Tecnologias emergentes como aprendizaje automatico e inteligencia artificial prometen convertir los retos de hoy en oportunidades de manana. Uno de los mayores retos es gestionar la explosion de datos que entran y salen de la organizacion, en gran parte como contenido no estructurado (documentos y correos) que los ERP y otros sistemas pensados para datos estructurados no gestionan con facilidad.
Gestionar un universo de datos en expansion es un problema mayor de lo que parece: no solo almacenamiento y seguridad, sino saber como digerirlo todo y convertirlo en informacion significativa y accionable.
Hasta 2003, la humanidad habia generado en total cinco exabytes de datos (mil millones de gigabytes). Equivale a TODAS las palabras jamas pronunciadas por cualquier persona (guardadas como archivo de texto).
Hoy producimos cinco exabytes de datos cada DOS dias.
De donde sale todo eso?
La mayor parte es contenido no estructurado: audio, video, Word, PDF, presentaciones e imagenes que no se gestionan bien con sistemas de datos estructurados como los ERP.
Algunos ejemplos:
Las empresas de big data se especializan en convertir datos de clientes en conocimiento para decidir y simplificar procesos. Pero antes de explotar datos para inteligencia de negocio o automatizacion guiada por aprendizaje automatico, hay que digitalizarlo todo y extraer datos utiles del ruido.
Para muchas empresas, incluso medianas, uno de los primeros retos hacia el prometido big data es extraer informacion de contenido no estructurado sin intervencion humana constante.
Ahi entran la extraccion inteligente y las soluciones de transformacion digital, pensadas para identificar datos accionables en facturas, pedidos, conocimientos de embarque y casi cualquier otro documento.
Las plataformas de transformacion digital, como docAlpha de Artsyl, se integran con los sistemas de back office para convertir datos no estructurados en documentos del ECM en datos estructurados gestionables en sistemas ERP , de forma automatica y con poca intervencion humana. Para muchas organizaciones, el primer paso obvio para capturar datos de documentos no estructurados son procesos rutinarios de back office como cuentas por pagar y pedidos de venta.
Para el personal de cuentas por pagar, la captura inteligente elimina tareas rutinarias como conciliacion factura-pedido, enrutado manual de aprobaciones, codificacion en el libro mayor, entrada de transacciones y archivo. Para la direccion, datos y documentos se convierten al instante en informacion con mayor visibilidad de indicadores criticos, incluido el flujo de caja. Para los clientes puede significar mejor respuesta y servicio a menor coste.
Cuando la organizacion adopta captura inteligente y automatiza procesos que dependen de datos y documentos (AP, pedidos de venta, etc.), puede aplicar el mismo enfoque en mas areas y ganar eficiencia y visibilidad en los procesos criticos.
Para explorar como la transformacion digital y el big data pueden automatizar y acelerar su organizacion, contacte a su representante de Artsyl Technologies.