La guía definitiva para la conversión de OCR a hojas de cálculo: flujo de trabajo, herramientas y consejos de precisión

¿Alguna vez ha necesitado extraer datos de un PDF o un documento escaneado en una hoja de cálculo? El OCR puede suponer un verdadero ahorro de tiempo. Simplemente escanee sus documentos y convierta las imágenes en texto editable y con capacidad de búsqueda. OCR facilita la extracción de datos, ya sea trabajando con archivos PDF, fotografías o páginas escaneadas.

Esta guía lo guiará a través del proceso de OCR a hoja de cálculo, desde el escaneo hasta la mejora de la precisión. Recomendaremos herramientas de OCR y brindaremos consejos para mejorar la precisión y casos de uso de OCR en el mundo real que ahorran horas de trabajo manual.

¿Por qué reorganizar datos en hojas de cálculo con OCR?

OCR cambia totalmente las reglas del juego. Toma los datos guardados en sus documentos escaneados, archivos PDF y fotografías y los convierte en datos estructurados. Estamos hablando de hojas de cálculo listas para usar. Esto abre un mundo completamente nuevo de posibilidades.

A continuación se presentan algunas razones por las que debería considerar utilizar OCR para organizar sus datos en hojas de cálculo:

1. Análisis de datos más sencillo

Una vez que los datos se extraen y se organizan claramente en filas y columnas en una hoja de cálculo, resulta mucho más fácil analizarlos y trabajar con ellos. Puede detectar rápidamente tendencias, ordenar, filtrar, utilizar fórmulas y crear tablas dinámicas y gráficos. Este nivel de manipulación de datos no es posible en documentos escaneados o PDF.

2. Mejor calidad de los datos

La conversión de OCR a hojas de cálculo le brinda datos limpios y estructurados. Los datos se pueden validar y estandarizar durante el proceso de OCR. Esto mejora la calidad y precisión general de los datos en comparación con los documentos escaneados no estructurados.

3. Capacidad de búsqueda mejorada

La búsqueda de documentos e imágenes escaneados es compleja; el OCR soluciona este problema convirtiendo las imágenes en texto real. Una vez en una hoja de cálculo, los datos se pueden buscar por completo. Podrás encontrar instantáneamente lo que necesitas.

4. Intercambio de datos mejorado

Las hojas de cálculo que contienen datos extraídos se pueden compartir fácilmente con otras personas para colaborar. Los datos ahora están en un formato reutilizable estandarizado en lugar de estar atrapados en imágenes de documentos individuales.

5. Capacidades de automatización

Los datos de las hojas de cálculo se pueden automatizar y optimizar en todos los sistemas empresariales. Con la capacidad de generar archivos CSV, los datos extraídos por OCR pueden fluir automáticamente a bases de datos y otras aplicaciones de línea de negocio.

6. Omitir el procesamiento manual

Su equipo ya no necesitará transcribir manualmente datos de documentos escaneados ni soportar el tedioso e ineficaz flujo de trabajo de copiar y pegar archivos PDF. Puede reducir los errores y ahorrar tiempo limpiando y validando datos eliminando las tareas monótonas de entrada de datos. Como resultado, su personal puede dedicar sus esfuerzos a un trabajo más productivo y satisfactorio.

7. escalabilidad

La conversión de OCR aumenta a medida que crecen los volúmenes de datos. Ya sea que necesite procesar cientos o incluso miles de páginas de documentos, la automatización OCR lo maneja sin problemas. La entrada de datos manual no escala tan rápidamente para grandes volúmenes.

El flujo de trabajo de OCR a hoja de cálculo

Convertir documentos en hojas de cálculo con OCR es sencillo si sigues estos pasos clave. Al configurar un flujo de trabajo eficiente, puede ahorrar horas de entrada manual de datos y acceder rápidamente a información guardada en archivos PDF o archivos escaneados.

