Los flujos de trabajo de datos son esenciales para que las empresas tomen decisiones informadas e impulsen el crecimiento. Sin embargo, gestionar estos flujos de trabajo puede llevar mucho tiempo y ser repetitivo, y a menudo implica tareas manuales que agotan recursos valiosos.
Las empresas suelen terminar dedicando mucho tiempo a la preparación y limpieza de datos, dejando poco espacio para el análisis estratégico. Si bien estas tareas son necesarias, no utilizan mejor las habilidades de su equipo.
La automatización de los flujos de trabajo de datos no es un concepto nuevo, pero los avances recientes en las soluciones de automatización inteligente han hecho posible optimizar incluso los procesos más complejos. Ahora puede automatizar la extracción, la integración y el análisis de datos, lo que permite a su equipo centrarse en actividades de alto valor y ofrecer resultados significativos más rápido.
En esta guía, exploraremos las mejores prácticas, ejemplos del mundo real y herramientas poderosas para ayudarlo a automatizar sus flujos de trabajo de datos y aprovecharlos al máximo.
¿Qué es un flujo de trabajo de datos?
Un flujo de trabajo de datos es un proceso estructurado para combinar datos de diversas fuentes y formatos en un conjunto de datos integrado. Su principal objetivo es proporcionar a los usuarios una visión estructurada y completa de los datos para respaldar una toma de decisiones segura en toda la empresa.
Para garantizar la precisión e integridad del proceso y el análisis resultante, quienes tienen la tarea de gestionar los flujos de trabajo de datos suelen seguir un enfoque paso a paso:
- Identificación y recopilación de datos para su inclusión: Garantiza la inclusión de datos relevantes que satisfarán las necesidades del usuario final.
- Datos de limpieza: El análisis preliminar se utiliza para identificar y abordar problemas de calidad de los datos, como datos faltantes, registros duplicados, datos de procedencia cuestionable y registros que contienen errores.
- Estandarización y normalización: Garantiza que los datos utilicen el mismo formato, estructura y escala para facilitar el análisis posterior.
- Garantía de datos: Crear y aplicar estándares de calidad de datos para mejorar la calidad de los datos, incluido un proceso de corrección para modificar o eliminar datos para mejorar la calidad general.
- Almacenamiento de datos: Esto implica identificar ubicaciones para almacenar conjuntos de datos y seleccionar el formato de almacenamiento y las herramientas para facilitar el análisis y la generación de informes.
- Análisis de los datos: En el paso final, los analistas utilizan metodologías, herramientas y técnicas para analizar los datos y extraer hallazgos que respalden una toma de decisiones sólida.
Ejemplos de flujo de trabajo de datos
El uso de un flujo de trabajo de integración de datos permite a los analistas desarrollar una vista integral de los datos, datos agregados de diferentes fuentes. Esto permite aún más a la empresa tomar decisiones seguras basadas en datos.
A continuación se muestran algunos ejemplos de flujos de trabajo de datos en diversas industrias:
- Integrar datos de clientes desde múltiples puntos de contacto en una única base de datos
- Automatizar la extracción de datos de estados financieros, contratos y otros documentos para análisis e informes.
- Sincronización de datos de clientes entre CRM, gestión de pedidos y sistemas de soporte
- Automatizar el procesamiento, aprobación y pago de facturas
- Monitorear el flujo de caja y generar informes de cumplimiento.
- Integración de datos de pacientes de EHR, resultados de laboratorio y dispositivos para respaldar las decisiones clínicas
- Integración de datos de sistemas de inventario, logística y proveedores.
- Automatizar el procesamiento y cumplimiento de pedidos de clientes basándose en datos de inventario en tiempo real
Por qué necesita optimizar sus flujos de trabajo de datos
Los flujos de trabajo de datos ineficientes pueden obstaculizar significativamente su negocio. Las tareas manuales, las fuentes de datos dispersas y los procesos inconsistentes provocan una pérdida de tiempo, errores costosos y oportunidades perdidas.
Pero cuando optimizas tus flujos de trabajo de datos, suceden cosas sorprendentes:
- Ahorre tiempo y aumente la productividad: Los flujos de trabajo de datos automatizados eliminan las tareas manuales y el trabajo repetitivo. No más copiar y pegar datos entre sistemas ni buscar información faltante. Su equipo puede centrarse en actividades de alto valor que generen resultados.
