document-understanding
2020.10
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- Introdução
- Componentes do framework
- Visão geral do consumo de dados
- Atividades relacionadas ao consumo de dados
- Document Understanding no AI Center
- Pipelines
- Pacotes de ML
- Gerenciador de Dados
- Serviços de OCR
- Licenciamento
- Referências
Visão geral do consumo de dados
Importante :
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Obsoleto
Guia do usuário do Document Understanding.
Última atualização 4 de fev de 2025
Visão geral do consumo de dados
Depois de validar os dados extraídos, você pode usá-los como estão ou exportá-los como uma variável
DataSet
usando a atividade Export Extraction Results.
A variável pode ser salva posteriormente em um formato
DataTable
, para que você possa exportá-la para qualquer ambiente que precisar para consumi-la.
Por exemplo, você pode converter facilmente os valores em um arquivo Excel, processar ainda mais os dados em Filas e, em seguida, realizar a entrada de dados em uma ferramenta de Planejamento de Recursos Empresariais.
Levando isso em consideração, a atividade Export Extraction Results pode ser usada com:
-
Saída de resultados de extração automática do Data Extraction Scope - para fins de validação baseada em RPA, esta é uma excelente alternativa de acesso aos dados extraídos.
Observação: certifique-se de definir a flag IncluirConfiança como True. - Saída de resultados de extração confirmados do Present Validation Station - para fins de uso downstream, este é um meio direto de acessar os valores reais extraídos por meio do framework Document Understanding.