2025 é o ano dos super extratores - ferramentas de IA que podem extrair dados de documentos.
Vamos explorar o futuro e revelar as melhores ferramentas de extração de dados deste ano.
Tipos de métodos de extração de dados
Existem vários métodos de extração de dados. Aqui estão alguns deles:
Extração de texto
A extração de texto refere-se à leitura e recuperação de palavras, frases e palavras-chave específicas de diferentes tipos de documentos, como pesquisas, pedidos de compra e e-mails de leads. Basta especificar os dados a serem extraídos e a ferramenta de extração de texto fará o trabalho automaticamente.
Extração de dados por IA
Simplificando, é a extração de dados com a ajuda de ferramentas de inteligência artificial. Algumas ferramentas de IA podem extrair dados de qualquer documento instantaneamente, sem intervenção humana.
Reconhecimento óptico de caracteres (OCR)
OCR extrai e lê dados de imagens ou documentos digitalizados, identificando o texto dentro das imagens, caractere por caractere, usando Visão Computacional. OCR é um processo complexo que requer muitos cálculos para identificar o texto com precisão. Hoje, os melhores algoritmos de OCR podem até identificar textos escritos à mão com bastante confiabilidade.
Anotação automática de imagens
Este método de rotulagem de dados, conhecido como marcação automática de imagens, é um processo pelo qual metadados são atribuídos a várias entidades em uma imagem usando Visão Computacional, como descrevemos para OCR. Um exemplo de anotação de imagem seria identificar o nome de um animal ou uma flor em uma imagem.
Como os dados são extraídos?
O processo de extração depende do tipo de dado: dados não estruturados e estruturados.
1. Identificar o tipo de documento
Nesta etapa, identificamos o tipo de documento recebido: se é um e-mail, uma imagem ou um PDF digitalizado, por exemplo.
2. Escolher o método de extração de dados
Uma vez identificado o tipo de documento, é hora de escolher qual técnica de extração de dados (conforme descrito acima) será usada. Por exemplo, documentos baseados em texto, como e-mails, usarão o método de extração de texto, enquanto faturas digitalizadas (imagens) usarão o método OCR.
Em alguns casos, é possível usar vários métodos para o mesmo documento. Por exemplo, muitos PDFs contêm texto codificado no arquivo, além da imagem. Você pode acessar diretamente o texto e descobrir sua posição no documento ou aplicar OCR e identificar o texto com visão computacional na imagem.
3. Extrair os dados
Os dados brutos são então extraídos e estruturados de acordo com um esquema específico.
Por que a extração de dados é importante?
Em algum momento, qualquer empresa precisará extrair dados automaticamente para otimizar seus processos. Algumas ferramentas de extração de dados são alimentadas por aprendizado de máquina e inteligência artificial para entender melhor os processos de documentos.
Você sabia que a AT&T teve muitos erros de faturamento que custaram milhões de dólares à empresa?
Ter um sistema automatizado de extração de dados ajuda a diminuir esses erros e a melhorar a precisão e a exatidão dos seus dados.
45% das atividades de trabalho podem ser automatizadas usando tecnologias demonstradas - McKinsey, 2015
Economia de custo e tempo
De acordo com um artigo da Harvard Business Review publicado em 2019, os profissionais verificam suas caixas de entrada 15 vezes ao dia e perdem tempo lendo e-mails irrelevantes.
A SaneBox afirmou que isso representa cerca de 650 horas gastas em trabalho improdutivo.
Uma ferramenta de extração de dados automatiza esse processo, economiza tempo e permite que seus funcionários concentrem sua criatividade em outras áreas.
Imagine ter um milhão de documentos para analisar mensalmente. Contratar funcionários adicionais para esse tipo de trabalho custará mais do que investir em um sistema automatizado.
As organizações estão perdendo US$ 140 bilhões a cada ano em tempo e recursos desperdiçados, duplicação de esforços e oportunidades perdidas como resultado de dados desconectados. ThinkAutomation, Global Market Statistics.
Aumento da eficiência nos negócios
Os dados vêm em diferentes formatos e layouts e, à medida que sua empresa cresce, pode se tornar difícil classificar e coletar dados rapidamente, se feito manualmente. As ferramentas de extração de dados podem ajudá-lo a acessar esses dados mais rapidamente e processá-los, levando a uma melhor tomada de decisões.
