Resumen ejecutivo
- Los datos no estructurados a menudo permanecen atrapados en silos o formatos incoherentes, lo que limita la eficiencia, la toma de decisiones y la preparación de la IA.
- Hyland Knowledge Enrichment transforma los datos no estructurados en información que puede ponerse en práctica a través de herramientas como la extracción, el etiquetado de metadatos y el reconocimiento de entidades nombradas, lo que garantiza un contenido listo para la IA y la automatización.
- Mejore la calidad de los datos, la toma de decisiones y la escalabilidad operativa con Knowledge Enrichment y equipe a los ingenieros de datos con herramientas para mejorar la calidad de los datos, permitir que los desarrolladores de aplicaciones aceleren el desarrollo y mejorar la funcionalidad de las aplicaciones, y capacitar a los creadores de soluciones para innovar y crear soluciones holísticas.
Los datos no estructurados están en todas partes: correos electrónicos, contratos, informes, comunicaciones con los clientes, documentos escaneados y mucho más. A diferencia de los datos estructurados, que se ajustan perfectamente a las bases de datos, el contenido no estructurado es muy variable, lo que dificulta su organización, análisis e integración en los procesos empresariales.
El volumen es asombroso: el 80 % de los datos empresariales no están estructurados y se distribuyen en múltiples sistemas: en promedio, 21 repositorios diferentes dentro de una organización, de acuerdo con un estudio de Forrester encargado por Hyland.
Esta fragmentación del contenido crítico en los repositorios crea desafíos significativos, como los siguientes:
- Acceso ineficiente: la información valiosa está atrapada en silos, lo que dificulta su búsqueda y uso eficaz.
- Formatos no coherentes: los documentos se guardan en una amplia gama de tipos de archivos y diseños, lo que requiere un gran esfuerzo para normalizarlos.
- Problemas de calidad de los datos: los datos duplicados, desactualizados o incompletos dificultan la toma de decisiones y la automatización.
- Barreras de la IA y la automatización: los modelos de IA necesitan datos de entrada estructurados y limpios para generar información significativa, pero la mayoría de los datos no estructurados son ruidosos y no están preparados para el consumo de IA.
A pesar de estos desafíos, los datos no estructurados tienen un enorme potencial. Cuando se procesan de manera correcta, se convierten en una mina de oro de información, que alimenta la toma de decisiones, la automatización y la creación de soluciones impulsadas por la IA.
La clave para liberar el potencial de los datos no estructurados es Knowledge Enrichment.
¿Qué es Hyland Knowledge Enrichment?
Knowledge Enrichment es un conjunto de herramientas de gestión de datos que transforma el contenido sin procesar y no estructurado en datos estructurados y significativos, que están listos para utilizarse en IA, automatización, análisis y creación de soluciones. Esto implica extraer entidades clave, aplicar metadatos, vincular información contextual y garantizar que el contenido sea legible por máquina y pueda ponerse en práctica desde el principio.
Knowledge Enrichment consta de dos componentes clave:
- Data Curation se centra en estructurar y normalizar los datos no estructurados para que sean limpios y utilizables. Este proceso está impulsado por Hyland Document Filters, una herramienta de inspección, extracción y transformación que permite la estructuración de datos de más de 600 formatos de archivo mientras preserva el contexto del documento original.
- Context Enrichment mejora los datos no estructurados al vincularlos con información contextual relevante, lo que mejora la capacidad de búsqueda, el procesamiento de IA y la toma de decisiones.
¿Cómo cambia Knowledge Enrichment su forma de trabajar?
En lugar de depender de varios pasos de posprocesamiento para depurar y estructurar los datos, Knowledge Enrichment incorpora inteligencia en las primeras etapas del flujo de trabajo, lo que garantiza que el contenido esté optimizado para las aplicaciones posteriores tan pronto como se ingiera.
Cómo funciona Knowledge Enrichment: un desglose semitécnico
La API de Knowledge Enrichment funciona con una combinación de tecnologías sólidas y capacidades de automatización que garantizan una salida de datos estructurados de alta calidad:
Curación de datos con herramientas probadas
Document Filters extrae, normaliza y estructura el contenido de más de 600 formatos de archivo, lo que garantiza datos limpios y coherentes que están listos para las aplicaciones posteriores, además de que mantiene la estructura lógica del documento. Esto permite a las organizaciones integrar sin problemas datos de diversos tipos de documentos sin perder su significado o intención originales.
