Os dados são a salvação de todos os negócios online e a forma como interagimos.
Todos os dias, criamos aproximadamente 2.5 quintilhões de bytes De dados. Isso é muito. Mas o que é surpreendente é que 90% desses dados é desestruturado.
Não possui nenhuma estrutura específica. Portanto, para entender os dados, precisamos realmente entender como lidar com dados não estruturados.
Vamos mergulhar fundo em dados não estruturados sem mais delongas.
O que são dados não estruturados?
Tudo neste mundo digital é composto de dados. Os dados podem ser de dois formatos, ou podem seguir uma estrutura adequada ou não.
Qualquer informação que não esteja organizada em nenhuma sequência ou esquema ou em qualquer estrutura específica que facilite a leitura para outras pessoas é chamada de dados não estruturados.
Dados não estruturados não possuem estrutura ou formato para torná-los facilmente reconhecíveis. Os dados não estruturados são altamente baseados em texto, como dados, fatos, respostas de pesquisas abertas, mas também podem ser não textuais, como imagens, áudio ou vídeo.
Leia mais: Como extrair dados de PDF?
Quais são os exemplos de dados não estruturados?
Quando você pensar em dados, pense em qualquer tipo de dado que não tenha um padrão repetitivo ou reconhecível, e que seriam dados não estruturados. Pode ser textual, não textual, humano ou gerado por máquina. Aqui estão alguns exemplos de dados não estruturados:
Dados de texto
Os dados que estão disponíveis em um e-mail ou formulário escrito são chamados de dados de texto. Mensagens de texto, documentos escritos, word, PDFs e outros arquivos, dentre eles, são um exemplo de dados não estruturados.
Mensagens multimídia
Um tipo de dados não estruturados são as mensagens multimídia. Dados multimídia compreendem imagens (JPEG, PNG, GIF), áudio ou formato de vídeo. As mensagens multimídia são uma mistura de código complexo que não possui um padrão semelhante.
Todas as imagens, vídeos ou arquivos de áudio podem ser códigos binários criptografados que não seguem nenhum padrão e, portanto, são dados não estruturados. O que você vê aqui?
Bem, na verdade é uma imagem de um carro vermelho.
As imagens e fotos precisam de observação para entender e seus dados não são completamente compostos, por isso são chamados de dados não estruturados.
Conteúdo do site
Todos os sites são preenchidos com qualquer informação disponível em forma de parágrafos longos, dispersos e desorganizados. Este é um tipo de dado com informações valiosas, mas ainda assim, não vale a pena porque é necessária a composição adequada dos dados.
Dados do sensor - dispositivos IoT
A Internet das coisas é um dispositivo físico que coleta informações sobre o que está ao seu redor e envia os dados de volta para a nuvem. Os dispositivos IoT enviam de volta dados sensíveis do sensor que podem ser não estruturados. Exemplos de dispositivos IoT que enviam dados do sensor podem ser dispositivos de monitoramento de tráfego, dispositivos de música como Alexa, Google Home, etc.
O e-mail é amplamente utilizado pelas empresas como um dos principais canais de comunicação. Os emails podem ser classificados como semiestruturados ou não estruturados. Existem muitas ferramentas de análise disponíveis que raspam as informações de e-mail para entender os detalhes.
Documentos de negócios
As empresas lidam com documentos de vários tipos, como PDFs, e-mails, faturas, pedidos e muito mais. Todos os documentos têm estruturas diferentes. Em ordem de extrair dados de PDFs, e outros documentos em papel, as empresas podem usar software de processamento de documentos inteligente como Nanonets.
Mais de 10,000 usuários usam Nanonets para converter dados não estruturados em dados estruturados com mais de 98% de precisão. De uma chance?
Qual é a diferença entre dados estruturados e não estruturados?
Big data compreende dados estruturados, semiestruturados e não estruturados. Todos esses tipos de dados têm muito a oferecer. Vamos dar uma olhada em suas diferenças em detalhes.
Dados estruturados são outro tipo de dados que seguem um padrão específico e são fáceis de reconhecer. Esta forma de dados está disponível em RDBMS e possui muitas aplicações. Há uma breve tabela de descrições entre dados estruturados e não estruturados:
Modelo de dados
- Os dados não estruturados geralmente vêm na forma de grandes PDFs, texto ou arquivos multimídia, enquanto os dados estruturados são precisos e organizados.
