Cómo su empresa podría beneficiarse de la recopilación de datos automatizada

Publicado: 2023-10-18

Las investigaciones revelan que las empresas desperdician alrededor del 80% de los datos que generan. Esto equivale a desperdiciar ideas, conocimientos y potencial. Sin embargo, esto no es sorprendente dado que algunas empresas todavía manejan datos manualmente, lo cual es una tarea tediosa y que requiere mucho tiempo.

Las herramientas automatizadas de recopilación de datos lo ayudarán a capturar todos los datos que permanecen dentro de su empresa, así como los datos provenientes de fuentes externas relevantes. Puede contratar un proveedor de servicios de análisis de datos como Itrex Group para darle sentido a todos estos datos y obtener información que transformará su negocio.

Entonces, ¿qué es la recopilación automatizada de datos?

La recopilación de datos automatizada es el proceso de recopilar datos automáticamente de varias fuentes sin intervención humana y almacenarlos en la ubicación correspondiente en la base de datos/sistema de su empresa.

Es común utilizar algoritmos de IA para capturar diferentes tipos de datos. Por ejemplo, los modelos de reconocimiento de voz pueden recopilar datos de audios y los modelos de reconocimiento óptico de caracteres pueden analizar texto. Algunas de estas herramientas también pueden categorizar información y producir conocimientos útiles.

¿Qué tipos de datos pueden procesar estas herramientas?

Los datos estructurados son datos altamente organizados que pueden ser "leídos" tanto por humanos como por máquinas, como hojas de cálculo de Excel, hojas de cálculo CSV tabulares y bases de datos SQL.
Los datos no estructurados no están organizados según un modelo de datos predefinido, lo que dificulta que las herramientas de software los lean, recopilen y analicen. El texto libre es un tipo común de datos no estructurados, pero también incluye imágenes, páginas web y contenido de vídeo. Las investigaciones sugieren que alrededor del 80% al 90% de los datos a los que tiene acceso no están estructurados.
Los datos semiestructurados son un término medio entre los dos tipos mencionados anteriormente. No se ajusta a un modelo de datos semántico específico y, sin embargo, tiene cierta estructura. Un ejemplo son los archivos XML que están estructurados pero que no necesariamente tienen un significado semántico.

Para poner las cosas en perspectiva, tomemos a Rossum como un ejemplo de proveedor creíble de recopilación automatizada de datos. La solución de la empresa implementa algoritmos de IA de autoaprendizaje para extraer datos no estructurados sin depender de una plantilla predefinida. La herramienta de Rossum tiene dos fases: extracción y validación. Durante la validación, el algoritmo asigna puntuaciones de confianza y solicita a expertos humanos que revisen los datos con puntuaciones por debajo del umbral.

Captura de datos automatizada versus manual

Algunas empresas todavía dependen de la entrada manual de datos, lo que sobrecarga a su personal. Este proceso incluye escribir o copiar y pegar información de una fuente a otra, transcribir archivos de audio, etc. La captura manual de datos lleva mucho tiempo. Y como los empleados están ocupados con tareas triviales, no pueden realizar tareas que requieran sus calificaciones y experiencia.

Además, las estadísticas muestran que la entrada manual de datos es propensa a errores. Tomemos como ejemplo la atención sanitaria. Cualquier error en este campo puede poner potencialmente en peligro la vida. La captura manual de datos sigue siendo común allí, aunque se ha demostrado que tiene una tasa de error del 3 al 4 %.

Si su tolerancia a errores es baja, es hora de considerar la recopilación automatizada de datos.