Vamos a sumergirnos

1. Reúna documentos para OCR

Primero, recopile las imágenes de los documentos, archivos PDF o documentos escaneados que contengan los datos que necesita extraer. Nanonets le permite importar fácilmente archivos desde múltiples fuentes, incluido el correo electrónico, el almacenamiento en la nube, Dropbox, Google Drive, OneDrive y más.

También puede configurar carpetas de vigilancia automatizadas o correo electrónico para procesar automáticamente cualquier archivo nuevo o archivo adjunto entrante. También se pueden configurar llamadas API e integraciones con otro software empresarial para una extracción de datos perfecta.

2. Definir campos de datos

A continuación, especifique los campos o columnas de datos que desea extraer, como el número de factura, la fecha, el nombre del cliente, el monto adeudado, etc. Nanonets ofrece diferentes modelos de IA para tipos de documentos como facturas, recibos, tarjetas de presentación y más.

Los modelos prediseñados ya saben cómo extraer de forma inteligente campos comunes de cada tipo de documento. También puedes configurar tus propios campos personalizados y entrenar el modelo de IA. Luego puedes preparar el modelo con algunas muestras. Simplemente dibuje zonas en documentos de muestra para determinar dónde residen los datos críticos.

Ahora está listo para ejecutar el OCR y extraer datos de sus documentos. Nanonets aprovecha algoritmos avanzados de IA y ML para identificar y capturar automáticamente texto de diseños de documentos complejos con alta precisión. La IA "lee" cada documento, extrae los campos definidos y genera datos estructurados listos para exportar.

Este paso está completamente automatizado para usted una vez que los campos de datos y el modelo de IA estén configurados correctamente. Entre bastidores, la tecnología OCR convierte las imágenes escaneadas en texto. Luego, la detección inteligente de zonas selecciona los campos de datos relevantes.

4. Validar y corregir datos

Revise los datos extraídos para verificar su precisión. Nanonets facilita esto porque le permite realizar correcciones directamente en el visor de documentos. Para usuarios más avanzados, también pueden editar la salida JSON estructurada.

También puede utilizar capacidades de validación automatizada para configurar reglas para validar los datos capturados. Por ejemplo, puede comprobar si una fecha se encuentra dentro de un rango válido o un valor numérico por debajo de un umbral. Cualquier problema de validación se marca para su revisión.

5. Exportar e integrar datos de hojas de cálculo

El resultado final que contiene los datos estructurados extraídos de sus documentos escaneados o archivos PDF se puede descargar y utilizar para fines posteriores. Nanonets le permite exportarlo como un archivo CSV, Excel o JSON, lo que le permite importar fácilmente los datos a su aplicación de hoja de cálculo preferida u otro software empresarial.

También puede integrarse directamente con aplicaciones populares como Google Sheets, QuickBooks, Salesforce, etc. La integración de Zapier le permite conectarse con más de 5000 aplicaciones para un flujo de datos fluido. Esta integración garantiza que sus datos se actualicen automáticamente en todas sus plataformas en tiempo real.

Cómo mejorar el proceso de OCR a hoja de cálculo

La tecnología OCR no es perfecta. A veces puede tener problemas con escaneos de baja calidad, diseños complejos o fuentes inusuales. Pero incluso pequeñas mejoras marginales en el proceso de OCR pueden generar importantes ahorros de tiempo y costos.

Suponga que dirige una empresa de seguros que procesa miles de documentos por día. Incluso una mejora del 2 % en la precisión del OCR puede ahorrar cientos de horas de trabajo por semana.

A continuación se muestran algunas formas de mejorar el proceso de OCR en hoja de cálculo:

1. Mejore la calidad de sus escaneos

Asegúrese de que los documentos que está escaneando sean claros y legibles. Los escaneos de mala calidad pueden provocar errores en el proceso de OCR. Por lo tanto, preprocese los escaneos para mejorar la calidad de la imagen antes de introducirlos en su sistema OCR.

