A captura de dados é como uma pilha de faturas, recibos e formulários se torna dados limpos que seus sistemas podem usar, sem que ninguém precise redigitar uma linha. Feita à mão, consome horas e abre espaço para erros de digitação. Bem feita, você nunca mais precisará pensar nisso.
Abaixo: o que significa captura de dados, os métodos por trás dela, o processo de cinco etapas e como automatizar tudo para que funcione sem você.
What is data capture?
A captura de dados é o processo de extrair informações de qualquer tipo de documento ou e-mail e convertê-las em um formato legível por computador. Os documentos podem ter todas as formas imagináveis: faturas, recibos, questionários, vídeos e imagens. Capturar esses dados manualmente exige tempo, esforço e pessoas, e é por isso que as empresas recorrem ao aprendizado de máquina e à inteligência artificial para automatizar o trabalho.
Um rápido esclarecimento, pois o termo é usado de três maneiras. Neste guia, captura de dados significa ler documentos comerciais e transformar seu conteúdo em dados estruturados. Isso é diferente da Captura de Dados de Alteração (Change Data Capture), uma técnica de engenharia de banco de dados para rastrear alterações em nível de linha, e da captura física ou de campo, que usa códigos de barras e tags RFID para registrar objetos do mundo real. Se você está aqui para obter informações de documentos, está no lugar certo.
A demanda não está diminuindo. O mercado global de identificação automática e captura de dados foi avaliado em US$ 69,8 bilhões em 2024 e deve atingir US$ 136,9 bilhões até 2030, uma taxa composta de crescimento anual de 11,7%.
Methods of data capture
Os métodos de captura de dados se dividem em algumas tecnologias bem estabelecidas, cada uma construída para um tipo diferente de documento. A captura manual, uma pessoa lendo e redigitando, ainda existe, mas é lenta e propensa a erros, então os métodos abaixo são os que as equipes realmente procuram quando o volume cresce.
OCR
O Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR) é uma técnica utilizada para ler dados de imagens, PDFs e documentos digitalizados. O OCR elimina a necessidade de entrada manual de dados, o que é importante no momento em que uma empresa precisa processar recibos ou imagens em grande volume.
O OCR é mais antigo do que a maioria das pessoas supõe. Ele foi colocado em prática pela primeira vez em 1975, quando Ray Kurzweil construiu uma máquina de leitura para deficientes visuais. Cinquenta anos depois, ele silenciosamente impulsiona seu banco, seu hospital e sua seguradora, extraindo dados de cheques, relatórios de raios-X e registros de pacientes.
Exemplos de software OCR incluem Parseur, Tesseract, Adobe Acrobat Pro, OmniPage Ultimate e Abbyy FineReader.
ICR
O Reconhecimento Inteligente de Caracteres (ICR) é uma forma avançada de OCR desenvolvida para ler caligrafia. Ele reconhece diferentes estilos e fontes de texto manuscrito, o que melhora a precisão dos dados capturados. Para conseguir isso, o ICR combina análise de recursos com processamento baseado em pixels para identificar linhas, interseções e loops fechados.
O ICR aparece onde quer que haja caligrafia:
- Extratos bancários
- Folhas de ponto
- Faturas
- Contas
- Pesquisas com clientes
OMR
O Reconhecimento Óptico de Marcas (OMR), também conhecido como leitura óptica de marcas, coleta informações de provas de exame, folhas de marcação, pesquisas e outros formulários estruturados. O software digitaliza um documento e distingue caixas marcadas de não marcadas. Escolas e empresas de pesquisa de mercado dependem dele para pontuar milhares de folhas sem que uma única pessoa passe a caneta pela página.
Barcodes
A tecnologia de código de barras é o método que você encontra todos os dias, impresso em quase todos os produtos que você compra. Você o conhece pelas linhas paralelas pretas e brancas, que codificam números e dados que um scanner lê em um instante.
Os códigos de barras identificam produtos e rastreiam pacotes por meio de software, e é por isso que operam supermercados, remessas internacionais e rastreamento de pagamentos em faturas.
QR Code
Os códigos QR são um tipo de código de barras bidimensional (2D) que armazenam mais informações e podem ser lidos por qualquer smartphone. Existem dois tipos, estáticos e dinâmicos, e podem direcionar para um site, um perfil social, uma senha Wi-Fi ou um endereço de e-mail. Restaurantes os adotaram para aposentar o cardápio impresso de vez.
Web scraping
O web scraping, às vezes chamado de raspagem de dados, usa bots ou rastreadores para extrair conteúdo de sites. Proxies residenciais ajudam esses bots a evitar a detecção, e o HTML raspado é então gravado em um banco de dados.
Voice capture
Alexa, Siri e Google Assistant são todas tecnologias de captura de voz. Eles usam reconhecimento de fala para transformar palavras faladas em dados que um computador pode processar. Pergunte a um deles sobre o clima de amanhã e você acabou de capturar dados em voz alta.
Automated data capture with AI (IDP)
A captura automatizada de dados, também chamada de processamento inteligente de documentos (IDP), usa IA para ler um documento, encontrar os campos que são importantes para você e retorná-los como dados estruturados sem a necessidade de criar um modelo. Este é o método moderno e é o que escala. Diferente apenas do OCR, que para em transformar uma imagem em texto, o processamento inteligente de documentos entende o layout, podendo extrair o número da fatura, a data e os itens de linha de mil formatos diferentes de fornecedores.
