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O que é extração de dados: técnicas, ferramentas e práticas recomendadas

5 de Janeiro de 2024

Você coletou todos os tipos de dados para o seu negócio, mas agora eles estão presos! Ele está na sua conta do Facebook, sistema POS, PDFs, site e outros bancos de dados. Então, como você alimenta esses dados em seu software de análise e rapidamente? Por mais importante que seja coletar dados, o que mais importa é a rapidez com que você pode extraí-los para que estejam prontos para análise. Você sabia disso 68% dos dados de negócios não são utilizados? Isso mostra a importância da extração de dados em qualquer organização orientada a dados. Se você conseguir dar o primeiro passo corretamente, poderá estabelecer uma base sólida para o resto do seu trabalho. pipeline de dados.

O que é extração de dados?

A extração de dados é o processo de recuperação ou extração de dados de várias fontes e sua conversão em um formato utilizável e significativo para análise, relatórios ou armazenamento adicionais. É uma das etapas mais cruciais gestão de dados que permite alimentar dados em aplicativos ou análises downstream.

Os dados podem vir de diversas fontes, incluindo bancos de dados, planilhas, sites, Interfaces de programação de aplicativos (APIs), arquivos de log, dados de sensores e muito mais. Estas fontes podem ser estruturadas (organizadas em tabelas ou registros) ou não estruturadas (dados textuais ou não tabulares).

A extração de dados é relativamente fácil quando se lida com dados estruturados, como dados tabulares em arquivos Excel ou bancos de dados relacionais. Contudo, é melhor usar software de extração de dados quando se trata de fontes de dados não estruturadas, como PDFs, e-mails, imagens e vídeos.

Importância da extração de dados

Um problema significativo que a extração de dados resolve é que ela melhora a acessibilidade dos dados. Imagine uma empresa com várias fontes de dados, e todos esses dados estão em formatos diferentes, e cada departamento tenta usar esses dados de acordo com suas necessidades; a quantidade de bagunça que isso criaria! A extração de dados reúne todos os dados, permitindo convertê-los em um formato padronizado e, em seguida, colocá-los em uma fonte centralizada para que todos possam usar quando necessário. O resultado são usuários mais capacitados que podem usar dados sem depender de recursos de TI.

Extração de dados vs. Mineração de dados

Extração de dados e mineração de dados muitas vezes são confundidos entre si. No entanto, há uma diferença entre os dois. Como explicamos anteriormente, a extração de dados consiste em coletar dados de diferentes fontes e prepará-los para análise ou armazenamento em um banco de dados estruturado.

A mineração de dados, por outro lado, é o processo de descoberta de padrões, tendências, insights ou conhecimento valioso a partir de um conjunto de dados. Trata-se de aplicar várias técnicas estatísticas, de aprendizado de máquina e de análise de dados para extrair informações úteis dos dados. O objetivo principal da mineração de dados é descobrir padrões ou relacionamentos ocultos nos dados e, em seguida, usá-los para tomada de decisões ou modelagem preditiva.

 

Data Mining Extração de dados
Propósito O foco da mineração de dados é obter informações acionáveis ​​dos dados. Você pode usar a mineração de dados para descobrir relacionamentos, fazer previsões, identificar tendências ou encontrar anomalias nos dados. A extração de dados visa coletar, limpar e transformar dados em um formato consistente e estruturado para que os usuários tenham um conjunto de dados confiável para consultar ou analisar.
Técnicas A mineração de dados geralmente requer um conhecimento profundo de análise estatística e aprendizado de máquina. Ele usa várias técnicas e algoritmos, incluindo clustering, classificação, regressão, mineração de regras de associação e detecção de anomalias. A extração de dados normalmente envolve técnicas de ingestão, análise e transformação de dados. Ferramentas e métodos comumente usados ​​para extração de dados incluem web scraping, análise de documentos, extração de texto e extração de dados baseada em API.
saída O resultado da mineração de dados são insights ou padrões acionáveis ​​que você pode usar para tomar decisões informadas ou construir modelos preditivos. Esses insights podem incluir tendências, correlações, agrupamentos de pontos de dados semelhantes ou regras que descrevem associações dentro dos dados. A saída da extração de dados é um conjunto de dados estruturado pronto para análise. Pode envolver limpeza de dados para remover inconsistências, valores ausentes ou erros. Os dados extraídos geralmente são armazenados em um formato adequado para consulta ou análise, como um banco de dados relacional.

 

Cronometragem A mineração de dados é realizada depois que os dados são extraídos, limpos, transformados e validados. A extração de dados é normalmente uma etapa inicial da análise, realizada antes de qualquer estudo ou modelagem aprofundada.

Como funciona a extração de dados?

Identificando fontes de dados

O processo de extração de dados começa com a identificação das fontes de dados. Você precisa deixar claro quais dados você precisa e onde eles estão localizados. Pode ser em documentos, bancos de dados ou aplicativos de mídia social. Depois de identificar suas fontes de dados, você precisa selecionar o método apropriado para cada fonte. Para imagens, você pode precisar OCR; para sites, você pode precisar de um software de web scraping e assim por diante.

Conexão de origem

Em seguida, você precisa estabelecer uma conexão com as fontes de dados selecionadas. O método de conexão pode variar dependendo do tipo de fonte. Você pode usar uma string de conexão de banco de dados, nome de usuário e senha para bancos de dados. Talvez seja necessário usar APIs para fontes baseadas na web. Alguns softwares de extração de dados oferecem uma solução completa com vários conectores integrados para que você possa conectar-se a todas as fontes simultaneamente.

Consulta ou recuperação

Você pode usar consultas SQL para recuperar dados específicos de tabelas de bancos de dados. Os documentos podem exigir extração de texto usando OCR (ou analisadores de documentos específicos. A maioria ferramentas de extração de dados agora estão livres de código, o que significa que tudo que você precisa fazer é apenas arrastar e soltar um conector e conectar-se a qualquer fonte de dados sem aprender consultas SQL extensas ou linguagens de programação.

Transformação e carregamento de dados

Uma vez extraídos os dados, muitas vezes eles não atendem ao formato exigido pelo destino final ou mesmo para análise. Por exemplo, você pode ter dados em XML ou JSON e pode precisar convertê-los em Excel para análise. Pode haver vários cenários, por isso a transformação de dados é essencial. Algumas tarefas comuns de transformação incluem:

  • Limpeza de dados para remover duplicatas, lidar com valores ausentes e corrigir erros.
  • Normalização de dados convertendo formatos de data ou padronizando unidades de medida.
  • Enriquecendo dados adicionando informações externas ou campos calculados.

Os dados transformados são então alimentados em um destino, que varia de acordo com o objetivo dos dados. Você pode armazenar dados em arquivos simples, como arquivos CSV, JSON ou Parquet, ou colocá-los em um banco de dados relacional (por exemplo, MySQL, PostgreSQL) ou banco de dados NoSQL (por exemplo, MongoDB).

Estudo de caso

A Ciena Corporation, pioneira no setor de rede, recebe pedidos de compra em formato PDF e enfrentava atrasos no atendimento de pedidos devido ao esforço manual necessário para transcrever e verificar os detalhes do pedido. Para automatizar a extração de dados e economizar tempo, a Ciena avaliou várias soluções e encontrou Astera ReportMiner para ser o mais adequado. Como resultado, a Ciena agora atende às solicitações dos clientes 15 vezes mais rápido e pode processar pedidos de compra em apenas 2 minutos, em vez de horas.

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Técnicas de extração de dados

Existem diversas técnicas de extração de dados; entretanto, a técnica mais adequada para sua organização depende do seu caso de uso específico. Aqui estão alguns dos métodos principais:

Raspagem da web 

Web scraping é usado para coletar dados de várias fontes online, como sites de comércio eletrônico, sites de notícias e plataformas de mídia social. O software de web scraping acessa páginas da web, analisa conteúdo HTML ou XML e extrai elementos de dados específicos.

Extração baseada em API

Muitos serviços web fornecem APIs que permitem aos desenvolvedores recuperar dados de aplicativos em um formato estruturado. A extração baseada em API envolve o envio de solicitações HTTP para essas APIs e a recuperação de dados. É uma forma confiável e estruturada de extrair dados de fontes on-line, como plataformas de mídia social, serviços meteorológicos ou provedores de dados financeiros.

Extração de Texto (Processamento de Linguagem Natural – PNL)

As técnicas de extração de texto geralmente usam Processamento de Linguagem Natural (PNL) para extrair informações de dados de texto não estruturados, como documentos, e-mails ou postagens em mídias sociais. As técnicas de PNL incluem reconhecimento de entidade nomeada (NER) para extrair entidades como nomes, datas e locais, análise de sentimento e classificação de texto para extrair insights do texto.

OCR

O reconhecimento óptico de caracteres (OCR) converte texto impresso ou manuscrito de documentos, imagens ou páginas digitalizadas em dados de texto legíveis por máquina e editáveis. Um software de OCR analisa imagens processadas para reconhecer e converter conteúdo de texto em caracteres legíveis por máquina. Os mecanismos de OCR usam várias técnicas para identificar sentimentos, incluindo reconhecimento de padrões, extração de recursos e algoritmos de aprendizado de máquina.

Análise de Documentos 

A análise de documentos ocorre quando um programa ou sistema de computador extrai informações estruturadas de documentos não estruturados ou semiestruturados. Esses documentos podem estar em vários formatos, como PDF, Arquivos Word, páginas HTML, e-mails ou notas manuscritas. O sistema de análise identifica a estrutura do documento. Em seguida, extrai os elementos de dados relevantes, incluindo nomes, endereços, datas, números de faturas e descrições de produtos, com base em palavras-chave específicas, expressões regulares ou outros métodos de correspondência de padrões.

Tipos de extração de dados

Depois de definir suas fontes de dados e decidir quais técnicas funcionam, você precisa configurar um sistema para que sua extração de dados funcione. Você pode escolher entre extração manual de dados, extração completa de dados ou extração incremental de dados. Vejamos os prós e os contras de cada tipo de extração de dados:

Extração completa:

A extração completa, ou carregamento ou atualização completa, extrai todos os dados de um sistema de origem em uma única operação. Você pode usar essa técnica quando os dados de origem não mudam com frequência e uma cópia completa e atualizada dos dados é essencial. A extração completa de dados, no entanto, pode consumir muitos recursos, especialmente para grandes conjuntos de dados, pois recupera todos os dados, independentemente de os dados terem sido alterados desde a extração anterior. Muitas vezes é a melhor escolha como passo inicial armazenamento de dados ou projetos de migração de dados.

Extração Incremental:

Extração incremental, também chamada de extração delta ou captura de dados alterados (CDC), é usado para extrair apenas os dados que foram alterados desde a última extração. É a melhor escolha ao lidar com fontes de dados que mudam frequentemente, como bancos de dados transacionais. Além disso, é mais eficiente que a extração completa porque reduz a quantidade de dados transferidos e processados. Os métodos comuns para extração incremental incluem rastreamento baseado em carimbo de data/hora, números de versão ou uso de sinalizadores para marcar registros atualizados.

Extração manual:

No passado, a maioria das organizações extraía dados manualmente. Alguns ainda copiam e colam dados de documentos, planilhas ou páginas da web em outro aplicativo ou banco de dados. No entanto, a extração manual é demorada, propensa a erros e inevitavelmente inadequada para tarefas de extração de dados em grande escala. Ainda assim, pode ser útil para recuperação de dados ocasional ou ad hoc quando a automação é impossível.

O papel da extração de dados em ETL

ETL, que significa extrair, transformar, carregar, é um abrangente integração de dados processo que inclui extrair dados de sistemas de origem, transformá-los em um formato adequado e carregá-los em um destino alvo (por exemplo, data warehouse). A extração de dados desempenha um papel crucial na Tubulações ETL.

A extração de dados eficiente e precisa é essencial para manter a integridade dos dados e garantir que os estágios downstream de ETL possam processar e utilizar com eficácia as informações extraídas para relatórios, análises e outras atividades baseadas em dados.

Desafios comuns para empresas

Você poderia pensar que, com os avanços da tecnologia, a extração de dados poderia ter se tornado mais fácil. No entanto, as empresas ainda precisam de ajuda com os desafios de extração de dados. Aqui estão alguns desafios comuns que você deve ter em mente ao implementar processos de extração de dados:

Heterogeneidade da fonte de dados:

Você sabia que uma empresa extrai dados de 400 fontes em média? Todas essas fontes possuem formato, estrutura e método de acesso diferentes, o que torna difícil a extração dos dados e também no prazo. De acordo com uma pesquisa conduzido pelo IDG, esta explosão nas fontes de dados cria um ambiente complexo que paralisa projetos; na verdade, 32% das pessoas entrevistadas apontaram que precisam de ajuda para se conectar às fontes de dados.

Volume de dados:

Há ao redor 4.95 bilhões de usuários de internet que geram cerca de 2.5 quintilhões de bytes de dados todos os dias. Portanto, não é apenas a variedade de fontes de dados que constitui um desafio, mas também o volume de dados.

Mover grandes volumes de dados dos sistemas de origem para um repositório central pode levar tempo, principalmente se a largura de banda da rede da organização for limitada. Além disso, a gestão de grandes volumes de dados também significa potenciais problemas de governação de dados.

Complexidade de dados:

Já falamos sobre grandes volumes de dados e uma variedade de fontes de dados, mas não termina aí: os dados hoje são mais complexos do que nunca. Já se foi o tempo em que ele era armazenado apenas em duas tabelas no Excel. Hoje você encontrará dados hierárquicos, arquivos JSON, imagens, PDFs, etc. Por exemplo, em dados de redes sociais, os indivíduos estão conectados através de vários tipos de relacionamentos, como amizades, seguidores, curtidas e comentários. Esses relacionamentos criam uma rede de pontos de dados interconectados. Agora imagine extrair esses pontos de dados e ajustá-los em um esquema.

Tratamento e monitoramento de erros:

O tratamento e o monitoramento de erros são aspectos cruciais da extração de dados, pois garantem a confiabilidade e a qualidade dos dados extraídos. É ainda mais crítico na extração de dados em tempo real, quando os dados exigem detecção e tratamento imediato de erros.

AMPLIAR:

Muitas organizações exigem extração e análise de dados em tempo real ou quase em tempo real. À medida que os dados fluem continuamente, os sistemas devem acompanhar o ritmo da ingestão de dados, razão pela qual a escalabilidade é essencial. Ao configurar sua infraestrutura, você precisa garantir que ela possa lidar com qualquer crescimento no volume de dados.

Automação – A necessidade do momento

Dado que os dados se tornaram mais complexos, a única solução para resolver os problemas de extração de dados é empregar uma ferramenta de extração de dados que possa automatizar a maioria das tarefas. Aqui estão alguns dos benefícios de usar uma ferramenta de extração de dados em vez da extração manual de dados:

  1. Lidar com múltiplas fontes de dados: As ferramentas de extração de dados vêm com conectores integrados, que facilitam a conexão a todas as fontes de dados de uma só vez, incluindo sites, bancos de dados, planilhas, PDFs, e-mails e APIs. Além disso, as ferramentas de extração de dados hoje estão equipadas com recursos de IA que podem extrair dados de documentos não estruturados usando algoritmos de IA poderosos.
  2. AMPLIAR: A melhor parte das ferramentas de extração de dados é que elas podem ser dimensionadas para lidar com grandes volumes de dados com eficiência. Eles podem extrair e processar dados em lotes ou continuamente para acomodar as necessidades de empresas com requisitos crescentes de dados.
  3. Qualidade de dados: Muitas ferramentas de extração de dados incluem qualidade de dados características, como data de validade e limpeza, que ajudam a identificar e corrigir erros ou inconsistências nos dados extraídos.
  4. Automação: as ferramentas de extração de dados podem ser programadas para serem executadas em intervalos especificados ou acionadas por eventos específicos, o que reduz a necessidade de intervenção manual e garante que os dados sejam atualizados de forma consistente.

Principais ferramentas de extração de dados

A ferramenta que você escolher dependerá do seu caso de uso específico. No entanto, aqui estão algumas das melhores ferramentas de extração de dados que você pode considerar:

  1. Astera Relatório Mineiro: Astera Relatório Mineiro é uma ferramenta de extração de dados de nível empresarial, sem código e alimentada por IA, que permite aos usuários extrair dados de fontes de dados não estruturadas, como faturas e ordens de compra em minutos. Tudo o que os usuários precisam fazer é identificar os campos que desejam extrair e o algoritmos avançados de IA extrair dados sem intervenção manual. A ferramenta também vem com conectores integrados, que facilitam a conexão a qualquer fonte de dados. A ferramenta de extração de dados possui recursos avançados de preparação de dados, com os quais você pode limpar e validar dados rapidamente.
  2. Analisador de documentos: Docparser é uma ferramenta de extração de dados baseada em nuvem que permite extrair dados de documentos, PDFs e imagens.
  3. Octoparse: Octoparse é um web scraper sem código. Você pode usar a ferramenta para extrair dados de qualquer site e armazená-los em um formato estruturado. É um web scraper de apontar e clicar, o que significa que você pode clicar no elemento do site e ele extrairá os dados para você.
  4. Analisador de correio: Mail Parser é uma excelente opção para extrair dados de seus e-mails e anexos. Você pode converter o extraído em webhooks, JSON, XML ou fazer download via Excel.
  5. Centro de análise: É uma ferramenta gratuita de web scraping fácil de usar que permite converter dados do site em uma planilha ou API. Você pode usá-lo para obter análises de produtos, preços ou leads de vendas.

Palavras de despedida

A extração de dados é a etapa fundamental de todo o ciclo de gerenciamento de dados. À medida que a tecnologia avança e as fontes de dados crescem em complexidade e volume, o campo da extração de dados irá, sem dúvida, evoluir. Portanto, é essencial acompanhar as novas ferramentas e melhores práticas do setor. Quer começar a extrair dados com tecnologia de IA? Baixe um Teste gratuito do dia 14 para Astera Relatório Mineiro e extrair dados de PDFs em minutos.

autores:

  • Astera Equipe de Análise
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