Você já precisou extrair dados de um PDF ou documento digitalizado para uma planilha? OCR pode economizar muito tempo. Basta digitalizar seus documentos e converter as imagens em texto editável e pesquisável. O OCR facilita a extração de dados, seja trabalhando com PDFs, fotos ou páginas digitalizadas.

Este guia orientará você durante o processo de OCR até planilha, desde a digitalização até a melhoria da precisão. Recomendaremos ferramentas de OCR e forneceremos dicas para aumentar a precisão e casos de uso de OCR do mundo real que economizam horas de trabalho manual.

Por que reorganizar os dados em planilhas com OCR?

OCR é uma virada de jogo total. Ele armazena os dados armazenados em documentos digitalizados, PDFs e fotos e os transforma em dados estruturados. Estamos falando de planilhas prontas para uso. Isso abre um novo mundo de possibilidades.

Aqui estão alguns motivos pelos quais você deve considerar o uso de OCR para organizar seus dados em planilhas:

1. Análise de dados mais fácil

Depois que seus dados são extraídos e organizados em linhas e colunas em uma planilha, fica muito mais fácil analisá-los e trabalhar com eles. Você pode identificar tendências, classificar, filtrar, usar fórmulas e criar tabelas dinâmicas e gráficos rapidamente. Este nível de manipulação de dados não é possível em documentos digitalizados ou PDFs.

2. Melhor qualidade dos dados

A conversão de OCR em planilhas fornece dados limpos e estruturados. Os dados podem ser validados e padronizados durante o processo de OCR. Isso melhora a qualidade e a precisão geral dos dados em comparação com documentos digitalizados não estruturados.

3. Melhor capacidade de pesquisa

Documentos e imagens digitalizados são complexos de pesquisar – o OCR corrige isso convertendo as imagens em texto real. Uma vez em uma planilha, os dados tornam-se totalmente pesquisáveis. Você pode encontrar instantaneamente o que precisa.

4. Compartilhamento de dados aprimorado

Planilhas contendo dados extraídos podem ser facilmente compartilhadas com outras pessoas para colaboração. Os dados agora estão em um formato reutilizável padronizado, em vez de ficarem presos em imagens de documentos individuais.

5. Capacidades de automação

Os dados da planilha podem ser automatizados e simplificados em todos os sistemas empresariais. Com a capacidade de gerar arquivos CSV, os dados extraídos do OCR podem fluir automaticamente para bancos de dados e outros aplicativos de linha de negócios.

6. Ignore o processamento manual

Sua equipe não precisará mais transcrever manualmente dados de documentos digitalizados nem suportar o tedioso e ineficaz fluxo de trabalho de copiar e colar PDFs. Você pode reduzir erros e economizar tempo na limpeza e validação de dados, eliminando tarefas monótonas de entrada de dados. Como resultado, sua equipe pode dedicar seus esforços a um trabalho mais produtivo e gratificante.

7. escalabilidade

A conversão de OCR aumenta bem à medida que os volumes de dados aumentam. Quer você precise processar centenas ou até milhares de páginas de documentos, a automação de OCR cuida disso sem problemas. A entrada manual de dados não é dimensionada tão rapidamente para grandes volumes.

O fluxo de trabalho de OCR para planilha

Converter documentos em planilhas com OCR é simples quando você segue estas etapas principais. Ao configurar um fluxo de trabalho eficiente, você pode economizar horas de entrada manual de dados e acessar rapidamente informações armazenadas em PDFs ou arquivos digitalizados.

Vamos mergulhar.

1. Reúna documentos para OCR

Primeiro, colete imagens de documentos, PDFs ou papéis digitalizados contendo os dados que você precisa extrair. Nanonets permite importar facilmente arquivos de várias fontes, incluindo e-mail, armazenamento em nuvem, Dropbox, Google Drive, OneDrive e muito mais.

Você também pode configurar pastas monitoradas automatizadas ou e-mail para processar automaticamente novos arquivos ou anexos recebidos. Chamadas de API e integrações com outros softwares empresariais também podem ser configuradas para extração de dados perfeita.

