¿Qué es la captura de datos y cómo transforma las operaciones de las empresas?

Tabla de contenido

• Definición de la captura de datos y su función en las empresas modernas
• Por qué las empresas necesitan métodos eficientes de captura de datos
• Diferencia entre captura y extracción de datos
• Cómo se relaciona la captura de datos con los datos estructurados, no estructurados y generados por máquinas
• Captura de datos: métodos
• Aplicaciones industriales de captura de datos
• Principales herramientas de captura de datos
• Elegir la herramienta de captura de datos adecuada

Definición de la captura de datos y su función en las empresas modernas

La captura de datos es el proceso de recopilar y convertir datos de varias fuentes en un formato estructurado para uso digital. Estos datos pueden provenir de facturas, recibos, formularios, correos electrónicos o incluso documentos escaneados, y son esenciales para las empresas que desean optimizar las operaciones y mejorar la eficiencia.

En las empresas modernas, la captura de datos desempeña un papel crucial en la automatización de los flujos de trabajo, la reducción de la entrada manual de datos y la minimización de los errores. Permite a las empresas procesar grandes cantidades de información con rapidez, lo que garantiza una toma de decisiones y una eficiencia operativa fluidas. Industrias como las finanzas, el comercio minorista, la atención médica y la logística dependen en gran medida de la captura de datos para optimizar sus procesos, mantener el cumplimiento y mejorar la productividad general.

Por qué las empresas necesitan métodos eficientes de captura de datos

Los métodos ineficientes de captura de datos pueden provocar errores costosos, pérdida de tiempo y riesgos de cumplimiento. La entrada manual de datos, por ejemplo, es propensa a cometer errores humanos y consume importantes recursos de los empleados. A medida que las empresas crecen, la administración manual de los datos se vuelve insostenible, lo que provoca retrasos, pérdida de ingresos e ineficiencias operativas.

Las soluciones eficientes de captura de datos, como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y la automatización impulsada por la IA, permiten a las empresas:

• Reduzca los errores humanos: la automatización de la entrada de datos minimiza los errores tipográficos y de formato.
• Mejore el cumplimiento: Las industrias con mucha regulación, como las finanzas y la atención médica, requieren un procesamiento de datos preciso para evitar sanciones.
• Mejore la experiencia del cliente: un procesamiento de datos más rápido y confiable conduce a una mejor prestación de servicios.
• Amplíe las operaciones sin problemas: la captura automatizada de datos permite a las empresas gestionar los crecientes volúmenes de datos sin aumentar los gastos generales.

Cómo la automatización mejora la precisión y la eficiencia operativa

La captura de datos impulsada por la automatización aumenta la precisión y la eficiencia al aprovechar la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML).

Por lo tanto, los sistemas automatizados extraen, validan y clasifican los datos en tiempo real, lo que elimina la necesidad de introducir datos manualmente y reduce el tiempo de procesamiento.

Caso de uso: agencias tributarias y captura automatizada de datos

Las agencias tributarias manejan enormes volúmenes de facturas, recibos y documentos de cumplimiento a diario. El procesamiento manual no solo aumenta el riesgo de errores, sino que también retrasa la presentación de impuestos y la presentación de informes reglamentarios.

Mediante el uso de soluciones de captura de datos impulsadas por IA, como Procys, las sociedades tributarias pueden:

• Automatice la extracción de datos de facturas e intégralo con el software de contabilidad
• Configurar flujos de trabajo de aprobación para pagos
• Automáticamente cumpla con las normas y respete las regulaciones de la industria

Diferencia entre captura y extracción de datos

Si bien la captura y la extracción de datos están estrechamente relacionadas, desempeñan funciones distintas en las operaciones empresariales.

Captura de datos: puntos fundamentales

Como se mencionó, la captura de datos se refiere al proceso de recopilación y digitalización de datos de diversas fuentes, como facturas, formularios, correos electrónicos, documentos escaneados y recibos. Implica reconocer, estructurar y almacenar datos para su posterior procesamiento.

Por ejemplo, un Impulsado por OCR el sistema captura los datos de una factura escaneada e identifica detalles clave como el nombre del proveedor, la fecha y el importe total. Luego, estos datos estructurados se almacenan en una base de datos o sistema de contabilidad para su uso futuro.

