Acerca de la extracción de datos
Los datos impulsan gran parte de los procesos de negocio actuales, ya sean los datos de las facturas de proveedores para realizar las operaciones de cuentas por pagar y conciliar los pagos a proveedores, o los datos de los formularios de reclamaciones médicas necesarios para procesar dichas reclamaciones y decidir los reembolsos. Las empresas generan datos e interactúan con ellos constantemente. Muchas de las aplicaciones empresariales, como Acumatica Cloud ERP, el software de contabilidad QuickBooks y Microsoft Dynamics 365, funcionan con datos. Por lo general, el personal de entrada de datos se encarga de introducir en estas aplicaciones la información importante de las transacciones, por ejemplo, de las facturas de proveedores, para realizar las operaciones de cuentas por pagar y las conciliaciones de pagos relacionadas. Cada vez que una empresa interactúa con sus partes interesadas, ya sean proveedores, socios o clientes, se generan datos. Capturar este flujo continuo de datos procedentes de las transacciones comerciales y de muchísimas otras fuentes es todo un desafío. El esfuerzo humano tiene un alcance limitado a la hora de obtener datos sin procesar de documentos no estructurados, semiestructurados y estructurados, procesar y preparar esos datos y convertirlos en información útil para la acción en el negocio.
La tecnología, en cambio, elimina muchas de las incoherencias, errores, ineficiencias y retrasos que conllevan la entrada manual de datos y el procesamiento manual de documentos. La idea es reunir todos los datos empresariales en una única plataforma a la que se pueda acceder y que se pueda compartir, distribuir y gestionar de forma centralizada dentro de la organización. Estos datos también deben introducirse con precisión en las bases de datos y aplicaciones empresariales sin demoras: un retraso en el registro de los datos de un proveedor en un ERP puede retrasar la validación de los datos de la factura entrante correspondiente y, en consecuencia, el procesamiento de las facturas de proveedores y las conciliaciones de pagos. El esfuerzo humano suele introducir este tipo de retrasos operativos. Lo que necesitan las empresas es un sistema de automatización inteligente que emule las acciones humanas para realizar estas mismas funciones, pero sin las ineficiencias ni los costos asociados a la intervención humana.
El primer paso en la automatización inteligente de la entrada de datos y del procesamiento de documentos es la extracción de datos.
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La extracción automática de datos reduce en gran medida el riesgo de retrasar la disponibilidad de los datos para las aplicaciones empresariales, las bases de datos y, en general, cualquier tipo de implementación empresarial. Una buena herramienta de extracción de datos debe ser capaz de capturar y extraer automáticamente datos de distintos tipos de documentos no estructurados, semiestructurados y estructurados.
La mayoría de los datos de transacciones o de origen llegan en forma no estructurada o semiestructurada. La extracción de datos ayuda a alinear y consolidar todo tipo de información empresarial de forma centralizada, donde puede gestionarse, compartirse y procesarse para que resulte útil y aprovechable para el negocio. Que los datos sean aprovechables significa que deben aportar valor y conclusiones al proceso, la función, el sistema o el departamento en curso.
Los datos de un formulario de pedido de venta, cuando se procesan correctamente y se verifica su validez y autenticidad, deben indicar a la empresa que hay un nuevo pedido de un cliente que debe atenderse. La información precisa del pedido de venta, cuando se introduce en una aplicación empresarial como un sistema CRM o ERP, notificará a todos los usuarios del sistema el nuevo pedido y les ayudará a colaborar eficazmente para atenderlo. La extracción de datos ayuda a las empresas a disponer a tiempo de información empresarial importante, ya que el tiempo es un componente crítico durante el proceso de extracción. Con los métodos ordinarios de entrada de datos, que suelen realizarse mediante pulsaciones de teclado humanas, es inevitable que se produzcan innumerables errores, lo que provoca más retrasos en la disponibilidad de los datos. Además de estar disponibles a tiempo, los datos también deben estar completos para facilitar la implementación ininterrumpida de un proceso, sistema, función o departamento.