Ferramentas como o Parseur rodam dois motores de IA por baixo dos panos: um motor de IA de Texto para e-mails e documentos de texto, e um motor de IA de Visão para PDFs, digitalizações e imagens. Você descreve os campos uma vez, a IA os captura de todos os documentos seguintes, uma etapa opcional de revisão humana detecta qualquer coisa crítica, e os dados limpos chegam à sua planilha, CRM, ERP, API ou um agente de IA posterior. Isso é captura de dados sem a manutenção de modelos e sem a digitação.
The data capture process
O processo de captura de dados ocorre em cinco etapas, desde a importação de um documento até a entrega dos dados finalizados.
- Importação de documentos
Antes de qualquer coisa ser capturada, o documento precisa chegar. A maioria dos softwares de captura de dados aceita arquivos no formato em que eles chegam, PDF, JPEG ou XML, sejam eles digitalizados, enviados por e-mail ou via upload.
- Processamento para um formato legível
Após a importação, o software transforma o conteúdo em um formato legível por máquina. Se o arquivo for uma imagem de baixa qualidade, ele o limpa primeiro, melhorando a resolução para que o texto abaixo possa ser lido.
- Validação de dados
Em seguida, os dados capturados são verificados em relação a regras predefinidas, sinalizando caracteres borrados ou campos ausentes antes que qualquer coisa avance. Acertar os dados nesta fase é o que impede que um pequeno erro se torne caro mais à frente.
- Classificação de documentos
Os documentos são então classificados e indexados automaticamente por tipo, de modo que pedidos de compra, recibos e contratos caiam no lugar certo. Essa classificação por aprendizado de máquina salva sua equipe de separar manualmente uma pilha que não para de crescer.
- Extração e entrega de dados
Por fim, vem a própria extração de dados, onde os campos específicos e metadados que você precisa são retirados e enviados. Os dados capturados vão para um drive, uma pasta ou um aplicativo conectado, prontos para alimentar os fluxos de trabalho automatizados que aguardam do outro lado.
Data capture vs data entry vs data collection
Captura de dados, entrada de dados (data entry) e coleta de dados são três coisas diferentes que as pessoas frequentemente confundem. A entrada de dados é uma pessoa digitando informações manualmente em um sistema, enquanto a captura de dados automatiza essa etapa de leitura e conversão para que ninguém precise fazer isso. A coleta de dados é o ato mais amplo de reunir informações de qualquer fonte, e a captura de dados é a parte específica que transforma o que você coletou em dados estruturados e legíveis por máquina. De forma simples: você coleta os documentos, a captura extrai os dados, e a entrada de dados é a versão manual lenta que a captura substitui.
Benefits of data capture
A captura automatizada de dados compensa de cinco maneiras que aparecem rapidamente: eficiência, precisão, custos menores, melhor segurança e funcionários mais felizes.
- Eficiência de dados
Como os dados são capturados com rapidez e precisão, os processos internos aceleram e os clientes esperam menos. Com muito menos trabalho manual, seu processamento de documentos é executado mais rapidamente de ponta a ponta.
- Precisão dos dados
O processamento manual sempre deixa escapar erros, seja um campo ausente ou um erro de digitação. Uma solução de captura de dados executa uma etapa de validação que verifica todos os registros, para que possa confirmar se uma fatura corresponde aos dados do fornecedor em seu banco de dados antes que alguém a veja.
- Redução de custos
A papelada se acumula. De acordo com a AI Multiple, arquivar um único documento custa cerca de US$ 20, e reproduzir um perdido custa US$ 220. A captura automatizada de dados elimina essas despesas desnecessárias, e o papel que você deixa de imprimir é um bônus para o planeta.
- Segurança aprimorada
Documentos digitalizados ficam em um armazenamento online seguro com acesso limitado às pessoas que precisam, o que torna a perda e a fraude muito menos prováveis do que com o arquivamento em papel. Maior visibilidade sobre cada documento significa que atividades suspeitas são detectadas mais cedo, não meses depois.
- Economia de tempo
Analisar documentos manualmente é lento, e ainda mais lento quando alguém para para corrigir um erro. Um sistema de captura de documentos automatizada corta essa latência, dando à sua empresa espaço para crescer e escalar.
- Funcionários mais felizes e saudáveis
Fadiga ocular, estresse e problemas musculares estão todos ligados ao trabalho manual de entrada de dados, e a monotonia desgasta as pessoas. Entregue esse trabalho ao software e sua equipe poderá passar suas horas com clientes, parceiros e nas partes do trabalho que realmente precisam de um ser humano.
How to automate data capture with Parseur
O Parseur é uma ferramenta de captura de dados com IA que extrai dados estruturados de seus documentos automaticamente, sem necessidade de modelos ou códigos. Foi criado para pessoas sobrecarregadas de documentos, não para engenheiros, então um usuário sem conhecimentos técnicos pode configurá-lo em uma tarde.
Envie seus documentos para o Parseur por e-mail ou upload, e seus motores de IA capturam os campos que você solicitou, desde faturas, recibos e e-mails até PDFs digitalizados. A partir daí, os dados limpos fluem para centenas de aplicativos conectados, sua planilha, seu CRM ou sua plataforma de automação, no momento em que cada documento chega.
O resultado é simples: seus documentos são capturados no instante em que chegam, e você recupera as horas que passava na entrada de dados. Esse é o principal objetivo da captura de dados, e é a última vez que você precisará pensar sobre isso.
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