Captura inteligente de datos
La captura inteligente de datos ( SDC ), también conocida como "captura inteligente de datos" o "captura automatizada de datos", describe la rama de la tecnología relacionada con el uso de técnicas de visión artificial como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), el escaneo de códigos de barras , el reconocimiento de objetos y otras tecnologías similares para extraer y procesar información de fuentes de datos semiestructurados y no estructurados . IDC caracteriza la captura inteligente de datos como una estrategia integrada de hardware, software y conectividad para ayudar a las organizaciones a habilitar la captura de datos de una manera eficiente, repetible, escalable y a prueba de futuro . [1] Los datos se capturan visualmente a partir de códigos de barras , texto, identificaciones y otros objetos, a menudo de muchas fuentes simultáneamente, antes de convertirse y prepararse para su uso digital, generalmente mediante software impulsado por inteligencia artificial . [2] Una característica importante de SDC es que se enfoca no solo en capturar datos de manera más eficiente, sino también en brindar información procesable y de fácil acceso en el momento de la recopilación de datos tanto a los trabajadores de primera línea como a los de escritorio, lo que ayuda a la toma de decisiones y lo convierte en un proceso bidireccional.
La captura inteligente de datos automatiza y acelera la captura, aplicando información en tiempo real y automatizando procesos en función de la información extraída. La captura inteligente de datos está diseñada para ser repetible y escalable para reducir las tareas manuales de bajo nivel y eliminar el error humano . Para lograr este objetivo, las soluciones de captura inteligente de datos suelen estar disponibles mediante software especializado instalado en hardware básico, como teléfonos inteligentes. [3] Sin embargo, algunas soluciones pueden depender de hardware especializado, como dispositivos de escaneo dedicados, dispositivos portátiles [4] o robots de planta. [5]
Diferencias con el OCR
Las aplicaciones de reconocimiento óptico de caracteres suelen estar relacionadas con el proceso de captura de datos propiamente dicho; su finalidad es reproducir fielmente texto, palabras, letras y símbolos de un documento impreso. La captura inteligente de datos es multimodal [6] , capaz de extraer datos de una gama más amplia de fuentes semiestructuradas y no estructuradas, yendo más allá del reconocimiento de texto básico para ofrecer un alcance más amplio de aplicaciones. Al ampliar la funcionalidad para proporcionar información procesable en el punto de captura, el SDC también es un proceso bidireccional (captura-visualización), mientras que el OCR es más comúnmente unidireccional (solo captura), utilizado principalmente para la entrada de datos. [7]
Las soluciones de captura inteligente de datos generalmente constan de dos partes:
- Captura de datos (que incluye OCR, escaneo de códigos de barras, reconocimiento de objetos)
- Funcionalidad que luego utiliza estos datos para proporcionar información útil en el punto de captura.
Aplicaciones
La captura inteligente de datos se puede aplicar a casi cualquier industria y aplicación que requiera la captura e interpretación de información visual. Esto puede incluir:
- Venta al por menor [8]
- Control de inventario de almacén
- Logística, manipulación y envío [9]
- Fabricación
- Servicio de campo
- Atención sanitaria [10]
- Transporte y viajes [11]
- Detección de fraude
- Experiencias inmersivas basadas en realidad aumentada [12]
Notas
Históricamente, PriceWaterhouseCoopers describió la captura inteligente de datos como una combinación de automatización de procesos robóticos y reconocimiento inteligente de caracteres . [13] Esta descripción ya no es suficiente porque se centra puramente en sistemas de captura basados en texto (OCR automatizado).
Véase también
Referencias
- ^ Arcaro, Matt (enero de 2023). Captura inteligente de datos: una estrategia tecnológica para escalar la inteligencia de datos (PDF) . IDC (informe).
- ^ Mueller, Samuel (17 de noviembre de 2022). "Lo que las empresas deben saber sobre la captura inteligente de datos y la entrega de última milla". Consejo de Tecnología de Forbes .
- ^ "Cómo las soluciones de captura de datos inteligentes en los dispositivos robustos Samsung Galaxy están ayudando a transformar las operaciones comerciales". Samsung . 27 de octubre de 2022.
- ^ Bauer, Dennis; Wutzke, Rolf; Bauernhansl, Thomas (2016). "Wear@Work: un nuevo enfoque para la adquisición de datos mediante wearables". Procedia Cirp . 50 : 529–534. doi : 10.1016/j.procir.2016.04.121 . S2CID 114410108.
- ^ Anstee, James (14 de enero de 2022). "Scandit lanza una gestión inteligente de estanterías para minoristas". Electronic Specifier .
- ^ "9 principios de una estrategia de captura inteligente de datos". iCrunchData . 8 de junio de 2023.
- ^ BasuMallick, Chiradeep (30 de enero de 2023). "¿Qué es el reconocimiento óptico de caracteres (OCR)? Significado, funcionamiento y software". Spiceworks .
- ^ Pressley, Alix (19 de enero de 2023). "La captura inteligente de datos permite mejorar la experiencia de los empleados y los clientes". CIO inteligente .
- ^ "¿Por qué es importante la captura de datos móviles para las empresas de logística de transporte?". Dynamsoft . 28 de diciembre de 2022.
- ^ Flannery, Ellen (13 de marzo de 2023). "El recorrido de la enfermera: cómo la captura inteligente de datos revolucionará los procesos hospitalarios". Intelligent Health.tech .
- ^ "SAS (Scandinavian Airlines) mejora el servicio al cliente y reduce los costos con el escaneo de códigos de barras de Scandit en teléfonos inteligentes". Business Wire . 9 de diciembre de 2019.
- ^ Vala, Melanie (24 de enero de 2023). "Por qué la experiencia móvil es importante para el comercio electrónico". AIthority .
- ^ Kamra, Nitin (2018). Automatización de procesos robóticos y reconocimiento inteligente de caracteres: captura inteligente de datos (PDF) . PriceWaterhouseCooper (informe).
