A extração de dados é o processo de recuperação de informações estruturadas de fontes não estruturadas ou semiestruturadas. Envolve identificar e extrair dados relevantes de documentos, e-mails, páginas da web e outras fontes, e convertê-los em um formato estruturado, como uma planilha ou banco de dados.
Para as empresas, a extração de dados é essencial para obter insights, automatizar processos e melhorar a tomada de decisões. Aqui está uma visão detalhada do que é a extração de dados, por que ela é importante e como ela pode beneficiar as organizações.
Como funciona a extração de dados?
O processo de extração de dados envolve várias etapas:
1. Identificando fontes de dados
A primeira etapa é identificar as fontes que contêm os dados de que você precisa. Isso pode incluir documentos como PDFs, e-mails, páginas da web, dados de API, etc. Por exemplo, um varejista pode querer extrair informações de produtos e preços de sites concorrentes.
2. Definindo regras de extração
Em seguida, são definidas regras para identificar e extrair os elementos de dados necessários das fontes. Isso pode envolver padrões, tipos de dados, informações posicionais, etc. Por exemplo, uma regra pode especificar a extração de qualquer número formatado como moeda de uma determinada parte de uma página da web.
3. Extração de dados
A extração real é feita usando ferramentas e tecnologias de extração como web scraping, OCR, NLP etc. Essas ferramentas analisam as fontes e extraem os dados com base nas regras definidas.
Web scraping extrai dados de sites. OCR extrai texto de imagens. A PNL pode extrair informações de documentos de texto não estruturados. Os dados extraídos são convertidos em um formato estruturado.
4. Transformação de dados
Transformações adicionais podem ser necessárias para limpar e processar os dados extraídos. Tarefas como validação de dados, desduplicação, etc. são realizadas para garantir a qualidade dos dados.
5. Carregamento e armazenamento
Finalmente, os dados estruturados são carregados em um banco de dados de destino, planilha ou outro formato estruturado para armazenamento e uso posterior. APIs podem ser usadas para manter os dados extraídos atualizados.
Por que a extração de dados é importante?
Existem vários motivos principais pelos quais a extração de dados é extremamente benéfica para as empresas:
Obtenha informações valiosas a partir dos dados
A extração de dados permite obter insights de fontes de dados anteriormente inacessíveis. Os dados estruturados permitem executar análises para descobrir tendências, padrões e oportunidades para ajudar a orientar melhores decisões.
Melhore a eficiência por meio da automação
A extração automática de dados elimina a entrada manual de dados lenta e propensa a erros. Isso melhora a eficiência de tarefas repetitivas, como processamento de faturas, preenchimento de formulários, etc.
Aprimore a experiência do cliente
Ao extrair e analisar dados de clientes de fontes como pesquisas, transcrições de chamadas, mídias sociais, etc., as empresas podem entender os pontos problemáticos dos clientes e ajustar as experiências.
Tomada de decisão mais informada
A extração de dados fornece dados estruturados abrangentes e precisos para relatórios e análises. Isso leva à tomada de decisões baseada em dados, em vez de intuições.
Vantagem competitiva
Extrair dados de fontes públicas como a web pode revelar informações úteis sobre os concorrentes. As empresas podem obter uma vantagem competitiva com dados que outros podem estar a perder.
Aumente dados em sistemas
Os conjuntos de dados extraídos podem ser usados para enriquecer os dados do cliente no CRM e em outros sistemas. Isso mantém os dados atualizados e preenche lacunas.
Reduza erros manuais
A extração automatizada elimina erros humanos que surgem durante a entrada manual de dados. Isso melhora a precisão e a confiabilidade dos dados.
Casos de uso de extração de dados
A extração de dados potencializa uma ampla variedade de casos de uso de negócios:
Monitoramento de preços – Rastreamento de dados de preços de concorrentes extraindo preços de sites de comércio eletrônico. Permite preços dinâmicos.
Pesquisa de mercado – Construir conjuntos de dados de mercado extraindo dados como detalhes de contato, receitas, etc. de diretórios de negócios, fontes da web, etc.
Geração de Leads – Extrair informações de contato de clientes em potencial de várias fontes, como listas de participantes de eventos, diretórios, etc., para gerar leads de vendas.
Retomar análise – Extração estruturada de dados de currículos de candidatos a empregos para preencher automaticamente os perfis dos candidatos. Economiza esforço da equipe de RH.
Processamento de faturas – Extração automática de detalhes da fatura em vez da entrada manual de dados. Acelera os processos contábeis.
