Procesado oscuro: función, aplicación y ejemplos prácticos

Jan Schäfer

La evaluación coherente de los datos ayuda a las empresas a optimizar toda su cadena de valor. El análisis de datos no utilizados y no estructurados resulta ser un reto particular que, evaluado adecuadamente, agiliza los procesos y permite tomar mejores decisiones. En este contexto, el denominado procesamiento oscuro desempeña un papel cada vez más importante.

El procesamiento oscuro permite a las organizaciones convertir recursos no utilizados en información valiosa y promover así soluciones innovadoras. Le explicamos cómo funciona el procesamiento oscuro, qué ejemplos concretos debe conocer de la aplicación práctica y con qué software también usted puede introducir el procesamiento oscuro en su empresa.

Resumen de los hechos más importantes

  • Con el procesamiento oscuro automatizado, las empresas aprovechan automáticamente los datos no utilizados y generan información valiosa a partir de ellos.
  • El tratamiento oscuro está especialmente extendido en la gestión de insumos de las compañías de seguros y en el control de calidad de la producción.
  • Con el software de IA de Konfuzio, las empresas automatizan el tratamiento oscuro en documentos de todo tipo. Pruebe gratis el programa
definición de tratamiento oscuro

Procesado oscuro - definición

El procesamiento oscuro se refiere a los procesos empresariales que tienen lugar de forma totalmente automática y sin interacción humana en segundo plano. Se ejecutan "en la oscuridad", por así decirlo, sin que las empresas observen el proceso o influyan en él.

El procesamiento oscuro se centra en la extracción, el análisis y el uso de datos no estructurados.

Estos datos suelen acumularse en grandes cantidades. Sin embargo, las organizaciones suelen descuidarlos debido a su importancia poco evidente o a su estructura poco clara. El procesamiento oscuro pretende aprovechar estas fuentes de datos para obtener información valiosa.

Para ello, transforma datos brutos procedentes de diversas fuentes, como documentos de texto, correos electrónicos, archivos de registro o redes sociales, en información utilizable, sin que el personal tenga que intervenir o supervisar el proceso. Para ello, Dark Processing aplica técnicas del aprendizaje automáticoEl Análisis de textos y visualización de datos. 

El procesamiento en la oscuridad se utiliza en diversos sectores. Entre ellos, la sanidad, los servicios financieros, el comercio minorista y la industria manufacturera. Esta tecnología permite a las empresas identificar tendencias, detectar problemas en una fase temprana, optimizar procesos y tomar decisiones con conocimiento de causa, aumentando así su competitividad.

¿Cómo funciona el procesamiento oscuro?

El procesamiento oscuro permite a las empresas aprovechar fuentes de datos no utilizadas y extraer de ellas información valiosa. Por regla general, el proceso se desarrolla en 5 pasos:

  1. Recogida de datos

    En primer lugar, las empresas recopilan datos de diversas fuentes, como correos electrónicos, documentos de texto, bases de datos, sensores o redes sociales. Estos datos pueden ser estructurados o no estructurados y estar en distintos formatos.

  2. Depuración de datos

    Tras la recogida de datos, es necesario limpiarlos. Esto significa que las empresas eliminan la información errónea, redundante o irrelevante para mejorar la calidad de los datos. Este proceso suele implicar la eliminación automatizada de duplicados, la corrección de erratas y la normalización de los datos.

  3. Análisis de datos

    Un potente software con inteligencia artificial para el tratamiento oscuro muestra sus puntos fuertes a partir de este paso: analiza los datos según criterios predefinidos. En el proceso, el software busca en los datos patrones, correlaciones o tendencias. Además, se utilizan técnicas de aprendizaje automático, análisis estadístico y procesamiento de textos.

  4. Adquirir conocimientos

    El análisis automatizado de datos conduce a la extracción de insights. Se trata, por ejemplo, de nueva información sobre el comportamiento de los clientes, tendencias del mercado, problemas de eficiencia u otros aspectos relevantes.

  5. Tomar decisiones

    A partir de la información obtenida, las empresas toman decisiones. Por ejemplo, optimizar procesos, desarrollar nuevos productos o mejorar la experiencia del cliente.

Por cierto

El procesamiento oscuro no es un hecho puntual, sino un proceso continuo. Las empresas generan constantemente nuevos datos, por lo que necesitan analizarlos constantemente para disponer siempre de información y perspectivas.

¿Tiene preguntas sobre cómo el procesamiento oscuro puede ayudar a su empresa? Póngase en contacto con uno de nuestros expertos.

casos de uso del procesamiento oscuro

Campos de aplicación del tratamiento oscuro

El procesado oscuro se utiliza en aquellas industrias en las que las empresas con grandes cantidades de Datos no estructurados se enfrentan. Por ello, esta tecnología está especialmente extendida en los siguientes campos de aplicación:

Sanidad

En el sector sanitario, las instituciones recopilan montañas de datos en forma de historiales de pacientes, imágenes médicas y resultados de investigaciones. El procesamiento oscuro ayuda a obtener información clínica, mejorar la atención al paciente y reducir costes.

Ejemplo práctico

Un hospital dispone de una amplia base de datos con imágenes médicas, historiales de pacientes y pruebas de laboratorio. El procesamiento oscuro integra y limpia automáticamente estos datos, los normaliza y analiza las imágenes médicas para detectar anomalías. Además, crea perfiles completos de pacientes basados en datos sanitarios y resultados de pruebas de laboratorio. Mediante el aprendizaje automático, el software de procesamiento oscuro también entrena modelos para ayudar a los médicos a diagnosticar el cáncer y recomendar planes de tratamiento personalizados.

Además, el procesamiento oscuro permite utilizar los datos con fines de investigación médica para obtener nuevos conocimientos sobre el cáncer. Esto permite al sector sanitario detectar antes las enfermedades y desarrollar terapias que salvan vidas.

Servicios financieros

Los bancos y las instituciones financieras poseen grandes cantidades de datos sobre transacciones, información sobre clientes y datos comerciales. El análisis de estos datos les permite descubrir fraudes, gestionar mejor los riesgos y ofrecer servicios financieros personalizados.

Ejemplo práctico

Un gran proveedor de servicios financieros recopila numerosos datos de transacciones de miles de clientes, incluida información sobre tarjetas de crédito y uso de cuentas. Un software de procesamiento oscuro captura estos datos en tiempo real y los comprueba en busca de irregularidades y errores. Mediante técnicas avanzadas de análisis y aprendizaje automático, el software detecta en tiempo real patrones inusuales y actividades sospechosas en los datos de las transacciones.

En cuanto detecta desviaciones, activa una alarma. Esto permite a la entidad financiera actuar de inmediato deteniendo las transacciones sospechosas e informando al cliente de posibles actividades fraudulentas. Esta medida proactiva contribuye a minimizar las pérdidas financieras y a aumentar la confianza de los clientes.

Venta al por menor

Los minoristas generan innumerables datos de ventas, clientes e inventario. El procesamiento oscuro ayuda a comprender mejor el comportamiento de compra de los clientes, optimizar los niveles de inventario y realizar campañas de marketing personalizadas.

Ejemplo práctico

Un gran minorista utiliza el procesamiento oscuro para analizar con más detalle el comportamiento de compra de sus clientes. Para ello, la empresa recopila datos de diversas fuentes, como transacciones en puntos de venta, compras en línea y opiniones de clientes. Analizando estos datos, la empresa averigua qué productos son especialmente populares y a qué horas se realizan la mayoría de las compras. Basándose en estos datos, el minorista gestiona sus existencias de forma más eficiente, garantizando que los productos más populares estén siempre disponibles y evitando el exceso de existencias.

Además, la empresa utiliza la información obtenida para realizar campañas de marketing personalizadas. Los clientes reciben ofertas y recomendaciones personalizadas basadas en sus hábitos de compra anteriores. Esto aumenta la satisfacción del cliente y la probabilidad de que repita la compra.

Fabricación

En la industria manufacturera hay enormes cantidades de datos sobre máquinas, producción y calidad. El procesamiento oscuro ayuda a aumentar la eficiencia de la producción, detectar problemas de calidad en una fase temprana y predecir las necesidades de mantenimiento.