Si una base de datos o un sistema ERP no se actualiza con los datos vigentes de una nueva orden de compra emitida por una empresa, resulta muy difícil verificar la factura entrante del proveedor correspondiente a esa orden, y los pagos a proveedores se retrasan. Disponer de datos completos y fiables sobre una transacción, proceso o función puede ayudar a las empresas a ejecutar rápidamente los siguientes pasos y a alcanzar sus objetivos dentro de los plazos establecidos. Los datos completos también ofrecen a las empresas una visión integral del estado de su negocio, de las interacciones con las distintas partes interesadas externas, así como del estado de los procesos y las definiciones que ayudan a satisfacer la demanda de los clientes. Con una potente herramienta de extracción de datos, las empresas podrán capturar los datos en su origen. Esto es especialmente útil y fundamental para evitar casos de datos faltantes, perdidos o retrasados. Piense en el trabajo manual de entrada de datos: en su mayor parte, requiere recopilar, ordenar y archivar documentos de transacciones no estructurados o semiestructurados antes de realizar la entrada de datos de cada documento. Se trata de documentos en papel típicos que pueden dañarse, perderse o faltar en los archivos debido a errores manuales. En este caso, es difícil obtener los datos correctos y precisos necesarios para operar un negocio. Sin embargo, con la extracción automática de datos, los datos de los documentos de transacciones o de origen pueden capturarse directamente en la fuente, como una oficina remota o una unidad de inventario. Esto ayuda a obtener y cargar esos datos de inmediato en un sistema central de gestión de datos o en una aplicación empresarial, lo que ayuda a eliminar los casos de pérdida de datos o de papeleo.
La entrada manual de datos no es una opción adecuada, dado lo propenso a errores y lento que es el proceso. La extracción de datos mediante herramientas de automatización inteligente es más viable a largo plazo, ya que no solo permite extraer y cargar los datos en un flujo de trabajo de automatización inteligente, sino también encaminar o transmitir fácilmente esos datos a un sistema ERP o a una aplicación empresarial similar.
en este método de extracción de datos se captura todo el contenido de un documento, incluidos el encabezado, el pie de página y los detalles de las partidas. No se asignan restricciones ni límites de captura durante el método de extracción. La extracción de página completa es posible gracias a la tecnología OCR tradicional, con la que se extraen casi todos los campos de datos de los documentos sin restricciones ni lógica condicional.
la extracción zonal resulta más útil cuando necesita extraer datos solo de partes seleccionadas de un documento, como los campos de datos «SUM TOTAL» o «ITEMS» de un documento de origen como una factura o una orden de compra. La extracción zonal puede lograrse mediante captura y extracción basadas en plantillas, como el OCR zonal, o mediante tecnología de captura inteligente de datos. El OCR zonal funciona bien cuando los campos de datos que deben capturarse están en la misma posición en todos los documentos. La lógica de extracción o captura está predefinida y programada para localizar campos específicos en un documento. La extracción de datos basada en plantillas es más útil cuando la variabilidad de los documentos no cambia y los documentos tienen principalmente una forma estructurada o semiestructurada, cuya estructura y ubicación de campos ya se conocen. En el caso de documentos no estructurados, o incluso de documentos semiestructurados muy complejos, el OCR zonal no cumple su función. La extracción de datos basada en plantillas depende en gran medida del contexto, lo que significa que la lógica de captura resulta inútil ante nuevos tipos de documentos o documentos diversos en los que la ubicación de los campos varía mucho de un documento a otro.
La captura inteligente de datos es una tecnología de extracción más avanzada que puede resultar muy útil ante la variabilidad de los documentos. La «inteligencia» de un software de captura inteligente de datos se basa en la IA y el aprendizaje automático, lo que le permite «autoaprender» distintos tipos de documentos para una captura eficaz. En lugar de crear una lógica de captura para cada nuevo tipo de documento, lo cual no es viable, la captura inteligente utiliza tecnologías cognitivas para aprender las pulsaciones de teclado humanas realizadas durante la entrada de datos y emula esas acciones para procesar todos los documentos posteriores con un formato similar. El mecanismo de autoaprendizaje de los bots de captura inteligente de datos ayuda a gestionar una gran variedad de tipos de documentos.
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