Captura de datos para mejorar los procesos de negocio
Hoy en día, los datos desempeñan un papel crucial en la mejora de la toma de decisiones. Pero antes de aprovechar estos datos, es necesario capturarlos, y la tecnología como la automatización de procesos hace que capturarlos sea exponencialmente más fácil. Exploremos cómo las organizaciones pueden utilizar la automatización de procesos para aprovechar datos de alta calidad para obtener una ventaja competitiva y lograr mejores resultados en la toma de decisiones.
Desafíos de datos
Si cree que el problema de los datos son algunos documentos mal archivados, piénselo de nuevo. Sólo el 3% de los datos empresariales cumple con los estándares de calidad. Esto significa que la mayoría de las organizaciones toman decisiones basándose en datos erróneos. Eche un vistazo a otras cinco formas en que los datos de mala calidad pueden filtrarse a otras áreas de su negocio:
Gartner estima que el 40% de los datos empresariales lo son inexacto o incompleto—lo que genera oportunidades perdidas y conocimientos mal guiados
9 de cada 10 las hojas de cálculo contienen errores. Algunos errores tipográficos leves pueden hundir barcos: la NASA perdió 80 millones de dólares cuando un guión erróneo provocó la explosión de una sonda con destino a Venus.
Mala calidad de los datos le cuesta a la organización promedio $12,9 millones por año— y eso es sólo en pérdidas que pueden rastrear.
Si estas estadísticas reveladoras no lo inspiran a repensar su estrategia de datos, esto lo hará. Ninguno de estos desafíos es único: se agravan diariamente en todas las organizaciones. La cantidad de datos se duplica cada dos años, provocando desafíos inocuos que se acumulan y dejan efectos duraderos. ¿Qué significan los datos limpios para su organización y cómo puede aprovecharlos?
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Cómo detectar datos de mala calidad
El error tipográfico que derribó el Mariner 1 de la NASA se puede ocultar en cualquier lugar de sus sistemas. La limpieza de datos es el proceso de erradicarlos. Puede identificar errores, duplicados y tipos incorrectos borrando sus datos.
Validación: Existen pocas barreras de protección para un formato deficiente (por ejemplo, algunos números de teléfono contienen un código de país y otros no; algunas fechas de nacimiento están en formato DD/MM/AAAA, mientras que otras aparecen en MM/DD/AAAA). Los insumos imposibles también pueden alterar la toma de decisiones —como una gran franja de clientes que seleccionan accidentalmente un año de nacimiento de 1900.
Información obsoleta: los datos tienen una vida útil. Los expertos dicen los datos decaen a una tasa del 30% anual. Una base de datos con correos electrónicos, apellidos y direcciones incorrectos puede costar a las empresas millones al año.
Datos faltantes: es posible que los detalles no estén estandarizados entre los grupos. Por ejemplo, un florista podría iniciar una nueva campaña solicitando fechas de aniversario a nuevos clientes. Pero se olvidan de encuestar a los clientes actuales, lo que deja una brecha significativa en la información entre los dos segmentos. Identifique qué datos le faltan y comuníquese de manera proactiva para completar los puntos ciegos.
No hay protecciones contra valores atípicos: las anomalías en los datos a veces pueden generar información valiosa. Pero otras veces pueden alterar los modelos de aprendizaje automático. Por ejemplo, algunos usuarios avanzados de un dispositivo de seguimiento de actividad física habilitado para IoT pueden generar informes. La creación de campañas de divulgación basadas en un promedio máximo no conectará con la mayoría de los usuarios.
Información duplicada: las organizaciones poseen múltiples versiones de un solo documento, un desafío para los miembros del equipo que buscan la versión más actualizada. De manera similar, datos como los correos electrónicos de los clientes se almacenan en soluciones de múltiples puntos: piense en una empresa con un CRM que almacena una copia separada de su lista de contactos en una plataforma de campaña de marketing.
Con todo el revuelo en torno al aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA), su organización probablemente esté ansiosa por implementar nueva tecnología. Pero más importante que probar estas maravillas computacionales es la calidad de sus datos. Sin datos, algoritmos y modelos matemáticos limpios y de alta calidad, continúe con los errores que ya afectan a su organización. Afortunadamente, existen docenas de nuevas tecnologías que automatizan la entrada de datos.
Nuevas tecnologías que agilizan la entrada de datos empresariales
Atrás quedaron los días en que había que escribir información a mano en una base de datos. Pasamos largas horas ingresando datos de contacto de tarjetas de presentación recopiladas en conferencias o transfiriendo un formulario de solicitud a una hoja de cálculo. Ahora, la tecnología ha asumido el trabajo preliminar. Los procesos que duran días ahora se ejecutan de forma autónoma en cuestión de momentos. A continuación se presentan cinco herramientas que utilizan las organizaciones inteligentes para realizar la entrada automatizada de datos.