- Mejore la calidad y la coherencia de los datos: Los flujos de trabajo de datos eficientes garantizan que los datos se capturen, limpien y estandaricen en cada paso. Dígale adiós a los errores de entrada de datos, los duplicados y las inconsistencias que pueden distorsionar su análisis y conducir a malas decisiones.
- Permita una toma de decisiones mejor y más rápida: Los datos limpios y confiables le permiten tomar decisiones informadas rápidamente. La automatización de los flujos de trabajo de datos para los informes financieros proporciona visibilidad en tiempo real del flujo de caja, los gastos y la rentabilidad. La integración de datos de CRM, marketing y sistemas de soporte le brinda una visión integral de sus clientes, lo que permite tomar decisiones basadas en datos para mejorar la retención y el crecimiento.
- Escale sus operaciones de datos: A medida que su negocio crece, también lo hacen sus datos. Los flujos de trabajo de datos optimizados pueden manejar volúmenes y complejidades crecientes sin perder el ritmo. Podrá incorporar nuevas fuentes de datos, automatizar más procesos y brindar soporte eficiente a más usuarios.
- Obtenga una ventaja competitiva: Las empresas que pueden aprovechar sus datos de forma eficaz ganan. Los flujos de trabajo de datos eficientes le brindan la agilidad y la información necesaria para superar a la competencia, aprovechar oportunidades y deleitar a los clientes.
- Libere a su equipo para que se concentre en trabajos de alto valor: La automatización de los flujos de trabajo de datos libera a su equipo para centrarse en el trabajo estratégico al reducir las tareas manuales de datos. Por ejemplo, automatizar el procesamiento de informes de gastos permite que su equipo de finanzas se concentre en la planificación financiera, mientras que automatizar la preparación de datos permite a los analistas dedicar más tiempo a descubrir conocimientos y recomendar acciones.
¿La línea de fondo? Los flujos de trabajo de datos eficientes no son sólo algo agradable de tener: son imprescindibles para las empresas que desean mantenerse ágiles, competitivas y centradas en el cliente.
Para comenzar, identifique los flujos de trabajo de datos más ineficientes y propensos a errores de su empresa, como la entrada o conciliación manual de datos. Luego, explore herramientas seguras, escalables y fáciles de usar, como el procesamiento inteligente de documentos y las plataformas de integración de datos, para automatizar y optimizar esos flujos de trabajo. Por último, involucre a su equipo, comunique los beneficios y brinde capacitación para garantizar una adopción exitosa.
Cómo optimizar sus flujos de trabajo de datos
Las empresas ahora deben procesar grandes cantidades de información de forma rápida y precisa para seguir siendo competitivas. Agilizar los flujos de trabajo de datos es crucial para lograr este objetivo. Sin embargo, con el creciente volumen y complejidad de los datos, el procesamiento manual ya no es factible.
Aquí es donde entra en juego la automatización inteligente. Al aprovechar tecnologías avanzadas como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (ML), la automatización robótica de procesos (RPA) y las integraciones, las empresas pueden automatizar y optimizar sus datos. flujos de trabajo de un extremo a otro.
Descripción rápida de estas tecnologías:
- Reconocimiento óptico de caracteres (OCR) convierte imágenes de texto en datos legibles por máquina
- Inteligencia artificial (IA) y Aprendizaje automático (ML) permitir que las computadoras comprendan, analicen y aprendan de los datos
- Automatización Robótica de Procesos (RPA) automatiza tareas repetitivas basadas en reglas
- Integraciones y API Permitir que diferentes sistemas se comuniquen e intercambien datos sin problemas.
Nanonets es una plataforma de procesamiento de documentos basada en inteligencia artificial que ayuda a las empresas a optimizar sus flujos de trabajo de datos al automatizar la captura, clasificación, validación, enriquecimiento, integración, procesamiento y análisis de datos. Con Nanonets, las organizaciones pueden procesar documentos estructurados y no estructurados de forma más rápida, precisa y a escala, lo que les permite tomar decisiones basadas en datos y centrarse en hacer crecer su negocio.
Para comenzar, busque tareas repetitivas que requieran mucho tiempo pero que no requieran la toma de decisiones humanas. Por ejemplo, si su equipo pasa horas extrayendo manualmente datos de las facturas todos los días, esa es una clara oportunidad para la automatización.
