El proceso de introducción de datos consiste en introducir los datos relevantes en un sistema digital o software ERP después de haberlos extraído de varios documentos. Es la parte necesaria para las empresas que ayuda a transformar los datos en un formato informático adecuado para la optimización del flujo de trabajo.
Por ejemplo, los departamentos de contabilidad necesitan extraer datos de determinadas partes de las facturas de los proveedores. Pueden aplicar escáneres de facturas especiales para la extracción de datos y luego introducir estos datos en el software ERP para la contabilidad o los informes financieros.
El proceso de introducción de datos suele ser manual y repetitivo. Requiere mucho tiempo y recursos humanos. Debido a esta característica, muchas empresas optan por externalizar la introducción de datos.
Tanto si se realiza internamente como si se externaliza, la introducción de datos sigue siendo un proceso manual que conlleva muchos errores y repeticiones. Además, puede haber diferentes formatos de datos, información irrelevante y defectos. Para las empresas que gestionan volúmenes de datos notables, estos problemas se reflejan en pagos extra y retrasos en el trabajo.
Debido a los retos que plantea la introducción manual de datos, el proceso de automatización puede ahorrar mucho tiempo y recursos a las empresas. En el informe de Research and Markets, los analistas observan que se prevé que el mercado mundial de captura de datos crezca 3.400 millones de euros durante 2021-2025.
La automatización de la entrada de datos ha tenido un impacto notable en el flujo de trabajo de los proveedores de servicios. Ahora, estas empresas pueden gestionar conjuntos de datos más grandes que nunca. En esta publicación, vamos a hablar de la definición, el proceso, los casos de uso, las ventajas y las características principales de la introducción automática de datos.
Contenido
- ¿Qué es la introducción automatizada de datos?
- ¿Qué etapas incluye el proceso automático de introducción de datos?
- ¿Cuáles son los casos de uso de la introducción automatizada de datos?
- ¿Cuáles son las ventajas de la introducción automatizada de datos?
- ¿Cuáles son las características principales del software de introducción automática de datos?
- Conclusión
¿Qué es la introducción automatizada de datos?
Las empresas pueden organizar la automatización de la entrada de datos con productos de software avanzados. Mejoran el proceso de introducción de datos eliminando o reduciendo las tareas manuales. Este programa extrae datos de varios tipos de archivos: PDF, correos electrónicos, sitios web e imágenes. A continuación, el software presenta los datos relevantes de estos documentos en un formato estructurado: XML, JSON o CSV.
El software de introducción automática de datos aplica varias tecnologías modernas, como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), la automatización robótica de procesos (RPA) y la inteligencia artificial (AI). Estas soluciones gestionan tareas repetitivas, analizan documentos en grandes volúmenes y son capaces de educar para mejorar el trabajo. Sus características clave reflejan precisión, escalabilidad, procesamiento rápido y flexibilidad para ahorrar tiempo y recursos humanos.
El papel de la AI en la introducción automatizada de datos
La introducción automatizada de datos ayuda a los empleados a centrarse en tareas tácticas y estratégicas en lugar de realizar tareas repetitivas y monótonas. Esta forma de trabajar aumenta la productividad general, el tiempo y los resultados.
¿Qué etapas incluye el proceso automático de introducción de datos?
El enfoque integral eficaz de la automatización de la entrada de datos consta de los 5 pasos siguientes:
El proceso de introducción automática de datos
1. Cargar documentos
Las empresas reciben datos que pueden estar desestructurados, ser parcialmente ilegibles e irrelevantes. Estos datos se presentan en diversas formas: imágenes, documentos y archivos escaneados. En el primer paso, los datos se importan a un sistema o directamente al software para su posterior extracción y automatización.
2. Preprocesamiento de documentos
En este paso, el software prepara y convierte los datos brutos en un formato legible por la máquina. Este proceso se realiza mediante tecnologías avanzadas de OCR, AI y ML, cuyas capacidades ayudan a los algoritmos a leer y analizar los documentos.
3. Reconocer y extraer datos relevantes
Este paso tiene como objetivo reconocer y extraer sólo los datos relevantes. Puedes entrenar el algoritmo del software de introducción automática de datos para que reconozca los campos de datos solicitados.
4. Validar los datos relevantes extraídos
En este momento, el software realiza la verificación de los datos. Se basa en reglas de verificación configuradas. Puedes realizar este paso manualmente o de forma semiautomatizada. Se puede comprobar la exactitud de los datos extraídos y mejorarlos si es necesario.
5. Transferencia de los datos relevantes extraídos
El último paso de la introducción automática de datos consiste en importarlos a una base de datos o sistema adecuados. Los datos pueden presentarse como una salida estructurada en varios formatos: JSON, XML, Excel y CVS. Por ejemplo, puedes enviar los datos extraídos a bases de datos contables o software ERP para realizar pagos o previsiones posteriores.
