Las empresas se enfrentan hoy a una inmensa cantidad de datos procedentes de variadas fuentes y canales (emails, imágenes, QR, etc.) que suponen una valiosa información, pero, en su mayoría, en un porcentaje elevado, no suelen estar estructurados, son los llamados metadatos.
Una situación compleja para poder manejarlos, almacenarlos y procesarlos con objeto de sacar el máximo partido, y contribuir a la toma de decisiones del negocio.
Pero para que las organizaciones sean más eficaces en la gestión del dato, la información debe estar estructurada, de ahí que se haga imprescindible la automatización.
Incluso, podemos decir que es el método para que las empresas sean más rentables en el mundo digital en el que nos movemos. Veamos qué es, cómo funciona y cómo se aplica en casos reales para demostrar la decisiva ventaja que supone.
Índice de temas
Qué es la automatización de datos
La automatización de datos es un proceso que, mediante tecnología, captura, procesa y gestiona datos de forma inteligente. Es la manera de transformar la operativa de las empresas para que sean más ágiles, eficientes y poder tomar decisiones basadas en los datos reales.
La automatización de datos es un proceso que, mediante tecnología, captura, procesa y gestiona datos de forma inteligente
La automatización elimina las tareas repetitivas y manuales para mejorar la precisión de la información, evitar el error humano y, de esta forma, proporcionar datos estructurados de gran valor para los diferentes tipos de negocio.
El objetivo pasa por minimizar la intervención humana en todos los pasos que conlleva el procesamiento: desde la recogida pasando por la transformación, hasta el almacenamiento y la analítica.
Las herramientas destinadas a este cometido se basan principalmente en inteligencia artificial y machine learning, siempre con el fin de garantizar que los datos fluyan sin problemas entre las plataformas y estén listos para generar información procesable con tecnología actual.
Es una tarea útil que utilizan las organizaciones para descubrir información relevante con el software indicado.
En líneas generales, los principales componentes de la automatización de datos son la extracción, la transformación y la carga, -por sus siglas ETC-: el primero, hace referencia a la recopilación de la información desde las diferentes fuentes; le sigue la conversión de los datos no estructurados en formatos que puedan interpretar las herramientas, o lo que es lo mismo, la transformación y, finalmente, la integración de los datos o carga en la aplicación correspondiente para que puedan ser compartidos y utilizados por las diferentes áreas.
La importancia de la automatización de datos y porqué deberías utilizarla
Las empresas acumulan gran cantidad de datos que deben ser procesados para sacar el máximo rendimiento. La automatización revela que es posible acelerar los procesos, ahorrando tiempo y recursos, para mejorar la eficiencia.
Actividades como la recogida de los datos, la generación de informes y la analítica de la información se pueden realizar con mayor velocidad y con resultados mucho más precisos, un objetivo buscado siempre por los negocios que hoy permite la tecnología.
Con la automatización, actividades como la recogida de los datos, la generación de informes y la analítica de la información se pueden realizar con mayor velocidad y con resultados mucho más precisos
Además, importante es la precisión que aporta, pues facilita una toma de decisiones basada en indicadores concretos que deja fuera la intervención humana eliminando errores que puedan afectar a la veracidad de los datos.
Como también lo es su característica de escalabilidad -no requiere expansión de mano de obra ante el aumento del volumen de datos- y el factor de actualización que supone obtener información más actualizada para decisiones más ágiles en cualquier momento.
Todo ello hace que la automatización de los datos sea crucial para reducir las cargas de trabajo manuales y aportar exactitud de la información a la hora de establecer diferentes estrategias de desarrollo de negocio mucho más efectivas.
Las ventajas de la automatización de datos
Existen muchas razones por las que las empresas están abordando tecnologías de inteligencia artificial y maching learning para automatización de los datos en sus procesos de gestión.
Es una práctica que está tomando protagonismo y es una inversión que ya forma parte de la mayoría de los presupuestos de las organizaciones que quieren tomar ventaja en el mercado. Algunas de sus principales ventajas hacen referencia a los siguientes aspectos:
Reducción de tiempo del procesamiento
La agilidad es una cualidad cada vez más valorada en las corporaciones y las herramientas de automatización contribuyen a ello. La eliminación de la manipulación manual permite completar el análisis en cuestión de horas o minutos.
Ahorro de los costes
La automatización de datos colabora activamente en la detección de ineficiencias dentro de los procesos de trabajo existentes, algo que ofrece a las empresas la posibilidad de reducir gastos innecesarios al tiempo que aporta escalabilidad para evitar costes y retrasos en la ampliación de los flujos de trabajo manuales.
