Cada vez que utilizamos un dispositivo electrónico generamos datos que, en función de su tipología, se denominan datos estructurados y datos no estructurados. La importancia de ambos no radica en lo que son o en su volumen sino en lo que reflejan: tendencias, actitudes, conflictos.... Es importante cómo las organizaciones analizan esos datos y convierten las conclusiones en decisiones estratégicas.
Cada vez captamos un mayor volumen de datos. La firma de investigación Gartner estima que los datos no estructurados son ya un 80 a 90% de todos los datos nuevos captados por las empresas y que estos están creciendo tres veces más rápido que los estructurados.
Datos estructurados vs. Datos no estructurados
Los datos estructurados están sujetos a un formato concreto de bases de datos. En general suelen ser cualitativos y pueden ser generados por personas o algoritmos. Permiten organizar la información de una manera sencilla y se concretan en conceptos como nombres, números de tarjetas de crédito, teléfonos, etc.
El resto no está estructurado y se almacena en su formato nativo hasta que sea necesario darles uso. Es decir, a pesar de tener una estructura interna, no están predefinidos por modelos de datos. Suele ser información más cualitativa y, al no tener que cumplir ningún formato concreto, está disponible para su reutilización en función de las necesidades.
Su naturaleza, además, es muy variada. Estos son algunos ejemplos de datos no estructurados: datos de redes sociales, datos de vigilancia, datos geoespaciales, audios, datos meteorológicos… Pero también informes, facturas, registros, correos electrónicos, aplicaciones de productividad, etc.
Y a pesar de que la mayoría de las organizaciones no son conscientes de su valor, aquellas que los analizan van a tener una ventaja competitiva respecto a su competencia. Son una oportunidad excepcional para obtener resultados y mejorar la experiencia del cliente o usuario. La pregunta es, ¿cómo conseguirlo?
¿Cómo procesar datos no estructurados?
La gran cantidad de datos no estructurados obliga a utilizar técnicas automatizadas de recopilación y digestión de datos, para luego convertirlos en formularios que puedan ser accionados eficientemente por procesos también automatizados. Este procesamiento se basa en dos técnicas:
- La primera es el Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) o proceso de digitalización de textos. Se identifica automáticamente a partir de una imagen, símbolos o caracteres que pertenecen a un alfabeto, para luego almacenarlos en forma de datos.
- La segunda técnica es el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP). Es el campo de conocimiento de la Inteligencia Artificial (IA) que analiza el contenido escrito o hablado, comprende su significado y predice lo que probablemente seguirá.
Y, ¿cómo transformar datos no estructurados en datos valiosos?
El valor de los datos no estructurados depende de cómo se procesen. La clave es apostar por una plataforma de datos no estructurados basada en IA que clasifique automáticamente una amplia gama de tipos de documentos y analice y extraiga la información más importante de manera rápida y con un afinado nivel de precisión.
A partir de ese punto y mediante la automatización de procesos manuales repetitivos se aumenta el rendimiento, se reducen los errores humanos y se permite a los empleados concentrarse en tareas que aporten valor. La transformación de datos estructurados en datos valiosos es aplicable en cualquier sector. Así lo gestionan diferentes industrias:
Sector sanitario
Por ejemplo, en el sector sanitario aprovechar la información de los documentos no estructurados supone una gran revolución que permitirá tanto la optimización y mejora de la calidad asistencial como la innovación y análisis de procesos clínicos.
Sector seguros
Otro de los sectores que se puede ver altamente beneficiado por el análisis y gestión de los datos no estructurados es el asegurador. Además de poder extraer todos los detalles de la información que se genera diariamente permite mejorar e identificar problemas en un corto periodo de tiempo. Por ejemplo, las reclamaciones de viajes se pueden sistematizar para tomar decisiones sobre servicios y colocar al cliente en el centro para ofrecer procesos más flexibles y orientados al mercado.
Sector bancario
Por otro lado, hay ámbitos cuyos procesos internos requieren un análisis ingente de información, como el bancario. Desde el análisis de una vida laboral hasta buscar información en una escritura pública son algunos ejemplos prácticos de las necesidades de la banca para llevar a cabo ciertos trámites. En estos casos es especialmente relevante el uso de una herramienta que sea capaz de extraer información sobre los clientes.
Servicios básicos
Y por último en los servicios básicos, el uso de datos no estructurados en los servicios básicos permite identificar aspiraciones, necesidades y deseos de los clientes o usuarios para desarrollar nuevos servicios o mejorar los actuales, además de agilizar todas las gestiones internas de personal.
Dolffia es la plataforma de procesamiento de documentos basada en IA de NTT DATA, capaz de entender, aprender y sugerir acciones para desbloquear la información proveniente de cualquier fuente de información no estructurada. Es una solución SaaS que ofrece rapidez (docenas de documentos pueden ser procesados en el tiempo en que una persona lee solo uno), adaptabilidad (puede extraer información de una amplia gama de estructuras), precisión superior (clasifica los documentos con una precisión del 95%), retorno de la inversión (reduce significativamente costes operacionales, optimiza costes de nómina), eliminación de riesgos (de documentos extraviados o procesados incorrectamente) y agilidad (en el tiempo de configuración). Además, es fácilmente integrable con cualquier otra herramienta de generación de documentación como ERP, CRMs, CMD, RPAs, etc…
Dolffia es un salto cuántico en la gestión de los datos permitiendo ofrecer cada vez mejores experiencias al cliente/usuario, gracias a la toma de decisiones informadas que permiten obtener una mayor rentabilidad y eliminar ineficiencias en los procesos.