2. Defina campos de dados

Em seguida, especifique os campos ou colunas de dados que deseja extrair, como número da fatura, data, nome do cliente, valor devido, etc. Nanonets oferece diferentes modelos de IA para tipos de documentos como faturas, recibos, cartões de visita e muito mais.

Os modelos pré-construídos já sabem extrair de forma inteligente campos comuns de cada tipo de documento. Você também pode configurar seus próprios campos personalizados e treinar o modelo de IA. Você pode então preparar o modelo com algumas amostras. Basta desenhar zonas em documentos de amostra para mapear onde residem os dados críticos.

Agora você está pronto para executar o OCR e extrair dados de seus documentos. Nanonets aproveita algoritmos avançados de IA e ML para identificar e capturar automaticamente texto de layouts de documentos complexos com alta precisão. A IA “lê” cada documento, extrai os campos definidos e gera dados estruturados prontos para exportação.

Esta etapa é totalmente automatizada para você, uma vez que os campos de dados e o modelo de IA estejam configurados corretamente. Nos bastidores, a tecnologia OCR converte imagens digitalizadas em texto. A detecção inteligente de zona seleciona então os campos de dados relevantes.

4. Valide e corrija os dados

Revise os dados extraídos para obter precisão. Nanonets facilita isso, pois permite fazer correções diretamente no visualizador de documentos. Para usuários mais avançados, você também pode editar a saída JSON estruturada.

Você também pode usar recursos de validação automatizada para configurar regras para validar os dados capturados. Por exemplo, você pode verificar se uma data está dentro de um intervalo válido ou se um valor numérico está abaixo de um limite. Quaisquer problemas de validação são sinalizados para revisão.

5. Exporte e integre dados de planilhas

A saída final contendo os dados estruturados extraídos de seus documentos digitalizados ou PDFs pode ser baixada e usada para fins posteriores. Nanonets permite exportá-los como um arquivo CSV, Excel ou JSON, permitindo importar facilmente os dados para seu aplicativo de planilha preferido ou outro software comercial.

Você também pode integrar diretamente com aplicativos populares como Planilhas Google, QuickBooks, Salesforce, etc. A integração Zapier permite que você se conecte a mais de 5000 aplicativos para um fluxo de dados contínuo. Essa integração garante que seus dados sejam atualizados automaticamente em todas as suas plataformas em tempo real.

Como melhorar o processo de OCR para planilha

A tecnologia OCR não é perfeita. Às vezes, ele pode ter problemas com digitalizações de baixa qualidade, layouts complexos ou fontes incomuns. Porém, mesmo pequenas melhorias marginais no processo de OCR podem levar a economias significativas de tempo e custos.

Suponha que você administre uma seguradora que processa milhares de documentos por dia. Mesmo uma melhoria de 2% na precisão do OCR pode economizar centenas de horas de trabalho por semana.

Aqui estão algumas maneiras de melhorar o processo de OCR para planilha:

1. Melhore a qualidade de suas digitalizações

Certifique-se de que os documentos que você está digitalizando sejam claros e legíveis. Digitalizações de baixa qualidade podem causar erros no processo de OCR. Portanto, pré-processe as digitalizações para melhorar a qualidade da imagem antes de inseri-las no sistema OCR.

Dicas para melhorar a qualidade da digitalização:

• Use um scanner de alta resolução (pelo menos 300 dpi). Isso captura detalhes mais sutis que podem ajudar o mecanismo de OCR a reconhecer caracteres com precisão.
• Certifique-se de que as páginas estejam corretamente alinhadas e não distorcidas. O alinhamento corrige digitalizações inclinadas.
• Verifique o brilho e o contraste da digitalização. Ajuste os níveis para que o texto fique claramente visível e não muito claro ou escuro.
• Limpe o vidro do scanner para evitar poeira, manchas ou artefatos nas imagens digitalizadas.
• Use o Adobe Scan ou aplicativos semelhantes para capturar digitalizações de alta qualidade usando seu smartphone.
• Use técnicas de aprimoramento de imagem como nitidez, redução de ruído e binarização.

