En la era digital, los datos son un activo valioso para cualquier organización. Sin embargo, los procesos manuales son costosos, tediosos y propensos a errores, por lo que cada vez más organizaciones recurren a la captura inteligente mediante el uso de tecnologías para acelerar el procesamiento y captura de información.
Hoy en el blog de Microformas hablaremos sobre la captura de datos: qué es, sus aplicaciones y los beneficios que tiene su implementación.
¿Qué es la captura de datos?
La captura de datos es el proceso de extraer información estructurada y no estructurada de documentos, ya sea en papel o en formato digital, para convertirla en un formato que sea legible por una máquina que pueda almacenarse y procesarse de forma automática para su posterior uso.
Como mencionamos, anteriormente la captura de documentos se hacía de forma manual, ya sea mediante un teclado pero este proceso solo se recomienda para casos en que el volumen de datos es bajo.
En cambio, la captura inteligente es un proceso en el que se usan tecnologías como la Inteligencia Artificial (IA) o el Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) y el aprendizaje automático para la extracción de datos de documentos, imágenes, formularios, bases de datos, sensores y dispositivos, entre otras fuentes.
¿Cómo funciona la captura de datos?
La captura de datos implica una serie de etapas para garantizar que la información recopilada sea precisa, correcta y pueda ser utilizada para procesos posteriores:
Identificación de las fuentes de datos
El proceso de captura comienza identificando el origen de los datos: formularios, imágenes o archivos digitales. Es indispensable evaluar cuidadosamente los datos para elegir el método para capturarlos, de modo que se puedan gestionar de forma eficaz.
Recolección de datos
Una vez que se identificaron los datos es hora de comenzar a recolectarlos. En primera, se deben ordenar y clasificar los datos para empezar a escanearlos, importar archivos digitales o capturar la información de formularios web. De este modo nos aseguramos de que no se pierdan datos durante la captura y que estén disponibles en el momento que se necesiten.
Extracción de datos
La siguiente etapa consiste en extraer la información relevante de los documentos con el fin de conservar únicamente los datos útiles. En el caso de los archivos digitales estructurados, este proceso consiste en asignar la información en la clasificación correspondiente, mientras que los documentos físicos se convierten a digitales mediante tecnologías como OCR para convertir los textos en datos legibles.
Validación de datos
Una vez que los datos se capturaron, el sistema los valida para garantizar su precisión, accesibilidad y coherencia con los registros. Este proceso tiene el objetivo de identificar posibles discrepancias, datos faltantes o entradas incorrectas para reducir errores y asegurarse de que los datos sean de alta calidad.
Estructuración de datos
Después de su validación, los datos se organizan para darles un formato legible, adaptado a los requisitos del sistema. Este proceso implica la estandarización de la información, de modo que sea más fácil acceder, analizar y utilizar los datos para cualquier fin.
Almacenamiento de datos
La etapa final consiste en almacenar los datos estructurados de forma segura en un repositorio central o una base de datos con el fin de que estén seguros, listos para un uso posterior y que sean accesibles para cualquier uso que se le quiere dar.
Métodos de captura de datos
Los métodos más comunes para la captura de datos son:
Captura manual
La captura manual consiste en procesos realizados por trabajadores humanos que ingresen datos directamente en un sistema. Este proceso consiste en la transcripción de la información que se encuentra en documentos físicos o en formularios.
Pro. Es un proceso adecuado para recopilar volúmenes pequeños de datos puntuales, por lo que puede ser muy preciso.
Contras. Es un proceso propenso a errores, el proceso es lento y se debe dedicar mucho tiempo en el procesamiento.
Captura automatizada de datos
Existen tres tipos de procesos de captura de datos inteligentes:
- OCR (reconocimiento óptico de caracteres). Tecnología que captura los datos de forma automática al escanearlos. Su funcionamiento se basa en la conversión de textos impresos a un formato digital que sea legible para el sistema. Permite utilizarse en facturas, recibos, formularios, entre otros documentos en papel.