Mayor calidad de los datos
Otra ventaja destacable de la automatización es su habilidad en identificar y corregir errores en tiempo real, por lo que garantiza que los datos utilizados para la toma de decisiones son precisos y están actualizados.
Además, una información correcta mejora el servicio al cliente al facilitar una relación más directa a la par que eficaz.
Mejor rendimiento
Garantiza un mejor rendimiento y desarrollo del entorno de datos. Todos los cambios que se realicen desde el origen se distribuyen por todo el sistema y así proporcionar una actualización automatizada en todos los pasos del procesamiento.
La automatización de datos paso a paso. Así funciona
La industria ofrece una gran variedad de herramientas inteligentes de automatización de datos que ayudan a esta tarea con fiabilidad y seguridad.
Pero si algo tiene en común, son los pasos que realizan para procesar los datos en bruto hasta conseguir que sean un poderoso testimonio que de valor al negocio.
No cabe duda de que los pasos de la automatización de datos dependen de cada caso de uso, así como del procedimiento que quiera emplearse, si bien todos coinciden en varios aspectos:
Captura de los datos
Es la extracción de los datos no estructurados procedentes de las diversas fuentes que serán procesados para convertirlos en formatos legibles para la actividad empresarial y que serán almacenados automáticamente en el sistema de la empresa. (CRM, ERP, etc.).
Procesamiento
Una vez se establezca qué datos merecen la automatización, el software procesa la información según las necesidades de la empresa. Incluso permite personalizar el proceso para cumplir con requisitos específicos.
Los softwares de automatización de datos utilizan algoritmos de IA para validar los datos y así comprobar la autenticidad
Validación
Durante todo el proceso la monitorización es una constante. Los softwares de automatización de datos utilizan algoritmos de IA para validar los datos y así comprobar la autenticidad.
También es importante la confidencialidad de los datos: muchas organizaciones manejan datos sensibles, por lo que la herramienta tiene que considerar el cumplimiento de las regulaciones.
Casos de uso de la automatización de datos en las organizaciones
En el día a día de organizaciones y empresas, la automatización de los datos acompaña a muchas labores que anteriormente requerían tiempo y esfuerzo amén de una pérdida de costes debido a la mala calidad del dato.
La transformación digital ha permitido este avance, que es pieza fundamental para vertebrar la productividad del negocio. Algunos ejemplos de ellos lo podemos ver en:
Automatización de facturas
Mediante herramientas de IA, las empresas pueden extraer los datos de facturación y eliminar posibles errores manuales.
La totalidad de las grandes empresas apuestas por la automatización para crear facturas precisas que reciban los clientes puntualmente; Banca, Telecomunicaciones y Servicios son industrias que aprovechan esta ventaja.
Comercio electrónico
Las compañías enclavadas en este sector se sirven de ello para automatizar los niveles de inventario, notificaciones a proveedores o para la generación de pedidos de abastecimiento.
De igual forma, utilizan los datos de los clientes para segmentar y automatizar campañas de marketing personalizadas.
Creación de CRM
Las herramientas de automatización de datos agilizan la incorporación de nuevos clientes a las empresas.
Esto significa automatizar los pasos del proceso, como son la inclusión de los nuevos datos, la verificación y la validación para que las firmas comerciales reduzcan el esfuerzo manual y creen nuevas bases más completas.
La automatización de datos facilita a las empresas la posibilidad de reducir el riesgo de fraude de identidad y garantizar el cumplimiento de las regulaciones
Mayor control de la identidad
La automatización de datos facilita a las empresas la posibilidad de reducir el riesgo de fraude de identidad y garantizar el cumplimiento de las regulaciones.
Así, la tecnología OCR es utilizada para capturar y verificar, o en el caso de la tecnología de reconocimiento facial, para comparar la imagen del documento con la persona que lo presenta.
Clasificación de documentos específicos
Estas aplicaciones pueden utilizarse para clasificar documentos por diferentes tipologías, lo que facilita la organización de los datos y la búsqueda de información específica sobre clientes, empresas, casos concretos o informes.
Cambios de formato
Los negocios que precisan cambiar diferentes tipos de formato, tienen una ventaja con la automatización.
Por ejemplo, la extracción de archivos PDF, -documentos de listas oficiales- se pasan en segundos a Excel, con todos los campos requeridos. También puede cambiar imágenes a texto en archivos legibles como Word, TXT o PDF.
