Jan 23, 2023
Artigo histórico da Make (a fonte indica 23 de janeiro de 2023). Este texto reproduz um artigo da Make publicado nessa data. O «nós» e as recomendações, ferramentas, preços e capturas de tela são do autor da Make naquela data; não são uma afirmação deste site nem garantia de que esses apps, recursos ou preços continuem iguais hoje. Para o estado atual das plataformas, consulte as fontes oficiais.
Aprenda sobre processamento automatizado de dados, incluindo exemplos, soluções, ferramentas, benefícios e a relação entre processamento de dados e automação.
Houve um tempo em que o tema do processamento automatizado de dados estava confinado a salas de aula de ciência da computação, laboratórios de ideias e hubs de desenvolvimento. Isso não é mais o caso.
Com o advento da atual onda tecnológica e a crescente popularidade de ferramentas como o MonkeyLearn, o EdenAI e a Make, o processamento automatizado de dados está em toda parte — e entendê-lo é fundamental.
Neste artigo, vamos fornecer uma série de definições para você compreender o conceito e as implicações do processamento automatizado de dados, incluindo exemplos, soluções, ferramentas e seus benefícios.
Não vamos perder mais um minuto e vamos direto ao tema.
O que é processamento automatizado de dados?
O processamento automatizado de dados consiste em usar tecnologia para classificar grandes quantidades de dados e cumprir um objetivo específico. Vamos decompor essa definição para maior clareza. Por "tecnologia", queremos dizer hardware (isto é, processadores de computador) e software, ambos os quais ajudam a processar dados sem intervenção humana, ou com intervenção humana parcial, dependendo da configuração. "Grandes quantidades de dados" também é um conceito amplo: pode ir de uma planilha com alguns milhares de registros a um modelo de machine learning com bilhões de parâmetros sendo processados em nanossegundos. No mundo de hoje, você pode pensar no processamento automatizado de dados como um processo ultrarrápido que classifica dados para produzir um resultado claramente definido. Os resultados podem variar de resolver operações matemáticas simples (isto é, calcular a média de um grupo de números) a criar diálogos semelhantes aos humanos entre personagens fictícios (isto é, geração de linguagem natural). O resultado final do processamento automatizado de dados também pode variar, mas muitas vezes está ligado a melhorar e manter produtos e serviços, e também a sustentar as operações de negócio em geral.
Exemplos de processamento automatizado de dados
Você pode encontrar exemplos de processamento automatizado de dados ao nosso redor. Ele está presente nas planilhas que usamos para acompanhar o desempenho dos negócios, no mecanismo de busca em que digitamos palavras para encontrar informações e nos sistemas drive-by-wire que controlam a maioria dos carros modernos. Para manter as coisas simples, vamos focar nos exemplos de processamento automatizado de dados nos negócios, que são talvez os mais comuns e relevantes. Por exemplo, calcular e publicar os números de receita semanal num canal do Slack é uma tarefa que exige o processamento de dados (somar números com um carimbo de data/hora) e que também pode ser facilmente automatizada. Outro exemplo seria analisar como usuários ou clientes se sentem sobre o seu negócio. Para conseguir isso, você pode processar dados de avaliações públicas e entender qual é o sentimento predominante. Você pode entrar no Google Meu Negócio, ler e qualificar cada avaliação à mão, ou automatizar o processo inteiramente com a ajuda da Make e do MonkeyLearn. Como você pode ver, o primeiro exemplo é simples, pois automatiza uma operação matemática simples e depois entrega os resultados aos interessados. O segundo exemplo é mais complexo, pois usa machine learning para entender e qualificar com precisão o sentimento do usuário a partir de entradas dinâmicas (avaliações de negócios).
Como automatizar o processamento de dados
Há muitas maneiras de automatizar o processamento de dados no seu negócio. Dependendo das suas necessidades, habilidades, orçamento e escala (entre outros requisitos), elas vão desde criar macros no Excel até usar a Make ou contratar uma equipe de programadores para implantar uma solução de automação personalizada. E claro, você vai precisar ter dados para processar a fim de automatizar. Se você não conhece as características dos seus dados — como eles se originam, onde ficam armazenados e quais são as práticas padrão de gestão — é aconselhável começar por aí. Em seguida, você vai precisar entender as possibilidades dentro desses dados e então selecionar a ferramenta certa para processá-los de acordo com suas necessidades e requisitos particulares. Este é o caminho longo, mas ao mesmo tempo você pode começar a experimentar a Make e automatizar o processamento de dados para cumprir objetivos específicos — por exemplo, adicionar leads do LinkedIn a uma planilha (em vez de ter alguém fazendo isso, você pode automatizar a tarefa).
Benefícios do processamento automatizado de dados
Assim como acontece com os exemplos, os benefícios estão ao nosso redor, pois o processamento automatizado de dados é um aspecto-chave de produtos e serviços modernos. No contexto dos negócios, o processamento automatizado de dados é um dos principais (e mais demandados) impulsionadores de produtividade, eficiência e margens maiores. Isso acontece por uma série de razões: quando os dados são processados automaticamente, você pode esperar menos erros, custos reduzidos e um aumento nas entregas. Quanto tempo leva para uma pessoa comum passar por uma pilha de papéis, ou revisar algumas dezenas de registros de planilha um por um? Uma solução automatizada simples faz o mesmo em alguns segundos ou menos. Além de custos e erros, o processamento automatizado de dados é a pedra angular para escalar um negócio, pois multiplica a capacidade, mas não os custos. Por exemplo, imagine uma empresa de e-commerce que revisa pedidos manualmente, na ordem de, digamos, 10 pedidos por pessoa por hora. Até os sistemas de processamento automatizado de dados mais básicos ampliam essa capacidade por uma margem enorme!
Considerações finais: um trampolim para o crescimento acelerado dos negócios
Agora que você conhece o básico sobre processamento automatizado de dados, esperamos que os próximos passos que você der sejam direcionados a identificar as oportunidades dentro do seu negócio para aproveitar ao máximo os dados disponíveis. E se você está curioso e quer começar a construir suas próprias soluções, encorajamos fortemente que experimente a Make. Crie uma conta, comece sua jornada de aprendizado e você estará desenvolvendo soluções úteis para impulsionar seu negócio antes que perceba!