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Por que a automação de extração de dados é essencial para o crescimento dos negócios

9 de junho de 2023

O mundo moderno depende de dados. Há uma enorme quantidade de dados que passa por uma organização em todos os processos, independentemente do tamanho da empresa. De faturas e folha de pagamento a pesquisas com clientes e registros de chamadas, cada área de negócios tem informações valiosas que podem gerar melhores resultados para sua empresa. Pegar os dados dessas diferentes fontes, que geralmente não são estruturadas, extrair informações úteis antes de limpá-las e, finalmente, analisá-las é essencial para tomar decisões importantes de negócios. A extração de dados por meio de diferentes métodos, como ferramentas de extração de dados, revela métricas esclarecedoras sobre os dados que podem impulsionar o crescimento da empresa.

Felizmente, graças à tecnologia moderna, é relativamente fácil processar documentos na forma de dados estruturados. Contudo, automação completa ao extrair fontes de dados não estruturadas ainda é um problema para as organizações. Também compensa uma parte grande e demorada das atividades de back-office.extração automatizada de dados

Os desafios da extração manual de dados

De acordo com um estudo, mais de 40% dos funcionários gastam aproximadamente um quarto da semana realizando tarefas manuais repetitivas que podem ser automatizadas. A maioria das organizações ainda depende da extração manual de dados para recuperar dados pertinentes de fontes não estruturadas para uso comercial.

No entanto, o processo não é apenas intensivo em recursos, mas também tem várias desvantagens que podem afetar o crescimento do negócio. A extração manual de dados tem uma alta taxa de erro em comparação com ferramentas automatizadas. A taxa de erro pode ser atribuída a:

  • Treinamento inadequado de pessoas envolvidas na entrada de dados
  • Erro humano
  • Interpretação incorreta dos dados
  • Informações incompreensíveis.

Esses problemas podem causar sérios atrasos em vários processos de negócios, especialmente aqueles que lidam com grandes volumes de dados diariamente.

Outro problema importante com a extração manual de dados é o custo e o esforço necessários para verificar os dados extraídos. Regular qualidade de dados verificações são uma etapa essencial no processo de extração de dados. Eles evitam o surgimento de problemas devido ao envio de dados imprecisos para análise. A verificação de qualidade com processo manual de dados requer a contratação de pessoal adicional que gasta horas garantindo a precisão dos dados inseridos examinando cada arquivo e verificando se há erros ou inconsistências. Isso acaba custando tempo e dinheiro para a organização. Com ferramentas de coleta de dados que incluem automação, isso pode ser feito facilmente a um custo menor e em menos tempo.

E, finalmente, a extração manual de dados pode impedir que os funcionários concluam tarefas de maior valor agregado. Isso pode ser prejudicial para uma organização e impedi-la de atingir seus objetivos estratégicos que exigem a entrega oportuna de dados específicos.

Ferramentas automatizadas de extração de dados – uma alternativa melhor

Normalmente, as organizações terceirizam o processo de extração de dados quando a(s) fonte(s) não é(são) estruturada(s), acreditando que, ao delegar a tarefa a organizações terceirizadas, elas podem acelerar sua jornada de dados para insights. Embora isso possa ser viável, terceirizar a extração de dados pode resultar em atrasos, diminuindo a produtividade.

Felizmente, os rápidos avanços tecnológicos tornaram possível automatizar o processo por meio de ferramentas de extração de dados. Os usuários podem facilmente extrair informações relevantes de vários documentos, limpar e validar os dados e entregá-los ao destino desejado. Os funcionários podem facilmente analisar e usar os dados extraídos para tomar decisões oportunas.

A capacidade de automação dessas ferramentas garante uma extração de dados mais rápida e sem erros. Você pode criar lógica de extração para documentos recebidos e aplicar a lógica a outros documentos não estruturados com um layout semelhante. Isso permite que a organização dedique seus recursos a tarefas significativas, em vez de trabalho manual e repetitivo que pode causar atrasos e gerar resultados propensos a erros.

 

A extração automatizada de dados está rapidamente se tornando amplamente adotada em vários setores, seja para insights mais precisos, acesso mais rápido aos dados ou redução dos custos de processamento de dados. Com recursos como OCR (reconhecimento óptico de caracteres) e extração de tabelas oferecidos pela ferramentas avançadas de extração automatizada de dados as empresas podem identificar e extrair dados de documentos não estruturados com alta precisão e poder manual mínimo.

Aplicações da indústria de ferramentas automatizadas de extração de dados

Um bom exemplo de indústria que poderia se beneficiar da automação de extração de dados é a logística. Os provedores de serviços logísticos lidam com muitos dados recebidos. De faturas e pedidos de compra a informações de clientes, as pessoas precisam processar esses documentos prontamente. Qualquer atraso ou erro pode levar a sérios problemas para os prestadores de serviços.

extração de dados em logística

Usando ferramentas de extração de dados para automatizar o processo, os provedores de serviços logísticos podem criar modelos baseados em regras. Esses modelos identificam facilmente campos-chave em diferentes documentos não estruturados, como arquivos PDF, arquivos de texto etc. Isso permite que o software colete as informações necessárias dos documentos com base no modelo criado. Os funcionários podem facilmente extrair informações de todos os documentos recebidos com o mesmo layout. O usuário pode fazer isso sem nenhuma codificação ou recalibração do software.

Extração de dados em agência de viagens

A indústria de agências de viagens é outro excelente exemplo de empresas que podem se beneficiar da extração automatizada de dados. A maioria das empresas desse setor lida com um grande volume de informações de várias fontes, incluindo fontes internas ou partes interessadas ligadas ao negócio. Por exemplo, informações de reserva de voos, processamento de vistos, cancelamentos, informações de embarque e registros de voos, entre outros.

O manuseio manual do processo de extração de dados pode levar a vários problemas operacionais, como acúmulo de dados, atrasos nas informações etc. Esses problemas acabam custando muito dinheiro à empresa, recursos desperdiçados e uma experiência ruim do cliente. Automatizar todo o processo de extração pode aumentar a produtividade e aumentar a eficiência de custos dentro da organização.

A extração automatizada de dados é a escolha certa para o seu negócio?

Não há como negar os benefícios de optar pela extração automatizada de dados. No entanto, é igualmente importante encontrar o software certo de extração automatizada de dados que funcione bem para suas necessidades de negócios. Com Astera ReportMiner, você pode automatizar o processo de extração de dados em uma interface sem código e obter insights úteis de seus documentos não estruturados rapidamente.

Astera ReportMiner oferece funcionalidades exclusivas, como extração de tabelas, modelos reutilizáveis, OCR e qualidade de dados integrada e recursos de limpeza. Com uma interface amigável, a ferramenta de extração de dados sem código simplifica a extração de dados baseada em modelo de vários formatos de documentos não estruturados, incluindo TXT, XLS, COBOL, PDF, RTF e muito mais.

Para saber mais sobre como Astera ReportMiner pode ajudar sua empresa a automatizar o processo de extração de dados, baixe uma avaliação gratuita de 14 dias hoje. Teste todos os recursos e obtenha insights mais rápidos de dados presos em seus documentos recebidos para impulsionar o crescimento de seus negócios.

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