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 tecnologías como la automatización de procesos facilitan exponencialmente su captura.
Exploremos cómo las organizaciones pueden utilizar la automatización de procesos para aprovechar los datos de alta calidad con el fin de 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 unos cuantos papeles mal archivados, piénselo otra vez. Sólo el 3% de los datos empresariales cumple las normas de calidad. Eso significa que la mayoría de las organizaciones están tomando decisiones basadas en datos poco sólidos. Eche un vistazo a otras cinco formas en que los datos de mala calidad pueden filtrarse a otras áreas de su empresa:
- 8 de cada 10 empleados pierden tiempo recreando documentos si no pueden encontrarlos rápidamente
- 9 de cada 10 miembros del equipo pierden un día entero de trabajo a la semana clasificando los datos de la empresa.
- Gartner calcula que el 40% de los datos de las empresas son inexactos o incompletos, lo queprovoca la pérdida de oportunidades y una visión mal orientada.
- 9 de cada 10 hojas de cálculo contienen errores. Unas pocas erratas pueden hundir barcos: La NASA perdió 80 millones de dólares cuando un guión erróneo hizo explotar una sonda con destino a Venus.
- La mala calidad de los datos cuesta a la organización media 12,9 millones de dólares al año, y eso sólo en pérdidas que pueden rastrear.
Si estas reveladoras estadísticas no le inspiran a replantearse su estrategia de datos, esto lo hará. Ninguno de estos retos es puntual: se agravan a diario en todas las organizaciones. La cantidad de datos se duplica cada dos años, lo que provoca que problemas inocuos se conviertan en una bola de nieve y dejen efectos duraderos. ¿Qué significan los datos limpios para su organización y cómo puede aprovecharlos?
Cómo detectar datos de mala calidad
El error tipográfico que provocó la caída del Mariner 1 de la NASA puede estar oculto en cualquier parte de sus sistemas. La limpieza de datos es el proceso de erradicarlos. Se pueden detectar errores, duplicados y erratas depurando los datos.
- Validación: Hay pocas barreras para evitar un formato incorrecto (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). Las entradas imposibles también pueden afectar a la toma de decisiones, como cuando un gran número de clientes selecciona accidentalmente un año de nacimiento 1900.
- Información obsoleta: Los datos tienen una vida útil. Según los expertos, los datos se deterioran a un ritmo del 30% anual. Una base de datos con correos electrónicos, apellidos y direcciones incorrectos puede costar millones al año a las empresas.
- Faltan datos: Es posible que los datos no estén estandarizados en todos los grupos. Por ejemplo, una floristería puede iniciar una nueva campaña solicitando las fechas de aniversario de los nuevos clientes. Pero se olvida de encuestar a los clientes actuales, lo que deja un vacío importante de información entre los dos segmentos. Identifique los datos que le faltan y acuda de forma proactiva para rellenar los puntos ciegos.
- No hay protección contra los valores atípicos: A veces, las anomalías en los datos pueden dar lugar a información muy valiosa. Pero otras veces, pueden desbaratar los modelos de aprendizaje automático. Por ejemplo, unos pocos usuarios avanzados de un dispositivo de seguimiento de actividad física habilitado para IoT pueden arruinar los informes. La creación de campañas de difusión basadas en una media muy alta no conectará con la mayoría de los usuarios.
- Información duplicada: Las organizaciones tienen varias versiones de un mismo documento, lo que supone un reto para los miembros del equipo que buscan la versión más actualizada. Del mismo modo, datos como los correos electrónicos de los clientes se alojan en múltiples soluciones: piense en una empresa con un CRM que almacena una copia separada de su lista de contactos en una plataforma de campañas de marketing.
Con toda la expectación que despiertan el aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA), es probable que su empresa esté deseando implantar nuevas tecnologías. Sin embargo, más importante que conseguir una grieta en estas maravillas computacionales es la calidad de sus datos.
Sin datos limpios y de alta calidad, los algoritmos y los modelos matemáticos continúan con los errores que ya asolan a su organización.
Afortunadamente, hay docenas de nuevas tecnologías que automatizan la introducción de datos.
Las nuevas tecnologías agilizan la introducción de datos empresariales
Atrás quedaron los tiempos en que se tecleaba a mano la información en una base de datos. Pasamos largas horas introduciendo datos de contacto de tarjetas de visita recogidas en conferencias o transfiriendo un formulario de solicitud a una hoja de cálculo.
Ahora, la tecnología se ha encargado del trabajo preliminar. Los procesos que duran días ahora se ejecutan de forma autónoma en cuestión de instantes. He aquí cinco herramientas que las organizaciones inteligentes utilizan para automatizar la introducción de datos.
Tratamiento inteligente de documentos (PID)
El procesamiento inteligente de documentos (PID) utiliza IA y ML para leer documentos como solicitudes, formularios, facturas, tarjetas de visita y otros. Puede localizar información específica en un documento, como una dirección postal. A continuación, puede actuar sobre esa información para rellenar formularios, preparar envíos y rellenar bases de datos o CRM.
