Dados são agora considerados o novo ouro, permitindo que empresas tomem decisões mais eficazes e alcancem um público maior. No entanto, os dados existem em diversas formas, incluindo dados não estruturados e estruturados. A capacidade de converter dados não estruturados em dados estruturados é crucial para o sucesso nos negócios modernos.
Neste artigo, exploraremos o processo de converter dados não estruturados em dados estruturados, destacando a importância dos dados estruturados para análise e tomada de decisões, além dos benefícios dessa conversão.
Compreendendo a importância dos dados estruturados e a necessidade de converter dados não estruturados, as organizações podem desbloquear todo o potencial dos seus ativos de dados e obter uma vantagem competitiva no cenário atual orientado por dados.
O que são dados não estruturados?
Dados não estruturados são dados que não possuem um modelo ou esquema predefinido, dificultando seu armazenamento e processamento.
Estima-se que o volume de dados não estruturados cresça para 175 zettabytes até 2025.
Exemplos de dados não estruturados
- E-mails, posts em mídias sociais e conversas em chats
- Imagens, como fotografias digitais
- Músicas e gravações de áudio
- Filmes, vídeos do YouTube
- Dados geoespaciais
Desafios dos dados não estruturados
Apesar de serem uma fonte valiosa de informação, os dados não estruturados apresentam desafios significativos em termos de processamento e análise.
- Dificuldade de processamento e análise devido à falta de estrutura definida.
- Ausência de padronização, pois existem em diversos formatos.
- Dificuldade de identificação de caracteres e categorização devido à falta de metadados.
- Extração de dados imprecisa.
O que são dados estruturados?
Dados estruturados são altamente organizados e seguem um modelo ou esquema de dados específico, facilitando a pesquisa e análise para posterior processamento.
Exemplos de dados estruturados
Dados estruturados são normalmente armazenados em um Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados Relacional (RDBMS) e contêm texto e números.
- Datas e horas
- Nomes, endereços e números de telefone de clientes
- Informações de faturas (número, data)
- Detalhes de produtos (quantidade, descrição, preço unitário)
- Descontos e total geral
Aprenda as principais diferenças entre dados não estruturados e estruturados
Por que converter dados não estruturados em dados estruturados?
Dados estruturados são um ativo valioso para inteligência de negócios e tomada de decisões. Sua análise, consistência, capacidade de integração, escalabilidade e suporte à tomada de decisões baseadas em dados contribuem para melhorar o desempenho organizacional, a eficiência e o planejamento estratégico.
Ao aproveitar os dados estruturados de forma eficaz, as empresas podem obter insights valiosos, tomar decisões informadas e se manter competitivas em um mundo cada vez mais orientado por dados.
Precisão e consistência de dados
Dados estruturados são considerados mais precisos e confiáveis devido aos seus modelos predefinidos. Essa confiabilidade permite a tomada de decisões mais assertivas.
Análise e geração de relatórios
Com seu esquema bem definido, os dados estruturados são mais acessíveis e fáceis de analisar em comparação com dados não estruturados. Utilizando ferramentas e técnicas apropriadas, as empresas podem obter insights relevantes e gerar relatórios precisos.
Integração com outros aplicativos
Dados estruturados permitem a integração e troca de dados com outras ferramentas de forma eficiente. Isso possibilita análises cruzadas, auxiliando na descoberta de padrões e tendências a partir de diferentes fontes de dados.
Melhora da eficiência e simplificação de fluxos de trabalho
A conversão para dados estruturados aumenta a capacidade de pesquisa, facilitando a localização de informações específicas em documentos e reduzindo o esforço manual.
Como converter dados não estruturados em dados estruturados?
Existem diversas maneiras e técnicas para realizar a conversão de dados não estruturados para dados estruturados. Uma das formas mais simples e acessíveis é através da análise de dados.
Etapas para converter texto não estruturado em texto estruturado
O Parseur é uma ferramenta poderosa de processamento de documentos que automatiza a extração de dados para posterior análise. Ele integra um robusto mecanismo de OCR que garante alta precisão dos dados.
Etapa 1: Criar uma conta gratuita do Parseur
O Parseur oferece um plano gratuito com acesso a todos os recursos. Inscreva-se através do link abaixo.
Etapa 2: Criar uma caixa de correio no Parseur para receber os dados não estruturados
Com o Parseur, você pode criar caixas de correio ilimitadas. Ele oferece diferentes tipos de caixas de correio para diversos setores, como Alertas do Google, pedidos de comida, imóveis ou leads em geral. Você também pode criar uma caixa de correio personalizada.
Para este artigo, usaremos o exemplo de conversão de texto não estruturado de um recibo.
A caixa de correio "Faturas" é utilizada para processamento de faturas e recibos.
Arraste e solte ou encaminhe um dos seus recibos para esta caixa de correio.
Etapa 3: Os dados são convertidos em dados estruturados automaticamente
O Parseur possui modelos pré-construídos para processar dados não estruturados instantaneamente. Você também pode criar um modelo personalizado para a conversão usando modelos assistidos por IA e ensinar ao Parseur quais dados converter e quais descartar.
O aplicativo Parseur integra OCR de IA, OCR Zonal e OCR Dinâmico para garantir a conversão e o processamento preciso dos dados. O Parseur também utiliza Processamento de Linguagem Natural (PNL) e visão computacional para categorizar texto não estruturado.
Etapa 4: Analisar os dados estruturados com outros aplicativos
Crie um fluxo de trabalho usando Zapier, Make ou Power Automate para exportar os dados para outro aplicativo para análise.
Você também pode baixar os dados ou enviá-los para o Planilhas Google usando nossas fórmulas padrão.
Como demonstrado, esta é uma das maneiras mais simples de converter dados, especialmente para quem não possui conhecimento técnico. O Parseur não requer nenhuma experiência em programação e é totalmente baseado em modelos.
Existem outras ferramentas para conversão de dados?
Sim, existem diversas ferramentas para conversão de dados não estruturados, como:
- Bibliotecas Python (Pandas, NumPy, NLTK)
- Software de código aberto (Hadoop)
- Chat GPT-3
- Bancos de dados SQL
A escolha da ferramenta ideal dependerá das suas necessidades e do objetivo da conversão dos dados não estruturados.
O poder dos dados não estruturados
Os dados não estruturados, por não possuírem uma estrutura predefinida, apresentam desafios para análise e integração. Por outro lado, os dados estruturados, organizados e com esquema definido, permitem processamento, análise e integração eficientes.
No futuro, técnicas de IA e aprendizado de máquina provavelmente desempenharão um papel fundamental na automatização do processo de conversão e na extração de insights valiosos de dados não estruturados de forma mais eficaz.
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