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Los datos en cualquier empresa son protagonistas de primer nivel. En la mayoría de las operaciones o gestiones que la organización realice, se produce o actualiza data constantemente hacia o desde la diversidad de plataformas, sistemas, y repositorios que el negocio maneje. Mantener la data y garantizar la alta calidad, sino se cuenta con mecanismos automatizados que garanticen su integridad, consistencia, confiabilidad, disponibilidad en el tiempo esperado, por mencionar algunas variables, con bastante probabilidad termina resultando, por ejemplo, que muchas de las empresas no logran responder exitosamente a las necesidades de los clientes, que los responsables de la toma de decisiones no confían en la calidad de los datos, así que mejorar los datos y su calidad es un objetivo critico a todo nivel, operativo, táctico y estratégico. Como las herramientas de la automatización inteligente pueden contribuir en alcanzar este objetivo?
En algunas de las herramientas de automatización inteligente podemos encontrar capacidades como la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (ML: Machine learning) y los robots de software, que utilizadas correctamente, ayudan a automatizar procesos, a sincronizar procesos aislados, a gestionar o administrar los datos en los diferentes repositorios y sistemas, a identificar datos de baja calidad para mejorarlos, pueden depurar miles de registros en segundos.
La inteligencia artificial se enfoca en lograr que las máquinas se comporten de una manera inteligente, que puedan aprender, percibir y razonar como las personas, el aprendizaje automático utiliza datos y algoritmos para emular la forma en que aprenden los humanos y, con los robots de software (RPA) es posible automatizar tareas o procesos, ejecutar flujos de trabajo paso a paso al igual que lo haría un humano. La combinación de estas capacidades permite a las empresas extraer datos, categorizarlos, gestionarlos, depurarlos, almacenarlos, copiarlos, registrarlos, identificar y minimizar los errores, perfeccionando las validaciones, y con una mejora continua debido a que ML aprende sobre la marcha y aumenta la precisión de los datos, y sin supervisión humana.
Con la captura inteligente de datos, sin intervención manual, puede mejorar y perfeccionar las entradas de datos minimizando o eliminando los errores.
En el registro o captura de datos de forma manual, hay un importante porcentaje de probabilidad de cometer errores humanos. De acuerdo con las estimaciones de Gartner, la empresa promedio pierde $ 12,9 millones al año debido a la mala calidad de los datos y el mayor porcentaje de este problema ocurre en la captura de los datos.
Cualquier error que presenten los datos, incluso el que se pueda considerar más pequeño, impacta y afecta la calidad general de la data. Se ha demostrado que con el uso de la automatización inteligente en el proceso de identificación de errores, los resultados son muy efectivos, a diferencia del monitoreo y auditoria manual de los datos, dadas las probabilidades de que los seres humanos cometan errores en la búsqueda de la causa raíz del error o de la falla, y considerando el tiempo que esto pueda tomarles. Los datos duplicados por ejemplo, al manejar diferentes fuentes, es un problema que se puede eliminar eficientemente, y sin intervención manual, utilizando la automatización.
Las herramientas de AI y ML pueden aplicar las reglas de validación a los datos, ir aprendiendo y lograr predecir errores e inconsistencias desde que la data está en el proceso de ingresar. Cuando un valor determinado no coincide con el predicho, la IA lo puede detectar e informar automáticamente para su evaluación.
Con la automatización inteligente es posible identificar datos que ya no son relevantes o útiles y reportarlos para su eliminación o su traslado a los repositorios históricos.
Con la automatización inteligente es posible “masajear” los datos, por ejemplo, buscar datos a partir de los recibidos en otras fuentes para completar la informacion que se pueda requerir, haciendo cálculos o comparaciones, para derivar nueva data.
Es posible con estas herramientas automatizar procesos que manejen fuentes de datos no estructuradas, como documentos escaneados, correos electrónicos, cartas y grabaciones de voz para garantizar una data limpia y con calidad, haciendo uso del procesamiento de lenguaje natural, el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), el análisis de textos, la minería de datos, tecnología semántica y aprendizaje automático para procesar y hacer que los datos, se presenten para facilitar la toma de buenas decisiones.
Estos son algunos ejemplos de las mejoras que puede lograr en la gestión de sus datos y en el nivel de su calidad, utilizando las herramientas de automatización inteligente.
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