- O modelo definido de dados estruturados torna fácil e confiável o estudo e o acesso.
- Arquivos grandes requerem uma capacidade de armazenamento significativa, tornando os dados estruturados mais desejáveis devido ao seu tamanho de arquivo ajustável, geralmente em formato tabular.
Análise de Dados
- A análise determina a relevância e precisão dos dados.
- Os dados não estruturados podem conter conhecimento não confiável ou ambíguo, ao contrário dos dados estruturados que são organizados e ajustados.
- Dados estruturados são preferidos devido à facilidade de análise em comparação com dados não estruturados.
Searchability
- A extração de dados não estruturados pode ser caótica, tornando a busca pelos pontos principais demorada.
- Os dados estruturados são facilmente pesquisáveis devido à sua organização.
- Dados não estruturados podem ser difíceis de entender e pesquisar devido ao seu tamanho e formato.
Análise Visionária
- A análise focada de dados não estruturados pode revelar insights valiosos.
- Dados em um formato curto e atualizado atraem mais interesse do que parágrafos longos.
- Os dados estruturados permitem uma autenticação mais rápida das informações, economizando tempo dos usuários.
Quais são os desafios ao trabalhar com dados não estruturados?
Os dados não estruturados vêm em formato muito longo e é por isso que a extração de dados não estruturados é necessária. Muitos desafios são enfrentados pela equipe de trabalho ao trabalhar com dados não estruturados. Em primeiro lugar, este tipo de dados está disponível em um texto em massa de qualquer outra forma, é por isso que demora muito para lidar com esses dados. Em segundo lugar, se os dados estiverem disponíveis em arquivos grandes, como provavelmente os dados não estruturados apresentam, ocuparão muito espaço de armazenamento. A qualidade dos dados estruturados é que eles se apresentam de forma muito precisa e tabular, por isso a extração dos dados é muito fácil.
Relevância comprometida
Vê-se que os dados não estruturados contêm muitas informações que não são valiosas e altamente imprecisas e irrelevantes. A precisão dos dados deve ser mantida da melhor maneira possível, por isso o maior desafio enfrentado com a extração de dados não estruturados é manter intacta a qualidade dos dados relevantes e precisos.
Armazenamento
Desde a época da digitalização do mundo no século 20, o sucesso dos dados vem com a ocupação de menos armazenamento e mais informações. No passado, os dados eram salvos em muitos arquivos grandes, os dados não estruturados estão ocupando muito armazenamento e agora se tornou um desafio lidar com todas essas mudanças.
Lidar com dados não estruturados é demorado. Demorou muito para extrair informações de dados não estruturados quando se trata da urgência dos dados. Por isso, os dados demoraram muito e com urgência, é muito difícil extrair todo o conhecimento dos dados.
Desde o início da digitalização, muitas ferramentas surgiram para lidar com os desafios da extração de dados não estruturados. Para economizar tempo, a extração de dados não estruturados via IA aprimorada ferramentas de extração de dados como Nanonets é muito confiável porque fornece informações completas e totalmente relevantes para os dados. A relevância dos dados é muito importante porque é uma importante ferramenta de economia de tempo para a equipe de trabalho e analistas. Com essas estratégias de dados, pode-se facilmente interpretar informações valiosas dos dados.
Como você pode usar Nanonets para converter dados não estruturados em insights?
Nanonets é uma plataforma que emprega técnicas de AI, ML e NLP para ajudar os usuários a obter insights de dados não estruturados. Aqui está um guia passo a passo simplificado sobre como conseguir isso:
- Recolha de Dados: reúna seus dados não estruturados. Isso pode ser na forma de imagens, arquivos de texto, PDFs, vídeos ou arquivos de áudio.
- Carregar para Nanonets: Carregue seus dados não estruturados para a plataforma Nanonets usando sua conta. Você pode crie o seu aqui. Isso pode ser feito diretamente ou por meio de APIs presentes no aplicativo.
- Escolha ou treine um modelo: Agora, com base no documento que você está carregando, selecione um modelo de OCR. Nanonets fornece modelos pré-treinados para muitos tipos de documentos. . Escolha um modelo adequado ao seu tipo de dados e objetivo. Se nenhum dos modelos pré-treinados atender às suas necessidades, você poderá treinar um modelo de OCR personalizado usando seus dados.
- Aplicar modelo aos dados: Assim que seu modelo estiver pronto, aplique-o em seus documentos. O modelo extrairá dados de seus documentos e os converterá em formato estruturado como tabela, excel, csv, que é mais fácil de ler.