Ejemplo práctico

Una empresa que fabrica piezas metálicas para la industria del automóvil utiliza el procesamiento oscuro para mejorar la eficacia de sus líneas de producción. Las máquinas de la línea de producción generan datos continuamente, incluida información sobre velocidad, temperatura y presión durante el proceso de fabricación.

Mediante técnicas de procesamiento oscuro, la empresa analiza estos datos de las máquinas en tiempo real. Utiliza el aprendizaje automático para identificar patrones normales de funcionamiento. Cuando se producen desviaciones de estos patrones, el software de procesamiento oscuro activa automáticamente las alertas. Esto permite a la empresa identificar inmediatamente problemas de calidad o anomalías en la producción y tomar contramedidas antes de que las piezas defectuosas lleguen al montaje final.

Además, la empresa utiliza el procesamiento oscuro automatizado para predecir las necesidades de mantenimiento de sus máquinas. Mediante datos históricos y algoritmos de aprendizaje automático, predice cuándo necesitará la empresa sustituir o mantener determinados componentes para minimizar los tiempos de inactividad imprevistos.

Logística y transporte

Las empresas de este sector gestionan flujos de datos complejos relacionados con las cadenas de suministro, la optimización de rutas y la supervisión de vehículos. El procesamiento oscuro ayuda a mejorar los procesos logísticos y a reducir los retrasos.

Ejemplo práctico

Una empresa internacional de transporte de mercancías recopila datos de diversas fuentes a través del procesamiento oscuro, incluidos los datos de seguimiento por GPS de los vehículos de reparto, datos meteorológicos, informes de tráfico e información sobre los recibos de entrega. Estos datos son diversos y no están estructurados, pero proporcionan información valiosa sobre el estado de la cadena de suministro.

Mediante técnicas de procesamiento oscuro, la empresa analiza estos datos e identifica patrones en los procesos cotidianos.

Por ejemplo, descubre que las entregas en determinadas rutas se retrasan repetidamente debido a problemas de tráfico. Basándose en estos datos, la empresa toma medidas para minimizar estos cuellos de botella. Para ello ajusta las rutas, elige medios de transporte alternativos y planifica mejor los plazos de entrega.

Además, el procesamiento oscuro ayuda a la empresa a predecir las necesidades de mantenimiento de los vehículos analizando los datos de los sensores instalados en ellos. Esto permite prevenir averías y aumentar la eficiencia de la flota.

Seguros

Las compañías de seguros procesan grandes volúmenes de solicitudes de seguros, reclamaciones y comunicación con los clientes. Entre otras cosas, utilizan el procesamiento oscuro para automatizar la gestión de entradas.

Ejemplo práctico

Con el procesamiento oscuro en la gestión de entradas, las aseguradoras procesan los documentos entrantes, como notificaciones de siniestros o solicitudes de seguro, sin intervención humana. Por regla general, el procesamiento oscuro convierte primero los documentos en texto legible por máquina mediante reconocimiento óptico de caracteres (OCR). A continuación, identifica el tipo de documento, lo clasifica en consecuencia (por ejemplo, como parte de daños) y extrae la información pertinente, como nombres, direcciones y números de daños. Comprueba la exactitud e integridad de los datos extraídos antes de integrarlos en el sistema informático o la base de datos interna de la compañía de seguros.

El procesamiento oscuro en la gestión de entradas permite a las aseguradoras acelerar considerablemente sus flujos de trabajo, ya que minimiza los pasos manuales. También reduce los errores humanos, lo que redunda en una mayor calidad de los datos. El resultado: las aseguradoras organizan su gestión de entradas de forma más eficiente, reducen el tiempo de procesamiento de las consultas de los clientes y, por tanto, aumentan su satisfacción.

Energía y abastecimiento

Las empresas energéticas y de servicios públicos tienen muchos datos relacionados con la producción de energía, los patrones de consumo y el impacto medioambiental. El tratamiento oscuro ayuda a aumentar la eficiencia energética y a cumplir la normativa medioambiental.

Ejemplo práctico

Un ejemplo detallado de la práctica es la aplicación del procesamiento oscuro en una gran empresa de suministro eléctrico. Esta recopila continuamente datos de sensores en centrales eléctricas, contadores en clientes y estaciones meteorológicas. Los datos son diversos y contienen, entre otras cosas, información actualizada sobre la generación de electricidad, el consumo y las condiciones meteorológicas. Para obtener información valiosa, la empresa analiza los patrones de consumo para identificar las horas punta y ajustar la generación de electricidad en consecuencia. De este modo, evita los cuellos de botella. También utiliza los datos para optimizar el uso de la energía eólica y solar en función de las previsiones meteorológicas. 

Además, el procesamiento oscuro ayuda al proveedor de electricidad a controlar los datos medioambientales y a garantizar que la empresa cumple la normativa medioambiental aplicable. Para ello, supervisa y analiza los datos de emisiones: De este modo, garantiza que la contaminación del aire y del agua se mantiene dentro de los límites legales.

Educación

Los centros educativos recopilan datos sobre el rendimiento de los alumnos y los planes de estudios, entre otras cosas. Esto les permite adaptar su enseñanza a los requisitos y necesidades de los alumnos.

Ejemplo práctico

Un ejemplo concreto del mundo real en el sector educativo es el uso de técnicas de procesamiento oscuro para personalizar el aprendizaje. Cuando un colegio o instituto utiliza plataformas de aprendizaje y herramientas de aprendizaje electrónico, los estudiantes generan diversos datos durante su proceso de aprendizaje, como respuestas a cuestionarios, tiempo dedicado a módulos de aprendizaje específicos, comportamiento al hacer clic dentro de los cursos en línea e interacciones en foros de debate. Entre otras cosas, revela que algunos estudiantes tienen dificultades con un concepto o tema de aprendizaje concreto, tardando más de la media en completar ese módulo o dando respuestas incorrectas en múltiples ocasiones.

A partir de estos resultados, los centros educativos diseñan ayudas personalizadas. Por ejemplo, un alumno que tiene dificultades con las matemáticas recibe automáticamente ejercicios o recursos adicionales sobre ese tema.

ventajas del procesado oscuro

Ventajas del tratamiento oscuro

Las empresas y organizaciones obtienen una ventaja competitiva gracias al procesamiento oscuro. En detalle, ¿qué ventajas aporta?

Adquirir conocimientos

El procesamiento oscuro permite a las organizaciones revelar patrones, tendencias y relaciones ocultos en sus datos. De este modo, se profundiza en el conocimiento y se obtienen nuevas perspectivas que ayudan a tomar decisiones y resolver problemas.

Mejor toma de decisiones

La información obtenida del procesamiento oscuro sirve de base para tomar decisiones sólidas basadas en datos. De este modo, las empresas e instituciones minimizan los riesgos en las operaciones comerciales cotidianas e identifican oportunidades sin explotar.

Aumento de la eficacia

Mediante el análisis de las fuentes de datos, las empresas optimizan los procesos ineficaces. Así se ahorran costes y se aprovechan mejor los recursos.

Mayor calidad de los datos

Si se automatizan los procesos manuales mediante el procesamiento oscuro, se obtiene una mayor calidad de los datos. Porque: sin intervención manual, se producen menos errores en la evaluación de los datos. Esto también significa que puede basar sus decisiones en una base de datos segura.

Comprensión del cliente

El procesamiento automatizado de datos oscuros ayuda a comprender mejor el comportamiento y las preferencias de los clientes. Las empresas desarrollan así ofertas y estrategias de marketing personalizadas para aumentar la satisfacción de los clientes y fomentar su fidelidad.

Detección precoz de problemas

El procesamiento oscuro ayuda a identificar problemas y desviaciones en una fase temprana. Esto es especialmente importante en sectores como la sanidad y la fabricación, donde intervenir a tiempo puede ser vital o crítico para el negocio.

Gestión de riesgos

Las empresas utilizan el procesamiento oscuro para identificar mejor los riesgos y amenazas y responder proactivamente a ellos. Esto es crucial para evitar pérdidas financieras y daños a la reputación.