IDP ayuda a las organizaciones a aprovechar el 97% de los datos desorganizados, no supervisados y no utilizados. Lo mejor de todo es que IDP y sus tecnologías relacionadas limpian gran parte de los datos por usted. Es un as en el procesamiento de datos estructurados y no estructurados, como:
Datos estructurados y datos no estructurados
Transacciones bancarias, recibos, números de serie
Mensajes de redes sociales, correos electrónicos, datos de sensores IoT
Estrictamente organizado, como el formato de filas y columnas de una hoja de cálculo o una tabla.
Cada documento sigue sus propias reglas: no hay un formato que se siga rigurosamente.
El contenido sigue un esquema. Los puntos de datos aparecen en lugares idénticos en todos los tipos de documentos (por ejemplo, un formulario W-2 de Hacienda).
La información aparece en diferentes lugares (por ejemplo, una transcripción de un grupo de discusión 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. Con sus ojos digitales, pueden hojear una aplicación y localizar un número de teléfono, la letra "Q" o un fragmento de texto con una precisión superior al 99%.
Procesamiento del lenguaje natural (PNL)
Con el procesamiento del lenguaje natural (PLN), las máquinas pueden hacer algo más que extraer información de un documento: pueden entender lo que leen. El PLN se desliza por los documentos a una velocidad récord para saber si se trata de un contrato de venta o una factura. Mediante el análisis de sentimientos, también puede juzgar la actitud de la información, como una reseña positiva o negativa de un producto. Los resultados pueden activar procesos empresariales u otras tareas.
Visión por ordenador
Los coches autónomos pueden medir la distancia hasta el siguiente vehículo mediante visión por ordenador, y los robots pueden retirar productos defectuosos de la cadena de montaje. La visión por ordenador también puede detectar errores en documentos, como manchas o erratas, para ayudar en la limpieza de datos. A continuación, puede recurrir al procesamiento de imágenes para corregir el error de forma inteligente.
Inteligencia artificial
Es posible que hayas jugado con grandes modelos lingüísticos como ChatGPT para redactar una campaña de ventas o descubrir el significado del universo. La incomparable capacidad de la IA para peinar e interpretar un gran volumen de información también puede beneficiar a tus datos, al resumir las cifras en narraciones más digeribles.
La búsqueda semántica, otro campo de la IA, ayuda a resolver el problema de la capacidad de localización modificando el proceso de "búsqueda" tradicional. (Si recuerdas desde el principio, 9 de cada 10 empleados pierden una jornada laboral completa cada semana dragando los datos de la empresa en busca de lo que necesitan).
En lugar de que un ordenador busque en su contenido términos de búsqueda muy concretos, puede navegar de forma más contextual.
Por ejemplo, un investigador médico busca "efectos secundarios PharmX" y recibe precisamente eso. Utilizando la búsqueda semántica, obtendrá información útil que podría estar relacionada tangencialmente, como complicaciones, reacciones adversas y efectos secundarios de medicamentos similares.
Qué significan los datos precisos para el futuro de la inteligencia empresarial
Gartner clasifica la "observabilidad aplicada" como una de las 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 actuar con rapidez basándose en datos en tiempo real.
Esto significa que más procesos internos llevarán puntos de datos de PDF, aplicaciones, sensores y análisis de usuarios. Se acabaron los días en los que se escaneaba un documento y se abandonaba la empresa: los datos deben circular por las operaciones para impulsar todo, desde la gestión administrativa hasta las experiencias de cara al cliente. La automatización de procesos es el pastor de los datos, pero sólo si están limpios.
Los datos limpios y de alta calidad han impulsado decisiones de IA que reescribieron el futuro de las empresas de Fortune 500.
Hay otra tendencia preparada para descargar un tesoro de datos sin precedentes en su organización: los sensores IoT. Los hábitos de los clientes y el comportamiento de los productos estarán a su disposición en un instante. Si recopila datos limpios de forma responsable, podrá actuar sobre ellos a velocidades increíbles:
- Recurra a la IA para calcular la cotización de un nicho
- La IA generativa puede redactar una oferta sobre la marcha
- Redirigir un proceso de la flota en función de una acción específica
La inteligencia artificial (IA), la IA generativa y el aprendizaje automático (AM) funcionan mejor cuando se alimentan con datos limpios, coherentes y muy relevantes. Refleja el adagio de programación, "basura dentro, basura fuera". Por lo tanto, asegúrese de que su organización está bien posicionada para cosechar los beneficios de la tecnología de próxima generación.
¿Cómo impulsa la IA la hiperproductividad?
La inteligencia artificial puede cambiar las reglas del juego de su organización en más de un sentido. Una de las formas más significativas de transformar su flujo de trabajo es impulsar la hiperproductividad. En lugar de ser simplemente productivo, tu equipo puede convertirse en hiperproductivo, completando el trabajo de forma más rápida y eficiente que nunca.
Si trabaja ahora con herramientas como el procesamiento inteligente de documentos (PID), sus datos estarán listos para la era dorada de la IA. Chatea con nuestro equipo para saber cómo puedes transformar tus procesos con la automatización inteligente y la automatización de procesos empresariales (BPA).