- Revisar e ajustar: Verifique os resultados da análise do modelo. Se eles não forem precisos o suficiente, você pode ajustar o modelo usando a plataforma de arrastar e soltar do Nanonets até que os resultados atendam às suas necessidades.
- Extrair informações: finalmente, use os dados estruturados para obter insights. Você pode exportar os dados e realizar análises de dados para obter insights.
Lembre-se de que as etapas específicas podem variar com base no tipo específico de dados não estruturados e nos insights que você deseja obter. Nanonets podem automatizar o processo com fluxos de trabalho automatizados, poderoso software OCR e interface de usuário sem código.
Estamos vivendo em uma era transformadora em que a digitalização simplifica o crescimento dos negócios e a tomada de decisões. A extração de dados não estruturados simplificou vários processos devido à economia de tempo e operação rápida.
Dados não estruturados, essencialmente matéria-prima, são processados para extrair informações valiosas para fácil armazenamento. Sua forma tabular aumenta a acessibilidade. As consultas de dados são organizadas em formulários fáceis de usar e bem estruturados, sem ambigüidade, facilitando a leitura. Entre as várias ferramentas de extração de dados disponíveis, cada uma contribui para a eficiência do sistema e melhoria ambiental.
A extração de dados não estruturados é crucial em todos os setores, mantendo a autenticidade dos dados. Por exemplo, o setor bancário utiliza essas ferramentas para o crescimento dos negócios.
Na pesquisa científica, as ferramentas de extração de dados não estruturados condensam os dados em uma forma mais precisa, independentemente de serem gerados por humanos ou máquinas, fornecendo informações valiosas.
Empresas de todos os setores estão usando técnicas de extração de dados não estruturados para entender seus documentos comerciais e adicionar uma camada extra de inteligência às suas análises. A figura abaixo mostra o advento do uso de dados não estruturados em diferentes setores.
[Fonte: Estudo TCS]
Aqui estão alguns exemplos de como diferentes indústrias estão usando plataformas inteligentes de processamento de documentos como Nanonets para extração de dados não estruturados e aumentando sua produtividade.
bancos
Uso de bancos Plataformas de deslocados internos para extrair insights de fontes de dados não estruturadas, como reclamações, formulários de clientes, documentos KYC, registros de chamadas, relatórios financeiros e muito mais.
Leia mais: RPA no setor bancário e Automação Bancária
Seguros
O seguro é uma indústria altamente regulamentada. Ele precisa realizar verificação de documentos e verificação de identidade em todas as etapas dos processos de sinistros de seguros. As seguradoras usam plataformas automatizadas de processamento de documentos para automatizar processos de sinistros, gerenciamento de riscos e outras funções baseadas em regras. O processo de sinistros de seguro contém muitos dados não estruturados. Extração de dados não estruturados O uso de plataformas aprimoradas por IA, como Nanonets, facilita o processo de reivindicações de seguro, pois permite a extração seletiva de dados de imagens, PDFs, vídeos, áudios, etc.
Leia mais: Automação de Seguros, Seguro OCR e RPA em seguros
Saúde
Fornecer uma experiência excepcional ao paciente envolve fornecer um melhor serviço, reduzir o tempo de espera do paciente e garantir que a equipe não fique sobrecarregada. Usando plataforma de deslocados internos extrair insights de fontes de dados não estruturadas, como a voz dos dados do cliente, pesquisas de pacientes, EHRs, reclamações de clientes, sites regulatórios e revisão de literatura, ajuda o Healthcare a garantir uma melhor experiência do paciente.
Leia mais: Automação de saúde e IA na área da saúde
Imobiliária
As empresas imobiliárias lidam com várias pessoas ao mesmo tempo, como clientes, construtores, inquilinos, fornecedores, concorrentes e proprietários. O uso de software de processamento automatizado de documentos pode ajudar as instituições imobiliárias a criar perfis ricos das partes interessadas mencionadas e agilizar a extração de dados de fontes de dados não estruturadas, como aluguéis, contratos, documentos de avaliação de propriedades etc.
Conclusão
Os dados são o novo petróleo. A empresa que domina a extração de dados não estruturados pode liberar todo o potencial dos dados corporativos. As nanonets permitem que as empresas automatizem seu processamento de documentos e possam extrair dados de qualquer tipo de documento de forma inteligente.