Beneficios de la recopilación de datos automatizada

Reducir errores y garantizar una mayor calidad de los datos . Los errores son comunes en la entrada manual de datos a pesar de la diligencia y experiencia de las personas. Estos errores incluyen datos mal escritos, entradas faltantes, entradas duplicadas y más. A diferencia de los humanos, las herramientas impulsadas por la automatización de procesos (RPA) de IA y robótica no cometen errores porque están cansadas o emocionales. Además, puede incluir la validación como parte del proceso automatizado de recopilación de datos para garantizar la precisión.
Ahorro de tiempo en tareas manuales . La recopilación de datos es una tarea tediosa si se hace manualmente, y las herramientas automatizadas son simplemente más rápidas que las personas a la hora de recuperar información de grandes conjuntos de datos.
Mejorando la escalabilidad . A medida que sus operaciones se expandan y la cantidad de datos recopilados crezca, se verá obligado a contratar personal adicional para hacer frente a la creciente carga de trabajo. Cuando confía en métodos automatizados de recopilación de datos, su sistema puede escalar en consecuencia. A diferencia de los empleados humanos, los bots pueden trabajar las 24 horas del día, los 7 días de la semana si es necesario sin pedir un aumento.
Costos decrecientes . Aunque implementar una solución de recopilación de datos automatizada parece una opción costosa a primera vista, a largo plazo lo liberará de gastos de mano de obra. Sin mencionar que la recopilación manual de datos está plagada de errores, lo que también puede dar lugar a fuertes multas y daños a la reputación.

Métodos automatizados de recopilación de datos.

Después de conocer los beneficios de la automatización, veamos cómo automatizar la recopilación de datos.

OCR, OMR, ICR

El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) es una tecnología impulsada por IA que puede "comprender" documentos mecanografiados y escaneados, archivos PDF y texto en imágenes. La tecnología puede funcionar con documentos financieros, informes legales e información de pacientes, por mencionar algunos ejemplos.

El reconocimiento inteligente de caracteres (ICR) es una forma más avanzada de OCR que se especializa en texto escrito a mano. Identificar caracteres escritos a mano es complicado porque cada persona tiene su propio estilo de escritura único.

El reconocimiento óptico de marcas (OMR) puede capturar información marcada por humanos, como respuestas a preguntas de opción múltiple y resultados de encuestas.

Procesamiento inteligente de documentos (IDP)

IDP es una tecnología avanzada impulsada por IA que puede leer y comprender documentos, categorizarlos y buscar información específica dentro de un archivo. Por ejemplo, puede leer una factura, extraer un número de cuenta y conectarlo con la dirección del titular de la cuenta. IDP es particularmente útil para sectores con muchos documentos, como seguros, derecho y banca.

Procesamiento del lenguaje natural (PNL)

La PNL es un campo de la inteligencia artificial que interpreta y genera el lenguaje humano escrito. Puedes combinarlo con reconocimiento de voz para manejar audio. Una aplicación de las soluciones de PNL es realizar análisis de sentimiento y medir la percepción del cliente sobre su marca en función de datos de diferentes fuentes.

Reconocimiento de voz

Las herramientas de reconocimiento de voz pueden descifrar la voz humana y extraer y clasificar datos del habla humana. Las empresas pueden implementar el reconocimiento de voz para recopilar automáticamente datos de encuestas verbales a los clientes, mientras que los hospitales pueden usarlo para capturar datos del discurso de los médicos e ingresarlos en los EHR del paciente correspondiente.

Procesamiento de datos

Las técnicas de minería de datos tienen como objetivo descubrir tendencias, patrones y otra información valiosa en grandes conjuntos de datos. En otras palabras, ayuda a dar sentido a grandes cantidades de datos que no se pueden procesar manualmente. Por ejemplo, las instituciones financieras pueden utilizar la minería de datos para analizar transacciones financieras y detectar signos de fraude. Los minoristas pueden aplicar esta técnica para detectar la opinión de los clientes en páginas web con reseñas de clientes.

Métodos de recopilación de datos automatizados de bajo nivel.

Consulta de base de datos

Las consultas a bases de datos se refieren a la recuperación automática de datos específicos de una base de datos a través de consultas sistemáticas que se ejecutan en períodos de tiempo predefinidos o en respuesta a un desencadenante. Por ejemplo, un banco puede utilizar este método automatizado de recopilación de datos para consultar sistemáticamente su base de datos de transacciones y agregar información de diferentes sucursales para redactar estados de pérdidas y ganancias.

Reconocimiento de códigos QR y códigos de barras

Este método automatizado de recopilación de datos implica el procesamiento de imágenes codificadas que contienen datos cifrados, como códigos de barras y códigos QR.