Extracción de datos: puntos fundamentales

La extracción de datos, por otro lado, es el proceso de recuperación de información específica de fuentes de datos estructuradas o no estructuradas. A menudo, sigue a la captura de datos y extrae información relevante de bases de datos, archivos PDF u otros repositorios para su análisis, generación de informes o automatización.

Por ejemplo, en un firma de contabilidad, un sistema puede extraer los importes de las facturas de un conjunto de datos para generar informes fiscales, previsiones financieras o auditorías de cumplimiento.

Para obtener una guía más detallada sobre los métodos, las herramientas y las aplicaciones de extracción de datos puedes leer este artículo.

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Cómo se relaciona la captura de datos con los datos estructurados, no estructurados y generados por máquinas

La captura de datos desempeña un papel fundamental en la administración de diferentes tipos de datos:estructurado, no estructurado y generado por máquinas—transformando la información sin procesar en un formato utilizable para las aplicaciones empresariales. Comprender estos tipos de datos ayuda a las empresas a optimizar sus procesos de automatización y a mejorar la precisión de los datos.

La importancia de los datos estructurados en los flujos de trabajo empresariales

Los datos estructurados son organizado, estandarizado y de fácil búsqueda, lo que lo convierte en la piedra angular de las operaciones comerciales eficientes. A diferencia de los datos no estructurados (como las notas manuscritas, los correos electrónicos o los documentos de texto libre), los datos estructurados tienen un formato que permite una recuperación, automatización y análisis rápidos.

por qué los datos estructurados son importantes en la automatización

• Minimiza los errores: Los formatos estandarizados reducen las inconsistencias y mejoran la precisión.
• Mejora el cumplimiento: Las industrias con mucha regulación, como las finanzas y la atención médica, requieren datos estructurados para las auditorías y los informes.
• Mejora la toma de decisiones: Las empresas pueden analizar los datos estructurados de manera más eficaz, lo que lleva a mejores previsiones financieras, gestión de inventario y optimización de procesos.
• Acelera la integración: Los datos estructurados se integran a la perfección con Sistemas ERP, CRM y de contabilidad, lo que permite a las empresas automatizar los flujos de trabajo sin intervención manual.

Captura de datos en las agencias tributarias mediante datos estructurados

Las agencias tributarias procesan miles de documentos a diario, desde facturas hasta estados financieros. Sin datos estructurados, los profesionales de impuestos tendrían que revisar manualmente el papeleo, lo que aumentaría la probabilidad de errores e ineficiencias.

Con Soluciones de datos estructurados impulsadas por IA, las agencias tributarias pueden:

• Clasifique y valide automáticamente las transacciones financieras.
• Garantice el cumplimiento de la normativa fiscal mediante la estandarización de los formatos de factura.
• Genere informes fiscales en tiempo real, reduciendo el tiempo dedicado a las auditorías.

Al adoptar soluciones de datos estructurados como Procys, las empresas pueden mejorar significativamente su eficiencia operativa, reducir los errores y tomar decisiones basadas en datos con mayor rapidez

Datos no estructurados: convertir el caos en claridad

Los datos no estructurados carecen de un formato predefinido, por lo que difícil de buscar, analizar e integrar en flujos de trabajo automatizados. Esta categoría incluye correos electrónicos, documentos escaneados, archivos PDF, notas manuscritas y mensajes de redes sociales.

Cómo funciona la captura de datos con datos no estructurados:

• Tecnología OCR extrae datos de facturas, recibos y contratos manuscritos o escaneados.
• Procesamiento del lenguaje natural (PNL) analiza los correos electrónicos o los comentarios de los clientes para extraer información clave.
• Soluciones impulsadas por IA estructurar datos no estructurados para su posterior procesamiento en sistemas ERP o CRM.

Tomemos como ejemplo una empresa de logística que recibe miles de confirmaciones de envío por correo electrónico. Mediante la captura de datos, extraen las fechas de entrega, los números de factura y los números de seguimiento de estos correos electrónicos no estructurados y los introducen automáticamente en su sistema de inventario.

Datos generados por máquinas: automatización de la información en tiempo real

Los datos generados por máquinas se crean mediante software, sensores o sistemas automatizados sin intervención humana. Incluye registros, registros de transacciones, datos de IoT (Internet de las cosas) y escaneos de códigos de barras.