Nanoredes API OCR e OCR online tem muitos interessantes casos de uso tIsso pode otimizar o desempenho do seu negócio, economizar custos e impulsionar o crescimento. Descobrir como os casos de uso das Nanonets podem ser aplicados ao seu produto.
Perguntas frequentes
Quais são as vantagens de usar dados não estruturados?
Dados não estruturados são difíceis de entender, interpretar e usar diretamente, mas isso não é tudo. Existem muitas vantagens em usar dados não estruturados, conforme mencionado abaixo:
Sem formato fixo
Dados não estruturados suportam dados de todos os formatos e tamanhos. Qualquer tipo de dado que não tenha uma sequência adequada pode ser classificado como dado não estruturado. Pode ser útil expandir o horizonte de tipos de dados.
Sem esquema
Conforme discutido acima, os dados não estruturados não possuem sequência fixa e também não possuem esquema fixo. Isso é o que dificulta a extração de dados não estruturados para a maioria das partes.
Flexibilidade
Dado que os dados não estruturados não têm estrutura, eles podem ter qualquer formato. Isso o torna fluido em termos de estrutura.
Portátil e escalável
Os dados não estruturados são mais portáteis e escaláveis em comparação com os dados semiestruturados e estruturados.
Muitos aplicativos de negócios
Dado que 80% da empresa, os dados da empresa não são estruturados, há muitas aplicações para esses dados. Os dados corporativos não estruturados são usados para uma variedade de casos de uso de análise de negócios. Por exemplo, apresentações, vídeos da empresa, compreensão dos perfis dos clientes, etc.
Como converter dados não estruturados em dados estruturados?
Trabalhar com dados grandes e volumosos pode ser uma tarefa agitada. Para economizar tempo e manter a originalidade e precisão dos dados, eles devem ser reduzidos de tal forma que restem apenas as informações necessárias. A extração de dados não estruturados tem diferentes métodos e sua importância é muito demonstrada por todas as informações fornecidas acima. A diferença entre o estruturado e o não estruturado dá pistas importantes sobre os dados. Você pode usar as etapas a seguir para converter dados não estruturados em dados estruturados.
Passo 1: Tenha um objetivo claro em mente
Nenhum projeto deve começar sem ter um conjunto de metas mensuráveis. Com uma ideia clara do objetivo final de quais insights você deseja obter, fica mais fácil finalizar as próximas etapas.
Etapa 2: finalizar as fontes de dados
Os dados estão em toda parte. Mas, para começar com a conversão, você precisa identificar as fontes de dados para desenhar seus dados não estruturados. As estratégias de extração de dados seriam diferentes para diferentes fontes de dados. As nanonets permitem que os usuários coletem dados de várias fontes, como Gmail, caixa de depósito, Outlook, desktop, etc.
Os dados podem ser extraídos dos grandes arquivos PDF, imagens e outros formulários de texto.
Etapa 3: padronização de dados
O terceiro passo é saber o que fazer com a extração de dados não estruturados. O analista deve ter uma ideia sobre o resultado final dos dados não estruturados.
Se você selecionou os dados, a próxima etapa é finalizar o resultado dos dados. Se os dados estiverem em qualquer forma variável, o analista precisa padronizá-los antes que qualquer análise possa ser realizada. Esta etapa específica envolve a limpeza e padronização dos formatos de dados para as próximas etapas.
Etapa 4: Selecionando a tecnologia de extração de dados:
Depois de entender as fontes de dados e o método de padronização dos dados, é importante finalizar o software que você deseja usar para implementar essas etapas. Plataformas de IDP como Nanonets ajudam as organizações a conectar, extrair dados e padronizá-los para análise posterior.
Os dados serão obtidos por diferentes softwares, o próximo passo é encontrar a tecnologia pela qual os dados serão transferidos para o software. Para isso, é utilizado um sistema de gerenciamento de banco de dados racional (RDBMS). Este software e tecnologia ajudam a obter o uso direto da tecnologia.
Passo 5: Selecionando o sistema de armazenamento de dados
O sistema de armazenamento de dados é selecionado com base no tipo de tecnologia que você procura, deve ter alta disponibilidade, tempo de alta velocidade e outros recursos. Todos esses recursos, juntamente com a capacidade de armazenamento em tempo real, tornam o sistema de armazenamento alto.
- Conteúdo com tecnologia de SEO e distribuição de relações públicas. Seja amplificado hoje.
- PlatoAiStream. Inteligência de Dados Web3. Conhecimento Amplificado. Acesse aqui.
- Cunhando o Futuro com Adryenn Ashley. Acesse aqui.
- Compre e venda ações em empresas PRE-IPO com PREIPO®. Acesse aqui.
- Fonte: https://nanonets.com/blog/unstructured-data-extraction/
- :tem
- :é
- :não
- :onde
- 1
- 12
- 24
- 50
- 7
- a
- Sobre
- sobre isso
- acima
- Acesso
- acessibilidade
- Conta
- precisão
- preciso
- Alcançar
- em
- adicionar
- ajustável
- Ajustado
- vantagens
- advento
- AI
- Alexa
- Todos os Produtos
- permitir
- permite
- juntamente
- tb
- completamente
- Ambiguidade
- entre
- an
- análise
- analista
- Analistas
- analítica
- e
- Outro
- qualquer
- APIs
- app
- aplicações
- Aplicar
- SOMOS
- por aí
- arranjado
- AS
- At
- Atrai
- auditivo
- Autenticação
- autenticidade
- automatizar
- Automatizado
- disponibilidade
- disponível
- em caminho duplo
- Bancário
- setor bancário
- bancos
- baseado
- BE
- Porque
- tornam-se
- torna-se
- antes
- ser
- abaixo
- MELHOR
- Melhor
- entre
- Grande
- O maior
- Blog
- impulsionar
- ambos
- Caixa
- construtores
- negócio
- negócios
- mas a
- by
- chamada
- chamado
- CAN
- Capacidade
- carro
- casos
- Century
- desafiar
- desafios
- Alterações
- canais
- verificar
- Escolha
- reivindicações
- classificado
- Limpeza
- remover filtragem
- Fechar
- Na nuvem
- código
- coletar
- COM
- como
- vem
- comunicar
- Empresas
- Empresa
- comparado
- concorrentes
- queixas
- completamente
- integrações
- composta
- compreende
- conclusão
- Contato
- não contenho
- contém
- contratos
- Conversão
- converter
- custos
- poderia
- crio
- crucial
- personalizadas
- cliente
- dados do cliente
- Clientes
- dados,
- Análise de Dados
- armazenamento de dados
- banco de dados
- dia
- acordo
- Tomada de Decisão
- profundo
- mergulho profundo
- definido
- área de trabalho
- detalhe
- detalhes
- determina
- dispositivo
- Dispositivos/Instrumentos
- diferença
- diferenças
- diferente
- difícil
- digital
- mundo digital
- digitalização
- diretamente
- discutido
- do
- documento
- INSTITUCIONAIS
- parece
- feito
- desenhar
- Cair
- dois
- cada
- facilidade
- mais fácil
- facilmente
- fácil
- eficiência
- ou
- e-mails
- emprega
- criptografada
- final
- Melhora
- aprimorando
- suficiente
- garantir
- assegurando
- Empreendimento
- empresas
- ambiental
- Era
- essencialmente
- propriedade
- etc.
- SEMPRE
- Cada
- exemplo
- exemplos
- Excel
- excepcional
- Expandir
- vasta experiência
- exportar
- extra
- extrato
- enfrentou
- fatos
- RÁPIDO
- Funcionalidades
- Figura
- Envie o
- Arquivos
- preenchida
- final
- finalizar
- Finalmente
- financeiro
- Encontre
- empresas
- Primeiro nome
- fixado
- fluido
- focado
- seguir
- seguinte
- segue
- Escolha
- Forbes
- formulário
- formato
- formas
- da
- cheio
- funções
- mais distante
- reunir
- gerar
- ter
- gif
- OFERTE
- meta
- Objetivos
- Growth
- guia
- Queijos duros
- Ter
- ter
- Saúde
- saúde
- fortemente
- ajudar
- ajuda
- SUA PARTICIPAÇÃO FAZ A DIFERENÇA
- Alta
- altamente
- Início
- horizonte
- Como funciona o dobrador de carta de canal
- Como Negociar
- http
- HTTPS
- humano
- idéia
- identificar
- Identidade
- Verificação de Identidade
- if
- imagem
- imagens
- implementação
- importante
- melhoria
- in
- impreciso
- indústrias
- indústria
- INFORMAÇÕES
- insights
- instância
- instituições
- com seguro
- Inteligência
- Inteligente
- Processamento inteligente de documentos
- interagir
- interesse
- interessante
- Interface
- Internet
- internet das coisas
- para dentro
- iot
- dispositivos muito
- independentemente
- IT
- ESTÁ
- Tipo
- Saber
- Conhecimento
- KYC
- grande
- camada
- esquerda
- menos
- como
- literatura
- vida
- longo
- olhar
- procurando
- lote
- a manter
- Manter
- principal
- fazer
- FAZ
- Fazendo
- de grupos
- muitos
- material
- Conheça
- mencionado
- mensagens
- método
- métodos
- poder
- ML
- modelo
- modelos
- monitoração
- mais
- a maioria
- muito
- Vídeos
- múltiplo
- Música
- necessário
- você merece...
- Cria
- Novo
- Próximo
- PNL
- não
- agora
- objetivo
- obter
- OCR
- OCR Software
- of
- oferecer
- frequentemente
- AZEITE E AZEITE EVO
- on
- uma vez
- ONE
- online
- só
- operação
- Otimize
- or
- ordem
- ordens
- organização
- organizações
- Organizado
- originalidade
- Outros
- Outros
- Resultado
- Outlook
- proprietários
- baseado em papel
- papéis
- particular
- peças
- passado
- paciente
- experiência do paciente
- padrão
- Pessoas
- Realizar
- atuação
- físico
- FOTOS
- plataforma
- Plataformas
- platão
- Inteligência de Dados Platão
- PlatãoData
- pontos
- possível
- potencial
- poderoso
- preciso
- preferido
- presente
- Apresentações
- presentes
- primário
- provavelmente
- processo
- Processado
- processos
- em processamento
- Produto
- produtividade
- Perfis
- projeto
- adequado
- propriedade
- fornecido
- fornece
- fornecendo
- propósito
- qualidade
- consultas
- mais rápido
- quintilhões
- Racional
- Cru
- RE
- Leia
- pronto
- reais
- bens imóveis
- em tempo real
- clientes
- reconhecer
- registros
- Vermelho
- redução
- regular
- regulamentadas
- reguladores
- relevância
- relevante
- confiável
- permanece
- Aluguel
- Relatórios
- requerer
- requeridos
- pesquisa
- respostas
- resultar
- Resultados
- revelar
- rever
- Rico
- Risco
- gestão de risco
- grosseiramente
- s
- mesmo
- Salvar
- poupança
- escalável
- disperso
- esquema
- científico
- Pesquisar
- Segundo
- setor
- Vejo
- visto
- selecionado
- selecionando
- seletivo
- enviar
- envio
- envia
- sentido
- sensível
- Seqüência
- serviço
- conjunto
- Baixo
- encurtado
- rede de apoio social
- mostrando
- Shows
- significado
- periodo
- semelhante
- simplificada
- Tamanho
- tamanhos
- So
- Software
- alguns
- fonte
- Fontes
- específico
- Staff
- partes interessadas
- padronização
- começo
- Passo
- Passos
- Ainda
- armazenamento
- franco
- estratégias
- simplificar
- simplificada
- estrutura
- estruturada
- Estudo
- sucesso
- tal
- terno
- suportes
- surpreendente
- Em torno da
- Vistorias
- .
- mesa
- Tire
- toma
- tomar
- Tarefa
- técnicas
- Tecnologia
- condições
- do que
- que
- A
- as informações
- o mundo
- deles
- Eles
- Lá.
- assim sendo
- Este
- deles
- coisa
- coisas
- think
- Terceiro
- isto
- todo
- tempo
- demorado
- vezes
- para
- também
- levou
- ferramenta
- ferramentas
- tráfego
- Trem
- transferido
- transformadora
- tentar
- dois
- tipo
- tipos
- compreender
- compreensão
- ao contrário
- destravar
- até
- que vai mais à frente
- Upload
- urgência
- usar
- usava
- Utilizador
- Interface de Usuário
- user-friendly
- usuários
- utilização
- utiliza
- Valioso
- Avaliação
- variedade
- vário
- fornecedores
- Verificação
- muito
- via
- Vídeo
- VÍDEOS
- voz
- esperar
- queremos
- foi
- Caminho..
- we
- sites
- O Quê
- O que é a
- quando
- se
- qual
- enquanto
- porque
- largamente
- precisarão
- de
- sem
- Word
- fluxos de trabalho
- trabalhar
- mundo
- seria
- escrito
- Vocês
- investimentos
- zefirnet