Como sua empresa poderia se beneficiar com a coleta automatizada de dados

A pesquisa revela que as empresas desperdiçam cerca de 80% dos dados que geram. Isso equivale a insights, conhecimento e potencial desperdiçados. No entanto, isto não é surpreendente, dado que algumas empresas ainda tratam os dados manualmente, o que é uma tarefa tediosa e demorada.

Ferramentas automatizadas de coleta de dados ajudarão você a capturar todos os dados remanescentes em sua empresa, bem como dados provenientes de fontes externas relevantes. Você pode contratar um provedor de serviços de análise de dados como o Itrex Group para entender todos esses dados e obter insights que transformarão seu negócio.

Então, o que é coleta automatizada de dados?

A coleta automatizada de dados é o processo de coletar dados automaticamente de diversas fontes sem intervenção humana e armazená-los no local correspondente no banco de dados/sistema da sua empresa.

É comum usar algoritmos de IA para capturar diferentes tipos de dados. Por exemplo, modelos de reconhecimento de fala podem coletar dados de áudios e modelos de reconhecimento óptico de caracteres podem analisar texto. Algumas dessas ferramentas também podem categorizar informações e produzir insights úteis.

Que tipos de dados essas ferramentas podem processar?

• Dados estruturados são dados altamente organizados que podem ser “lidos” tanto por humanos quanto por máquinas, como planilhas Excel, planilhas CSV tabulares e bancos de dados SQL.
• Os dados não estruturados não são organizados de acordo com um modelo de dados predefinido, dificultando a leitura, a coleta e a análise das ferramentas de software. O texto livre é um tipo comum de dados não estruturados, mas também inclui imagens, páginas da web e conteúdo de vídeo. A pesquisa sugere que cerca de 80–90% dos dados acessíveis a você não são estruturados.
• Os dados semiestruturados são um meio termo entre os dois tipos mencionados acima. Ele não está em conformidade com um modelo de dados semânticos específico e ainda assim possui alguma estrutura. Um exemplo são os arquivos XML estruturados, mas que não carregam necessariamente significado semântico.

Para colocar as coisas em perspectiva, tomemos Rossum como um exemplo de fornecedor confiável de coleta automatizada de dados. A solução da empresa implanta algoritmos de IA de autoaprendizagem para extrair dados não estruturados sem depender de um modelo predefinido. A ferramenta de Rossum possui duas fases – extração e validação. Durante a validação, o algoritmo atribui pontuações de confiança e solicita que especialistas humanos revisem os dados com pontuações abaixo do limite.

Captura de dados automatizada versus manual

Algumas empresas ainda dependem da entrada manual de dados, sobrecarregando o seu pessoal. Este processo inclui digitar ou copiar e colar informações de uma fonte para outra, transcrever arquivos de áudio, etc. A captura manual de dados é demorada. E como os funcionários estão ocupados com tarefas triviais, não podem desempenhar funções que exijam as suas qualificações e conhecimentos.

Além disso, as estatísticas mostram que a entrada manual de dados está sujeita a erros. Tomemos como exemplo a saúde. Qualquer erro neste campo pode ser potencialmente fatal. A captura manual de dados ainda é comum lá, embora tenha sido comprovado que há uma taxa de erro de 3 a 4%.

Se sua tolerância a erros for baixa, é hora de considerar a coleta automatizada de dados.