El sector minorista utiliza esta técnica para realizar un seguimiento de los niveles de existencias, mostrar información adicional sobre los productos y permitir a los clientes realizar pagos. Por ejemplo, Starbucks permite a los clientes escanear códigos QR para conocer sus bebidas favoritas. Y Amazon Go se basa en códigos QR para habilitar sus tiendas sin pago.

raspado web

Un robot de raspado rastrea la web para extraer datos de sitios web. Puede recuperar información útil, como contactos de empresas, estadísticas de la industria, información de productos, etc., y exportar los datos recopilados a una hoja de cálculo o cualquier otro formato. Las herramientas más avanzadas pueden funcionar con archivos JSON.

Como los sitios web tienen diferentes formas, las herramientas de scraping también varían en funcionalidad. Algunos incluso pueden omitir CAPTCHA. Una aplicación de las herramientas de web scraping es recopilar información relevante de directorios de empresas y perfiles de redes sociales para ayudar a las empresas a generar leads.

Interfaz de programación de aplicaciones (API)

Muchas plataformas en línea ofrecen una API que otros pueden usar para acceder a datos estructurados a través de llamadas API. Por ejemplo, una plataforma de redes sociales puede proporcionar una API que permita a diferentes robots de software realizar un seguimiento de las redes sociales.

Tenga en cuenta que no todos los recursos en línea ofrecen una API; en otros casos, es posible que una API no esté bien documentada, lo que dificulta el acceso.

Recopilación de datos automatizada basada en IoT

Recopilación de datos de sensores

En el contexto de las aplicaciones de Internet de las cosas (IoT), los sensores pueden ayudar a capturar automáticamente diferentes tipos de datos. Por ejemplo, en casos de uso de mantenimiento predictivo, los sensores conectados a un dispositivo pueden recopilar su temperatura, vibración y otros parámetros para buscar anomalías en el estado del dispositivo. En el sector sanitario, los dispositivos IoT pueden capturar los signos vitales de los pacientes para ayudar a controlar enfermedades crónicas y otros trastornos.

Aplicaciones comerciales clave de la recopilación automatizada de datos

A continuación se muestran cinco ejemplos de cómo puede utilizar métodos automatizados de recopilación de datos combinados con soluciones de análisis de datos y aprendizaje automático para fortalecer su posición entre la competencia.

Puede encontrar una guía detallada sobre cómo preparar sus datos para el aprendizaje automático en nuestro blog.

Caso de uso n.º 1: brindarle la información adecuada para tomar decisiones acertadas

Cuantos más datos tenga, más profunda será su comprensión de las próximas tendencias y de sus propios procesos. Así es como la recopilación automatizada de datos puede ayudarle en la toma de decisiones:

Acelerar la investigación de mercados . Puede confiar en los robots de web scraping para rastrear las redes sociales y otras plataformas en línea para capturar las últimas tendencias del mercado y las actividades de la competencia. Tener toda esta información a su disposición ayudará a la gerencia a priorizar la producción y otros procesos.
Seguimiento del desempeño de los empleados . Un proceso de recopilación de datos automatizado también puede respaldar las decisiones internas de recursos humanos. Las herramientas pueden recopilar datos sobre la asistencia, el desempeño y los niveles de compromiso y voluntariado de los empleados en la empresa, lo que ayuda a decidir sobre ascensos e identificar oportunidades de capacitación y educación.

Ejemplos de la vida real:

Los hoteles Starwood obtienen datos sobre la situación económica, eventos locales y condiciones climáticas de una variedad de fuentes para ajustar sus precios dinámicos. Por ejemplo, si se presenta una actuación famosa en el teatro local, modifican en consecuencia el precio de las habitaciones en los hoteles cercanos.
Netflix analizó más de 30 millones de programas y 4 millones de valoraciones de clientes para apostar por películas y series que luego se convirtieron en grandes éxitos.

