empresas extraiam dados de marketing e vendas para informar a tomada de decisões. Como outras ferramentas de extração de dados, ele oferece uma interface fácil de usar e suporta múltiplas integrações, permitindo que diferentes equipes acessem e extraiam dados de várias fontes.

De acordo com avaliações enviadas por usuários empresariais, o Improvado tem uma curva de aprendizado íngreme, especialmente se os usuários não têm experiência suficiente com bancos de dados e transformação de dados.

Gerenciamento de dados SAS

Como o nome sugere, o SAS Data Management é uma plataforma que permite aos usuários gerenciar, integrar e transformar dados. Assim como Astera, os usuários podem criar conectores personalizados usando o SAS Data Management para integrar as fontes de dados de sua escolha e extrair dados delas. Embora ele suporte formatos de arquivo como XML, CSV e JSON, ele é mais adaptado para acessar e recuperar dados de bancos de dados.

Embora a amplitude de soluções oferecidas pelo SAS Data Management seja comparável àquelas oferecidas por outros fornecedores de extração de dados, é muito mais caro. O fato de os usuários precisarem codificar em certos cenários, especialmente quando é necessário conhecimento específico, também não ajuda.

Documento

Docsumo é uma plataforma de automação de fluxo de trabalho de documentos que alavanca IA para extrair dados de documentos não estruturados. Com o Docsumo, os usuários podem ingerir, classificar e pré-processar documentos em diferentes formatos, como PDF, TIFF, etc.

A implementação do Docsumo depende em grande parte dos tipos de documentos usados. Como qualquer outra ferramenta de extração de dados, ele pode processar documentos simples facilmente. Para documentos com layouts variáveis, no entanto, a ferramenta requer tempo e esforço para treinar os modelos de IA para extrair dados com precisão.

Raspador da Web

O Web Scraper é uma ferramenta leve de extração de dados para extrair informações de sites dinâmicos. A ferramenta é capaz de manipular sites JavaScript e usar sitemaps para personalizar dados. Os usuários podem construir seus scrapers para rastrear e raspar sites e exportar dados em formatos comumente usados, como CSV, XLSX e JSON.

Nanoredes

Nanoredes é outra ferramenta de extração de dados alimentada por IA capaz de processar vários documentos e extrair dados. Como AsteraAs nanonets podem processar e converter documentos não estruturados, como ordens de compra, formulários de assistência médica, faturas, conhecimentos de embarque e extratos bancários, em informações estruturadas.

De acordo com sites de análise como o G2, Nanonets podem ficar particularmente caras, especialmente para cenários de baixo volume. Além disso, a falta de visibilidade sobre como os modelos operam e tomam decisões pode criar desafios operacionais e relacionados à confiança.

Analisador de documentos

Docparser é um software analisador de documentos que permite aos usuários extrair dados de vários tipos e formatos de documentos e carregá-los em vários destinos. Como a maioria das ferramentas modernas de extração de dados, ele usa IA para acelerar os tempos de extração e processar documentos não estruturados.

Embora o Docparser apresente uma UI visual, usuários não técnicos e empresariais podem facilmente ficar sobrecarregados e confusos com os recursos ao criar fluxos de trabalho de análise de dados. Além disso, de acordo com avaliações de usuários, o custo por documento é alto.

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Recursos a serem procurados em uma solução de extração de dados

Embora a maioria das ferramentas de extração de dados díspares possam combinar múltiplas funcionalidades ou sobrepor-se entre categorias, elas não fornecem todos os recursos, capacidades e uma experiência unificada adicionais que uma única ferramenta pode oferecer. 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:

Recursos de IA integrados

Dado o número de documentos e a quantidade de dados produzidos diariamente, os recursos de IA se tornaram uma oferta padrão em soluções modernas de extração de dados. Isso inclui processamento de linguagem natural (NLP) para entender o contexto do documento, aprendizado de máquina (ML) para adaptabilidade a diversos tipos de documentos e classificação inteligente para dados não estruturados e semiestruturados. Certifique-se de que a ferramenta selecionada esteja pronta para IA.

Interface amigável

É importante que as ferramentas de extração de dados tenham uma interface de usuário intuitiva, onde os usuários empresariais possam recuperar facilmente os pontos de dados necessários e, se necessário, criar seus próprios pipelines de IA para extrair dados.

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 essencial para a tomada de decisões ideal e operações comerciais 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 de extração de dados eficaz 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. Ferramentas modernas de extração de dados alavancam técnicas de IA e algoritmos de ML para extração de dados em tempo real.

Modelos reutilizáveis ​​com software de extração de dados

O software de extração de dados correto deve permitir que o usuário crie uma lógica de extração que ele possa aplicar a qualquer documento não estruturado do mesmo layout. Isso elimina a necessidade de criar uma lógica de extração novamente para cada documento recebido com um layout similar.

Funcionalidade de limpeza e qualidade de dados integrada

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.

Suporte para múltiplos 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.

Aqui está o que fazer a seguir: agilizar a extração de dados com Astera

Problemas modernos exigem soluções modernas, o que significa que a captura básica de dados não é mais suficiente. As empresas precisam de soluções mais inteligentes de extração de dados e processamento de documentos que integrem recursos de IA no fluxo de trabalho de extração, Astera.

O que realmente define Astera à parte está sua plataforma ponta a ponta que faz muito mais do que apenas extrair dados. Com Astera, você pode:

• Combine várias fontes de dados para extrair os dados necessários
• Gere layouts de documentos automaticamente e instantaneamente, mesmo para documentos não estruturados
• Transforme os dados para atender às necessidades do seu negócio e corresponder ao formato de destino
• Otimize a qualidade dos dados para garantir que apenas dados saudáveis ​​cheguem aos seus sistemas de destino
• Carregue dados para o destino de sua escolha, seja no local ou na nuvem
• Automatize todo o pipeline de extração e integração de dados

Se você tiver dados não estruturados chegando até você, tentar Astera e descubra como você pode otimizar a extração de dados de todas as suas fontes de dados.

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