Automated metadata tagging
Automated metadata tagging analiza las imágenes para identificar elementos clave, como objetos, escenas y texto, y luego genera metadatos para mejorar la capacidad de búsqueda y la precisión del modelo de IA. Esta función permite a las organizaciones categorizar y recuperar imágenes de manera más eficiente, mejorando la accesibilidad y la relevancia del contenido.
Normalización y estructuración de datos
Al convertir texto no estructurado en formatos estandarizados, Knowledge Enrichment hace que el contenido esté listo para los flujos de trabajo de aprendizaje automático, análisis y automatización. Este proceso incluye la deduplicación, la estandarización de formatos y la segmentación inteligente de contenidos.
Reconocimiento de entidades con nombre (NER)
La tecnología NER identifica entidades esenciales, como personas, organizaciones y ubicaciones a partir de documentos, y asigna un significado contextual. Esto permite a las empresas optimizar la categorización y automatizar los flujos de trabajo inteligentes.
Al automatizar estos procesos, Knowledge Enrichment:
- Reduce la dependencia de la preparación manual de datos
- Mejora la coherencia de los datos
- Acelera el tiempo de obtención de información para las aplicaciones de IA y análisis
Beneficios de Knowledge Enrichment
Desde la transformación de contenido no estructurado en información que puede ponerse en práctica hasta la mejora del rendimiento y la escalabilidad de la IA, el Knowledge Enrichment agiliza los flujos de trabajo y mejora la eficiencia operativa. Exploremos los beneficios clave de la solución, incluido su impacto en la calidad de los datos, la reducción de costos y la toma de decisiones.
Hace que los datos no estructurados puedan ponerse en práctica
Al enriquecer los datos en el punto de ingesta, Knowledge Enrichment convierte los documentos sin procesar en contenido estructurado y listo para la IA. Esto elimina la necesidad de pasos de preprocesamiento costosos y lentos. Además, al mejorar la forma en que se organizan e indexan los datos, Knowledge Enrichment mejora la accesibilidad, lo que permite a las empresas localizar rápidamente la información relevante y tomar medidas oportunas. Esto garantiza que la información crítica esté fácilmente disponible y reduce los retrasos en la toma de decisiones, al tiempo que mejora la eficiencia operativa.
Mejora el rendimiento de la IA y el análisis
Los datos limpios y estructurados permiten obtener:
- Predicciones de IA mejoradas
- Una mejor toma de decisiones
- Tiempos de procesamiento más rápidos
Las organizaciones pueden confiar en que su información se basa en datos de entrada de alta calidad.
Reduce los costos operativos
Al incorporar el enriquecimiento en el flujo de trabajo de contenido, las empresas reducen la carga del procesamiento manual de datos. Esto libera recursos y mejora la eficiencia en todos los equipos y flujos de trabajo.
Mejora la escalabilidad
A medida que las organizaciones manejan mayores volúmenes de contenido, Knowledge Enrichment garantiza que puedan procesar más datos sin complejidad adicional, lo que permite un crecimiento sin problemas.
Mejora la calidad de los datos
Los datos de alta calidad son la base de una toma de decisiones eficaz y de conocimientos basados en IA.
Knowledge Enrichment mejora la coherencia, la precisión y la integridad de los datos mediante la estructuración del contenido no estructurado, la aplicación de metadatos y el establecimiento de relaciones significativas entre piezas dispares de información. Esto garantiza que las organizaciones trabajen con los datos más confiables y relevantes posibles, lo que reduce los errores y mejora la eficacia operativa general.
Desafortunadamente, la falta de depuración del contenido, que tiene como resultado información obsoleta, no confiable o duplicada, es un desafío común. El 62 % está tomando medidas para enriquecer o mejorar su contenido al hacerlo más adecuado para la inteligencia de contenido. Sin embargo, el 52 % dice que la mayor parte de su contenido no está preparado para la IA.
— El auge de la inteligencia de contenido: una nueva era de innovación en la gestión de contenido empresarial (ECM), Forrester, 2025
Aplicaciones de Knowledge Enrichment en el mundo real
Desde la mejora de la capacidad de descubrimiento de productos hasta la agilización del procesamiento de reclamaciones y la estructuración de los registros de los pacientes, Knowledge Enrichment permite a las organizaciones ofrecer mejores resultados y escalar sin problemas. Exploremos las aplicaciones del mundo real que muestran el valor de Knowledge Enrichment para resolver desafíos de datos complejos.
