Eficiencia en data entry: guía para entradas de datos más precisas

Estamos inmersos en un mundo digital en el que la producción permanente de datos se ha establecido como moneda de cambio corriente. En este marco, contar con la capacidad de extraer información precisa y eficaz de estos, permite transformarlos en un activo de gran valor para las empresas.
Es en el corazón mismo de esta gestión, que se encuentra el proceso de data entry que, como su nombre lo indica, supone el registro de datos para su posterior almacenamiento, procesamiento y análisis.
Ahora bien, aunque el secreto del éxito está a la vista, todavía demasiadas organizaciones descuidan los grandes pilares de todo buen proceso de data entry: detalle, precisión, fiabilidad e integridad de los datos, lo que permite minimizar errores y garantizar información de calidad para la toma de decisiones empresariales y procesos operativos más eficientes.
Resulta evidente, entonces, que la calidad de las entradas de datos puede marcar una diferencia positiva hacia el éxito empresarial. Es tiempo de dar a tus actividades de data entry, el perfeccionamiento que requieren, con estas 5 premisas para mejores prácticas:

Hojas de cálculo, programas de reconocimiento de caracteres, aplicaciones móviles, sistemas de bases de datos, plataformas de gestión de relaciones con clientes… En los tiempos que corren abundan los instrumentos para el ingreso y almacenamiento de datos. No obstante, la herramienta elegida, puede marcar una notoria diferencia en la velocidad y calidad de los procesos de data entry.
Por ello, es importante** adoptar la alternativa que mejor se adapte al volumen, tipo y formato de datos que se vayan a gestionar**, así como también, que ofrezca las funciones necesarias, como validación, cálculo y filtrado. Es igualmente relevante, contemplar que la herramienta elegida pueda, eventualmente, integrarse con otros sistemas de gestión empresarial, como un ERP o CRM.

Como hemos visto, la estandarización consiste en convertir la estructura de diferentes conjuntos de datos en un formato común. Y si bien esto es algo que puede hacerse sobre la base de información, es posible simplificar estos procesos garantizando que los datos sean consistentes entre sí, durante las tareas de data entry.
En este sentido, al momento mismo del ingreso de los datos, es recomendable seguir reglas precisas para el registro de la información. Por ejemplo, emplear un mismo formato de fecha, hora, moneda y unidad de medida, o las mismas reglas de puntuación y uso de mayúsculas. Es importante, además, elegir etiquetas, encabezados y categorías claras para los distintos campos a ingresar.

La inteligencia artificial y el machine learning ya ofrecen hoy tecnologías capaces de imitar acciones humanas, lo que permite automatizar tareas repetitivas y basadas en reglas, como la entrada de datos. De este modo, es posible acelerar estos procesos, a la vez que se reducen errores tipográficos, omisiones e inconsistencias que podrían, luego, incidir negativamente en los análisis basados en dicha información.
Esta ventaja se desprende de la capacidad de estas nuevas tecnologías inteligentes de seguir pasos exactos, al mismo tiempo que se verifican y comparan datos de diversas fuentes, que ya son parte de la base de datos.

Este es un aspecto que no puede descuidarse en ningún proceso de data entry, tanto desde una posición ética como legislativa. En este sentido, desde México hasta Argentina, existen en Latinoamérica diversas leyes orientadas a resguardar los datos personales, especialmente cuando se encuentran bajo el control de entidades públicas y privadas.
En consecuencia, debe ser prioritario en toda compañía, establecer medidas rigurosas de protección de información sensible y confidencial, como son los datos de los clientes y colaboradores. Para esto, deben considerarse protocolos de seguridad robustos, ligados a contraseñas sólidas, cifrados y enmascaramiento de datos, y gestión de controles de acceso, por mencionar algunas alternativas confiables.

Desde inventarios hasta información de los clientes, las empresas dependen de los datos para tomar decisiones cruciales. Por eso, como se hace con cualquier otro bien, es fundamental garantizar que cumplan con los mayores estándares a través del control de calidad.
De este modo, las compañías se aseguran de que los datos fueron ingresados de forma precisa y completa, minimizando errores costosos.

Fuentes consultadas:

https://www.arbusta.net/insights/blog/62
https://uk.indeed.com/career-advice/finding-a-job/what-is-data-entry
https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/reducing-data-costs-without-jeopardizing-growth
https://www.perfectlancer.com/blog/why-is-data-entry-important-for-business
https://www.linkedin.com/advice/0/how-do-you-optimize-data-entry-workflows
https://www.linkedin.com/advice/0/how-can-you-use-rpa-improve-data-entry-accuracy-bfufc
https://itechdata.ai/automation-a-guide-to-improve-data-capture-accuracy/
https://www.infomanager.com.ar/base-de-datos-la-importancia-de-la-seguridad-y-de-la-integridad-de-tus-datos/
https://www.ibm.com/es-es/topics/data-security
https://blogs.iadb.org/conocimiento-abierto/es/proteccion-de-datos-gdpr-america-latina/