El enfoque automatizado para garantizar la privacidad y la higiene: soluciones inteligentes de transformación de datos

El enfoque automatizado para garantizar la privacidad y la higiene: soluciones inteligentes de transformación de datos

  • Big Data
  • abril 26, 2022
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La digitalización está penetrando hoy en casi todas las áreas de la empresa. Desde me gusta hasta compartir, tweets y deslizamientos, los datos se generan a una velocidad vertiginosa: se filtran de los dispositivos que usamos todos los días y no muestran signos de desaceleración. El mundo digital está explotando con enormes cantidades de datos, que son predominantemente desestructurado.

Considere estos números sorprendentes: la cantidad total de datos creados y replicados a nivel mundial ha aumentado de 2 zettabytes a 64,2 zettabytes en la última década y se estima que alcanzará los 181 zettabytes para 2025. (Fuente: siteefy.com) ¿No son realmente abrumadores?

La recopilación, el reconocimiento y el procesamiento cuidadosos, ya sea de texto, video, audio o big data, pueden generar valor comercial utilizando tecnologías de vanguardia. No importa cuán inteligentes sean las máquinas, estamos seguros de que no pueden captar e interpretar información de la misma manera que los humanos usan sus sentidos. Los datos también deben estar disponibles en forma digitalizada para el entrenamiento de estos algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. AIPor lo tanto, las soluciones basadas en software se han convertido en el orden del día para procesar y comprender adecuadamente los datos.

Soluciones automatizadas de recopilación de datos para redefinir el desarrollo empresarial

La integración de soluciones inteligentes de transformación de datos en los flujos de trabajo permite a las empresas ser ágiles y flexibles al combinar la inteligencia humana con AI, ML y RPA. Lo crudo y desestructurado los datos públicos o privados se pueden normalizar y convertir conforme al esquema XML lo que facilita la toma de decisiones estratégicas.

Cuando hablamos del proceso de recopilación de datos automatizado, significa que se utilizan máquinas para recopilar los datos y convertirlos en información significativa. Este informe de recopilación de datos automatizado establece que aproximadamente el 15 % de la población mundial vive con algún tipo de discapacidad, de los cuales entre el 2 % y el 4 % tienen limitaciones funcionales significativas. Esta estimación de la discapacidad sigue una tendencia ascendente debido a la rápida propagación de enfermedades crónicas, el envejecimiento de la población y las mejoras en los métodos de medición de la discapacidad. Los diferentes tipos de discapacidades son: y Las soluciones de recopilación de datos agregan valor a los procesos comerciales. La elección de la solución adecuada depende de la naturaleza del negocio y sus objetivos estratégicos.

Aquí hay 6 métodos automatizados de recopilación de datos:

1. Reconocimiento óptico de caracteres

Una de las tecnologías establecidas y probadas, Reconocimiento óptico de caracteres (LOC) ha revolucionado el enfoque tradicional de gestión de documentos y sigue siendo tan relevante como siempre.

Es la solución perfecta para digitalizar muchos documentos electrónicos y en papel. Esta tecnología es muy utilizada en campos como la sanidad, la logística, la banca, las finanzas, la administración, etc. Otra característica interesante de Multipurpose LOC sistemas es que pueden optimizar significativamente los costos de recopilación de datos, así como automatizar tareas manuales y repetitivas. Aunque se requiere verificación humana para la salida, especialmente cuando se trabaja con informes financieros y documentos legales, el LOC La solución es un requisito previo para la gestión eficaz de documentos.

2. Reconocimiento inteligente de caracteres

El reconocimiento inteligente de caracteres (ICR) tiene el potencial de resolver desafíos más sofisticados. Se enseña a las máquinas a procesar documentos escritos a mano en bruto. La precisión varía del 50 % al 70 % dependiendo de varios factores que incluyen cursiva, letras mayúsculas, fuentes, estilos, etc. Sin embargo, hay espacio para mejorar y esta tasa se puede mejorar con capacitación adicional. Algoritmos de aprendizaje automático en ricos conjuntos de datos.

