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
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.