- ICR (reconocimiento inteligente de caracteres). Tecnología que combina el OCR con el procesamiento de lenguaje natural para gestionar documentos semiestructurados y no estructurados, como contratos, correos electrónicos o facturas para extraer y clasificar los datos relevantes de forma automática.
- IDP (Procesamiento Inteligente de Documentos). Esta tecnología combina el OCR, el ICR, el procesamiento de lenguaje natural y el aprendizaje automático para una mejor comprensión de documentos más complejos.
Mira el siguiente vídeo y conoce más sobre la captura de datos automatizada:
Beneficios de la captura de datos automatizada
La captura de información con sistemas automatizados es un proceso escalable, de fácil gestión, que permite obtener los siguientes beneficios:
- Reducción de tiempo de trabajo
- Reducción de costos operativos
- Toma de decisiones estratégicas
- Elimina los errores humanos: omisiones, entradas incorrectas, duplicación
- Toma de decisiones estratégicas basadas en datos
- Centralización de la información
- Organización en la gestión de datos
- Rápido procesamiento de grandes volúmenes de datos
- Acceso a información en tiempo real
- Accesibilidad 24/7
- Mejor atención al cliente
- Protección de datos y prevención de fugas o accesos no autorizados
Industrias que utilizan la captura de datos automatizada
La captura inteligente o automatizada se ha convertido en una herramienta indispensable en muchas industrias donde se busca optimizar procesos, impulsar la eficiencia, reducir errores y centralizar la información. Algunas de esas industrias son:
Sector salud
En la atención sanitaria, la captura de documentos es clave para mejorar las operaciones y garantizar una atención de alta calidad a los pacientes. Contar con expedientes digitales reduce los errores de prescripción, diagnóstico y tratamiento, además de permitir el seguimiento de los pacientes.
Aseguradoras y bancos
Los servicios financieros en general se ven beneficiados con la captura de datos, ya que permite brindar una atención al cliente más cercana, acelerar procesos, cumplir con las normativas, ahorrar tiempo y garantizar la precisión en la información. Por ejemplo, la captura de datos agiliza los trámites de préstamos e hipotecas, de contratación de seguros o de reclamos en caso de incidentes.
Comercio minorista y electrónico
Los códigos de barras y RFID, así como la captura de documentos como contratos permiten rastrear productos en tiempo real, revisar las existencias, optimizar el aprovisionamiento, analizar el comportamiento de los clientes, gestionar los pedidos de forma automática, ofrecer promociones e impulsar las ventas.
Manufactura
En la industria manufacturera se utilizan tecnologías como los sensores RFID para rastrear las materias primas, dar seguimiento a las máquinas de producción, inspeccionar productos en tiempo real y garantizar el cumplimiento de los estándares de calidad.
Logística y transporte
La captura de datos permite rastrear los envíos a lo largo de la cadena de suministro desde que salen del almacén hasta que llegan a su destino final.
Recursos Humanos (RR. HH)
En los departamentos de RR. HH se utiliza una gran cantidad de datos en los procesos de reclutamiento, selección, capacitación y gestión del talento humano. La captura inteligente permite automatizar la recopilación de la información de los candidatos, extraer la información relevante de curriculums o solicitudes, simplificar la gestión de la nómina, facilitar el seguimiento de vacaciones o permisos.
Tendencias futuras en la captura de datos
A futuro, se espera que las siguientes tecnologías potencien la captura de datos para que sea un proceso más eficiente y rentable:
Procesamiento de lenguaje natural
Se espera que el PLN permita una extracción más precisa y contextualizada de documentos no estructurados para mejorar la capacidad de las empresas para procesar grandes volúmenes de texto.
Datos como Servicio (DaaS)
El surgimiento de DaaS ha democratizado los análisis de datos mediante modelos basados en la nube para almacenar, administrar y analizar información de forma eficaz.
Renovación de los códigos de barras, QR y etiquetas RFID
Se espera que los códigos tradicionales para el etiquetado de productos evolucionen para almacenar más información. Esto con el fin de que las tiendas y empresas intercambien datos de forma más eficaz.
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