La captura de datos y el registro de información son prácticas esenciales que llevan a cabo las organizaciones con el fin de recolectar información relevante a través de diferentes medios de comunicación, ya sean digitales o tradicionales. Un ejemplo claro de este proceso es la minería de datos, que consiste en examinar grandes volúmenes de información para identificar patrones, lo que permite a las compañías adquirir conocimientos valiosos. Actualmente, la captura de datos se ha convertido en una de las funciones más prioritarias dentro de las empresas, ya que les permite ser más productivas y tener un mayor nivel de competitividad.
Lamentablemente, una gran parte de los datos que manejan las organizaciones —más del 80 %— están almacenados en formatos no estructurados, tales como documentos en papel, correos electrónicos, archivos PDF e incluso imágenes. Uno de los grandes desafíos de la captura de datos es transformar esa información desorganizada en datos estructurados, que puedan ser fácilmente localizados y procesados por sistemas automatizados. Esta transformación es imprescindible para poder utilizar esos datos dentro de tareas específicas, como ingresar información a un software o manipularla mediante una hoja de cálculo.
¿Qué significa captura de datos?
Cuando hablamos de captura de datos, nos referimos al procedimiento que permite extraer información, ya sea estructurada o no, desde cualquier tipo de documento, sin importar si se trata de un archivo digital o impreso. Posteriormente, esa información se convierte a un formato compatible con sistemas informáticos, lo que posibilita su almacenamiento, procesamiento y utilización eficiente.
En el pasado, esta actividad se realizaba de forma manual. Sin embargo, debido al crecimiento exponencial en la cantidad de datos que deben gestionar las empresas, se han desarrollado tecnologías avanzadas, como la Inteligencia Artificial, que permiten automatizar el proceso de captura de datos. La automatización ha llevado a que este procedimiento alcance nuevos niveles de rapidez y eficacia. Pero antes de hablar sobre esas herramientas, es fundamental entender cómo se desarrolla este proceso en términos prácticos.
Etapas del proceso de captura de datos
Generalmente, el ciclo de captura de datos inicia con un formulario llenado por una persona. Por ejemplo, cuando un paciente acude por primera vez a una consulta médica, debe completar un formulario con información personal como su nombre, dirección, entre otros. Estos datos, que en un principio se consignan en papel, deben ser digitalizados para que puedan utilizarse dentro del sistema clínico. Esto significa que alguien debe ingresar la información en una base de datos o en una aplicación.
El procedimiento sigue una secuencia como la siguiente:
- Se recibe la información en distintos formatos como imágenes, documentos físicos o digitales, correos electrónicos, etc.
- Los datos son extraídos, ya sea de manera manual o mediante tecnología automatizada, y posteriormente convertidos a un formato digital.
- La información digitalizada se incorpora a otros procesos empresariales o tecnológicos.
¿Por qué es tan importante la captura de datos?
Una compañía que comprende sus propios procesos internos y que, además, cuenta con un mecanismo eficaz para recolectar y analizar información, dispone de los elementos fundamentales para crecer y consolidarse. Hoy en día vivimos inmersos en un contexto completamente digitalizado, en el que herramientas como internet, y nuevas tecnologías se utilizan diariamente por individuos, instituciones y empresas para llevar a cabo una gran variedad de tareas. Este escenario genera una cantidad abrumadora de información que solo puede ser gestionada correctamente mediante el uso de tecnologías especializadas, como el análisis de datos masivos (Big Data) o la Inteligencia Artificial.
Una adecuada estrategia de captura de datos permitirá a las organizaciones manejar tanto la información estructurada como la no estructurada, obteniendo así datos útiles que faciliten la toma de decisiones. Esto se traduce en la capacidad para anticiparse a tendencias del mercado, detectar nuevas oportunidades y adquirir ventajas competitivas frente a otras empresas.
5 beneficios destacados de la captura de datos
1. Aumento de la satisfacción del personal
La recolección manual de información puede volverse lenta y agotadora para los empleados. Al implementar soluciones automatizadas para la captura de datos, se reduce la carga operativa, permitiendo que el equipo se concentre en actividades más estratégicas y de mayor valor añadido.