Cómo funciona la captura de datos con los datos generados por máquinas:

• Extraer información de registros de transacciones para detectar fraudes o anomalías en los registros financieros.
• Captura de códigos de barras y Datos del escáner RFID para rastrear el inventario en tiempo real.
• Procesamiento de datos de sensores de IoT para el mantenimiento predictivo en aplicaciones industriales.

Por ejemplo, una empresa minorista utiliza escaneo de códigos de barras para actualizar automáticamente los niveles de existencias y reordenar los suministros, evitando la escasez de inventario.

Procys permite a las empresas capturar y estructurar datos de múltiples fuentes, reduciendo el tiempo de procesamiento manual al 80-95% y mejorar la eficiencia operativa.

Captura de datos: métodos

Las empresas utilizan varios métodos de captura de datos según su industria, sus necesidades y el nivel de transformación digital.

Entrada manual de datos: tradicional pero propensa a errores

La entrada manual de datos implica que los empleados ingresen datos de documentos físicos, correos electrónicos u hojas de cálculo en sistemas digitales. Ahora se considera ineficiente debido a su naturaleza lenta y al alto riesgo de error humano.

Desafíos de la entrada manual de datos:

• Propenso a errores tipográficos e imprecisiones
• Consume mucho tiempo y ralentiza los procesos empresariales
• Altos costos operativos debido a tareas que requieren mucha mano de obra
• Difícil de escalar a medida que aumentan los volúmenes de datos
• Un solo error en los códigos o montos tributarios podría provocar problemas de cumplimiento o sanciones financieras.

Reconocimiento óptico de caracteres (OCR): extracción de texto de documentos

La tecnología OCR convierte el texto impreso o escrito a mano en datos legibles por máquina. Este método se usa ampliamente para digitalizar facturas, contratos y documentos comerciales.

Cómo funciona el OCR

• Escanea documentos con cámaras o escáneres
• Identifica texto, números y elementos de formato
• Convierte el contenido escaneado en datos editables y con capacidad de búsqueda

Limitaciones

El OCR estándar tiene problemas con el texto escrito a mano y los diseños de documentos complejos, pero el OCR basado en inteligencia artificial, como Procys, supera estos desafíos mediante el aprendizaje automático.

Captura de datos automatizada: extracción basada en inteligencia artificial para mayor velocidad y precisión

La captura automatizada de datos combina la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural (PNL) para extraer, clasificar y validar los datos sin intervención humana.

A diferencia del OCR tradicional, los sistemas basados en IA pueden gestionar datos semiestructurados y no estructurados y, al mismo tiempo, mejorar con el tiempo.

Ventajas de la captura de datos basada en inteligencia artificial

• Reduce el esfuerzo manual, con herramientas avanzadas que lo reducen entre un 80 y un 95%
• Minimiza los errores humanos con la validación inteligente de datos
• Funciona con diseños complejos, como tablas, facturas y formularios de impuestos
• Se integra perfectamente con ERP, CRM y software de contabilidad

Escaneo de códigos de barras y RFID: común en el comercio minorista y la logística

La RFID (identificación por radiofrecuencia) y el escaneo de códigos de barras se utilizan para rastrear el inventario, administrar los activos y automatizar las transacciones. Estos métodos permiten una captura de datos rápida y precisa, lo que los hace esenciales en las operaciones de la cadena de suministro.

cómo funciona:

• escaneo de códigos de barras lee los códigos de barras impresos con un láser o una cámara y los convierte en datos digitales.
• RFID utiliza ondas de radio para escanear varias etiquetas simultáneamente sin una línea de visión directa.

Limitaciones

Si bien el escaneo de códigos de barras es de bajo costo, la implementación de la RFID a gran escala puede ser costosa.

Reconocimiento de voz y voz: convertir el lenguaje hablado en texto

El reconocimiento de voz captura las palabras habladas y las convierte en texto estructurado, a menudo mediante IA y PNL. Se usa ampliamente para la automatización del servicio de atención al cliente, el software de dictado y la entrada de datos con manos libres.

