El valor oculto en los datos desestructurados

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Ana Manzanares, Business Development Manager en Keepler Data Tech, nos explica el reto y la oportunidad que abre a las empresas el uso y análisis de toda la información que manejan.

Según una encuesta de Gartner, alrededor del 80% de los datos que poseen las compañías de hoy en día son desestructurados. Entre ellos podemos encontrar desde emails o formularios con campos de texto libre, hasta documentos escaneados, pasando por toda una serie de información digital (imágenes, grabaciones de llamadas al call center, vídeos, etc.), que las empresas recogen fundamentalmente desde sus departamentos de transformación digital y atención al cliente.

El gran problema que existe con este tipo de información es que, en la mayoría de los casos, las compañías no tienen el tiempo o los recursos necesarios para explotarlos, o los datos están muy compartimentados en distintas áreas y no se comparten. En ocasiones, también se desconoce el potencial de los mismos y no se le presta atención, y esta información valiosa se acaba perdiendo en gran parte.

Dicho esto, también son muchas las compañías que ya han puesto en marcha distintos proyectos o pruebas de concepto para estudiar la viabilidad que tienen estos datos para completar la información de sus clientes y aportar así valor a negocio:

– Estudio de sentimiento de los clientes a través de las opiniones recogidas a través de distintas fuentes: redes sociales, formularios o encuestas de satisfacción.

– Peritaje de daños a través de la imagen: a través de fotos de un coche o una vivienda se puede hacer un peritaje previo que valore daños y la necesidad o no de enviar un perito.

– Clasificación de correos electrónicos y documentos recibidos en un buzón, de manera que lleguen ya filtrados a los distintos agentes que se harán cargo de ellos y permitan una mayor productividad (pues ya está separado el polvo de la paja).

– Valoración de desgaste de piezas o limpieza de espacios (suciedad, vandalismo, graffitis…) a través de video que active o no la necesidad de recambio o limpieza, sin que sea una tarea recurrente.

– Identificación a través del sonido del tiempo que una máquina concreta está activa dentro de una obra.

El reto es, ¿cómo abordar proyectos de datos desestructurados?

La colaboración estrecha entre cliente y proveedor tecnológico es esencial para construir el software necesario para cubrir casos de uso que realmente aporten valor de negocio desde la primera prueba de concepto hasta la productivización de los modelos generados.

En Keepler, la experiencia nos ha llevado a desarrollar un framework propio, Unstructured Data Insight (UDI), que permite agilizar el desarrollo de software para tratar esta información desestructurada, combinándola además (de ser necesario) con otras fuentes (tanto externas como internas al cliente) que permitan enriquecerla y generar una información más completa y que aporte más valor para tomar decisiones de negocio.

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