A análise de dados é o processo de transformar texto bruto ou arquivos em campos de dados estruturados que computadores e aplicativos podem usar. Em termos simples, a análise localiza as partes que você precisa (nomes, datas, totais de faturas) e as coloca em um formato previsível como CSV ou JSON para serem processadas automaticamente.
Principais conclusões
- A análise de dados transforma dados brutos ou não estruturados em formatos estruturados para processamento fácil.
- A análise manual e o OCR tradicional são lentos e propensos a erros em comparação com ferramentas com tecnologia de IA.
- Plataformas como o Parseur automatizam a análise e extração de dados, melhorando a precisão e economizando tempo.
Este artigo irá guiá-lo pelo universo da análise de dados, mostrando por que ela é crucial para empresas modernas, como funciona, casos de uso comuns e o que considerar na escolha de uma ferramenta de análise de dados. Também apresentaremos o Parseur, uma plataforma automatizada de extração e análise de dados para otimizar fluxos de trabalho.
O que é análise de dados?
Existem várias definições para análise de dados, já que é um conceito amplo, mas nós simplificamos para você.
A análise de dados é a conversão de dados de um formato para outro, geralmente de dados não estruturados (HTML bruto) para dados estruturados (JSON, CSV). Ou seja, ela transforma os dados em um formato mais legível.
Um analisador de dados ajuda a analisar e transformar dados para o formato que você precisar. No entanto, nem todos operam da mesma maneira; alguns exigem regras de análise específicas.
Como a análise de dados normalmente funciona
- Entrada: Recebe documentos brutos ou texto (e-mails, PDFs, CSVs).
- Detecta & limpa: Prepara o texto (utiliza OCR se necessário e remove ruídos).
- Extrai: Identifica e captura campos (número da fatura, data, total).
- Saída: Exporta os dados estruturados para CSV, JSON ou integrações.
Definição de parsing
Em linguagem de programação, análise de dados (parsing) refere-se a analisar e estruturar dados de acordo com regras específicas.
A Wikipedia define parsing como "o processo de analisar uma sequência de símbolos, seja em linguagem natural ou em estruturas de dados."
A análise de dados divide essas informações em componentes significativos (como nomes, datas, endereços, valores), normalmente em um formato estruturado como CSV, JSON ou XML.
Parsing vs OCR vs Extração
Esses três termos são frequentemente usados como sinônimos, mas referem-se a diferentes etapas no fluxo de trabalho de dados de documentos:
- OCR (Reconhecimento Óptico de Caracteres): Converte imagens ou documentos escaneados em texto legível por máquina. Por exemplo, o OCR pode reconhecer caracteres impressos ou manuscritos a partir da imagem de uma fatura ou recibo e transformá-los em texto editável. Contudo, nesta etapa, os dados ainda são não estruturados e não estão prontos para uso em bancos de dados ou relatórios.
- Parsing (Análise): Quando o texto está disponível (digitado ou extraído via OCR), o parsing identifica e extrai os campos de dados específicos que interessam, como números da fatura, nomes, totais ou datas. Ele organiza o texto bruto em um formato estruturado como CSV, JSON ou Excel para ser processado automaticamente.
- Extração de Dados: É o processo mais amplo e pode incluir tanto OCR quanto parsing. A extração de dados cobre todo o fluxo de trabalho de obtenção dos dados de diversas fontes, limpeza, validação e preparação para uso em sistemas de negócios como CRMs, ERPs ou planilhas.
Resumindo:
- OCR torna o texto legível por máquinas.
- Parsing dá estrutura e significado a esse texto.
- Extração de dados combina ambos os passos (e validação) para entregar dados limpos e utilizáveis para automação ou análise.
Análise de dados é o mesmo que extração de dados?
Análise de dados e extração de dados são conceitos distintos. Extração de dados refere-se à obtenção de dados de documentos, enquanto análise de dados é a transformação desses dados para um formato utilizável.
A extração de dados é a primeira etapa do processo ETL (Extrair, Transformar, Carregar), enquanto a análise de dados é a segunda.
Tipos de análise de dados
A análise de dados pode ser dividida em 2 tipos ou abordagens:
- Orientada por gramática
- Orientada por dados
1. Parsing orientado por gramática
O parsing orientado por gramática depende de regras pré-definidas para identificar e traduzir a estrutura do texto. Essas regras podem ser escritas diretamente no código ou armazenadas em arquivos externos.
