Las empresas y organizaciones pueden tomar mejores decisiones cuando estas se basan en el análisis de datos. Para hacer esto posible, la captura de datos es indispensable para recopilar de forma manual o automatizada la información para procesarla y analizarla en un formato digital.
Hoy en el blog de Microformas te contaremos qué es la captura de datos y las herramientas necesarios para realizar una captura eficiente.
¿Qué herramientas se necesitan para una captura de datos eficiente?
En la actualidad, cada vez menos empresas y organizaciones dependen de los documentos en papel y la captura manual de datos al ser procesos lentos, costosos y que conllevan el riesgo de errores. Sin embargo, es una opción rentable cuando la cantidad de datos entrantes es baja.
En grandes organizaciones, la captura de datos automatizada es la forma más rápida, eficiente y rentable para capturar los datos. Las herramientas que se utilizan son:
OCR
El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) es un proceso en el que se convierte una imagen de texto en un formato de texto legible para las máquinas. Por ejemplo, con un escáner común se obtienen archivos de imagen al escanear un recibo o un formulario. En cambio, al utilizar un software OCR se convierte ese recibo o formulario en un documento con contenido en datos de texto.
El software de OCR usa algoritmos de reconocimiento de patrones para identificar y clasificar las entradas de texto, por lo que tiene muchas opciones y aplicaciones.
ICR
El reconocimiento inteligente de caracteres (ICR) es una tecnología que se utiliza para leer textos de forma similar a la de los humanos. Funciona con un software de machine learning llamado red neuronal, que analiza los textos y los procesa rápidamente para convertir textos impresos o escritos a mano en formatos legibles y digitales.
A menudo se confunden los términos ICR y OCR por sus similitudes. Sin embargo, la principal diferencia es que ICR utiliza software de machine learning e inteligencia artificial por lo que puede reconocer diferentes estilos y fuentes manuscritas, mejorando la precisión de los datos.
ICR se considera una versión avanzada de OCR, ya que además de capturar documentos físicos puede corregir errores o defectos en las imágenes. Por ejemplo, convertir imágenes en escala de grises en imágenes en blanco y negro. También puede detectar y corregir errores ortográficos y otras anomalías para clasificar los datos con mayor precisión.
IDP
El procesamiento inteligente de documentos (IDP) es una tecnología que utiliza inteligencia artificial y automatización de procesos para la extracción de datos de documentos con diferentes tamaños y estructuras. En general, IDP suele utilizar tecnologías como OCR, machine learning, inteligencia artificial y aprendizaje automático para una extracción de datos sólida.
El IDP permite automatizar los procesos de entrada de datos desde documentos de texto en papel o imágenes para integrarlos en otros procesos digitales. Por ejemplo, se pueden extraer los datos de las facturas para ingresarlos en los sistemas contables de forma automática y rápida.
Aplicaciones
Las herramientas de captura de datos son útiles para empresas y organizaciones de sectores como:
- Banca y finanzas. La captura de datos eficiente ayuda a automatizar aspectos de la gestión de clientes del sector de banca y finanzas, como la extracción de formularios, cifras de documentos financieros, relaciones de gastos, procesamiento de facturas, entre otros.
- Servicios de salud. Las herramientas de captura permiten extraer datos de los registros de los pacientes para gestionar mejor los expedientes médicos, verificar reclamaciones de seguros y optimizar la gestión.
- Logística. Las herramientas de captura de datos agilizan la gestión de envíos, permisos de tránsito, las revisiones en aduanas, entre otras funciones que toman mucho tiempo cuando se realizan de forma manual.
- Recursos humanos. La captura de datos eficiente permite ahorrar tiempo y automatizar procesos en reclutamiento, gestión de nómina, asignación de vacaciones, entre otras funciones.
Estas herramientas de captura de datos no se limitan exclusivamente a estos sectores; su aplicación puede extenderse a cualquier ámbito donde se requiera.
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