Benefícios da coleta automatizada de dados

• Reduzindo erros e garantindo maior qualidade de dados . Erros são comuns em entradas manuais de dados, apesar da diligência e experiência das pessoas. Esses erros incluem dados digitados incorretamente, entradas ausentes, entradas duplicadas e muito mais. Ao contrário dos humanos, as ferramentas alimentadas por IA e automação de processos robóticos (RPA) não cometem erros porque estão cansadas ou emocionais. Além disso, você pode incluir a validação como parte do processo automatizado de coleta de dados para garantir a precisão.
• Economizando tempo em tarefas manuais . A coleta de dados é uma tarefa tediosa se feita manualmente, e as ferramentas automatizadas são simplesmente mais rápidas na recuperação de informações de grandes conjuntos de dados do que as pessoas.
• Melhorando a escalabilidade . À medida que suas operações se expandem e a quantidade de dados coletados aumenta, você será forçado a contratar funcionários adicionais para lidar com a crescente carga de trabalho. Quando você confia em métodos automatizados de coleta de dados, seu sistema pode ser dimensionado de acordo. Ao contrário dos funcionários humanos, os bots podem trabalhar 24 horas por dia, 7 dias por semana, se necessário, sem pedir aumento.
• Diminuindo custos . Embora a implementação de uma solução automatizada de coleta de dados pareça uma opção cara à primeira vista, ela irá livrá-lo de despesas de mão de obra manual no longo prazo. Sem falar que a coleta manual de dados está repleta de erros, o que também pode resultar em multas pesadas e danos à reputação.

Métodos automatizados de coleta de dados

Depois de aprender sobre os benefícios da automação, vamos ver como automatizar a coleta de dados.

OCR, OMR, ICR

O reconhecimento óptico de caracteres (OCR) é uma tecnologia alimentada por IA que pode “entender” documentos digitados e digitalizados, arquivos PDF e texto em imagens. A tecnologia pode funcionar com documentos financeiros, relatórios jurídicos e informações de pacientes, para citar alguns exemplos.

O reconhecimento inteligente de caracteres (ICR) é uma forma mais avançada de OCR especializada em texto manuscrito. Identificar caracteres manuscritos é complicado porque cada pessoa tem seu estilo de escrita único.

O reconhecimento óptico de marcas (OMR) pode capturar informações marcadas por humanos, como respostas a perguntas de múltipla escolha e resultados de pesquisas.

Processamento inteligente de documentos (IDP)

IDP é uma tecnologia avançada alimentada por IA que pode ler e compreender documentos, categorizá-los e pesquisar informações específicas em um arquivo. Por exemplo, ele pode ler uma fatura, extrair um número de conta e conectá-lo ao endereço do titular da conta. O PDI é particularmente útil para setores com muitos documentos, como seguros, direito e bancos.

Processamento de linguagem natural (PNL)

A PNL é um campo da inteligência artificial que interpreta e gera a linguagem humana escrita. Você pode combiná-lo com reconhecimento de fala para lidar com áudio. Uma aplicação das soluções de PNL é realizar análises de sentimento e avaliar a percepção do cliente sobre sua marca com base em dados de diferentes fontes.

Reconhecimento de fala

As ferramentas de reconhecimento de fala podem decifrar a voz humana e extrair e classificar dados da fala humana. As empresas podem implantar o reconhecimento de voz para coletar automaticamente dados de pesquisas verbais com clientes, enquanto os hospitais podem usá-lo para capturar dados da fala dos médicos e inseri-los nos EHRs dos pacientes correspondentes.

Mineração de dados

As técnicas de mineração de dados visam descobrir tendências, padrões e outras informações valiosas em grandes conjuntos de dados. Em outras palavras, ajuda a compreender grandes quantidades de dados que não podem ser processados ​​manualmente. Por exemplo, as instituições financeiras podem utilizar a prospeção de dados para analisar transações financeiras e detetar sinais de fraude. Os varejistas podem aplicar essa técnica para detectar o sentimento do cliente em páginas da web com avaliações de clientes.

Métodos automatizados de coleta de dados de baixo nível

Consulta de banco de dados

A consulta ao banco de dados refere-se à recuperação automática de dados específicos de um banco de dados por meio de consultas sistemáticas executadas em períodos de tempo predefinidos ou em resposta a um gatilho. Por exemplo, um banco pode utilizar este método automatizado de recolha de dados para consultar sistematicamente a sua base de dados de transações e agregar informações de diferentes agências para compor demonstrações de lucros e perdas.

Código QR e reconhecimento de código de barras

Este método automatizado de coleta de dados envolve o processamento de imagens codificadas que contêm dados criptografados, como códigos de barras e códigos QR.

