2025 é o ano dos super extratores — ferramentas de IA que conseguem extrair dados de documentos.
Então, vamos entrar no futuro enquanto revelamos "a nata da nata" das ferramentas de extração de dados deste ano.
Tipos de métodos de extração de dados
Existem diversos métodos de extração de dados. Aqui estão alguns deles:
Extração de texto
A extração de texto refere-se à varredura e recuperação de palavras, frases e palavras-chave específicas a partir 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
Em termos simples, é realizar a extração de dados com a ajuda de ferramentas de inteligência artificial. Algumas ferramentas de IA têm a possibilidade de extrair dados de qualquer documento instantaneamente, sem a necessidade de intervenção humana.
Reconhecimento óptico de caracteres (OCR)
OCR extrai e lê dados de imagens ou documentos digitalizados, identificando texto dentro das imagens, caractere por caractere, usando Visão Computacional. OCR é um processo complexo que exige muitos cálculos para identificar o texto com precisão. Hoje, os melhores algoritmos de OCR conseguem 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 de 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: é um e-mail, uma imagem ou um PDF digitalizado, por exemplo.
2. Escolher o método de extração de dados
Depois de identificar o tipo de documento, é hora de decidir qual técnica de extração de dados (como 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, você pode usar vários métodos para o mesmo documento. Por exemplo, muitos PDFs contêm tanto o texto codificado no arquivo quanto a imagem. Assim, você pode optar por 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 conforme um esquema específico.
Por que a extração de dados é importante?
Em algum momento, toda empresa precisará extrair dados automaticamente para agilizar seus processos. Algumas ferramentas de extração de dados são alimentadas por aprendizado de máquina e inteligência artificial para entender melhor os processos documentais.
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 reduzir esses erros e melhorar a precisão e exatidão dos seus dados.
45% das atividades de trabalho podem ser automatizadas utilizando tecnologias já demonstradas — McKinsey, 2015
Economia de custo e tempo
De acordo com um artigo da Harvard Business Review publicado em 2019, profissionais precisam checar suas caixas de entrada 15 vezes ao dia e desperdiçam 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 não só automatiza esse processo e economiza seu tempo, como também permite que seus funcionários direcionem sua criatividade para outras atividades.
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 por ano em tempo e recursos desperdiçados, duplicação de esforço e oportunidades perdidas devido a dados desconectados. ThinkAutomation, Global Market Statistics.
Aumento da eficiência nos negócios
Os dados vêm em diferentes formatos e layouts e, à medida que o seu negócio cresce, pode se tornar difícil classificar e coletar dados rapidamente se isso for feito manualmente. A extração de dados pode ajudá-lo a acessar essas informações de maneira mais rápida e a processá-las, gerando decisões melhores.
Um exemplo é a extração de dados em PDF, que pode ser bastante trabalhosa ao ser feita manualmente. Um software extrator de dados em PDF automatiza esse processo e aumenta a eficiência do negócio.
Principais ferramentas de extração de dados para 2025
Ao selecionar uma ferramenta, é importante considerar fatores como a complexidade dos dados que você precisa extrair, o volume de dados, o nível de conhecimento técnico necessário e os formatos de saída suportados. Aqui estão algumas das melhores ferramentas de extração de dados para considerar em 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 Google Sheets ou enviados para qualquer aplicativo da sua escolha.
Nanonets
Nanonets é uma plataforma de IA que facilita para empresas a criação e implantação de modelos personalizados de reconhecimento de imagens e documentos. Porém, o treinamento do modelo personalizado consome tempo, já que é necessário ter no mínimo 10 documentos anotados para o treinamento. Além disso, no plano gratuito, não é possível criar mais de 5 rótulos (ou seja, campos).
Emailparser.com
Email parser é um aplicativo independente para Windows e funciona bem para quem deseja manter todos os dados localmente ou conectar a aplicações em sua rede local. A ferramenta de análise de e-mail usa regras de análise para operar, o que pode ser um pouco complexo de gerenciar em certos casos.
PDF.ai
PDF.ai é uma ferramenta interessante na qual você pode fazer upload de um PDF e "conversar" com a ferramenta de IA para encontrar informações específicas dentro daquele documento. Porém, seus recursos são limitados; por exemplo, não é possível enviar esses dados para outros aplicativos.
Google Tesseract
Tesseract é um OCR de código aberto gratuito que extrai texto de imagens e pode suportar mais de 100 idiomas.
Parseur como ferramenta de extração de dados por IA
O principal diferencial do Parseur está em seu analisador de IA, capaz de automatizar 98% do trabalho manual de entrada de dados. E o melhor: você não precisa treinar o modelo de IA nem construir ferramentas de IA complexas. A ferramenta de extração de dados por IA já é experiente e sabe o que fazer.
Ter uma ferramenta poderosa de extração de dados pode ajudá-lo a automatizar os processos do seu negócio, poupando infinitas horas de trabalho.
Exemplos de extração de dados
Seja no setor imobiliário, de entrega de comida ou em outros setores, a extração de dados com certeza será uma vantagem competitiva.
Como as vendas da Barberitos aumentaram em 30% com o Parseur
Barberitos é uma rede Fast Casual Burrito sediada em Athens, GA, com restaurantes no sudeste dos Estados Unidos.
Com a integração do Parseur como ferramenta de extração de documentos, a Barberitos conseguiu:
- Aumentar a receita de vendas
- Capturar dados sem erros
- Exportar dados extraídos automaticamente para seu sistema POS
Leia o caso de sucesso aqui: Entrevista de sucesso do cliente: Barberitos
Como a BuildYourBNB melhorou a precisão dos seus dados
BuildYourBNB é uma consultoria de gestão que administra imóveis para aluguéis de curta duração com mais de 10.000 hóspedes.
Com o Parseur ao lado, eles conseguiram:
- Organizar e controlar dados de forma mais eficiente
- Ver menos inconsistências na captura de dados
- Exportar dados extraídos para Airtable e Slack
Saiba mais sobre esse caso de sucesso aqui: Entrevista de sucesso do cliente: BuildYourBNB
Há outros exemplos em que o Parseur automatizou e extraiu dados de forma eficiente, como para Alertas do Google e busca de vagas.
O futuro da extração de dados
O mercado global de extração de dados deve chegar a 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, foco cada vez mais forte em dados não estruturados, aumento do uso de APIs e melhor qualidade dos dados.
Sem dúvida, a extração de dados é uma solução robusta para automatizar processos manuais e ajudar empresas a escalarem. A expressão "extração de dados" pode soar técnica, mas pode ter certeza de que as ferramentas de extração de dados funcionam de forma autônoma.
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