Una guía completa para la captura de datos: métodos, beneficios y tendencias

Las empresas manejan diariamente un gran volumen de documentos, como facturas y órdenes de compra. La captura de datos permite a las empresas extraer información valiosa de estos documentos no estructurados para tomar decisiones informadas.

Las tecnologías de captura de datos utilizan técnicas avanzadas como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y procesamiento inteligente de documentos (IDP) para automatizar la extracción de información relevante de documentos no estructurados.

En este blog, exploramos la captura de datos y cómo ha evolucionado con el tiempo.

¿Qué es la captura de datos?

La captura de datos se refiere a la extracción y conversión de datos de diversas fuentes, como documentos físicos o digitales, en un formato que los sistemas informáticos puedan procesar, analizar y utilizar fácilmente. Implica capturar información relevante, como texto, números, imágenes o códigos, y transformarla en un formato estructurado y legible por máquina.

El proceso se utiliza regularmente en múltiples industrias. Por ejemplo, los minoristas reciben cientos de facturas diariamente. Pueden usar tecnologías, como OCR, para extraer información clave de estas facturas, como el número de factura, la fecha, el monto y la dirección.

¿Cómo funciona la captura de datos?

Tradicionalmente, los especialistas en ingreso de datos solían volcar hojas de papel e ingresar manualmente la información en una tabla.

Hoy en día, las herramientas modernas permiten a los analistas automatizar todo el proceso. También permiten a los usuarios programar flujos de trabajo para que los datos se extraigan automáticamente y se envíen al destino correspondiente una vez que llegue un documento. Así es como funciona el proceso de captura de datos:

1. Entrada de documentos: El proceso comienza cuando la organización recibe un documento, como una factura o una orden de compra. Este documento puede estar en varios formatos, incluyendo papel, archivos electrónicos (PDF, Word)o imágenes escaneadas.
2. Análisis de documentos: El software de captura de datos analiza el documento para identificar y localizar los campos clave que contienen la información relevante a extraer. Este análisis puede involucrar tecnología OCR para convertir documentos escaneados o fotografiados en texto legible por máquina.
3. Extracción de campo: Una vez que se identifican los campos clave, el software extrae automáticamente los datos relevantes de esos campos a través de plantillas predefinidas que coinciden con el diseño y la estructura de los documentos o mediante algoritmos inteligentes que pueden comprender el contexto y el significado de los datos.
4. Validación de datos: El extraído se validan los datos para garantizar la exactitud y la integridad. Cada negocio tiene sus propias reglas en base a las cuales puede verificar la exactitud de los datos.
5. Automatización del flujo de trabajo: Las herramientas modernas de captura de datos suelen tener capacidades de automatización del flujo de trabajo que permiten a los usuarios definir reglas y configurar flujos de trabajo para agilizar el proceso. Por ejemplo, una vez que llega un documento, el la extracción de datos El proceso se puede activar automáticamente y los datos extraídos se pueden enviar al destino relevante, como un sistema de planificación de recursos empresariales (ERP) o una base de datos.
6. Integración y entrega de datos: Las soluciones de captura de datos se integran con otros sistemas y aplicaciones dentro del ecosistema tecnológico de la organización. Los datos extraídos se pueden entregar sin problemas a los sistemas posteriores, como herramientas de visualización o almacenes de datos.

Los diversos métodos de captura de datos

Captura manual de datos: La entrada manual implica copiar información a mano en un formato digital, en cientos de páginas de documentos. Este método es adecuado para equipos pequeños con un presupuesto limitado. También es una opción rentable cuando la cantidad de datos entrantes es baja. Sin embargo, este método es propenso a errores y requiere mucho tiempo, razón por la cual se desarrollaron herramientas de ingreso de datos automatizados.

Captura de datos automatizada: Este método ayuda a las empresas a mejorar la eficiencia, aumentar la satisfacción de los trabajadores y reducir los costos. Hay varias formas en que funciona este método:

1. OCR y ICR: El reconocimiento óptico de caracteres convierte el texto digitalizado a un formato apto para máquinas. Procesa documentos escaneados, como facturas y formularios de seguros. ICR, o Reconocimiento Inteligente de Caracteres, lleva el OCR un paso más allá. El software ICR puede detectar texto mecanografiado y escrito a mano en diferentes fuentes, lo que lo convierte en una técnica más poderosa para la captura de datos.
2. desplazado interno: IDP significa Procesamiento Inteligente de Documentos. Es una tecnología en rápida evolución utilizada por cada vez más equipos en diferentes verticales e industrias. IDP utiliza inteligencia artificial y automatización para extraer datos de muchos documentos con diferentes tamaños y estructuras. IDP suele utilizar otras tecnologías, como OCR y aprendizaje automático, para obtener una sólida solución de extracción de datos.

También existen otros tipos de métodos de captura de datos no exclusivos de los documentos.

Captura de imagen y video: Estos métodos emplean IA para identificar y extraer información precisa sobre las personas. Es valioso para el análisis en tiempo real y tiene aplicaciones en la seguridad del lugar de trabajo, la comparación de bases de datos, el escaneo de seguridad y la identificación biométrica.

Raspado web: Esto implica el uso de bots web o rastreadores web para buscar y rastrear Internet. El raspado web recopila información dinámica, como actualizaciones de noticias, cambios de políticas, fluctuaciones de precios, tasas de cambio, actualizaciones del clima, datos del mercado de valores y más.

Códigos QR y códigos de barras: La tecnología de códigos de barras contiene información cifrada en códigos de barras 1D, que se pueden leer con un escáner de códigos de barras. Se utiliza para realizar un seguimiento preciso del inventario o de los registros de los empleados en los talleres, verificar los detalles de los pacientes en los hospitales, imprimir libretas bancarias y más.