Caso de uso n.º 2: arrojar luz sobre los obstáculos a la productividad

Puede utilizar los datos recopilados automáticamente para:

Agilizar las operaciones internas . Las herramientas automatizadas pueden agregar datos sobre diferentes tareas asociadas con el proceso de producción o cualquier otro proceso de su organización. Analizar estos datos le dará una idea de cualquier ineficiencia o bloqueo en su flujo. Sin mencionar que recopilar datos automáticamente ya es más productivo que hacerlo manualmente.
Facilitar el mantenimiento predictivo . El tiempo de inactividad no planificado del equipo puede provocar una pérdida de productividad de hasta un 20 %. Las empresas pueden evitar esto agregando automáticamente datos de sensores sobre los parámetros del equipo para identificar los dispositivos que muestran signos tempranos de mal funcionamiento y repararlos en el momento adecuado sin obstaculizar el resto del proceso.

Ejemplo de la vida real:

Un estudio publicado en el Journal of Nursing Administration muestra cómo la recopilación automática de las mediciones de los signos vitales de los pacientes y su transferencia a los campos correspondientes del EHR redujo los errores en un 20 % en comparación con las entradas manuales, y el tiempo de medición hasta en dos horas por medición en algunos casos. , aumentando así la productividad de las enfermeras.

Caso de uso n.º 3: Dirigir sus campañas de marketing en la dirección correcta

Agregar datos de diferentes fuentes, como sitios de reseñas de productos y plataformas de redes sociales, lo ayudará a segmentar el público objetivo y comprender el comportamiento del cliente. Con este conocimiento, los profesionales del marketing pueden diseñar campañas personalizadas y anunciar productos y servicios a las personas que sean más receptivas, en lugar de enviar molestos mensajes genéricos a todo el mundo.

La captura de datos automatizada puede mejorar la generación de clientes potenciales, ya que puede asignar puntuaciones a los clientes potenciales para comprender su interacción con sus productos y determinar compradores/socios/colaboradores potenciales.

Ejemplos de la vida real:

American Express agregó datos sobre 115 variables, incluidas las transacciones históricas de los clientes, para prever y mitigar la pérdida de clientes. La empresa logró predecir el 24% de las cuentas que realmente se cerraron en unos pocos meses.
Amazon se basa en enormes volúmenes de datos de clientes, como compras, interacciones, listas de deseos, etc., y analiza esta información para generar ubicaciones de anuncios dirigidas a subgrupos de usuarios.

Caso de uso n.º 4: garantizar niveles óptimos de inventario

Si utiliza sensores para monitorear productos en stock, las herramientas de recopilación de datos automatizadas pueden agregar datos de inventario junto con estadísticas de ventas, patrones de demanda y tendencias generales del mercado. Con esta combinación, sabrá cuándo reabastecer productos para satisfacer la creciente demanda y cuándo podrá evitar el costoso reabastecimiento de un producto que ya no es tendencia.

Ejemplo de la vida real:

Aliaxis, una gran empresa de fabricación y distribución, combina sus propios datos sobre programas de producción y registros de ventas con datos externos, como información de proveedores, opiniones de clientes y más, para gestionar su inventario. Con la ayuda del análisis de datos, la empresa logró:

Predecir la demanda y mantener niveles óptimos de stock
Identificar prácticas de inventario obsoletas
Evaluar el desempeño de los proveedores en función de los tiempos de entrega, la calidad del producto y los precios. Aliaxis utilizó estos conocimientos para renovar/terminar asociaciones y negociar contratos con proveedores.

Caso de uso n.º 5: Mantener la máxima calidad del producto

Así es como el análisis de los datos recopilados automáticamente puede ayudar a monitorear la calidad del producto en diferentes etapas del proceso de producción:

Agregando datos de líneas de producción en tiempo real buscando equipos defectuosos o algún producto intermedio que no cumpla con los estándares de calidad en su peso, composición de materiales, etc.
Evaluar las características de las materias primas a utilizar en la producción.
Inspeccionar el producto final en busca de variaciones de color, irregularidades de forma, etc. para detectar piezas no conformes.

Además, las empresas pueden utilizar todos estos datos de evaluación de calidad para generar automáticamente documentación de calidad completa, obtener información sobre cómo mejorar la producción y asegurarse de que los productos sigan cumpliendo con los estándares de la industria.

