La captura de datos es en la actualidad un proceso vital para cualquier empresa. Se trata de la obtención, a partir de diversas fuentes, de datos estratégicos para la organización. Estos datos se transforman para que puedan ser analizados en beneficio de los objetivos corporativos (Jameson, 2021).
Para el sector financiero, particularmente, es una actividad neurálgica por los múltiples beneficios que representa. En campos como la gestión de clientes, el cumplimiento de la normatividad y la sostenibilidad es imprescindible.
En el campo de gestión de clientes, por ejemplo, las entidades financieras cuentan con un gran volumen de datos de sus públicos. Contar con los datos clave para la implementación del CRM o los perfiles de riesgo es más sencillo gracias a la captura de datos (Porras, 2018). De hecho, en todas las industrias los datos mejoran procesos y arrojan estadísticas que favorecen la toma de decisiones.
¿Cuáles son las etapas de la captura de datos?
Para capitalizar los beneficios de este proceso, ten en cuenta las 4 etapas básicas que se requieren (Recomatics, s.f.):
1. Clasificación
Teniendo en cuenta que la captura de datos tiene fuentes diversas, una primera labor es la clasificación. Supongamos que tu entidad requiere definir el perfil de riesgo de un grupo de clientes. Cuentas con solicitudes manuales de crédito y también con documentos digitales de solicitud de producto. En ambos casos hay un gran volumen de datos, de los cuales solo requieres algunos. La idea es clasificarlos para llevar a cabo la extracción de los datos, según el tipo de insumo.
2. Captura o extracción
Una vez las fuentes de información están clasificadas, para cada una de ellas puede definirse la tecnología de captura. Entre los principales tipos de tecnología de captura de datos están los siguientes (Jameson, 2021):
- OCR: Reconocimiento óptico de caracteres, por sus siglas en inglés. Es una tecnología muy usada en el sector financiero. Sirve para capturar datos de documentos impresos o mecanografiados.
- ICR: Reconocimiento inteligente de caracteres, por sus siglas en inglés. El potencial de su usabilidad radica en que puede extraer datos de documentos diligenciados a mano. Por esto es de gran utilidad en el sector bancario.
- IDR: Reconocimiento inteligente de documentos, por sus siglas en inglés. Esta tecnología llega mucho más allá que las anteriores: no solo extrae datos de los caracteres, sino de fuentes diversas y no estructuradas.
- OMR: Reconocimiento óptico de marcas, por sus siglas en inglés. Su uso es más específico: por ejemplo, en el campo de las pruebas de selección múltiple o documentos similares.
- Otros más conocidos: en este grupo entran los lectores de códigos de barras, el escáner y la lectura de códigos QR.
3. Validación
Una vez hecho el proceso de captura, los datos resultantes deben validarse. No solo corroborar que se trata del tipo de datos requerido, sino de sus formatos. Hay que asegurarse de que los datos se ajustan a los procesos o sistemas de gestión documental de la empresa. Incluso, que se ajustan a los lenguajes de programación de la web o a posibles softwares de código abiertoo cerrado que se alimenten con los datos hallados.
4. Exportación
Aunque es usual que suceda en simultáneo con la validación, vale la pena diferenciarlo. Una vez los datos están validados, están listos para alimentar los sistemas de información de la empresa. Es fundamental que los datos sean accesibles para todos los implicados en los procesos.
¿Qué sigue después de la captura de datos?
Más allá de los datos en sí mismos, lo importante es lo que puedes hacer con ellos. Una etapa posterior, diferente a la captura, sería el manejo estratégico de los mismos. Bien sea con un enfoque de big data (tener grandes volúmenes de datos disponibles), de minería de datos (explorarlos y determinar patrones, comportamiento y tendencias) o de ambos, este proceso conducirá a tomar buenas decisiones.
Como resultado del análisis de datos, las organizaciones financieras pueden mejorar sus procesos operativos y comerciales. ¿Te imaginas una estrategia de growth hacking sin datos? La captura de datos complementa y enriquece no solo las estrategias con clientes, sino también con clientes potenciales. En últimas, puede cruzarse con la analítica web u otros tipos de análisis.
Como pudiste ver, hoy no es posible hablar de estrategia sin datos. ¿Cómo está tu organización con respecto a la captura de datos? Aprovecha todo el potencial de este proceso y lleva tu organización a otro nivel.
Referencias bibliográficas
Bhagat, R. (2020). 4 Reasons it is important to capture data. https://www.techgenyz.com/2020/10/13/important-to-capture-data/
Hamzah, A. A., Yatin, S. F. M., Ismail, N. A., & Ghazali, S. F. (2018). Data Capturing: Methods, Issues and Concern. International Journal of Academic Research in Business and Social Sciences, 8(9), 617-629.
Jameson, S. (2021, diciembre). Document Data Capture - All You Need to Know. https://nanonets.com/blog/document-data-capture/
Porras, J. (2018). La importancia del científico de datos en la banca. https://www.bbvaopenmind.com/economia/finanzas/analitica-de-datos-inteligencia-artificial-y-big-data-en-la-banca/
Recomatics. (s.f.). Step by step through the data capture process. https://recomatics.com/en/blogposts/step-by-step-through-the-data-capture-process
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