Sobre la extraccion de datos
Los datos impulsan gran parte de los procesos de negocio: datos de facturas de proveedor para operaciones de cuentas por pagar y conciliaciones, o datos de formularios de reclamaciones medicas para decidir reembolsos. Las empresas generan e interactuan con datos constantemente. Muchas aplicaciones empresariales como Acumatica Cloud ERP , QuickBooks y Microsoft Dynamics 365 funcionan con datos. Suele ser el equipo de entrada de datos quien teclea informacion transaccional desde facturas hacia esas aplicaciones para AP y conciliaciones. Cada interaccion con proveedores, socios o clientes genera datos. Capturar ese flujo continuo de transacciones y otras fuentes es un reto. El esfuerzo humano alcanza poco al reunir datos en bruto de documentos no estructurados, semiestructurados o estructurados, procesarlos y convertirlos en informacion accionable.
La tecnologia reduce inconsistencias, errores, ineficiencias y demoras propias de la entrada manual y el procesamiento documental. La idea es concentrar datos en una plataforma accesible, compartible y gestionada de forma central. Esos datos deben alimentar bases y aplicaciones con precision y sin demora: retrasar datos de proveedor en el ERP puede retrasar la validacion de facturas entrantes y los pagos. El trabajo manual suele introducir esas demoras. Lo que hace falta es automatizacion inteligente que imite acciones humanas en esas tareas, sin los costes e ineficiencias del trabajo manual repetitivo.
El primer paso en la automatizacion inteligente de entrada de datos y procesamiento documental es la extraccion de datos .
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La extraccion automatica reduce el riesgo de que los datos lleguen tarde a aplicaciones, bases o proyectos. Una buena herramienta debe capturar y extraer datos de distintos tipos de documentos no estructurados, semiestructurados y estructurados.
Gran parte de los datos transaccionales llega sin estructurar o semiestructurado. La extraccion ayuda a alinear y consolidar informacion en un punto central para gestionarla, compartirla y procesarla de forma util. Dato accionable es el que aporta valor e inferencia al proceso, funcion, sistema o area.
Los datos de un pedido de venta, bien procesados y validados, deben indicar que hay un nuevo pedido que cumplir. Informacion precisa en CRM o ERP notifica a los usuarios y facilita colaborar para servir el pedido. La extraccion permite disponer de informacion a tiempo; el tiempo es critico en el proceso. Con entrada manual por teclado aparecen errores y mas retrasos. Ademas de oportunos, los datos deben estar completos para que el proceso siga sin interrupciones.
Si el ERP no tiene datos actuales de una nueva orden de compra, es dificil verificar la factura del proveedor y se retrasan pagos. Datos completos y fiables permiten avanzar rapido y cumplir plazos. Tambien ofrecen una vision global del negocio, de las relaciones con terceros y del estado de procesos y definiciones frente a la demanda. Con una herramienta solida de extraccion se captura en origen, lo que evita datos perdidos o tardios. La entrada manual suele exigir reunir, ordenar y archivar documentos antes de teclear: papel que puede deteriorarse, perderse o no estar en el archivo. Con extraccion automatica se puede capturar en el origen (oficina remota, almacen, etc.) y subir de inmediato al sistema central o a la aplicacion, reduciendo extravios.
La entrada manual no da abasto: es lenta y propensa a error. La extraccion con herramientas de automatizacion inteligente es mas viable a largo plazo: no solo extrae y carga datos en un flujo de automatizacion, sino que puede enrutarlos o enviarlos a un ERP u otra aplicacion.
se captura el contenido entero del documento, incluida cabecera, pie y lineas de detalle, sin limites fijos en la captura. Se apoya en OCR tradicional y extrae casi todos los campos sin logica condicional compleja.
sirve cuando solo interesan zonas concretas, como el total o las lineas de partidas en una factura u orden de compra. Se logra con plantillas (OCR zonal) o con captura inteligente. El OCR zonal funciona cuando los campos estan siempre en la misma posicion: la logica esta predefinida. Es util con variabilidad baja y documentos estructurados o semiestructurados conocidos. Con documentos no estructurados o muy complejos, el OCR zonal por plantillas falla: la logica queda atada al contexto y no sirve para tipos nuevos o campos que cambian mucho.
La captura inteligente de datos es mas avanzada ante variabilidad documental. La “inteligencia” se apoya en IA y machine learning para aprender tipos de documento. En lugar de crear logica para cada formato nuevo, usa tecnologias cognitivas que aprenden de las acciones humanas durante la entrada y las replican en documentos similares posteriores. Ese aprendizaje ayuda a cubrir muchos tipos de documento.
Ventajas de la captura inteligente de datos
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