Innovación

El análisis de datos no utilizados da lugar a nuevas ideas e innovaciones. De este modo, el procesamiento oscuro ayuda a las empresas a desarrollar nuevos productos y servicios y a ampliar sus horizontes de cara a futuras oportunidades de negocio.

Transparencia y cumplimiento

En algunos sectores, como la sanidad y las finanzas, el procesamiento oscuro es importante para cumplir los requisitos normativos y garantizar la transparencia en torno a la privacidad y la seguridad.

Amortiguar la escasez de trabajadores cualificados

Con el procesamiento oscuro, las empresas amortiguan la escasez de trabajadores cualificados en algunas áreas. Porque: si tiene que disponer de menos procesos realizados manualmente por los empleados, hay más recursos disponibles para tareas más complejas y estratégicas.

Retos del tratamiento oscuro

El procesamiento oscuro conlleva varios retos que las empresas superan con una planificación cuidadosa, una asignación de recursos meditada y la voluntad de invertir en tecnología y formación. Los principales retos son los siguientes:

Seguridad y protección de datos

El tratamiento oscuro requiere el acceso a datos sensibles, lo que plantea problemas de seguridad y privacidad. El tratamiento de datos sensibles requiere, por tanto, medidas de seguridad sólidas que garanticen la protección de los datos frente a accesos no autorizados y fugas de datos.

Calidad de los datos

A menudo, los datos no utilizados no están estructurados y son de baja calidad. Limpiar y preparar estos datos es, por tanto, un paso crucial pero laborioso para garantizar que el análisis ofrezca resultados correctos y significativos.

Falta de experiencia

El procesamiento oscuro requiere competencias en análisis de datos, aprendizaje automático y métodos estadísticos. Las empresas se enfrentan al reto de encontrar o formar empleados con las competencias necesarias.

Integración de fuentes de datos

Las organizaciones suelen disponer de datos en distintos formatos y procedentes de distintas fuentes. Fusionar e integrar estos datos es un paso importante para obtener una imagen completa. Sin un software potente, esto supone un reto para las organizaciones.

Escalabilidad

A medida que las empresas crecen y generan más datos, necesitan asegurarse de que sus sistemas de procesamiento oscuro son escalables. Solo así podrán gestionar el creciente volumen de datos.

Ética y cumplimiento

El uso de técnicas de procesamiento oscuro plantea cuestiones éticas, sobre todo en relación con la privacidad y el uso de los datos. Las empresas deben asegurarse de que se atienen a normas éticas y cumplen la normativa de protección de datos.

Costes

Aplicar el tratamiento oscuro exige invertir en tecnología y mano de obra cualificada. Las organizaciones también deben tener en cuenta los costes a largo plazo, incluido el mantenimiento y la actualización de los sistemas.

Konfuzio - Software inteligente de inteligencia artificial para el tratamiento de la oscuridad

El procesamiento oscuro implica automatización y Konfuzio es un experto acreditado en automatización de procesos empresariales. Para ello, el proveedor cuenta con un software inteligente que combina inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo. En la práctica, esto significa que las empresas utilizan Konfuzio para automatizar todo el proceso de procesamiento oscuro. Para ello, el software es capaz de extraer, analizar y evaluar datos no utilizados y no estructurados en documentos de cualquier tipo, sin intervención ni revisión manual. Como resultado, las empresas disponen automáticamente de datos de alta calidad y significativos con los que tomar decisiones mejores y más informadas.

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Conclusión

El procesamiento oscuro tiene lugar en la "oscuridad" sin que un usuario observe o influya en la ejecución.

Esto hace del tratamiento oscuro una forma de automatización que genera numerosos beneficios para las empresas. No sólo ahorra recursos a sus empleados, sino que también les proporciona una base de datos de alta calidad sobre la que tomar decisiones empresariales con conocimiento de causa. Por tanto, no es de extrañar que las empresas ya estén utilizando el procesamiento oscuro automatizado en numerosos sectores, como los seguros, la banca, la fabricación y la logística. 

Deje que nuestros expertos le asesoren sobre cómo introducir el procesamiento en oscuridad en su empresa. 

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