2. Reducción de errores
El trabajo humano, especialmente si es repetitivo, puede derivar en fallos costosos. La automatización del proceso disminuye drásticamente el margen de error, mejorando así la precisión y confiabilidad de los datos.
3. Mejor protección de la información
Los documentos físicos no solo consumen espacio, sino que son difíciles de proteger adecuadamente. Existe el riesgo de que datos sensibles estén disponibles para personas no autorizadas. Las soluciones modernas de captura de datos permiten cifrar y proteger dicha información para evitar filtraciones o accesos indebidos.
4. Acceso desde cualquier lugar
Cuando los documentos se almacenan en formato físico, su disponibilidad se ve limitada. Con la digitalización, los datos pueden guardarse en la nube, facilitando el acceso remoto por parte de diferentes equipos o departamentos, y promoviendo flujos de trabajo más ágiles.
5. Mejor calidad en la toma de decisiones
Gracias a la automatización, las empresas pueden recolectar datos más rápido y con mayor exactitud, lo que les permite tomar decisiones con base en información actualizada y fidedigna.
Etapas fundamentales de la captura de datos
Para obtener información útil y estratégica, basada en el análisis de grandes volúmenes de datos provenientes de distintas fuentes, es necesario atravesar varias etapas específicas:
1. Identificación y clasificación de las fuentes de datos
En el mundo actual, los datos provienen de muchas plataformas: redes sociales, correos electrónicos, chats, formularios web, etc. Por eso, el primer paso del proceso de captura de datos consiste en organizar y clasificar correctamente todas estas fuentes, para poder tratarlas según los requerimientos del negocio.
2. Extracción de la información
Una vez clasificadas las fuentes, se deben seleccionar las herramientas tecnológicas apropiadas para extraer la información de cada una. Entre estas se incluyen tecnologías como el OCR (reconocimiento óptico de caracteres), ICR (reconocimiento inteligente de escritura a mano), OMR (reconocimiento óptico de marcas), lectura de códigos QR e IDR (reconocimiento inteligente de documentos).
3. Verificación y exportación de los datos extraídos
Los datos capturados deben ser validados para asegurarse de que cumplen con el formato requerido y con los estándares del sistema de gestión documental. Después de esta verificación, deben ser integrados en las plataformas tecnológicas de la empresa, como bases de datos o software empresarial. En algunos casos, la validación y la exportación se consideran etapas separadas, dependiendo de la complejidad del proceso.
Diferentes métodos para la captura de datos
El método ideal para realizar la captura de datos depende del tipo de empresa y del volumen de información que maneje. Durante mucho tiempo, este proceso se ejecutaba de forma manual, lo cual funcionaba para negocios pequeños, pero con el crecimiento empresarial, se volvió ineficiente y proclive a errores.
Captura manual de datos
La captura manual implica que una persona extrae e ingresa la información en un sistema. Si bien aún es aplicable en contextos con pocos datos, su uso presenta limitaciones importantes: la precisión depende totalmente del operador, y el riesgo de errores es alto.
Captura automatizada de datos
Cuando se trata de procesar grandes volúmenes de información, la captura de datos de forma manual resulta inviable. Con la automatización, las empresas pueden recolectar datos en diferentes formatos de forma rápida y exacta. Este tipo de captura se apoya en tecnologías como:
- OCR (Reconocimiento Óptico de Caracteres): Permite convertir texto impreso o escaneado en datos digitales que pueden ser interpretados por sistemas informáticos. Es ampliamente utilizado en sectores como el de la salud, financiero o asegurador.
- ICR (Reconocimiento Inteligente de Caracteres): Similar al OCR, pero con la capacidad de interpretar escritura manuscrita. Es especialmente útil en bancos y entidades que reciben formularios escritos a mano.
- IDP (Procesamiento Inteligente de Documentos): Esta tecnología combina inteligencia artificial con OCR para clasificar, verificar y extraer datos automáticamente dentro de flujos de trabajo complejos.
Beneficios estratégicos de una buena captura de datos
Implementar soluciones efectivas para la captura de datos permite a las empresas construir bases de datos completas con información sobre clientes, productos, proveedores y otros aspectos clave del negocio. Entre sus ventajas principales se encuentran:
