O que é Extração de Dados? Definição, Como Funciona e Técnicas

Você coletou todos os tipos de dados para o seu negócio, mas agora eles estão presos! Eles estão em suas contas de mídia social, sistemas POS, PDFs bloqueados, listas de contato e outros bancos de dados.

Então, como você alimenta esses dados em sua plataforma de análise, e isso também, em tempo hábil? Por mais importante que seja combinar fontes de dados, o que importa mais é quão rápido e precisamente você pode extrair dados delas para que estejam prontos para análise.

Você sabia disso 68% dos dados empresariais não é utilizado de forma alguma? Uma das principais razões para isso é que os dados necessários nunca são extraídos, o que destaca a importância da extração de dados em qualquer organização orientada a dados. Se você conseguir dar esse primeiro passo corretamente, poderá estabelecer uma base sólida para o resto do seu pipeline de dados.

O que é extração de dados?

A extração de dados é o processo de recuperar ou extrair dados de várias fontes e convertê-los em um formato utilizável e significativo para análise, relatórios ou armazenamento adicionais. É uma das etapas mais cruciais gestão de dados, permitindo que você alimente dados em bancos de dados, aplicativos ou plataformas de análise de dados Rio abaixo.

Os dados podem vir de várias fontes, incluindo bases 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 também serve como a primeira etapa nos processos de extração, transformação, carregamento (ELT) e extração, transformação, carregamento (ETL), nos quais as organizações confiam para preparação de dados, análise e inteligência de negócios (BI).

A extração de dados é relativamente fácil ao lidar com dados estruturados, como dados tabulares em arquivos Excel ou bancos de dados relacionais. No entanto, é melhor usar software especializado de extração de dados ao lidar com fontes de dados não estruturadas, como PDFs, e-mails, imagens e vídeos.

A importância da extração de dados

Conforme discutido, a extração é o primeiro passo nos processos ETL e ELT, que são cruciais para estratégias de integração de dados. Vejamos alguns outros motivos pelos quais a extração de dados é importante para todas as atividades relacionadas a dados:

Melhora a acessibilidade dos dados

A extração de dados aborda um desafio significativo ao melhorando a acessibilidade dos dados, o que leva a usuários mais capacitados que podem usar dados sem depender de recursos de TI. Cada organização lida com fontes de dados distintas, e todos os dados estão em formatos diferentes. A extração de dados reúne todos os dados, converte-os em um formato padronizado e, em seguida, os coloca em uma fonte centralizada para que todos possam usar quando e como necessário.

Garante a utilização eficaz dos dados

A extração de dados serve como um primeiro passo crítico na integração e gestão de dados como base para análise de dados, transformação de dados e utilização efetiva de dados. As organizações podem consolidar informações em um sistema unificado e centralizado para processamento posterior, extraindo dados de diversas fontes, como bancos de dados, APIs ou formatos não estruturados, como PDFs e páginas da web.

Melhora a tomada de decisões

A extração de dados precisa e eficiente garante acesso oportuno a informações confiáveis, oferecendo aos tomadores de decisão uma visão unificada de suas operações. Isso é crucial para o planejamento estratégico, identificação de tendências e melhoria do desempenho. Sem extração de dados precisa e eficiente, processos posteriores como plataformas de análise, relatórios e inteligência empresarial (BI) não teriam entradas confiáveis, levando a resultados abaixo do ideal.

Facilita a integração perfeita

A extração de dados facilita a integração perfeita entre plataformas e sistemas, eliminando a lacuna entre sistemas legados e soluções modernas, ao mesmo tempo em que garante a interoperabilidade e a consistência dos dados. Por exemplo, em sistemas de planejamento de recursos empresariais (ERP) ou de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM), a extração eficaz de dados garante que todas as informações relevantes sejam sincronizadas, reduzindo redundâncias e erros.

Extração de dados em ação: exemplos da vida real

Ciena x Astera: Como uma empresa de rede automatizou a extração de dados

Corporação Ciena, uma pioneira na indústria de redes, recebe ordens de compra em formato PDF e estava enfrentando 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 descobriu Astera para ser o melhor ajuste. Como resultado, a Ciena agora está atendendo às solicitações dos clientes 15x mais rápido e pode processar ordens de compra em apenas 2 minutos em vez de várias horas.

Empresas Garnet x Astera: Como um fornecedor de hardware automatizou a extração de dados

Empresas Garnet, um atacadista e varejista de hardware com sede na Austrália, dependia da entrada manual de dados, um processo demorado e trabalhoso. O processo manual também limitava sua capacidade de gerar relatórios. Em Astera, Garnet encontrou um Ferramenta de extração de dados em PDF que não era apenas econômico, mas também eficaz. Com AsteraA Garnet Enterprises conseguiu reduzir significativamente o tempo e os custos ao automatizar todo o seu processo de extração de dados.

Reclamante x Astera: Como uma plataforma de gerenciamento de risco reduziu o tempo de entrada manual de dados

Reclamante é uma plataforma de redução de risco e gerenciamento de incidentes que enfrentava o desafio de extrair manualmente dados de formulários de reivindicação em formato PDF e convertê-los em um relatório em formato Excel para uma visão centralizada do progresso das reivindicações. Com AsteraCom os recursos de extração de dados da Aclaimant, o tempo de extração de dados foi reduzido consideravelmente e o tempo de extração de dados e preparação de relatórios foi economizado em até 50%.

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 ter clareza sobre quais dados precisa e onde seus dados estão localizados. Podem 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 de OCR; para sites, você pode precisar de software de web scraping, e assim por diante.

Conexão de origem

Depois disso, você precisa estabelecer uma conexão com fontes de dados selecionadas. O método de conexão pode variar dependendo do tipo de fonte. Para bancos de dados, você pode usar uma string de conexão de banco de dados, nome de usuário e senha. Para fontes baseadas na web, você pode precisar usar APIs. Algumas soluções de software de extração de dados oferecem uma solução completa com vários conectores integrados para que você possa se conectar a todas as fontes simultaneamente.

Consulta ou recuperação

Você pode usar consultas SQL para recuperar dados específicos de tabelas para bancos de dados. Os documentos podem exigir extração de texto usando OCR ou analisadores de documentos específicos. No entanto, a maioria ferramentas de extração de dados agora são alimentados por IA e livres de código, o que significa que tudo o que você precisa fazer é arrastar e soltar um conector e conectar-se a qualquer fonte de dados sem precisar aprender extensas consultas SQL ou linguagens de programação.

Transformação e carregamento de dados

Uma vez que os dados são extraídos, eles geralmente não estão em conformidade com o 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, e é por isso que 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.

O papel da extração de dados em ETL e Data Warehousing

ETL (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 integridade de dados e garantir que os estágios ETL posteriores possam processar e utilizar efetivamente as informações extraídas para relatórios, análises e outras atividades baseadas em dados.

Organizações em praticamente todos os setores utilizam o processo ETL para integração de dados para propósitos como relatórios, BI e análises. Embora a extração seja o primeiro passo, também é o mais importante, pois estabelece a base para uma integração de dados perfeita e eficaz.

Por exemplo, uma empresa de saúde precisa extrair diferentes tipos de dados de várias fontes locais e de nuvem para otimizar suas operações. A extração precisa de dados torna possível consolidar e integrar todos os dados de pacientes de diferentes fontes.

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Extração de dados vs. Mineração de dados

Extração de dados e mineração de dados são frequentemente usados ​​de forma intercambiável, mas são conceitos diferentes. Conforme discutido anteriormente, extração de dados é coletar dados de diferentes fontes e prepará-los para análise ou armazenamento em um banco de dados estruturado. Mineração de dados, por outro lado, é o processo de descobrir padrões, tendências, insights ou conhecimento valioso de um conjunto de dados.

Trata-se de aplicar vários métodos estatísticos, de aprendizagem de máquina e técnicas de análise de dados para extrair informações úteis de dados. O objetivo principal da mineração de dados é descobrir padrões ou relacionamentos ocultos dentro dos dados e então usá-los para tomada de decisão ou modelagem preditiva.

Quais são as 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 (PLN) 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 sentimentos 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 sintática de documentos é quando um programa ou sistema de computador extrai informações estruturadas de documentos não estruturados ou semiestruturados. Esses documentos podem estar em vários formatos, como PDFs, arquivos do Word, páginas HTML, e-mails ou notas manuscritas. O sistema de análise sintática identifica a estrutura do documento. Em seguida, ele extrai os elementos de dados relevantes, incluindo nomes, endereços, datas, números de fatura e descrições de produtos, com base em palavras-chave específicas, expressões regulares ou outros métodos de correspondência de padrões.

Extração de dados com tecnologia de IA

Extração de dados de IA refere-se ao uso de tecnologias de IA para extrair dados de várias fontes de dados. A extração de dados de IA é particularmente útil para extrair dados de dados não estruturados, seja na forma de texto, imagens ou outros formatos não tabulares. Embora o uso exato de tecnologias de IA difira entre soluções de extração de dados, tecnologias como aprendizado de máquina (ML), modelos de linguagem grande (LLMs) e geração aumentada de recuperação (RAG) são normalmente aproveitados para automatizar tarefas manuais, melhorar a precisão e aumentar a eficiência geral.

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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 etapa inicial em projetos de armazenamento de dados ou 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 costumava extrair dados manualmente. Algumas ainda copiam e colam dados de documentos, planilhas ou páginas da web em outro aplicativo ou banco de dados. No entanto, a extração manual consome tempo, é propensa a erros e inevitavelmente inadequada para tarefas de extração de dados em larga escala. Ainda assim, pode ser útil para recuperação de dados ocasional ou ad-hoc quando a automação é difícil.

Desafios comuns de extração de dados

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:

Variedade de fontes 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

64% das organizações hoje gerenciam pelo menos um petabyte de dados, com até 41% das organizações gerenciando até 500 petabytes de dados. Então, não é só a variedade de fontes de dados que é 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

Falamos sobre altos volumes de dados e uma variedade de fontes de dados, mas não para por aí — os dados hoje são mais complexos do que nunca. Já se foram os dias em que eles eram armazenados apenas em duas tabelas no Excel. Hoje, você encontrará dados hierárquicos, arquivos JSON, imagens, PDFs, etc. Além disso, todos esses dados são interconectados.

Por exemplo, em dados de redes sociais, indivíduos são conectados por 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, então, encaixá-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 imediatos de erros.

Escalabilidade

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 por meio da IA: a necessidade do momento

Dado que os dados se tornaram mais complexos, a maneira de resolver os desafios da extração de dados é empregar uma ferramenta de extração de dados que pode automatizar a maioria das tarefas. É aí que a IA entra em cena. Aqui estão alguns dos benefícios de usar uma ferramenta de extração de dados com tecnologia de IA em vez da extração manual de dados:

1. Lidar com múltiplas fontes de dados: As ferramentas de extração de dados vêm com conectores integrados, o que torna mais fácil conectar-se a todas as fontes de dados de uma só vez. Além disso, as ferramentas de hoje são equipadas com recursos de IA que podem extrair dados de documentos não estruturados dentro de segundos.
2. OCR alimentado por IA: Embora o OCR esteja em uso há algum tempo, combiná-lo com IA permite que ferramentas modernas de extração de dados não apenas aumentem a eficiência, mas também melhorem consideravelmente a precisão, independentemente do tipo ou formato do arquivo.
3. Escalabilidade: A melhor parte sobre ferramentas de extração de dados é que elas podem ser dimensionadas para lidar com grandes volumes de dados de forma eficiente sem exigir recursos extras. Elas podem extrair e processar dados em lotes ou continuamente para acomodar as necessidades de empresas com crescentes requisitos de dados.
4. 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.
5. 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.
6. Mapeamento de IA: Com Mapeamento de dados de IA, soluções modernas de extração de dados como Astera pode ajudar as empresas a extrair e mapear dados com precisão e sem esforço.

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A extração de dados é a etapa fundamental de todo o ciclo de gerenciamento de dados. Conforme a tecnologia avança e as fontes de dados crescem em complexidade e volume, o campo da extração de dados também está evoluindo.

Portanto, é essencial manter-se atualizado com novas ferramentas e melhores práticas do setor.

Isso e onde Astera vem com seu código zero Solução de extração de dados com tecnologia de IA, permitindo que você extraia dados sem esforço algum, sem a) gastar horas em tarefas repetitivas, b) exigir qualquer conhecimento de codificação e c) repetir tarefas de extração toda vez que um novo documento chega.

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