Resumo executivo
- Os dados não estruturados frequentemente permanecem presos em silos ou em formatos inconsistentes, limitando a eficiência, a tomada de decisões e a prontidão para IA.
- O Hyland Knowledge Enrichment transforma dados não estruturados em insights praticáveis por meio de ferramentas como extração, marcação de metadados e reconhecimento de entidades nomeadas, garantindo conteúdo pronto para IA e automação.
- Melhore a qualidade dos dados, a tomada de decisões e a escalabilidade operacional com o Knowledge Enrichment e equipe profissionais de dados com ferramentas para melhorar a qualidade dos dados, permita que desenvolvedores de aplicações acelerem o desenvolvimento e aprimorem a funcionalidade das aplicações, e capacite criadores de soluções a inovar e criar soluções holísticas.
Dados não estruturados estão em toda parte — e-mails, contratos, relatórios, interações com clientes, documentos digitalizados e muito mais. Diferentemente dos dados estruturados, que se encaixam perfeitamente em bancos de dados, o conteúdo não estruturado é altamente variável, o que dificulta organizá-lo, analisá-lo e integrá-lo aos processos de negócios.
O volume é impressionante: 80% dos dados corporativos são não estruturados e estão espalhados por diversos sistemas, em média, 21 repositórios diferentes dentro de uma organização, segundo um estudo da Forrester encomendado pela Hyland.
Essa fragmentação de conteúdo crítico entre os repositórios cria desafios significativos, incluindo:
- Acesso ineficiente: informações valiosas ficam presas em silos, dificultando a localização e o uso de forma eficaz.
- Formatos inconsistentes: os documentos chegam em uma grande variedade de tipos de arquivos e layouts, exigindo um grande esforço de normalização.
- Problemas de qualidade de dados: dados duplicados, desatualizados ou incompletos dificultam a tomada de decisões e a automação.
- Barreiras de IA e automação: os modelos de IA precisam de informações estruturadas e limpas para gerar insights significativos, no entanto, a maioria dos dados não estruturados é ruidosa e despreparada para o consumo de IA.
Apesar destes desafios, os dados não estruturados têm um enorme potencial. Quando processados corretamente, eles se tornam uma mina de ouro de insights, alimentando a tomada de decisões, a automação e a criação de soluções baseadas em IA.
A chave para usufruir do potencial do Knowledge Enrichment com dados não estruturados.
O que é o Hyland Knowledge Enrichment?
O Knowledge Enrichment é a solução orientada por API da Hyland que transforma conteúdo bruto e não estruturado em dados estruturados e significativos, prontos para uso em IA, automação, análise de dados e construção de soluções. Isso envolve a extração de entidades-chave, aplicação de metadados, vinculação de informações contextuais e garantia de que o conteúdo seja legível por máquina e praticável desde o início.
O Knowledge Enrichment é composto por dois componentes principais:
- A curadoria de dados tem como foco estruturar e normalizar dados não estruturados, para que fiquem limpos e utilizáveis. Esse processo é viabilizado pelo Hyland Document Filters, uma ferramenta de inspeção, extração e transformação que permite estruturar dados de mais de 600 formatos de arquivo, preservando o contexto do documento original.
- O enriquecimento de contexto aprimora dados não estruturados vinculando-os a informações contextuais relevantes, melhorando a capacidade de pesquisa, o processamento de IA e a tomada de decisões.
Como o Knowledge Enrichment muda a forma como você trabalha?
Em vez de depender de múltiplas etapas de pós-processamento para limpar e estruturar os dados, o Knowledge Enrichment incorpora inteligência logo no início do fluxo de trabalho, garantindo que o conteúdo esteja otimizado para aplicações posteriores assim que for ingerido.
Como o Knowledge Enrichment funciona: uma explicação relativamente técnica
A API do Knowledge Enrichment é impulsionada por uma combinação de tecnologias robustas e recursos de automação que garantem a entrega de dados estruturados de alta qualidade:
Curadoria de dados com ferramentas comprovadas
O Document Filters extrai, normaliza e estrutura conteúdo de mais de 600 formatos de arquivo, garantindo dados limpos e consistentes, prontos para aplicações posteriores, enquanto mantém a estrutura lógica do documento. Isso permite que as organizações integrem dados de diversos tipos de documentos sem dificuldades, sem perder o significado ou a intenção original.