Ahora, exploremos cómo estas tecnologías pueden optimizar cada paso de su flujo de trabajo de datos:
1. Captura de datos
La tecnología OCR puede extraer automáticamente datos de documentos, imágenes o archivos PDF escaneados, eliminando la necesidad de ingresar datos manualmente. El motor OCR de Nanonets puede capturar con precisión datos de documentos estructurados y no estructurados, como facturas, formularios y recibos.
Ejemplo: Capture automáticamente números, fechas y totales de facturas de proveedores
2. Clasificación de datos
Los algoritmos de IA y ML pueden analizar y clasificar los datos extraídos en función de categorías o reglas predefinidas. Nanonets utiliza modelos avanzados de IA y ML para clasificar automáticamente documentos y extraer información relevante, como nombres de proveedores, números de facturas y montos.
Ejemplo: Enrute los documentos al flujo de trabajo adecuado según su tipo, como facturas a cuentas por pagar y órdenes de compra a adquisiciones.
3. Validación de datos
La validación de datos automatizada garantiza la precisión e integridad de los datos extraídos. Las nanoredes pueden validar datos contra reglas predefinidas o bases de datos externas, marcando cualquiera.
Ejemplo: Marque facturas con discrepancias en números de orden de compra faltantes o no válidos para su revisión manual. Esto reduce los errores y garantiza la integridad de los datos.
4. Enriquecimiento de datos
La IA y el ML pueden ayudar a enriquecer los datos extraídos con información adicional de fuentes internas o externas. Las nanoredes pueden transformar automáticamente sus datos integrándose con sus sistemas existentes o API de terceros, brindando una vista más completa de sus datos.
Ejemplo: Haga coincidir los nombres de los proveedores de las facturas con los registros de proveedores en su sistema ERP para garantizar la coherencia y la precisión.
5. Integración de datos
Las integraciones y API permiten la transferencia automatizada de datos entre diferentes sistemas, eliminando la necesidad de ingresar datos manualmente y reduciendo los errores. Nanonets se integra perfectamente con sus aplicaciones comerciales existentes, como ERP, CRM y software de contabilidad, lo que le permite enviar o extraer datos entre sistemas automáticamente.
Ejemplo: Inserte datos de clientes extraídos y enriquecidos en su sistema CRM para mantener actualizados los registros de clientes y permitir campañas de marketing personalizadas.
6. Procesamiento de datos
RPA puede automatizar tareas repetitivas basadas en reglas en su flujo de trabajo de datos, como el formateo, el mapeo y la entrada. Nanonets proporciona una plataforma flexible y sin código para diseñar y automatizar sus tareas de procesamiento de datos, lo que le permite optimizar sus flujos de trabajo sin experiencia técnica.
Ejemplo: Formatee automáticamente los datos extraídos para que coincidan con los requisitos de su sistema, como convertir formatos de fecha o mapear campos de datos.
7. Análisis de datos
La IA y el aprendizaje automático pueden ayudar a analizar los datos procesados para descubrir conocimientos, patrones y tendencias. Plataformas como Nanonets brindan poderosas capacidades de análisis e informes, lo que le permite obtener visibilidad en tiempo real de sus datos y tomar decisiones informadas basadas en información precisa y actualizada.
Ejemplo: Al analizar los datos de las facturas, las empresas pueden identificar patrones de gasto, optimizar las relaciones con los proveedores y mejorar la gestión del flujo de caja.
Fpensamientos finales
Si bien no todos los pasos de un flujo de trabajo de datos pueden o deben automatizarse, identificar tareas repetitivas que requieren mucho tiempo es fundamental para optimizar su proceso. Al aprovechar herramientas y plataformas inteligentes como Nanonets, puede optimizar la captura, validación, enriquecimiento e integración de datos, ahorrando tiempo y recursos valiosos. Esto permite que su equipo se concentre en lo más importante: analizar conocimientos, tomar decisiones informadas e impulsar el éxito empresarial.
A medida que crecen los volúmenes de datos, la gestión y utilización eficiente de los datos será cada vez más crítica. Adoptar las mejores prácticas y adoptar la automatización puede preparar a su organización para el éxito en el mundo actual basado en datos. Comience poco a poco, repita con frecuencia y busque continuamente oportunidades para optimizar sus flujos de trabajo de datos. Los beneficios (desde una mayor productividad hasta una mejor toma de decisiones) merecen el esfuerzo.