El automatizado, Sin código Pila de datos
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Por qué la automatización de extracción de datos es esencial para el crecimiento empresarial
El mundo moderno depende de los datos. Hay una gran cantidad de datos que se ejecutan en una organización con cada proceso, independientemente del tamaño de la empresa. Desde facturas y nóminas hasta encuestas de clientes y registros de llamadas, cada área comercial tiene información valiosa que puede generar mejores resultados para su empresa. Tomar los datos de estas diferentes fuentes, que a menudo no están estructuradas, extraer información útil antes de limpiarla y finalmente analizarla es esencial para tomar decisiones comerciales clave. La extracción de datos a través de diferentes métodos, como las herramientas de raspado de datos, revela métricas esclarecedoras sobre los datos que pueden impulsar el crecimiento de la empresa.
Afortunadamente, gracias a la tecnología moderna, es relativamente fácil procesar documentos en forma de datos estructurados. Sin embargo, automatización completa cuando la extracción de fuentes de datos no estructurados sigue siendo un problema para las organizaciones. También compensa una gran parte de las actividades administrativas que consumen mucho tiempo.
Los desafíos de la extracción manual de datos
De acuerdo con un estudio, más del 40% de los empleados dedican aproximadamente una cuarta parte de la semana a realizar tareas manuales repetitivas que pueden automatizarse. La mayoría de las organizaciones aún confían en la extracción manual de datos para recuperar datos pertinentes de fuentes no estructuradas para uso comercial.
Sin embargo, el proceso no solo requiere muchos recursos, sino que también tiene varias desventajas que pueden afectar el crecimiento del negocio. La extracción manual de datos tiene una alta tasa de error en comparación con las herramientas automatizadas. La tasa de error se puede atribuir a:
- Capacitación inadecuada de las personas involucradas en la entrada de datos
- Error humano
- Mala interpretación de los datos.
- Información incomprensible.
Estos problemas pueden causar serios retrasos en varios procesos comerciales, especialmente en los que manejan grandes volúmenes de datos a diario.
Otro problema clave con el raspado manual de datos es el costo y el esfuerzo que implica verificar los datos extraídos. Regular calidad de los datos Los controles son un paso esencial en el proceso de extracción de datos. Evitan que surjan problemas debido al envío de datos inexactos para su análisis. La verificación de calidad con el proceso manual de datos requiere la contratación de personal adicional que dedica horas asegurando la precisión de los datos introducidos revisando cada archivo y comprobando si hay errores o incoherencias. Esto termina costando a la organización tanto tiempo como dinero. Con herramientas de raspado de datos que incluyen automatización, esto se puede hacer fácilmente a un costo menor y en menos tiempo.
Y, por último, la extracción manual de datos puede desviar a los empleados de completar más tareas de valor agregado. Esto puede ser perjudicial para una organización y evitar que logre sus objetivos estratégicos que requieren la entrega oportuna de datos específicos.
herramienta de extracción
Herramientas de extracción de datos automatizadas: una mejor alternativa
Por lo general, las organizaciones subcontratan el proceso de extracción de datos cuando las fuentes no están estructuradas, creyendo que al delegar la tarea a organizaciones de terceros pueden acelerar su viaje de datos a conocimientos. Si bien eso podría ser factible, la externalización de la extracción de datos puede provocar demoras y ralentizar la productividad.
Afortunadamente, los rápidos avances tecnológicos han hecho posible automatizar el proceso a través de herramientas de extracción de datos. Los usuarios pueden extraer fácilmente información relevante de varios documentos, limpiar y validar los datos y enviarlos al destino deseado. Los empleados pueden analizar y utilizar fácilmente los datos extraídos para tomar decisiones oportunas.
La capacidad de automatización de estas herramientas garantiza una extracción de datos más rápida y sin errores. Puede crear lógica de extracción para documentos entrantes y aplicar la lógica a otros documentos no estructurados con un diseño similar. Esto permite que la organización dedique sus recursos a tareas significativas en lugar de trabajo manual y repetitivo que puede causar retrasos y generar resultados propensos a errores.
La extracción de datos automatizada se está adoptando rápidamente en varias industrias, ya sea para obtener información más precisa, un acceso más rápido a los datos o para reducir los costos de procesamiento de datos. Con funciones como OCR (reconocimiento óptico de caracteres) y extracción de tablas que ofrece herramientas avanzadas de extracción de datos automatizada las empresas pueden identificar y extraer datos de documentos no estructurados con alta precisión y un mínimo de esfuerzo manual.
Aplicaciones inteligentes de la industria de herramientas de extracción de datos automatizadas
Un buen ejemplo de una industria que podría beneficiarse de la automatización de la extracción de datos es la logística. Los proveedores de servicios logísticos manejan una gran cantidad de datos entrantes. Desde facturas y órdenes de compra hasta información del cliente, las personas deben procesar estos documentos con prontitud. Cualquier retraso o error puede generar serios problemas para los proveedores de servicios.
Mediante el uso de herramientas de extracción de datos para automatizar el proceso, los proveedores de servicios logísticos pueden crear plantillas basadas en reglas. Estas plantillas identifican fácilmente campos clave en diferentes documentos no estructurados, como archivos PDF, archivos de texto, etc. Esto permite que el software recopile la información requerida de los documentos según la plantilla creada. Los empleados pueden extraer fácilmente información de todos los documentos entrantes con el mismo diseño. El usuario puede hacer esto sin ningún tipo de codificación o recalibración del software.
La industria de las agencias de viajes es otro excelente ejemplo de negocios que pueden beneficiarse de la extracción de datos automatizada. La mayoría de las empresas dentro de este sector manejan una gran cantidad de información de varias fuentes, incluidas fuentes internas o partes interesadas relacionadas con el negocio. Por ejemplo, información de reserva de vuelos, procesamiento de visas, cancelaciones, información de embarque y registros de vuelos, entre otros.
El manejo manual del proceso de extracción de datos puede generar varios problemas operativos, como acumulación de datos, retrasos en la información, etc. Estos problemas terminan costando mucho dinero a la empresa, recursos desperdiciados y una mala experiencia del cliente. La automatización de todo el proceso de extracción puede impulsar la productividad y aumentar la rentabilidad dentro de la organización.
¿Es la extracción de datos automatizada la opción adecuada para su empresa?
No se pueden negar los beneficios de optar por la extracción de datos automatizada. Sin embargo, es igualmente importante encontrar el software de extracción de datos automatizado adecuado que funcione bien para las necesidades de su negocio. Con Astera ReportMiner, puede automatizar el proceso de extracción de datos en una interfaz sin código y obtener información útil de sus documentos no estructurados en muy poco tiempo.
Astera ReportMiner ofrece funcionalidades únicas como la extracción de tablas, plantillas reutilizables, OCR y funciones integradas de limpieza y calidad de datos. Con una interfaz fácil de usar, la herramienta de extracción de datos sin código simplifica la extracción de datos basada en plantillas de numerosos formatos de documentos no estructurados, incluidos TXT, XLS, COBOL, PDF, RTF y más.
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