Um exemplo é a extração de dados em PDF, que pode ser bastante tediosa. Um software extrator de dados em PDF automatiza esse processo e aumenta a eficiência dos negócios.
Principais ferramentas de extração de dados para 2025
Ao selecionar uma ferramenta, é importante considerar fatores como a complexidade dos dados a serem extraídos, o volume de dados, o nível de especialização técnica necessário e os formatos de saída suportados. Aqui estão algumas das principais ferramentas de extração de dados a serem consideradas para 2025.
Parseur
Parseur é um poderoso software de extração de dados com IA que extrai automaticamente dados de qualquer documento, como e-mails e PDFs. Os dados extraídos podem ser baixados, exportados para o Planilhas Google ou enviados para qualquer aplicativo de sua escolha.
Nanonets
Nanonets é uma plataforma de IA que facilita para as empresas a construção e implantação de modelos personalizados de reconhecimento de imagens e documentos. No entanto, treinar o modelo personalizado é demorado, pois são necessários no mínimo 10 documentos anotados para o treinamento. Além disso, no plano gratuito, você não pode criar mais de 5 rótulos (ou seja, campos).
Emailparser.com
Email parser é um aplicativo independente para Windows e funciona bem para aqueles que desejam manter todos os seus dados localmente ou se conectar a aplicativos em sua rede local. A ferramenta de análise de e-mail usa regras de análise para funcionar, o que às vezes pode ser um pouco complexo de gerenciar.
PDF.ai
PDF.ai é uma ferramenta interessante onde você pode enviar um PDF e "conversar" com a ferramenta de IA para encontrar informações específicas dentro desse documento. No entanto, seus recursos são limitados; por exemplo, você não pode enviar esses dados para nenhum outro aplicativo.
Google Tesseract
Tesseract é um OCR de código aberto gratuito que extrai texto de imagens e pode suportar mais de 100 idiomas.
Parseur como uma ferramenta de extração de dados por IA
O principal ponto forte do Parseur reside em seu analisador de IA que pode automatizar 98% do trabalho manual de entrada de dados. Você não precisa treinar o modelo de IA ou construir ferramentas complexas de IA. A ferramenta de extração de dados por IA já é experiente e conhece seu trabalho.
Ter uma ferramenta poderosa de extração de dados pode ajudá-lo a automatizar seus processos de negócios, economizando incontáveis horas de trabalho.
Exemplos de extração de dados
Seja você do setor imobiliário, de entrega de comida ou de outros setores, a extração de dados será definitivamente uma vantagem competitiva.
Como as vendas da Barberitos aumentaram para 30% com o Parseur
Barberitos é uma rede Fast Casual Burrito com sede em Atenas, GA, com restaurantes no sudeste dos EUA.
Com a integração do Parseur como uma ferramenta de extração de documentos, a Barberitos conseguiu:
- Aumentar sua receita de vendas
- Capturar dados sem erros
- Exportar dados extraídos para seu PDV automaticamente
Leia sua história de sucesso aqui: Entrevista de sucesso do cliente: Barberitos
Como a BuildYourBNB melhorou a precisão de seus dados
BuildYourBNB é uma empresa de consultoria de gestão onde gerenciam propriedades em aluguéis imobiliários de curto prazo com mais de 10.000 hóspedes.
Com o Parseur ao seu lado, eles conseguiram:
- Organizar e controlar os dados com mais eficiência
- Ver menos inconsistências na captura de dados
- Exportar dados extraídos para Airtable e Slack
Saiba mais sobre sua história de sucesso aqui: Entrevista de sucesso do cliente: BuildYourBNB
Existem outros exemplos em que o Parseur automatizou e extraiu dados com eficiência, como para Alertas do Google e pesquisa de emprego.
O futuro da extração de dados
O mercado global de extração de dados está projetado para atingir US$ 4,90 bilhões até 2027.
O futuro da extração de dados provavelmente será caracterizado por maior automação, melhor integração com outras tecnologias de dados, mais foco em dados não estruturados, maior uso de APIs e melhor qualidade de dados.
Sem dúvida, a extração de dados é uma solução sólida para automatizar processos manuais e ajudar as empresas a escalar. O termo "extração de dados" pode soar técnico, mas as ferramentas de extração de dados funcionam de forma autônoma.
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