2. Padronize seus documentos

A consistência no layout e design do documento pode melhorar significativamente a precisão do OCR. Se possível, padronize o formato dos documentos que você processa. Isso significa manter os campos de dados no mesmo local em cada documento, usando fontes e tamanhos consistentes e mantendo um layout limpo e organizado.

Aqui estão algumas dicas para padronizar documentos:

• Use um modelo consistente para todos os documentos do mesmo tipo.
• Mantenha os campos de dados essenciais no mesmo lugar em todos os documentos.
• Use fontes claras e legíveis e evite fontes artísticas ou incomuns.
• Evite desordem e mantenha o layout limpo e simples.
• Limite o uso de imagens, logotipos e gráficos próximos a campos de texto importantes.
• Use cores de alto contraste para texto e plano de fundo para melhorar a legibilidade.

3. Invista em um sistema OCR alimentado por IA

Esses sistemas utilizam algoritmos de aprendizado de máquina para aprender com cada documento processado, melhorando continuamente sua capacidade de reconhecer e extrair dados relevantes.

Nanonets é um excelente exemplo de sistema OCR alimentado por IA. Oferece modelos pré-treinados para diversos tipos de documentos e permite customizar o modelo de acordo com sua necessidade. Quanto mais dados ele processa, melhor reconhece padrões e extrai dados com precisão.

Além disso, os recursos de reconhecimento de idioma e compreensão de contexto dos sistemas OCR alimentados por IA permitem-lhes lidar com documentos em vários idiomas, moedas, formatos fiscais e muito mais. Isso os torna altamente versáteis e adaptáveis ​​a diversas necessidades de negócios.

4. Configure fluxos de trabalho automatizados

Automatizar etapas manuais repetitivas em seu fluxo de trabalho de OCR pode aumentar a eficiência e minimizar erros. Por exemplo, você pode configurar regras de importação automática que garantem que o sistema OCR processe automaticamente todas as faturas enviadas para contabilidade@suaempresa.com.

As integrações com software empresarial, como ERPs, permitem um fluxo de dados contínuo. Os dados extraídos da planilha podem ser sincronizados automaticamente com bancos de dados downstream. As regras de validação automatizadas ajudam a detectar antecipadamente quaisquer erros de extração. Os fluxos de trabalho podem encaminhar documentos que precisam de revisão para a equipe apropriada. Notificações e lembretes automáticos garantem que nenhum prazo seja perdido.

Considerações finais

A tecnologia OCR revolucionou a forma como extraímos e trabalhamos com dados de documentos digitalizados e PDFs. Ao converter imagens em dados de planilhas estruturadas, o OCR elimina a tediosa entrada manual e, ao mesmo tempo, aprimora os recursos de análise.

Conforme descrito neste guia, criar um fluxo de trabalho de OCR eficiente com as ferramentas certas, como Nanonets, pode economizar muito tempo. Pequenas melhorias na precisão também se traduzem rapidamente em economias significativas.

Quer ver como o OCR pode acelerar os fluxos de trabalho da sua empresa? Nanonets oferece uma versão gratuita para testar a extração de dados de seus documentos com tecnologia de IA. Converter tabelas PDF ou faturas digitalizadas em planilhas Excel editáveis ​​nunca foi tão fácil. Inscreva-se agora para começar!

• Conteúdo com tecnologia de SEO e distribuição de relações públicas. Seja amplificado hoje.
• PlatoData.Network Gerativa Vertical Ai. Capacite-se. Acesse aqui.
• PlatoAiStream. Inteligência Web3. Conhecimento Amplificado. Acesse aqui.
• PlatãoESG. Carbono Tecnologia Limpa, Energia, Ambiente, Solar, Gestão de resíduos. Acesse aqui.
• PlatoHealth. Inteligência em Biotecnologia e Ensaios Clínicos. Acesse aqui.
• Fonte: https://nanonets.com/blog/ocr-to-spreadsheet/