¿Cuáles son los casos de uso de la introducción automatizada de datos?
Las empresas con diferentes estructuras de procesos y objetivos pueden encontrar muchas ventajas en la automatización de la entrada de datos. Los casos más frecuentes de clientes de Graip.AI son:
- Extracción de datos de facturas, recibos, pedidos y extractos bancarios para realizar tareas contables y financieras;
- recogida y almacenamiento de datos relevantes para los servicios al cliente;
- extracción de datos para procesos de RRHH más rápidos y precisos;
- Creación de informes correctos a partir de los datos de empresa recopilados;
- la realización del proceso “Conoce a tu cliente” (KYC), que incluye la verificación del DNI y otros documentos para comprobar la identidad, la idoneidad y los riesgos de una relación comercial;
- raspado de documentos y sitios web para la recopilación y el análisis de datos.
¿Cuáles son las ventajas de la introducción automatizada de datos?
Las empresas pueden obtener varias ventajas de la integración de la introducción automática de datos. La razón más importante es la posibilidad de centrarse en objetivos tácticos y estratégicos en lugar de realizar la introducción manual de datos. Hay otras ventajas para las empresas:
1. Mayor precisión
El software para la introducción automática de datos aplica tecnologías avanzadas como la AI y el ML para una extracción de gran precisión y una minimización del postprocesamiento. Los algoritmos de estas tecnologías son eficaces para reducir los errores y gestionar las limitaciones de los datos.
2. Gastos generales más bajos
La introducción automática de datos ayuda a reducir los pagos operativos optimizando los procesos manuales por error. Las empresas pueden evitar costes adicionales externalizando y contratando especialistas para la introducción manual de datos.
3. Tiempo ahorrado
La introducción automatizada de datos reduce significativamente el tiempo de procesamiento de documentos y datos. La tecnología ahorra un 75% del tiempo de la monótona introducción manual de datos.
4. Mayor escalabilidad
La tecnología ayuda a procesar volúmenes inestables de documentos durante el año y huelgas estacionales o incluso imprevistas en la demanda de entrada de datos.
5. Aumento de la productividad
Las empresas pueden utilizar los recursos asignados para la introducción automática de datos y obtener más productividad e impacto en los resultados.
6. Mayor implicación de los trabajadores
Mientras tu empresa reduce el monótono trabajo manual, los empleados muestran un mayor compromiso en las tareas tácticas y estratégicas.
7. Procesamiento y almacenamiento inteligente de datos
El software basado en tecnología de AI puede clasificar tipos de documentos y fuentes específicas.
¿Cuáles son las características principales del software de introducción automática de datos?
Las empresas pueden tomar decisiones definitivas sobre la implantación de la entrada automática de datos basándose en las características clave de esta tecnología.
- Capacidad para identificar y clasificar diversas formas de datos.
- Integración en sistemas ERP y herramientas de automatización.
- Una interfaz de validación de datos para comprobaciones manuales.
- Reglas de verificación para advertir a los usuarios de la necesidad de revisar manualmente los datos.
- Un entorno de bajo código o sin código que no necesita el apoyo de muchos desarrolladores.
- Disparadores en tiempo real para organizar y automatizar un proceso de trabajo.
- Funciones avanzadas de AI y ML que ayudan al software automatizado a aprender y desarrollarse a través de cada interacción.
- Capacidad para procesar distintos tipos de archivos, como PDF, JPEG, correo electrónico, Excel y CSV.
Conclusión
Según el estudio de Gartner, la tecnología RPA puede ahorrar casi 25.000 horas al año, con un coste de 830.000 euros, a las empresas financieras con 40 empleados contables a tiempo completo. Como ya hemos dicho, la RPA es una parte esencial de la introducción automática de datos. Estos resultados muestran las grandes perspectivas de la introducción automática de datos para las empresas en las próximas décadas. La introducción automatizada de datos consta de 5 sencillas etapas: carga, preprocesamiento, reconocimiento y extracción, validación y transferencia a bases de datos o sistemas ERP.
El proceso automatizado de introducción de datos mejora significativamente el trabajo de varias unidades de negocio: finanzas, contabilidad, recursos humanos, servicios al cliente, informes, análisis de big data, seguridad y gestión de riesgos.
La cantidad de ventajas de la introducción automática de datos impresiona por su variedad y necesidad para las empresas. Mayor precisión, reducción de los gastos totales, ahorro de tiempo, mayor escalabilidad y flexibilidad, aumento de la productividad, mayor implicación de los empleados y procesamiento y almacenamiento inteligente de los datos.