Pesquisa de Produtos – Raspar especificações e detalhes de produtos de sites de fabricantes para impulsionar mecanismos de comparação de preços.
Monitoramento de Mídia Sociais – Extração de métricas de mídia social como seguidores, engajamento, sentimento etc. para monitoramento de marca e análise de concorrentes.
Extração de e-mail – Extrair endereços, datas, números de tickets, etc. de e-mails de suporte para criar automaticamente tickets de serviço no CRM.
Os benefícios da extração automatizada de dados
Embora a extração de dados possa ser feita manualmente, a extração automatizada usando tecnologias como web scraping oferece alguns benefícios significativos:
AMPLIAR – A raspagem automatizada pode extrair dados de milhares de fontes muito mais rápido do que seria humanamente possível.
Economia de Custos – Reduz a dependência de trabalho manual caro para extrair dados. Fornece ROI rápido.
Velocidade – Os dados podem ser extraídos em tempo real ou em cronogramas medidos em minutos, em vez de dias e semanas com processos manuais.
Precisão – A extração automatizada tem maior precisão, pois não há erros humanos. Os resultados são verificáveis e reproduzíveis.
Flexibilidade – Os sistemas de extração de dados podem ser personalizados para lidar com diversos tipos e formatos de dados, como páginas da web, PDFs, APIs, etc.
Fácil Integração – As APIs permitem que os dados extraídos sejam facilmente inseridos em outros sistemas, como CRMs, bancos de dados, painéis, etc., para uso posterior.
Desafios na extração de dados
Embora promissora, a automatização da extração de dados apresenta alguns desafios importantes:
Lidar com grandes volumes de fontes de dados de baixa qualidade que exigem mudanças constantes nos padrões de extração.
Lidar com fontes que tentam ativamente bloquear scrapers por meio de CAPTCHAs, bloqueio de IP, etc., exigindo soluções alternativas.
Minimizando erros nos dados extraídos com técnicas como remoção de duplicatas, mesclagem de registros, etc.
Garantir pipelines de dados confiáveis e evitar interrupções que afetem os processos de negócios.
Acessando fontes escondidas atrás de logins que precisam de mecanismos de autenticação como chaves de API.
Gerenciar a conformidade com as leis de dados e os termos do site para evitar problemas legais.
Construir sistemas de extração seguros e bem testados, protegidos contra violações e abusos de dados.
Melhores práticas para sucesso na extração de dados
Siga estas práticas recomendadas para maximizar o sucesso e o valor derivado das iniciativas de extração de dados:
Identifique claramente os principais objetivos de negócios e necessidades de dados antes de iniciar a extração.
Comece pequeno, prove valor e expanda gradualmente. Itere rapidamente com base no feedback.
Crie flexibilidade para lidar com novas fontes e casos de uso no futuro.
Misture extração automatizada com verificação manual seletiva para garantia de qualidade.
Siga rigorosamente os termos de serviço do site e as leis de dados, como o GDPR, ao extrair dados.
Faça parceria com provedores de serviços especializados se não houver habilidades ou recursos internos para extração de dados.
Invista em infraestrutura de dados para processar, analisar e armazenar com eficiência os dados extraídos.
Monitore e aprimore proativamente a qualidade e a cobertura dos dados extraídos ao longo do tempo.
Proteja os dados extraídos com criptografia, controles de acesso e práticas recomendadas de segurança de dados.
Documente e monitore sistemas de extração de dados de ponta a ponta para auditoria e manutenção.
Principais conclusões sobre extração de dados
Aqui estão os pontos principais a serem lembrados sobre a extração de dados:
Extrai estruturalmente informações de fontes não estruturadas ou semiestruturadas.
A extração automatizada de dados traz velocidade, escalabilidade e eficiência.
Os dados extraídos podem gerar insights, análises e melhorar a tomada de decisões.
Possui uma ampla gama de aplicações em vendas, marketing, RH, finanças, etc.
Seguir as melhores práticas é vital para enfrentar os desafios e garantir o sucesso da extração.
A parceria com prestadores de serviços especializados pode ajudar a preencher lacunas de capacidade em pequenas e médias empresas.
A extração de dados é uma tecnologia poderosa que permite obter valor comercial de fontes de dados anteriormente subutilizadas. As empresas podem obter vantagens competitivas significativas adotando a extração de dados para necessidades analíticas e automatizando processos de negócios manuais. Com uma abordagem bem planeada, infraestrutura de dados adequada e parcerias fiáveis, a extração de dados pode proporcionar um valor imenso.