Um exemplo comum é o uso de expressões regulares (regex), que ajudam a detectar e extrair informações com base em padrões de texto específicos. O parsing orientado por gramática é especialmente útil para dados semiestruturados como logs, e-mails ou relatórios com layouts consistentes.
2. Parsing orientado por dados
O parsing orientado por dados utiliza IA e processamento de linguagem natural (PLN) para reconhecer automaticamente padrões e relações no texto. Em vez de depender de regras fixas, ele aprende a partir de exemplos de dados, sendo mais flexível para conteúdos complexos ou não estruturados, como contratos, mensagens ou faturas.
Por que a análise de dados é importante?
Ao lidar com grandes volumes de dados, é fundamental garantir confiabilidade, precisão e ausência de erros. E a análise de dados possui vantagens importantes em relação à entrada manual de dados, como indicado abaixo.
Velocidade
A análise de dados pode ser muito mais rápida que a entrada manual, porque máquinas são capazes de processar grandes volumes de dados brutos em alta velocidade, muito mais rápido que humanos. Um único analisador pode processar milhares de arquivos de uma só vez e analisar tudo em questão de segundos ou minutos. Já a entrada manual leva muito mais tempo, pois cada registro precisa ser inserido individualmente por um funcionário, que provavelmente cometerá erros ao longo do processo.
Em 2013, empresas nos EUA sofreram quase $7 bilhões em penalidades civis do IRS, em grande parte devido à declaração incorreta de renda e valores de emprego.
Precisão
Quando empresas confiam exclusivamente em seus funcionários para sua base de dados, e não em soluções como o Parseur, podem ocorrer erros. A análise de dados garante precisão, já que o processo é feito por software, com confiabilidade para preencher campos ou pesquisar nomes em um banco de dados.
Modernização de dados
Organizações que coletam dados há anos podem tê-los em formatos diferentes. A análise de dados facilita a digitalização e o uso eficiente desses dados.
Casos de uso de análise de dados
Sem dúvida, a análise de dados é amplamente utilizada por empresas de diversos segmentos. Separamos abaixo os casos de uso mais populares:
Imobiliário
Corretores de imóveis recebem centenas de leads diariamente de diferentes plataformas (Zillow, Trulia, Realtor). Com análise de dados, é possível extrair facilmente informações de compradores e detalhes do imóvel, enviando para um CRM imobiliário como Realvolve ou Wise Agent.
Saiba mais sobre como automatizar leads do mercado imobiliário.
Serviços financeiros
Organizações financeiras, como bancos ou seguradoras, processam milhões de transações diárias. Essas transações ficam armazenadas em bancos de dados e precisam ser analisadas para fins de relatórios e análise. A análise de dados ajuda a dar sentido a esse grande volume de informações, permitindo melhores serviços ao cliente.
Saúde
Empresas de saúde precisam armazenar grandes volumes de registros de pacientes que serão analisados para fins de análise. Por exemplo, médicos precisam de acesso rápido aos históricos dos pacientes a qualquer instante durante cirurgias ou procedimentos.
Pedidos e entrega de comida
Se você atua no ramo alimentício, sabe o quanto é fundamental extrair corretamente os dados de pedidos e informações do cliente para garantir entregas corretas. Com análise de dados, essas informações podem ser extraídas, transformadas e enviadas automaticamente para uma planilha compartilhada do Google.
Assim como as vendas da Barberitos aumentaram 30% com o Parseur, você também pode automatizar seu processo de pedidos de comida.
O desafio manual na análise de dados
A análise manual de dados ainda ocorre em muitas empresas, mas apresenta grandes desafios:
- Demorada: Funcionários podem gastar até 40% do tempo coletando e preparando dados manualmente.
- Propensa a erros: A entrada manual pode custar às empresas cerca de $3 trilhões anualmente somente nos EUA.
- Falta de escalabilidade: Com o aumento do volume, o processo manual se torna insustentável.
Por que o OCR tradicional não é suficiente?
Embora o OCR tradicional seja eficaz para reconhecer texto, ele tem dificuldades com:
- Layouts complexos: Estruturas de documentos inconsistentes confundem sistemas de OCR básicos.