Ejemplo de la vida real:

Intel empleó big data para encontrar una manera de acortar el proceso de control de calidad del chip. Estos chips se someten tradicionalmente a unas 19.000 pruebas en la línea de producción. Al analizar grandes cantidades de datos históricos, la empresa decidió concentrarse en pruebas específicas a nivel de oblea, lo que redujo el tiempo de control de calidad en un 25 % y ahorró 3 millones de dólares en una línea de producción.

Obstáculos para la recopilación automatizada de datos

Aunque la captura automatizada de datos tiene beneficios comprobados, existen desafíos en la forma que deberá considerar.

Gestión y verificación de datos . ¿Quién es responsable de verificar y mantener los datos recopilados? ¿Cuánto tiempo permanecerán estos datos en su sistema? ¿Pueden las personas acceder a sus datos personales y eliminarlos si así lo desean? Es imperativo que su empresa establezca prácticas sólidas de gobierno de datos y se beneficie de servicios externos de administración de datos si es necesario, para abordar todas las inquietudes relacionadas con el mantenimiento de grandes volúmenes de datos.
La calidad de los datos puede verse afectada . Las técnicas automatizadas pueden acumular grandes cantidades de datos que son imposibles de verificar manualmente. Por lo tanto, a menos que tenga un sistema de validación sólido, las herramientas automatizadas de recopilación de datos pueden comenzar a agregar datos inconsistentes y de calidad inferior. Esta es una práctica peligrosa ya que puede provocar que otras aplicaciones que dependen de estos datos no funcionen correctamente. Puede influir en las decisiones que tome y provocar la pérdida de oportunidades.
Violaciones de privacidad y propiedad de datos . Cada ubicación tiene sus requisitos en lo que respecta a la privacidad de los datos. Cuando se capturan grandes volúmenes de datos a diario, puede resultar complicado garantizar una anonimización adecuada, obtener el consentimiento y dar a las personas control sobre su información personal. Sin embargo, el incumplimiento puede provocar pérdidas financieras y daños a la reputación.
Seguridad de los datos . Cuando almacena más datos, puede convertirse en un objetivo más atractivo para los ciberdelincuentes. Por tanto, tiene sentido reforzar sus protocolos de seguridad para proteger los datos contra el acceso no autorizado. Para poner las cosas en perspectiva, Statista informó 6,4 millones de sucursales de datos en todo el mundo solo en el primer trimestre de 2023.
Problemas de integración . Las herramientas automatizadas de recopilación de datos capturan datos de diferentes fuentes, como bases de datos, API de sitios web, etc., lo que genera un montón de información inconsistente, duplicada y que carece de un formato unificado. Sin embargo, para que estos datos sean útiles, deben almacenarse en una vista coherente y utilizable.
Costos de implementación . Como establecimos anteriormente, la automatización del proceso de recopilación de datos reduce los costos laborales, pero puede introducir un costo propio. Existe la inversión inicial para adquirir e integrar el sistema. Luego, el sistema necesita ser actualizado, mantenido y protegido. Y la empresa seguirá formando a los empleados humanos para que utilicen correctamente este sistema.

Entonces, ¿a dónde vas desde aquí?

Si opera una pequeña empresa que necesita tener acceso a una cantidad modesta de datos y tiene una alta tolerancia a los errores en el manejo de datos, entonces está bien con la recopilación y el procesamiento manual de datos. De lo contrario, es mejor considerar explorar la recopilación de datos automatizada.

Sin embargo, pasar a la recopilación de datos automatizada es sólo el comienzo. Para manejar todos los datos que posee, es recomendable instalar prácticas sólidas de gestión de datos. Y para transformar aún más sus operaciones, puede beneficiarse de soluciones de software de inteligencia artificial, análisis predictivos y otros potentes servicios de big data. Aquí en ITRex, tenemos un historial comprobado con tecnologías impulsadas por IA y estaremos encantados de ayudarle en su viaje.

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Publicado originalmente en https://itrexgroup.com el 3 de octubre de 2023.