No es ningún secreto que las empresas tienen más datos que nunca. Estos datos contienen una gran cantidad de valor con el potencial de mejorar el ahorro de costos, redefinir procesos y establecer una ventaja competitiva. ¿La barrera más grande? Gran parte de su valor está atrapado y no es fácilmente accesible. Las empresas siguen hambrientas de información con la creciente cantidad de datos no estructurados en documentos, imágenes, correos electrónicos, etc. El mar de datos no tiene sentido a menos que se convierta en valor comercial. En este artículo cubriremos:
- IA para datos no estructurados
- Calidad y facilidad de búsqueda de documentos
- Extracción de valores fundamentales y puntos de datos
- Automatizar tareas repetitivas
- Procesamiento inteligente de documentos (IDP)
- Cumplimiento de la legislación
- Próximos pasos
Valor de los datos no estructurados
Durante mucho tiempo, obtener valor de datos no estructurados ha sido un desafío. Las empresas no podían procesar y analizar manualmente el gran volumen de hechos, cifras y documentos. Era una tarea que consumía mucho tiempo, era propensa a errores y era costosa. Sin embargo, los recientes avances en tecnologías innovadoras han hecho posible automatizar el procesamiento de grandes cantidades de datos, permitiendo a las empresas liberar todo el potencial de su contenido de forma rentable. Al aplicar tecnologías inteligentes para la gestión de datos no estructurados, las empresas pueden beneficiarse de cuatro maneras importantes:
- Aumentar la calidad y la facilidad de búsqueda de los documentos
- Extraer valores críticos y puntos de datos para estructurar la información y agilizar los procesos de negocio
- Automatice tareas manuales que consumen mucho tiempo más allá de las capacidades de las ofertas de automatización robótica de procesos (RPA)
- Garantizar el cumplimiento de la legislación como el RGPD
Analicemos cada uno de estos beneficios con más detalle.
Aumentar la calidad y la facilidad de búsqueda de los documentos.
No importa cuán valiosos o útiles sean sus datos, son inútiles si nadie puede encontrarlos cuando los necesita. El objetivo es pasar de recrear información a reutilizarla repetidamente. Sin embargo, para muchas organizaciones, la posibilidad de encontrar información sigue siendo un gran desafío. En promedio, una empresa con 1.000 trabajadores desperdicia entre €2,2 y €3,1 millones por año buscando información inexistente, no encontrando datos existentes o recreando información que no se puede encontrar (Fuente: IDC). Algunas empresas ya han convertido sus documentos en papel en texto digitalizado legible por máquina para mejorar la capacidad de búsqueda de información. Es más fácil encontrar la información correcta en un espacio digital que revisar físicamente cada archivo en papel. La digitalización de documentos en papel es un primer paso esencial, pero a menudo subestimado. Si hace esto incorrectamente, todos los archivos se digitalizarán, pero aún será difícil encontrarlos. ¿por qué? Empecemos por el principio. Una vez que escanees el papel, crearás un documento digital. Por lo general, sólo existe en un formato no textual. Entonces, puedes leerlo desde la pantalla, pero la computadora no reconoce ninguna palabra. Se deben aplicar tecnologías de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para convertir documentos escaneados en archivos de texto editables y con capacidad de búsqueda. OCR agrega una capa de texto al escaneo, lo que hace que los documentos sean legibles por máquina. En este caso, se pueden recuperar, editar y buscar fácilmente. Pero hay un problema. Incluso las tecnologías OCR más sofisticadas cometen errores y malinterpretan a los personajes. Como resultado, la información que usted almacena digitalmente puede ser incorrecta, por lo que puede resultar difícil recuperarla.