Marcação automatizada de metadados
A marcação automatizada de metadados analisa imagens para identificar elementos-chave, como objetos, cenas e texto, e então gera metadados para aprimorar a capacidade de pesquisa e a precisão do modelo de IA. Esse recurso possibilita às organizações categorizarem e recuperarem imagens com mais eficiência, melhorando a acessibilidade e a relevância do conteúdo.
Normalização e estruturação de dados
Ao converter texto não estruturado em formatos padronizados, o Knowledge Enrichment prepara o conteúdo para fluxos de trabalho de aprendizado de máquina, análise e automação. Esse processo inclui deduplicação, padronização de formatos e segmentação inteligente de conteúdo.
Reconhecimento de entidade nomeada (NER)
A tecnologia NER identifica entidades essenciais, como pessoas, organizações e locais, a partir de documentos, e atribui significado contextual. Isso permite que as empresas otimizem a categorização e automatizem fluxos de trabalho inteligentes.
Ao automatizar estes processos, o Knowledge Enrichment:
- Reduz a dependência de preparação manual de dados
- Aumenta a consistência dos dados
- Acelera o tempo até o insight para aplicações de IA e análise de dados
Benefícios do Knowledge Enrichment
Da transformação de conteúdo não estruturado em insights úteis até o aprimoramento do desempenho e da escalabilidade da IA, o Knowledge Enrichment simplifica os fluxos de trabalho e melhora a eficiência operacional. Vamos explorar os principais benefícios da solução, incluindo seu impacto na qualidade dos dados, na redução de custos e na tomada de decisões.
Torna os dados não estruturados em dados proveitosos
Ao enriquecer os dados no ponto de ingestão, o Knowledge Enrichment transforma documentos brutos em conteúdo estruturado e pronto para IA. Isso elimina a necessidade de etapas de pré-processamento caras e demoradas. Além disso, ao melhorar a forma como os dados são organizados e indexados, o Knowledge Enrichment aprimora a acessibilidade, o que permite que as empresas localizem rapidamente as informações relevantes e tomem medidas oportunas. Isso garante que insights críticos estejam prontamente disponíveis e reduz os atrasos na tomada de decisões, melhorando a eficiência operacional.
Melhora o desempenho da IA e da análise
Dados limpos e estruturados resultam em:
- Previsões aprimoradas de IA
- Melhor tomada de decisões
- Tempos de processamento mais rápidos
As organizações podem confiar que seus insights são baseados em informações de alta qualidade.
Reduz custos operacionais
Ao incorporar o enriquecimento ao fluxo de trabalho de conteúdo, as empresas reduzem a carga do processamento manual de dados. Isso libera recursos e melhora a eficiência das equipes e dos fluxos de trabalho.
Melhora a escalabilidade
À medida que as organizações lidam com grandes volumes de conteúdo, o Knowledge Enrichment garante que elas possam processar mais dados sem aumentar a complexidade, permitindo um crescimento contínuo.
Melhora a qualidade dos dados
Dados de alta qualidade são a base de uma tomada de decisão eficaz e insights baseados em IA.
O Knowledge Enrichment aprimora a consistência, a precisão e a integridade dos dados estruturando o conteúdo não estruturado, aplicando metadados e estabelecendo relações significativas entre informações diferentes. Isso garante que as organizações trabalhem com os dados mais confiáveis e relevantes possíveis, reduzindo erros e melhorando a eficácia operacional em geral.
Infelizmente, a má higiene de conteúdo — como informações obsoletas, não confiáveis ou duplicadas — é um desafio comum. 62% por cento estão tomando medidas para enriquecer ou melhorar seu conteúdo, tornando-o mais adequado para inteligência de conteúdo. No entanto, 52% dizem que a maior parte do seu conteúdo não está pronta para IA.
— The Rise of Content Intelligence: A New Era of Innovation in ECM, Forrester, 2025
Aplicações reais do Knowledge Enrichment
De melhorar a descoberta de produtos a otimizar o processamento de solicitações e estruturar prontuários médicos, o Knowledge Enrichment ajuda organizações a obter melhores resultados e a escalar sem dificuldades. Vamos explorar aplicações reais que demonstram o valor do Knowledge Enrichment na resolução de desafios complexos relacionados a dados.