O setor varejista utiliza essa técnica para monitorar os níveis de estoque, exibir informações adicionais sobre os produtos e permitir que os clientes façam pagamentos. Por exemplo, a Starbucks permite que os clientes leiam códigos QR para saber mais sobre suas bebidas favoritas. E o Amazon Go depende de códigos QR para permitir lojas sem checkout.

Raspagem da web

Um bot de raspagem rastreia a web para extrair dados de sites. Ele pode recuperar informações úteis, como contatos de empresas, estatísticas do setor, informações sobre produtos, etc., e exportar os dados coletados para uma planilha ou qualquer outro formato. Ferramentas mais avançadas podem funcionar com arquivos JSON.

Como os sites vêm em diferentes formatos, as ferramentas de scraping também variam em funcionalidade. Alguns podem até ignorar o CAPTCHA. Uma aplicação de ferramentas de web scraping é a coleta de informações relevantes de diretórios de negócios e perfis de mídia social para ajudar as empresas na geração de leads.

Interface de programação de aplicativos (API)

Muitas plataformas online oferecem uma API que outras pessoas podem usar para acessar dados estruturados por meio de chamadas de API. Por exemplo, uma plataforma de mídia social pode fornecer uma API que permite que diferentes bots de software realizem monitoramento de mídia social.

Tenha em mente que nem todo recurso online oferece uma API; em outros casos, uma API pode não estar bem documentada, dificultando o acesso.

Coleta automatizada de dados baseada em IoT

Coleta de dados de sensores

No contexto das aplicações da Internet das Coisas (IoT), os sensores podem ajudar a capturar automaticamente diferentes tipos de dados. Por exemplo, em casos de uso de manutenção preditiva, os sensores conectados a um dispositivo podem coletar temperatura, vibração e outros parâmetros para procurar anomalias nas condições do dispositivo. Na área da saúde, os dispositivos IoT podem capturar os sinais vitais dos pacientes para ajudar a monitorar doenças crônicas e outros distúrbios.

Principais aplicações comerciais de coleta automatizada de dados

Abaixo estão cinco exemplos de como você pode usar métodos automatizados de coleta de dados combinados com soluções de análise de dados e aprendizado de máquina para fortalecer sua posição entre a concorrência.

Você pode encontrar um guia esclarecedor sobre como preparar seus dados para aprendizado de máquina em nosso blog.

Caso de uso nº 1: capacitando você com as informações certas para tomar decisões acertadas

Quanto mais dados você tiver, mais profunda será sua compreensão das tendências futuras e de seus próprios processos. Veja como a coleta automatizada de dados pode apoiá-lo na tomada de decisões:

• Acelerando a pesquisa de mercado . Você pode contar com bots de web scraping para rastrear mídias sociais e outras plataformas online para capturar as mais novas tendências de mercado e atividades de concorrentes. Ter todas essas informações à sua disposição ajudará a gestão a priorizar a produção e outros processos.
• Acompanhamento do desempenho dos funcionários . Um processo automatizado de coleta de dados também pode apoiar decisões internas de RH. As ferramentas podem coletar dados sobre frequência, desempenho e níveis de engajamento e voluntariado dos funcionários na empresa, o que ajuda a decidir sobre promoções e identificar oportunidades de treinamento e educação.

Exemplos da vida real:

• Os hotéis Starwood extraem dados sobre a situação econômica, eventos locais e condições climáticas de diversas fontes para ajustar seus preços dinâmicos. Por exemplo, se uma apresentação famosa acontece no teatro local, eles modificam os preços dos quartos nos hotéis próximos de acordo.
• A Netflix analisou mais de 30 milhões de programas e 4 milhões de avaliações de clientes para apostar em filmes e séries que mais tarde se tornaram grandes sucessos.