Detección de fraude
Los algoritmos de IA analizan grandes volúmenes de datos para identificar patrones y reconocer alteraciones en los metadatos que puedan indicar actividad fraudulenta con el fin de evitarlo.
Algunos ejemplos pueden ser fraudes de facturas, detección de falsos proveedores o incluso, suplantación de identidad.
Consejos para desarrollar una estrategia de automatización de datos
En un entorno digital, los datos deben estar automatizados. Tanto la información de las ventas, como los datos de los clientes o el inventario necesitan una gestión rápida y eficaz que garantice el desarrollo del negocio.
Es la manera de garantizar la integridad y la calidad de los datos, por lo que abordar una estrategia de automatización es uno de los principios que seguir.
Para empezar, es necesario definir qué tipo de información deberá ser automatizada y cuál no; la estrategia siempre debe ir alineada con los objetivos de la empresa, por lo que comprender los requisitos que se necesitan y establecer los objetivos forma parte esencial del proyecto.
Además, clasificar los datos fuente según prioridad es otro punto para tener en cuenta. Cada organización cuenta con unas necesidades específicas de gestión de la información, por lo que delinear el flujo de trabajo esperado puede ayudar a completar una estrategia de éxito.
Sin olvidar identificar las transformaciones que se realizarán para obtener los resultados deseados durante la automatización de datos, en caso contrario, todo el conjunto de datos puede no cumplir con el objetivo.
Es importante establecer qué profesionales pueden acceder a la información automatizada, como también lo es seleccionar las herramientas adecuadas
Igualmente, es importante establecer qué profesionales pueden acceder a la información automatizada. Como también lo es seleccionar las herramientas adecuadas y probar el proceso para que cumpla con los requerimientos establecidos.
Ya se trate de una herramienta o de una solución específicamente desarrollada, es decir, personalizada, necesita una programación de los flujos para consecuentes actualizaciones.
Finalmente, el seguimiento del rendimiento y la evaluación son clave para comprobar si los objetivos de la automatización se cumplen.
Software para automatización de datos
El mercado ofrece una gran variedad de posibilidades adaptadas a cada tipo de negocio e industria. Un software OCR con IA para la automatización de datos proporciona automatización de los flujos de trabajo para documentos con velocidad y precisión.
Una característica que debe incluir es ser intuitiva y, por supuesto, flexible; el software debe conectarse sin problemas con los sistemas existentes, como CRM, ERP, así como con plataformas de almacenamiento en la nube, a través de API o integraciones.
En general pueden emplearse para todos los pasos definidos en un proceso de automatización o bien para alguno de ellos, dependiendo de las metas establecidas por la empresa. Así, existen herramientas de recopilación, transformación, limpieza, automatización de flujos de datos y pruebas.
Asimismo, existen aplicaciones para la automatización de las ventas, el marketing y operaciones, todas ellas orientadas a optimizar los procesos.
Desafíos, retos y futuro de la automatización de datos
Pero se trata de un campo sujeto a evolución y retos constante. No es solo una tendencia propiciada por la transformación digital, se trata de un cambio radical en la forma de operar de las empresas.
Todas las ventajas anteriormente mencionadas han convertido a la automatización de los datos en una herramienta primordial para lograr mayor rentabilidad y competitividad en el mercado actual.
Es una ventaja diferenciadora que contribuye a avanzar en el ámbito empresarial, protagonizado por cambios y adaptaciones a los nuevos requerimientos de consumidores y clientes.
Tanto la inteligencia artificial como el aprendizaje automático están en pleno desarrollo, por lo que la incorporación de nuevas características y funciones queda de la mano de su evolución.
Al igual que el despliegue de la nube, que ya forma parte de indiscutible de la tecnología de toda empresa que se considere competitiva; estas plataformas desempeñarán un papel decisivo en el futuro de la automatización de datos debido a la escalabilidad y accesibilidad que proporcionan.
La IA, el machine learning y la nube desempeñarán un papel decisivo en el futuro de la automatización de datos debido a la escalabilidad y accesibilidad que proporcionan
La tecnología está en continuo proceso evolutivo, de hecho, la automatización robótica de procesos (RPA) se divisa como un sistema de futuro que ya ha dado sus primeros pasos y que continuará con más sofisticación, hasta realizar tareas complejas ya sin ninguna intervención humana.
Es todo un mundo para explorar que incorporará nuevas funcionalidades, como interfaces más intuitivos, con integraciones más perfectas entre sistemas y plataformas facilitando aprovechar todo su potencial.
La ingeniería de datos con funciones automatizadas continuará evolucionando para resolver las dificultades y llevar a las empresas hasta límites inexplorados.
