El objetivo principal de una empresa es ganar la mayor cantidad de dinero posible con los costos más bajos posibles. Muchos gastos pueden reducirse significativamente mediante la optimización de los procesos de rutina. Imagine un empleado cuyo trabajo de tiempo completo es ingresar muchos datos y completar formularios con la computadora y el teclado. Este es exactamente el tipo de tarea que se puede simplificar fácilmente con la automatización de entrada de datos.
Sin embargo, la automatización de la entrada de datos no es la única forma de transformar su negocio. Para garantizar una entrada de datos eficiente, puede utilizar los otros consejos de optimización relacionados con los datos que se describen en el artículo.
¿Qué es la entrada de datos?
La entrada de datos es el proceso de ingresar un tipo específico de información en un sistema preferido o deseado. Las tareas de entrada de datos generalmente las realizan operadores de entrada de datos, que pasan horas interminables realizando operaciones regulares y repetitivas.
Por ejemplo, un gerente de banco puede abrir una hoja de cálculo de Excel que contiene toda la información relacionada con el cliente e ingresar datos sobre un nuevo cliente en el sistema. Podría ser información personal, puntaje de crédito, estado de cuenta de inversión o estado de cuenta de ahorro, documentación de cualquier otra fuente de ingresos, etc. Imagine que la sucursal de este banco tiene 20 nuevos clientes diariamente.
Una tarea tan simple como la entrada manual de datos puede llevar hasta 3 horas. Esta es la razón por la que las empresas a menudo subcontratan los procesos de entrada de datos manual o implementan software de entrada de datos automatizado. Pero, ¿qué pasa si no quiere o no tiene la oportunidad de externalizar los procesos de entrada de datos?
En este caso, hemos preparado siete consejos para agilizar los procesos de entrada de datos de tu negocio.
1. Use técnicas de verificación de datos
Puede usar el principio de doble entrada para asegurarse de que sus datos sean correctos. Con este enfoque, dos empleados trabajan por separado en la transcripción y comparan los resultados al final. Aunque la verificación doble lleva más tiempo, detecta cualquier incoherencia relacionada con los datos.
Otro método interesante de verificación de datos se utiliza en la transmisión de datos en formato numérico; por ejemplo, los números de cuenta bancaria utilizan un número de control. Imagine que tiene el número de cuenta de un cliente en su sistema. El número de control ya existe en el sistema y la computadora lo sabe. Veamos un ejemplo.
Para el número 85202, el número de control es 8. Cuando el sistema suma los dígitos, obtiene una suma de 17 (8+5+2+0+2). Luego el sistema suma los dígitos de un nuevo número: 1+7=8. El número resultante se llama número de control. El sistema memoriza este número de control en caso de futuros errores de digitación. Miremos más de cerca.
¿Qué sucede si su empleado agrega accidentalmente un 6 al final del número e ingresa 852026 en lugar de 85202? En este caso, la suma es 23 y el número de control es 5 (23=2+3=5). El sistema hace un cálculo inverso y si el número anterior (8) no coincide con el número nuevo (5), el número se marcará como falso y su operador verá una notificación.
Sin embargo, este enfoque tiene un gran inconveniente: si intercambias las posiciones de los dígitos, los números no son los mismos, pero su suma no cambia. Imagina que tu operador ingresa 20258 (inverso de 85202); el número de control sigue siendo el mismo, pero el número es diferente. Los bancos y las grandes empresas utilizan enfoques más complejos para resolver estos problemas.
2. Preste atención a los errores comunes de ingreso de datos
Encontrar y corregir errores es una parte esencial del trabajo con datos. En promedio, hay cuatro tipos de errores:
- Mal Registro. Se produce un error si los datos se escribieron originalmente de forma incorrecta.
- Inserción. Se produce un error cuando aparece un carácter adicional. Por ejemplo: 53.247 → 523.247.
- Eliminación. Otro error relacionado con el número de caracteres. Ocurre cuando uno o más caracteres se pierden. Por ejemplo: 53.247 → 5.327.
- Cambio de lugares. Este error puede ocurrir si la persona que ingresa los datos confunde los caracteres. Por ejemplo: 53.247 → 52.437.
Los errores no son infrecuentes al escribir fechas y son aún más comunes cuando diferentes estándares chocan, como el estadounidense (mes/día/año) y el europeo (día/mes/año). A veces el error es evidente (23 de marzo: 25/3) y en algunos casos puede ser completamente invisible (3 de abril: ¿3/5 o 5/3?).
Algunas industrias pueden tener sus propios errores específicos. Puede crear una lista de verificación de errores comunes para su negocio al observar sus datos anteriores o los datos de sus competidores. Por ejemplo, puede usar formularios inteligentes para evitar que el usuario cometa un error. El sistema cuenta automáticamente la cantidad de caracteres, valida el campo de correo electrónico e ingresa el código de país en el campo de número de teléfono. También puede utilizar listas desplegables para minimizar el riesgo de errores tipográficos.
3. Eleve sus estándares de procesamiento de datos
La solución más segura y fácil para los problemas relacionados con los datos es estandarizar tantos pasos de trabajo como sea posible y preparar la entrada de datos. La estandarización de los criterios relacionados con los datos, como la precisión, la coherencia y la interconectividad, ayuda a mejorar la velocidad de entrada de datos:
- Precisión. Todos los datos deben ser precisos y se deben especificar los errores. Por ejemplo, si usted es un fabricante de aire acondicionado, una temperatura precisa es algo bueno, mientras que incluso las pequeñas imprecisiones pueden afectar su negocio: imagine si un lote completo de unidades de aire acondicionado tuviera la configuración incorrecta.