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Procesamiento inteligente de documentos (IDP)
El procesamiento inteligente de documentos (IDP) utiliza IA y ML para leer documentos como solicitudes, formularios, facturas, tarjetas de presentación y más. Puede identificar información específica en un documento—como una dirección postal. Luego puede actuar sobre esa información para completar formularios, preparar correos y completar bases de datos o CRM. IDP ayuda a las organizaciones a aprovechar el 97% de Datos desorganizados, no monitoreados y no utilizados. Lo mejor de todo es que IDP y sus tecnologías relacionadas realizan gran parte de la limpieza de datos por usted. Es un as en el procesamiento de datos tanto estructurados como no estructurados, como:
Datos estructurados y datos no estructurados
Transacciones bancarias, recibos, números de serie Mensajes de redes sociales, correos electrónicos, datos de sensores de IoT Estrictamente organizado, como el formato de fila y columna de una hoja de cálculo o tabla Cada documento sigue sus propias reglas —no hay un formato seguido rigurosamente El contenido sigue un esquema. Los puntos de datos aparecen en ubicaciones idénticas en todos los tipos de documentos (por ejemplo, un W-2 del IRS). La información aparece en diferentes ubicaciones (por ejemplo, una transcripción de un grupo focal o un intercambio con un chatbot)
Reconocimiento óptico de caracteres (OCR)
Esta tecnología permite a las máquinas percibir letras, números y caracteres individuales en un documento. Utilizando sus ojos digitales, pueden hojear una aplicación y localizar la ubicación de un número de teléfono, la letra ‘Q’ o un pasaje de texto —con una precisión de más del 99%.
Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
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Con el procesamiento del lenguaje natural (PNL), las máquinas pueden hacer más que extraer información de un documento—pueden entender lo que están leyendo. La PNL recorre documentos a velocidades récord para saber si se trata de un contrato de venta o de una factura. Utilizando el análisis de sentimientos, también puede juzgar la actitud de la información, como una reseña positiva o negativa del producto. Los resultados pueden desencadenar procesos de negocio u otras tareas.
Visión por ordenador
Los coches autónomos pueden medir la distancia al siguiente vehículo mediante visión artificial y los robots pueden retirar productos defectuosos de la línea de montaje. La visión por computadora también puede detectar errores en los documentos, como manchas o errores tipográficos, para ayudar en los esfuerzos de limpieza de datos. Luego, puede utilizar el procesamiento de imágenes para solucionar el error de forma inteligente.
Inteligencia artificial
Es posible que hayas jugado con grandes modelos de lenguaje como ChatGPT para redactar una campaña de ventas o descubrir el significado del universo. La capacidad incomparable de la IA para examinar e interpretar un gran volumen de información también puede beneficiar sus datos al resumir números en narrativas más digeribles. La búsqueda semántica, otra área de la IA, ayuda a resolver el problema de la capacidad de búsqueda al alterar el proceso tradicional “de búsqueda”. (Si recuerdas desde el principio, 9 de cada 10 empleados pierden una jornada laboral completa cada semana al extraer datos de la empresa para lo que necesitan) En lugar de que una computadora consulte su contenido en busca de términos de búsqueda muy específicos, puede navegar de manera más contextual. Por ejemplo, un investigador médico busca “Efectos secundarios de PharmX” y recibe precisamente eso. Mediante la búsqueda semántica, obtendrán información útil que podría estar tangencialmente relacionada, como complicaciones, reacciones adversas y efectos secundarios de medicamentos similares.
Qué significan los datos precisos para el futuro de la inteligencia empresarial
Gartner clasifica “observabilidad aplicada” como uno de los principales tendencias tecnológicas estratégicas de 2023. ¿Qué significa esto para sus datos? El intervalo entre el comportamiento del cliente y la acción de la empresa se está reduciendo. Las organizaciones necesitan posicionarse para una acción rápida basada en datos en tiempo real. Esto significa que más procesos internos transportarán puntos de datos de archivos PDF, aplicaciones, sensores y análisis de usuarios. Atrás quedaron los días en que escaneaba un documento y se alejaba—los datos deben moverse a través de sus operaciones para impulsar todo, desde la gestión administrativa hasta las experiencias de cara al cliente. La automatización de procesos sirve como pastor de datos—pero sólo si está limpia. Datos limpios y de alta calidad han impulsado decisiones de IA que reescribieron el futuro de las empresas Fortune 500. Hay otra tendencia preparada para descargar una cantidad incomparable de datos en su organización: los sensores de IoT. Los hábitos de los clientes y los comportamientos de los productos estarán disponibles para usted en un instante. Si recopilas datos limpios de forma responsable, puedes actuar en consecuencia a velocidades increíbles:
Solicite a AI para calcular una cotización de nicho
La IA generativa puede redactar una oferta sobre el terreno
Redirigir un proceso en la flota en función de una acción específica
La inteligencia artificial (IA), la IA generativa y el aprendizaje automático (ML) funcionan mejor cuando se les proporcionan datos limpios, consistentes y altamente relevantes. Refleja el adagio de programación: “basura entra, basura sale” Por lo tanto, asegúrese de que su organización esté bien posicionada para aprovechar los beneficios de la tecnología de próxima generación.
¿Cómo aumenta la IA la hiperproductividad?
La inteligencia artificial puede cambiar las reglas del juego para su organización en más de un sentido. Una de las formas más importantes de transformar su flujo de trabajo es impulsando la hiperproductividad. En lugar de simplemente ser productivo, su equipo puede volverse hiperproductivo y completar el trabajo más rápido y eficientemente que nunca. Al trabajar ahora con herramientas como el procesamiento inteligente de documentos (IDP), sus datos estarán listos para la era dorada de la IA. Chatea con nuestro equipo para aprender cómo puede transformar sus procesos con automatización inteligente y automatización de procesos de negocio (BPA).
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