Aplicaciones del reconocimiento de voz en las empresas

• Para servicio al cliente, los chatbots y los asistentes de IA transcriben las consultas de los clientes y la IA puede extraer información de las interacciones registradas con los clientes
• En entrada de datos, los empleados dictan notas, que se transcriben en registros digitales

Limitaciones

El reconocimiento de voz puede tener problemas con los acentos, el ruido de fondo y la terminología específica de la industria.

Aplicaciones industriales de captura de datos

La captura de datos está transformando varios sectores al mejorar la eficiencia, reducir los errores manuales y garantizar el cumplimiento de los requisitos reglamentarios.

A continuación se muestran algunas de las aplicaciones más impactantes en diferentes sectores.

Finanzas y banca: automatización del procesamiento de facturas y KYC

El sector financiero maneja grandes cantidades de documentos, incluidas facturas, solicitudes de préstamos y registros de verificación de clientes. La entrada manual de datos en estos procesos no solo lleva mucho tiempo, sino que también es propensa a errores y riesgos de fraude.

Cómo la captura de datos mejora las operaciones financieras y bancarias

• Automatización del procesamiento de facturas: La captura de datos basada en inteligencia artificial extrae los detalles clave de las facturas, como los montos, los códigos fiscales y la información del proveedor, y los integra en el software de contabilidad. Esto reduce el tiempo de procesamiento y minimiza los errores.
• Automatización de Conozca a su cliente (KYC): los bancos y las instituciones financieras utilizan el OCR y la IA para extraer y verificar la información de identidad de los pasaportes, las licencias de conducir y las facturas de servicios públicos a fin de acelerar la incorporación de clientes.
• Detección de fraudes y cumplimiento: La extracción de datos basada en inteligencia artificial coteja los detalles de las transacciones con las normas de cumplimiento, lo que reduce los riesgos de fraude y garantiza el cumplimiento de las leyes financieras.

Caso de uso

Un banco utiliza un sistema de procesamiento de documentos basado en inteligencia artificial para automatizar la verificación KYC.

En lugar de revisar manualmente los documentos de identidad, el sistema extrae, verifica y aprueba los datos en cuestión de minutos, lo que reduce el tiempo de incorporación y mejora el cumplimiento de las normas contra el lavado de dinero.

Atención médica: digitalización de los registros y recetas de los pacientes

La industria de la salud depende de una administración de datos precisa y eficiente para brindar una atención de calidad a los pacientes. Los hospitales, las clínicas y las farmacias gestionan grandes volúmenes de historiales de pacientes, recetas y reclamaciones de seguros, por lo que la automatización es crucial.

Cómo la captura de datos beneficia a la atención médica

• Digitalización de los registros de los pacientes: El OCR con tecnología de inteligencia artificial extrae la información manuscrita o impresa de los pacientes de los formularios médicos y los convierte en registros digitales estructurados.
• Automatización del procesamiento de recetas: las farmacias utilizan la tecnología de captura de datos para escanear las recetas, validar la información e integrarla en los sistemas de gestión de inventario.
• Mejora del procesamiento de reclamaciones de seguros: la extracción automatizada de datos acelera la presentación y aprobación de las reclamaciones, lo que reduce las demoras en los reembolsos.

Caso de uso

Un hospital implementa un sistema automatizado de captura de datos para convertir los formularios de admisión de pacientes escritos a mano en registros digitales estructurados.

Esto reduce la carga de trabajo administrativa, elimina los errores y mejora la accesibilidad para los proveedores de atención médica.

Comercio minorista y comercio electrónico: gestión del inventario y las transacciones con los clientes

Las empresas minoristas y de comercio electrónico gestionan miles de transacciones a diario. La captura eficiente de datos es esencial para administrar el inventario, procesar los pagos y analizar el comportamiento de los clientes.

Cómo la captura de datos optimiza el comercio minorista y el comercio electrónico

• Automatización de la gestión del inventario de productos: El escaneo de códigos de barras y RFID garantiza la actualización de las existencias en tiempo real, lo que evita el exceso de existencias o la escasez.
• Optimización de las transacciones con los clientes: La captura de datos basada en inteligencia artificial extrae detalles de los recibos de compra en línea y en las tiendas, integrándolos con los sistemas de contabilidad y CRM.
• Mejora de la información sobre los clientes: los datos de las transacciones y los patrones de compra se analizan para optimizar las estrategias de marketing y personalizar las experiencias de los clientes.