- Interconectividad. Siempre debe tener la capacidad de vincular algunos datos con otros datos. Por ejemplo, la información del cliente, incluida la dirección, el contacto y la información de pago, debe estar vinculada al número de pedido.
- Consistencia. Si los registros se contradicen, indica que hay un error en alguna parte. Por ejemplo, si la dirección del cliente aparece en dos bases de datos separadas, deben coincidir. De lo contrario, debe determinar qué fuente es confiable e ignorar las demás hasta que se corrijan los errores.
La idea principal detrás de la estandarización del proceso de ingreso de datos es definir un procedimiento específico y repetible para que lo sigan sus empleados. Puede usar listas de verificación en papel, reuniones de equipo o software de automatización. Por ejemplo, una excelente manera de llevar sus estándares de datos al siguiente nivel es usar listas desplegables, informes de errores y encuestas breves de sus empleados.
4. Creación de perfiles de entrada de datos
La creación de perfiles de datos es uno de los métodos más comunes para verificar manualmente la calidad de los datos y también ayuda a identificar problemas relacionados con la entrada de datos.
La creación de perfiles se realiza automáticamente de acuerdo con un script preconfigurado, que se basa en un análisis de la estructura de datos. El sistema verifica que los datos cumplan con las restricciones especificadas y decide si los datos pasan o no la prueba.
Por ejemplo, un problema típico al ingresar valores numéricos es el uso incorrecto de delimitadores de parte entera, delimitadores de parte fraccionaria y grupos de bits. Como parte entera o parte fraccionaria, el delimitador puede aparecer como una coma o un punto, y el delimitador de grupo de bits puede aparecer como un espacio o una ausencia.
Puedes escribir el mismo número de varias formas diferentes: 2.300.000,00, 2.300.000,00 o 2.300.000,00. Si los delimitadores se utilizan incorrectamente, el sistema puede reconocer el valor como una cadena, lo que conducirá a conclusiones erróneas. Por lo tanto, una de las tareas de perfilado es verificar y corregir los formatos de representación numérica en el sistema.
5. Limite la entrada de datos
Muchas empresas operan con bases de datos masivas: a veces es esencial, pero otras veces es posible reducir el trabajo innecesario y centrarse en la calidad. Si está tratando con una gran cantidad de datos, considere ingresarlos todos o priorizar algunos.
Imagina que eres un minorista. Su base de datos puede incluir datos de precios, reseñas de clientes, tendencias de investigación de consumidores, resultados de motores de búsqueda y más. Si apunta a una nueva base de datos de fabricantes para mejorar su cadena de suministro, es posible que pueda ignorar los datos relacionados con los clientes y concentrarse más en los precios y términos que ofrecen sus socios.
Por supuesto, siempre puede contratar a más expertos en ingreso de datos si necesita ingresar toda la información. Sin embargo, hay al menos dos razones para evitar contratar extras:
- Más empleados aumentarán los costos comerciales.
- La contratación puede disminuir la calidad de la base de datos: puede aumentar la cantidad de errores y dañar su negocio si sus procesos de datos no están optimizados, por ejemplo, si no utiliza informes de errores para la entrada manual de datos.
Por otro lado, la automatización del procesamiento de datos reduce la cantidad de errores y las horas dedicadas a rutinas monótonas. La automatización de la entrada de datos también permite a las empresas reducir los costos operativos porque las personas pueden concentrarse en actividades más prácticas en las que pueden ser más productivos y completar más tareas sin horas extra.
6. Prioriza los datos
Adaptando el famoso principio de Pareto para la entrada de datos, obtenemos la siguiente formulación: “Enfoca tus esfuerzos en el 20% de la información más importante que vale el 80% de tu atención”. En otras palabras, si es inevitable trabajar con una gran cantidad de datos, dedique la mayor parte de su tiempo a ingresar la información de calidad en la que confía y solo luego ingrese el resto de la información de menor calidad.
Sin embargo, este consejo no es adecuado para todas las industrias. Por ejemplo, si trabaja en medicina, no puede dividir la información del paciente en más o menos importante: debe tratar a todos los pacientes con el mismo nivel de atención. En ese caso, la automatización de la entrada de datos y la verificación manual de la información funcionarán para usted.
Considere la posibilidad de un software de automatización de entrada de datos
La introducción manual de datos es un proceso caro, largo y laborioso. La calidad de la entrada de datos depende en gran medida del estado físico y mental del empleado: su especialista en entrada de datos puede estar cansado, desmotivado, poco atento, etc. Para minimizar el impacto del factor humano en su empresa, puede utilizar un software especial de automatización de la entrada de datos.
El software de optimización de entrada de datos se basa en tecnologías denominadas Automatización Robótica de Procesos (RPA) y Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR), que le permiten transferir rápidamente la información de los documentos escaneados al sistema corporativo. Por ejemplo, puede usar RPA para configurar informes de errores automatizados.
¿Por qué Automatización ElectroNeek?
ElectroNeek es una plataforma de automatización inteligente de extremo a extremo que permite a los usuarios comerciales sin conocimientos previos de TI descubrir oportunidades de automatización y crear robots de software para automatizar tareas repetitivas. De esta forma, los empleados de todos los departamentos pueden automatizar tareas y procesos de ingreso de datos y otras operaciones repetitivas basadas en reglas con datos, lo que les permite concentrarse en tareas más orientadas a los ingresos.
Mediante el uso de ElectroNeek para automatizar los procesos rutinarios y repetitivos relacionados con la entrada manual de datos, las empresas pueden hacer que el flujo de trabajo sea más rentable y ayudar a las personas a mantenerse motivadas y productivas. Puede desbloquear aún más oportunidades para potenciar su negocio con las 12 mejores herramientas de automatización en 2021.
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