- Resultados propensos a erros: O OCR costuma exigir validação manual frequente.
- Compreensão limitada de contexto: Ele não interpreta o significado dos dados extraídos.
IA na análise de dados
A inteligência artificial (IA) transforma a análise de dados ao superar limitações dos métodos tradicionais:
- Algoritmos avançados de OCR: Ferramentas com IA detectam e extraem texto com precisão de documentos digitalizados ou imagens.
- Modelos de autoaprendizagem: O aprendizado de máquina permite que as ferramentas de análise se adaptem a novos formatos e melhorem seu desempenho ao longo do tempo.
- Integração com automação: Ferramentas com IA integram-se facilmente a CRMs, ERPs e outros sistemas, garantindo fluxo contínuo de dados.
Vale a pena construir seu próprio analisador de dados?
A principal dúvida que surge agora é: vale a pena construir seu próprio analisador ou comprar uma ferramenta de análise pronta? Construir um analisador de dados tem vantagens e desvantagens.
Vantagens de construir um analisador de dados
- Maior controle sobre o processo de análise
- Customização de acordo com suas necessidades
Desvantagens de construir um analisador de dados
- Treinamento da equipe para entender requisitos e documentar especificações
- Necessidade de recursos e fundos para o desenvolvimento da ferramenta
- Demanda de manutenção contínua para ajustes, o que resulta em tempo e custos elevados ao longo do tempo
O que buscar em uma ferramenta de análise de dados?
Ao escolher uma ferramenta de análise de dados, observe os seguintes critérios:
- Facilidade de uso: Usuários não técnicos devem conseguir extrair dados facilmente.
- Desempenho: Lidar com volumes crescentes de trabalho sem comprometer a velocidade.
- Versatilidade: Suporte para e-mails, PDFs, planilhas e imagens.
- Integrações: Funcionamento fluido com CRMs, ERPs ou plataformas de análise.
A alternativa: use uma ferramenta de análise de dados como o Parseur
O Parseur é uma poderosa ferramenta de análise de e-mail e PDF que automatiza a extração de dados de e-mails, PDFs, planilhas e outros documentos. O Parseur conta com um mecanismo de OCR inovador, que utiliza OCR Zonal e OCR Dinâmico para capturar todos os dados rapidamente e com confiabilidade, sem necessidade de conhecimento em programação.
Entre seus recursos, o Parseur pode:
- Extrair dados de documentos baseados em texto e em imagem;
- Extrair blocos repetitivos a partir de tabelas;
- Automatizar a análise de dados em casos de uso como pedidos de comida, imóveis ou alertas do Google;
- Enviar dados para outros aplicativos, como Planilhas Google, Zapier, Make ou Power Automate.
Conclusão
Nunca houve tanta informação presa em documentos como hoje. No cenário empresarial moderno, a análise de dados tornou-se um pilar de eficiência, permitindo às empresas desbloquear insights valiosos e tomar decisões mais assertivas. Com IA no núcleo, ferramentas como o Parseur tornam a análise de dados mais acessível, precisa e rápida do que nunca, revolucionando a forma como as organizações lidam com seus dados.
Ao automatizar o processo de análise, o Parseur elimina o esforço manual e a adivinhação, ajudando empresas a otimizar fluxos de trabalho e aumentar a eficiência operacional. Nunca houve um momento melhor para aproveitar o poder da análise de dados automatizada.
Esperamos que agora você tenha uma boa ideia sobre o que é análise de dados e como funciona um analisador de dados. Ao decidir entre construir ou comprar uma solução, leve em consideração se há grandes volumes de dados para analisar ou não.
Perguntas Frequentes
Confira as perguntas mais frequentes sobre análise de dados.
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Qual é um exemplo de análise de dados?
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A análise de dados pode ser usada para extrair informações específicas de um documento grande, como um currículo, utilizando técnicas como correspondência de palavras-chave e expressões regulares.
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Como usar um analisador de dados?
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Ferramentas de análise de dados têm recursos diferentes. Se você usar um analisador como o Parseur, não será necessário criar regras de análise ou ter conhecimento em programação.
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Quais ferramentas são necessárias para análise de dados?
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Parseur, Scraper API ou Import.io são exemplos de ferramentas de análise de dados.
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O que é análise de dados em Python?
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Você pode escrever seu próprio código em Python para análise avançada de dados
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