Caso de uso

Un minorista en línea integra la captura de datos automatizada para rastrear las compras y devoluciones en tiempo real. Esto permite realizar predicciones precisas del nivel de existencias y mejora la eficiencia en la tramitación de los pedidos.

Logística y cadena de suministro: seguimiento de envíos y automatización de almacenes

Las empresas de logística administran grandes cantidades de datos relacionados con los envíos, el seguimiento de las entregas y el inventario. El procesamiento manual de los documentos de envío y la información de seguimiento es ineficiente y propenso a errores.

cómo la captura de datos mejora la logística y la cadena de suministro:

• Automatización del seguimiento de los envíos: El escaneo de códigos de barras y la RFID capturan datos de envío en tiempo real, lo que permite a las empresas monitorear las entregas con precisión.
• Mejora de la automatización del almacén: La extracción de datos basada en inteligencia artificial procesa los albaranes, las facturas y las etiquetas de envío, lo que reduce el tiempo de procesamiento.
• Optimización de la documentación aduanera: La captura automatizada de datos garantiza que la documentación aduanera se procese sin errores, lo que evita demoras en los envíos.

Ejemplo: Una empresa de logística global utiliza el escaneo de códigos de barras y el procesamiento automatizado de facturas para rastrear miles de envíos a diario. Esto reduce los errores humanos, acelera el despacho de aduanas y mejora la visibilidad de la cadena de suministro.

Principales herramientas de captura de datos

Varias herramientas se especializan en la captura de datos y ofrecen diferentes niveles de automatización, integración de inteligencia artificial y enfoque industrial. A continuación se muestran algunas de las soluciones líderes del mercado:

Procys: captura de datos de documentos y facturas basada en inteligencia artificial

Procys es un Plataforma de captura de datos basada en IA diseñado para automatizar el procesamiento de documentos, la extracción de facturas y la integración del flujo de trabajo.

Ayuda a las empresas a eliminar la entrada manual de datos y a mejorar la eficiencia operativa.

Principales beneficios de Procys

• Procesamiento automatizado de facturas — extrae y valida los detalles de la factura con gran precisión.
• Integraciones de software fluidas — se conecta con los sistemas ERP, contabilidad y CRM.
• Adaptabilidad impulsada por la IA — aprende de los datos para mejorar la precisión con el tiempo.
• Reduce el esfuerzo manual hasta en un 95% — agiliza los flujos de trabajo de documentos para las finanzas, el comercio minorista y la logística.
• Acelera 6 veces las tareas manuales — incluyendo el procesamiento inteligente de documentos y automatizaciones del flujo de trabajo

Puedes probar las funcionalidades de Procys gratis registrándote aquí.

Docsumo

Docsumo se especializa en el procesamiento de documentos con tecnología OCR. Automatiza la extracción de datos de facturas, extractos bancarios y documentos fiscales, lo que hace que el cumplimiento y la presentación de informes sean más eficientes.

Los planes de precios son de niveles altos, aunque ofrecen un plan gratuito.

Flexicaptura de Abby

ABBYY FlexiCapture es una solución de procesamiento de documentos de alta gama diseñada para empresas. Ofrece OCR y aprendizaje automático basados en inteligencia artificial para extraer y clasificar datos de documentos estructurados y no estructurados.

Nanoredes

Nanoredes usos aprendizaje automático para automatizar la extracción de datos desde facturas, recibos y documentos comerciales. Ofrece flujos de trabajo automatizados con un modelo de pago por uso, lo que puede afectar a la escalabilidad.

Captura de Kofax

Captura Kofax proporciona automatización de documentos, lo que ayuda a las empresas a extraer, procesar y validar datos de múltiples fuentes.

Se usa para los servicios financieros, el cumplimiento gubernamental y los flujos de trabajo de datos a gran escala, aunque sus soluciones pueden considerarse caras para el promedio del mercado.

Elegir la herramienta de captura de datos adecuada

La selección de la mejor herramienta depende de las necesidades empresariales, la complejidad de los documentos y los requisitos de integración.

Procys proporciona una solución escalable basada en inteligencia artificial para automatizar los flujos de trabajo de facturas y documentos.