3. Reconocimiento óptico de marcas

Reconocimiento óptico de marca (OMR) es una de las formas de administrar documentos, comúnmente utilizada para respaldar y acelerar la captura de datos etiquetados por humanos. Por ejemplo, pruebas de MCQ, resultados de encuestas, comentarios de los consumidores, encuestas, etc. El algoritmo reconoce la ubicación después de escanear los documentos y reconoce las marcas escritas a mano muchas veces más rápido que los humanos. Este enfoque basado en la tecnología ayuda a completar las tareas rutinarias de manera oportuna y ahorrando recursos; Esto promueve la automatización de los procesos de negocio.

4. Reconocimiento de código QR

viste como Amazonas Go ha cambiado la forma tradicional de comprar: se indica a los visitantes que descarguen la aplicación y las compras se realizan en la tienda sin cajero escaneando el código QR que se proporciona en la entrada. Este es uno de los métodos de recopilación de datos para el sistema scan and go.

Walmart utiliza códigos QR para facilitar el autoservicio. Las cajas registradoras permiten a los clientes escanear códigos QR a través de una aplicación móvil en los principales centros comerciales.

Tomemos otro caso que usa Starbucks códigos QR educar a los amantes del café sobre sus bebidas favoritas y promover los tuestes de café. Aparte de las ubicaciones en la tienda, el códigos QR también se colocan en los folletos, invitando a los visitantes a escanearlos para obtener información sobre productos de café, como opiniones de expertos.

Con datos encriptados códigos QRLa recopilación de datos automatizada se puede realizar con varios sistemas, y los líderes de la industria ya han transformado esta tecnología en una solución novedosa para la recopilación de datos de pagos y productos básicos.

5. Reconocimiento inteligente de documentos

Mucho desestructurado Los documentos se crean en procesos comerciales complejos en el sector financiero y logístico. El reconocimiento inteligente de documentos facilita la extracción de datos de cualquier parte del documento, incluidas las etiquetas y las metadescripciones. También puede interpretar tablas, patrones y contenido en formato electrónico y en papel, identificar el principio y el final de los documentos y clasificarlos según las categorías. Finalmente, los datos extraídos se preparan para su almacenamiento en aplicaciones comerciales o una base de datos.

Estas soluciones son las más demandadas, ya que ayudan a mitigar el riesgo y optimizar los costos para descubrir nuevas perspectivas comerciales y extraer el máximo de datos valiosos.

6. Reconocimiento de voz

asistentes de voz como alexa, Siriy Cortana tienen procesamiento de lenguaje natural incorporado (PNL) tecnología. Solo di «Oye Siri» o «alexa… para despertar el sistema, dé el comando y bam…Siri/alexa ha terminado con su respuesta.

Numerosos algoritmos de aprendizaje profundo con tecnología de punta PNL Los enfoques requieren grandes cantidades de datos etiquetados para digitalizar el habla humana, identificar patrones vocales, procesar grandes cantidades de datos, etc. reaccionar como humanos

Además de las conocidas áreas de implementación de tecnología como servicios de soporte, interpretación, seguridad, marketing, etc. PNL también se puede integrar en sistemas electrónicos de adquisición de datos. Estas soluciones ayudan a agregar datos de pacientes o datos de estudios clínicos que se pueden ingresar por voz o manualmente.

ultimas palabras

Los beneficios de la transformación inteligente de datos incluyen formas aceleradas de facilitar la investigación, descubrir perspectivas, obtener información y predecir riesgos, mejorar la experiencia del cliente, etc. Invertir en servicios de transformación de datos es una forma eficiente y financieramente inteligente de recopilar y procesar datos con poca o ninguna participación humana. Si bien las soluciones de recopilación y recopilación de datos automatizadas no son perfectas, se mejoran continuamente y alcanzan el siguiente nivel.

Independientemente de las industrias o verticales en las que opere, debe adoptar una forma eficiente de recopilar y procesar big data. Asociarse con un proveedor de servicios confiable lo ayuda a convertirse en el propietario de soluciones de clase mundial que satisfacen las necesidades específicas del nicho: es la clave del éxito en los escenarios de mercado altamente competitivos de la actualidad.

La publicación El enfoque automatizado para garantizar la privacidad y la higiene: soluciones inteligentes de transformación de datos apareció por primera vez en Datafloq.

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