Los códigos de respuesta rápida (QR), también conocidos como códigos de barras 2D, tienen formas, como hexágonos, y pueden capturar varios tipos de información, como documentos y páginas web. Los códigos QR se usan comúnmente en tiendas, servicios de mensajería y restaurantes y pueden capturarse fácilmente con teléfonos inteligentes.

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Beneficios de la captura de datos automatizada

La captura de datos automatizada es el futuro de extracción de datos de documentos. Es un proceso altamente escalable y fácilmente manejable. También reduce el tiempo para obtener información, lo que permite a las empresas tomar decisiones rápidamente. Las empresas que emplean este método pueden obtener varios beneficios:

Posibilidad de errores significativamente reducida

Copiar información manualmente puede causar errores, como cifras faltantes y entradas incorrectas. Dichos errores pueden ser muy costosos: cada uno puede costar $ 10 para corregir cada registro. En general, los datos deficientes pueden hacer retroceder a una empresa por millones de dolares.

El software de captura de datos ofrece una alta precisión que se mantiene sólida en cientos de documentos. Reducen la necesidad de supervisión humana. Además, brindan validación automática de datos para detectar datos faltantes o incorrectos en tiempo real.

Procesos comerciales optimizados

Con equipos que capturan datos de manera eficiente, les permite procesar documentos más rápido. Esto ayuda a las empresas a realizar tareas esenciales, como pagos a proveedores y procesamiento de reclamaciones a tiempo. Este enfoque simplificado mejora las relaciones con proveedores y clientes, lo que puede proporcionar múltiples beneficios financieros.

Mejora de la moral de los empleados

Verter sobre documentos, tanto en papel como digitales, puede ser agotador. Las herramientas automatizadas permiten que los equipos se concentren en tareas de mayor valor agregado, aumentando su moral y productividad. En consecuencia, las empresas debido a la mejora de la satisfacción de los empleados y un mayor rendimiento.

REDUZCA LOS COSTES

La captura de datos automatizada no solo es más práctica. Solo cuesta alrededor un tercio de su alternativa manual. Además, el costo de ignorar los errores de ingreso manual de datos puede llegar a $100 por registro. Los ahorros de costos de la automatización de la captura de datos son tremendos y se suman con el tiempo.

Mejor seguridad

La digitalización ayuda a almacenar documentos en línea de forma segura, lo que permite a los usuarios recuperarlos rápidamente. Es una mejor alternativa para almacenar y administrar miles de papeles en su oficina. Los métodos de captura automatizados también pueden reducir el fraude, por ejemplo, mediante la detección de señales falsas.

Tendencias futuras en la captura de datos: de la IA a la realidad virtual

Los avances tecnológicos continúan dando forma a la forma en que extraemos y procesamos la información de los documentos en papel y digitales. Estas son las tendencias futuras más emocionantes:

Sistemas Inteligentes de Extracción de Documentos

Los sistemas inteligentes aprovechan los avances en inteligencia artificial y aprendizaje automático para reconocer y extraer texto de documentos con precisión. La tecnología tradicional ha mejorado significativamente, lo que permite la extracción eficiente de datos de varias fuentes, incluidos documentos en papel y escaneos digitales. Los sistemas futuros mejorarán aún más la precisión al incorporar algoritmos avanzados que pueden manejar diseños de documentos complejos, reconocer la escritura a mano y procesar contenido multilingüe.

Procesamiento del lenguaje natural (PNL)

Las técnicas de NLP permiten que los sistemas entiendan y procesen texto no estructurado, mejorando la captura de datos de documentos como correos electrónicos, informes y publicaciones en redes sociales. Los algoritmos de NLP analizan los patrones, la sintaxis y la semántica del lenguaje para extraer el significado e identificar entidades y relaciones clave dentro del texto. Las herramientas futuras aprovecharán la PNL para interpretar información contextual, detectar sentimientos y obtener información de datos textuales no estructurados.

Blockchain para captura de datos

Blockchain puede crear un registro inmutable de los datos capturados mediante la creación de un libro de transacciones de documentos descentralizado y a prueba de manipulaciones. Integrando blockchain con la captura de datos permitirá a las empresas mejorar la seguridad y la confiabilidad, evitando alteraciones no autorizadas y manteniendo un registro de auditoría transparente.

Integración de Internet de las cosas (IoT)

La captura de datos se integrará con dispositivos y sensores IoT a medida que esta tecnología se expanda. Los documentos generados por IoT, como lecturas de sensores, registros de mantenimiento e informes, se pueden capturar y procesar para extraer información relevante. Los sistemas de captura de datos pueden analizar e interpretar estos datos para obtener información, desencadenar acciones automatizadas y permitir el mantenimiento predictivo.

Realidad Aumentada (AR) y Realidad Virtual (VR)

Las tecnologías AR y VR pueden transformar potencialmente la captura de datos al proporcionar interfaces inmersivas y capacidades de visualización. AR puede superponer información digital en documentos físicos, lo que permite la captura y el análisis interactivos. La realidad virtual puede crear entornos virtuales donde los usuarios pueden navegar e interactuar con documentos y datos digitales. Estas tecnologías ofrecen oportunidades para mejorar la visualización de la información, la captura interactiva de datos de objetos físicos y el análisis de documentos virtuales.

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La tecnología de captura de datos sigue evolucionando con innovaciones como la IA y el aprendizaje automático. Estas nuevas características harán que la captura de datos sea más robusta y eficiente. Por lo tanto, las empresas que todavía usan métodos de entrada de datos manuales deberían cambiar a opciones automatizadas para seguir siendo competitivas.

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