Caso de uso nº 2: esclarecendo os obstáculos à produtividade

Você pode usar dados coletados automaticamente para:

• Simplifique as operações internas . Ferramentas automatizadas podem agregar dados sobre diferentes tarefas associadas ao processo de produção ou a qualquer outro processo da sua organização. A análise desses dados lhe dará uma ideia de qualquer ineficiência ou bloqueador em seu fluxo. Sem falar que coletar dados automaticamente já é mais produtivo do que fazê-lo manualmente.
• Facilite a manutenção preditiva . O tempo de inatividade não planejado do equipamento pode levar a uma perda de produtividade de até 20%. As empresas podem evitar isso agregando automaticamente dados de sensores em parâmetros de equipamentos para identificar dispositivos que apresentam sinais precoces de mau funcionamento e corrigi-los no momento certo, sem prejudicar o restante do processo.

Exemplo da vida real:

Um estudo publicado no Journal of Nursing Administration mostra como a coleta automática de medições de sinais vitais dos pacientes e sua transferência para os campos EHR correspondentes reduziu os erros em 20% em comparação com entradas manuais, e o tempo de medição em até duas horas por medição em alguns casos , aumentando assim a produtividade dos enfermeiros.

Caso de uso nº 3: direcionando suas campanhas de marketing na direção certa

Agregar dados de diferentes fontes, como sites de avaliação de produtos e plataformas de mídia social, ajudará você a segmentar o público-alvo e a compreender o comportamento do cliente. Com esse conhecimento, os profissionais de marketing podem criar campanhas personalizadas e anunciar produtos e serviços para as pessoas que serão mais receptivas a eles, em vez de enviar mensagens genéricas irritantes para todos.

A captura automatizada de dados pode melhorar a geração de leads, pois pode atribuir pontuações aos clientes em potencial para entender sua interação com seus produtos e determinar potenciais compradores/parceiros/colaboradores.

Exemplos da vida real:

• A American Express agregou dados sobre 115 variáveis, incluindo o histórico de transações dos clientes, para prever e mitigar a rotatividade de clientes. A empresa conseguiu prever 24% das contas que realmente fecharam em poucos meses.
• A Amazon depende de enormes volumes de dados de clientes, como compras, compromissos, listas de desejos, etc., e analisa essas informações para chegar a posicionamentos de anúncios direcionados a subgrupos de usuários.

Caso de uso nº 4: Garantindo níveis ideais de estoque

Se você estiver usando sensores para monitorar produtos em estoque, as ferramentas automatizadas de coleta de dados podem agregar dados de estoque com estatísticas de vendas, padrões de demanda e tendências gerais do mercado. Com essa combinação, você saberá quando reabastecer os produtos para atender à crescente demanda e quando poderá evitar a reposição cara de um produto que não está mais em tendência.

Exemplo da vida real:

Uma grande empresa de fabricação e distribuição, a Aliaxis, combina seus próprios dados sobre cronogramas de produção e registros de vendas com dados externos, como informações de fornecedores, avaliações de clientes e muito mais, para gerenciar seu estoque. Com a ajuda da análise de dados, a empresa conseguiu:

• Preveja a demanda e mantenha níveis ideais de estoque
• Identifique práticas de inventário desatualizadas
• Avalie o desempenho do fornecedor com base nos prazos de entrega, qualidade do produto e preços. A Aliaxis usou esses insights para renovar/encerrar parcerias e negociar contratos de fornecedores.

Caso de uso nº 5: Manter a qualidade do produto de alto nível

Veja como a análise de dados coletados automaticamente pode ajudar a monitorar a qualidade do produto em diferentes estágios do processo de produção:

• Agregar dados de linhas de produção em tempo real em busca de equipamentos defeituosos ou de um produto intermediário que não atenda aos padrões de qualidade em peso, composição de material, etc.
• Avaliar as características das matérias-primas a serem utilizadas na produção
• Inspecionar o produto final quanto a variações de cor, irregularidades de formato, etc., para detectar peças não conformes

Além disso, as empresas podem usar todos esses dados de avaliação de qualidade para gerar automaticamente documentação de qualidade abrangente, obter insights sobre como melhorar a produção e garantir que os produtos permaneçam em conformidade com os padrões da indústria.