Comercio minorista: automatizar la generación de metadatos
Una importante empresa minorista necesitaba una solución para automatizar la generación de metadatos e identificar entidades con nombre en catálogos de productos. Knowledge Enrichment aplicó un etiquetado de metadatos coherente y creó descripciones contextualizadas. Esto permitió obtener datos más precisos acerca de los documentos y una búsqueda más eficiente en lenguaje natural, así como mejorar los motores de recomendación.
Con Knowledge Enrichment:
- Data Curation extrajo y estructuró detalles de productos en varios formatos de documentos.
- Context Enrichment identificó atributos clave como marcas, especificaciones y categorías.
- Automated metadata tagging mejoró la precisión de búsqueda y capacidad de descubrimiento de productos.
Con estas mejoras, se obtuvieron datos de productos más confiables, una mayor relevancia de búsqueda y una mejor personalización en las recomendaciones.
21
Número promedio de repositorios de contenido empresarial
65 %
Afirma que los datos no estructurados son una oportunidad en gran medida sin explotar en su organización
89%
Las organizaciones no maximizan el uso de la IA para la inteligencia de contenidos
Seguros: mejorar el procesamiento de reclamaciones
Pensemos en una compañía de seguros que procesa miles de reclamos cada día. Tradicionalmente, estas reclamaciones se componen de formularios estructurados y documentos de respaldo no estructurados, como informes médicos y fotografías. Si no se utilizara Knowledge Enrichment, el procesamiento de estas reclamaciones requeriría una amplia intervención manual, aprobaciones lentas innecesarias y costos operativos más altos.
Mediante la implementación de Knowledge Enrichment:
- Data Curation extrae y estructura el contenido de diversos tipos de archivos, al tiempo que preserva el contexto del documento (considere partes de una reclamación de seguro que puede incluir fotos, documentos, correos electrónicos, etc.).
- Context Enrichment identifica entidades clave, como reclamantes, proveedores médicos y detalles del vehículo, vinculándolos con datos relevantes de pólizas y reclamaciones.
- Image analysis detecta aspectos clave de las imágenes enviadas, como la marca y el modelo del vehículo, el alcance de los daños y las posibles incongruencias, lo que ayuda en la detección de fraudes y la validación de reclamaciones.
Con la aplicación de Knowledge Enrichment se logra un procesamiento de reclamaciones más rápido, una menor carga de trabajo manual y una mayor precisión en la detección de fraudes.
Atención médica: estructurar los registros de los pacientes para obtener información mejorada
Los proveedores de atención médica manejan grandes cantidades de datos no estructurados de los pacientes, incluidas notas médicas, historiales médicos, recetas y resultados de exámenes. La extracción manual de información significativa de estos registros requiere mucho tiempo y es propensa a errores.
Mediante la implementación de Knowledge Enrichment:
- Context Enrichment extrae detalles clave como diagnósticos, medicamentos, alergias y resultados de pruebas de diversos documentos médicos.
- Data Curation estructura los datos de los pacientes en formatos estandarizados, lo que garantiza la interoperabilidad entre los sistemas de historias clínicas electrónicas (EHR).
- Knowledge Enrichment mejora la toma de decisiones al hacer que la información crítica del paciente esté disponible para el análisis impulsado por IA, el modelado predictivo y el apoyo a la toma de decisiones clínicas.
Al transformar los registros no estructurados de los pacientes en datos estructurados y que pueden ponerse en práctica, los proveedores de atención médica pueden mejorar la eficiencia operativa, respaldar mejores resultados para los pacientes y optimizar el cumplimiento de los requisitos normativos.
¿Por qué elegir Hyland y Knowledge Enrichment?
Hyland aporta décadas de experiencia en procesamiento de documentos e inteligencia de contenido, lo que nos sitúa en una posición única para ofrecer soluciones de curación de datos y enriquecimiento de contenido de alta calidad. Nuestro enfoque garantiza lo siguiente:
- Los datos están estructurados y listos para la IA desde el principio.
- Los flujos de trabajo se optimizan y escalan para el crecimiento futuro.
- La información impulsada por IA es más rápida, precisa y rentable.
- Document Filters ofrece una compatibilidad sin precedentes para más de 600 formatos de archivo, lo que garantiza que la curación de datos funcione a la perfección en una amplia gama de tipos de documentos y conserve el contexto.
Con Hyland Knowledge Enrichment, las empresas obtienen una ventaja competitiva, ya que pueden convertir los datos no estructurados en un activo estratégico que impulsa una toma de decisiones más inteligente y la innovación.
