Big Data y análisis: cómo aprovechar los documentos de sus clientes

El Big Data y el análisis de datos han sido un tema muy debatido en las noticias de negocios y TI desde hace un tiempo. Esta capacidad emergente de extraer y analizar grandes cantidades de datos para reconocer patrones, correlaciones y tendencias nunca antes había sido posible. La combinación de avances en la escalabilidad, velocidad y asequibilidad del hardware y avances en las capacidades del software en torno al procesamiento del lenguaje natural y la inteligencia artificial se ha unido para hacer esto posible. El almacenamiento relativamente barato permite recopilar y conservar grandes cantidades de datos de una variedad abrumadora de fuentes, incluidos casi todos los programas o aplicaciones de teléfonos inteligentes y dispositivos informáticos. Imaginar aplicaciones prácticas y valiosas para esta capacidad es uno de los pocos factores limitantes en la creciente implementación de esta tecnología.

Todas las empresas mantienen documentos transaccionales y de cara al cliente en repositorios de contenido no estructurado. Estos documentos suelen contener instantáneas históricas y un contexto empresarial único de gran parte de lo que sucede en la empresa. Muchos de estos elementos de datos empresariales relevantes solo se reúnen en un lugar, que es dentro de las comunicaciones que cumplen con las normativas para sus clientes. Es por eso que estos documentos a menudo se denominan la «única fuente de la verdad» y es por eso que estos documentos pueden ser una fuente de datos tan importante para sus iniciativas de Big Data y Analítica .

Hasta ahora, los datos estructurados han sido el objetivo y la fuente principal de los macrodatos y de los motores de análisis y casos de uso de los que hemos oído hablar. Si tenemos en cuenta que quizás el 90 % de los datos prospectivos no están estructurados y, a menudo, están «encerrados» (fuera de la vista y fuera de la mente) en repositorios de contenido departamentales y empresariales, queda claro que se trata de una enorme reserva de datos potenciales sin explotar que se pueden explorar.

Los repositorios de contenido que albergan estos datos no estructurados son notoriamente privados, aislados y opacos. Es difícil saber qué hay dentro y, luego, difícil extraerlo y reutilizarlo incluso si se sabe. La retención de gran parte de lo que se archiva en estos repositorios está exigida por diversas regulaciones y políticas comerciales. Muchas empresas los ven solo como males necesarios y costosos que agregan poco o ningún valor o ventaja competitiva, ciertamente no lo suficiente para compensar sus costos.

¿Qué pasaría si hubiera una manera de averiguar qué hay dentro de estos archivos de contenido, extraerlo, reformatearlo y prepararlo para su uso en una aplicación de análisis de big data? ¿Qué pasaría si hubiera casos de uso atractivos para la extracción y el análisis de estos datos con el fin de reconocer patrones, correlaciones y tendencias, o para satisfacer requisitos de cumplimiento normativo? Esto daría un vuelco a la propuesta de valor de estos archivos al reutilizar una rica fuente de datos que se considera un mal necesario y costoso en una fuente de valor y conocimiento empresarial.

Un ejemplo real de esto ocurrió cuando un gran banco necesitaba aportar pruebas legales de su cumplimiento de la normativa bancaria mediante un análisis exhaustivo de sus 10 años anteriores de extractos de tarjetas de crédito de clientes. Necesitaban una solución automatizada para identificar, extraer y reutilizar la información necesaria para cumplir sus obligaciones normativas. CrawfordTech desarrolló e implantó un software específico para encontrar y recuperar extractos archivados en formato de documento AFP, y luego identificar y extraer todos los datos necesarios, convirtiéndolos en XML.

Una vez extraídos, los extractos se pasaron a un sistema de auditoría analítica para poder analizar los datos en busca de posibles cobros y pagos excesivos. La implementación de esta solución ha permitido al banco abordar de forma proactiva los errores que pudiera haber cometido y proporcionar pruebas de cumplimiento a los reguladores, lo que ha aumentado la satisfacción del cliente y ha evitado multas potencialmente costosas.

La imaginación es el factor limitante para aprovechar estos datos históricos archivados únicos para aplicaciones innovadoras a medida que el análisis de big data se vuelve más generalizado e incluso omnipresente.

En Crawford Technologies entendemos de archivos de contenidos, documentos y formatos de datos, y ofrecemos muchas herramientas habilitadoras e innovadoras para gestionar, ampliar y extraer mayor valor de tu inversión en Gestión de Contenidos Empresariales.