Exemplo da vida real:

A Intel empregou big data para encontrar uma maneira de encurtar o processo de garantia de qualidade do chip. Esses chips tradicionalmente passam por cerca de 19 mil testes na linha de produção. Ao analisar grandes quantidades de dados históricos, a empresa decidiu concentrar-se em testes específicos no nível do wafer, diminuindo o tempo de controle de qualidade em 25% e economizando US$ 3 milhões em uma linha de produção.

Obstáculos à coleta automatizada de dados

Embora a captura automatizada de dados tenha benefícios comprovados, existem desafios que você precisará considerar.

1. Gerenciamento e verificação de dados . Quem é responsável pela verificação e manutenção dos dados recolhidos? Por quanto tempo esses dados permanecerão em seu sistema? Os indivíduos podem acessar seus dados pessoais e excluí-los se quiserem? É fundamental que sua empresa estabeleça práticas sólidas de governança de dados e se beneficie de serviços externos de gerenciamento de dados, se necessário, para resolver todas as preocupações relacionadas à manutenção de grandes volumes de dados.
2. A qualidade dos dados pode ser prejudicada . As técnicas automatizadas podem acumular grandes quantidades de dados que são impossíveis de verificar manualmente. Portanto, a menos que você tenha um sistema de validação forte, as ferramentas automatizadas de coleta de dados podem começar a adicionar dados inconsistentes e de qualidade inferior. Esta é uma prática perigosa, pois pode causar mau funcionamento de outros aplicativos que dependem desses dados. Pode influenciar as decisões que você toma e resultar em oportunidades perdidas.
3. Propriedade de dados e violações de privacidade . Cada local tem seus requisitos quando se trata de privacidade de dados. Quando você captura grandes volumes de dados diariamente, pode ser um desafio garantir o anonimato adequado, obter consentimento e dar às pessoas controle sobre suas informações pessoais. No entanto, o não cumprimento pode levar a perdas financeiras e danos à reputação.
4. Segurança de dados . Ao armazenar mais dados, você pode se tornar um alvo mais atraente para os cibercriminosos. Portanto, faz sentido reforçar os seus protocolos de segurança para proteger os dados contra acesso não autorizado. Para colocar as coisas em perspectiva, o Statista relatou 6,4 milhões de agências de dados em todo o mundo apenas no primeiro trimestre de 2023.
5. Questões de integração . Ferramentas automatizadas de coleta de dados capturam dados de diferentes fontes, como bancos de dados, APIs de sites, etc., resultando em uma pilha de informações inconsistentes, duplicadas e sem formatação unificada. No entanto, para que estes dados sejam úteis, precisam de ser armazenados numa visão coerente e utilizável.
6. Custos de implementação . Tal como estabelecemos anteriormente, a automatização do processo de recolha de dados reduz os custos laborais, mas pode introduzir um custo próprio. Existe o investimento inicial para adquirir e integrar o sistema. Então, o sistema precisa ser atualizado, mantido e protegido. E a empresa ainda treinará funcionários humanos para usar esse sistema de maneira adequada.

Então para onde você vai a partir daqui?

Se você administra uma pequena empresa que precisa ter acesso a uma quantidade modesta de dados e tem alta tolerância a erros de manuseio de dados, então você está bem com a coleta e o processamento manual de dados. Caso contrário, é melhor considerar explorar a coleta automatizada de dados.

No entanto, mudar para a coleta automatizada de dados é apenas o começo. Para lidar com todos os dados em sua posse, é aconselhável instalar práticas sólidas de gerenciamento de dados. E para transformar ainda mais suas operações, você pode se beneficiar de soluções de software de inteligência artificial, análise preditiva e outros serviços poderosos de big data. Aqui na ITRex, temos um histórico comprovado com tecnologias baseadas em IA e teremos prazer em apoiá-lo em sua jornada.

Quer se transformar em uma organização orientada por dados? Deixe-nos uma mensagem! Ajudaremos você a automatizar a coleta de dados, implementar práticas de gerenciamento de dados e construir ferramentas analíticas robustas baseadas em IA.

Publicado originalmente em https://itrexgroup.com em 3 de outubro de 2023.