Varejo: automatizar a geração de metadados
Uma grande empresa de varejo precisava de uma solução para automatizar a geração de metadados e identificar entidades nomeadas em seus catálogos de produtos. O Knowledge Enrichment aplicou marcação de metadados consistente e criou descrições contextualizadas. Isso possibilitou dados mais precisos sobre os documentos e uma busca em linguagem natural mais eficiente, além de mecanismos de recomendação aprimorados.
Com o Knowledge Enrichment:
- A curadoria de dados extraiu e estruturou detalhes de produtos em diversos formatos de documentos.
- O enriquecimento de contexto identificou atributos-chave como marcas, especificações e categorias.
- A marcação automatizada de metadados aumentou a precisão da busca e a descoberta de produtos.
Essas melhorias resultaram em dados de produto mais confiáveis, maior relevância nas buscas e melhor personalização nas recomendações.
21
Número médio de repositórios de conteúdo corporativo
65%
Dizem que os dados não estruturados são uma oportunidade praticamente inexplorada em sua organização
89%
Organizações que não estão maximizando o uso de IA para inteligência de conteúdo
— The Rise of Content Intelligence: A New Era of Innovation in ECM, Forrester, 2025
Seguros: melhorar o processamento de solicitações
Considere uma empresa de seguros que processa milhares de solicitações diariamente. Tradicionalmente, essas solicitações contêm uma combinação de formulários estruturados e documentos de apoio não estruturados, como laudos médicos e fotografias. Sem o Knowledge Enrichment, o processamento dessas solicitações exigiria ampla intervenção manual, aprovações desnecessariamente lentas e custos operacionais mais altos.
Ao implementar o Knowledge Enrichment:
- A curadoria de dados extrai e estrutura conteúdo a partir de diversos tipos de arquivos, preservando o contexto do documento (considere partes de uma solicitação de seguro que podem incluir fotos, documentos, e-mails etc.).
- O enriquecimento de contexto identifica entidades-chave como segurados, prestadores de serviços médicos e detalhes de veículos, vinculando-os aos dados relevantes da apólice e da solicitação.
- A análise de imagens detecta aspectos importantes nas imagens enviadas, como marca e modelo do veículo, grau de dano e possíveis inconsistências, ajudando na detecção de fraudes e validação das solicitações.
A aplicação do Knowledge Enrichment resulta em processamento mais rápido de solicitações, menor carga de trabalho manual e maior precisão na detecção de fraudes.
Saúde: estruturar prontuários para insights aprimorados
Os provedores de saúde lidam com grandes volumes de dados não estruturados de pacientes, incluindo anotações médicas, históricos clínicos, prescrições e resultados de exames. Extrair informações relevantes desses registros manualmente consome tempo e está sujeito a erros.
Ao implementar o Knowledge Enrichment:
- O enriquecimento de contexto extrai detalhes essenciais como diagnósticos, medicamentos, alergias e resultados de exames a partir de diversos documentos médicos.
- A curadoria de dados estrutura os dados dos pacientes em formatos padronizados, garantindo a interoperabilidade entre os sistemas de prontuário eletrônico (EHR).
- O Knowledge Enrichment aprimora a tomada de decisões ao tornar informações críticas de pacientes prontamente acessíveis para análise orientada por IA, modelagem preditiva e suporte à decisão clínica.
Ao transformar prontuários não estruturados em dados estruturados e praticáveis, os provedores de saúde podem melhorar a eficiência operacional, promover melhores resultados para os pacientes e facilitar a conformidade com requisitos regulatórios.
Por que Hyland e Knowledge Enrichment?
A Hyland oferece décadas de experiência em processamento de documentos e inteligência de conteúdo, o que nos posiciona de forma única para oferecer soluções de alta qualidade em curadoria de dados e enriquecimento de conteúdo. Nossa abordagem garante que:
- Os dados sejam estruturados e prontos para IA desde o início.
- Os fluxos de trabalho sejam otimizados e escaláveis para o crescimento futuro.
- Os insights orientados por IA sejam mais rápidos, precisos e com melhor custo-benefício.
- Os filtros de documento oferecem suporte incomparável para mais de 600 formatos de arquivo, garantindo que a curadoria de dados funcione sem dificuldades em uma ampla variedade de tipos de documentos, preservando o contexto.
Com o Hyland Knowledge Enrichment, as empresas ganham uma vantagem competitiva, transformando dados não estruturados em um ativo estratégico que impulsiona decisões mais inteligentes e inovação.