Consejos para mejorar la calidad del escaneo:

• Utilice un escáner de alta resolución (al menos 300 ppp). Esto captura detalles más finos que pueden ayudar al motor de OCR a reconocer caracteres con precisión.
• Asegúrese de que las páginas estén correctamente alineadas y no torcidas. La corrección de errores corrige los escaneos inclinados.
• Verifique el brillo y el contraste del escaneo. Ajuste los niveles para que el texto sea claramente visible y no demasiado claro ni oscuro.
• Limpie el cristal del escáner para evitar polvo, manchas o artefactos en las imágenes escaneadas.
• Utilice Adobe Scan o aplicaciones similares para capturar escaneos de alta calidad con su teléfono inteligente.
• Utilice técnicas de mejora de imágenes como nitidez, reducción de ruido y binarización.

2. Estandariza tus documentos

La coherencia en la disposición y el diseño de los documentos puede mejorar significativamente la precisión del OCR. Si es posible, estandarice el formato de los documentos que procesa. Esto significa mantener los campos de datos en la misma ubicación en cada documento, usar fuentes y tamaños consistentes y mantener un diseño limpio y ordenado.

A continuación se ofrecen algunos consejos para estandarizar documentos:

• Utilice una plantilla coherente para todos los documentos del mismo tipo.
• Mantenga los campos de datos esenciales en el mismo lugar en cada documento.
• Utilice fuentes claras y legibles y evite fuentes artísticas o inusuales.
• Evite el desorden y mantenga el diseño limpio y sencillo.
• Limite el uso de imágenes, logotipos y gráficos cerca de campos de texto importantes.
• Utilice colores de alto contraste para el texto y el fondo para mejorar la legibilidad.

3. Invierta en un sistema OCR basado en IA

Estos sistemas utilizan algoritmos de aprendizaje automático para aprender de cada documento procesado, mejorando continuamente su capacidad para reconocer y extraer datos relevantes.

Las nanoredes son un excelente ejemplo de un sistema OCR impulsado por IA. Ofrece modelos previamente entrenados para diferentes tipos de documentos y le permite personalizar el modelo según sus necesidades. Cuantos más datos procese, mejor reconocerá patrones y extraerá datos con precisión.

Además, las capacidades de reconocimiento de idioma y comprensión del contexto de los sistemas OCR impulsados ​​por IA les permiten manejar documentos en varios idiomas, monedas, formatos fiscales y más. Esto los hace muy versátiles y adaptables a diversas necesidades comerciales.

4. Configure flujos de trabajo automatizados

Automatizar pasos manuales repetitivos en su flujo de trabajo de OCR puede mejorar la eficiencia y minimizar los errores. Por ejemplo, puede configurar reglas de importación automática que garanticen que el sistema OCR procese automáticamente cada factura enviada a contabilidad@tunegocio.com.

Las integraciones con software empresarial como ERP permiten un flujo de datos fluido. Los datos extraídos de la hoja de cálculo se pueden sincronizar automáticamente con bases de datos posteriores. Las reglas de validación automatizadas ayudan a detectar cualquier error de extracción de manera temprana. Los flujos de trabajo pueden enviar los documentos que necesitan revisión al personal adecuado. Las notificaciones y recordatorios automáticos garantizan que no se incumpla ningún plazo.

Reflexiones finales

La tecnología OCR ha revolucionado la forma en que extraemos y trabajamos con datos de documentos escaneados y archivos PDF. Al convertir imágenes en datos de hojas de cálculo estructuradas, el OCR elimina la tediosa entrada manual y mejora las capacidades de análisis.

Como se describe en esta guía, crear un flujo de trabajo de OCR eficiente con las herramientas adecuadas, como Nanonets, puede ahorrar enormes cantidades de tiempo. Las mejoras menores en la precisión también se traducen rápidamente en ahorros significativos.

¿Quiere ver cómo el OCR puede acelerar los flujos de trabajo de su empresa? Nanonets ofrece una versión gratuita para probar la extracción de datos de sus documentos mediante IA. Convertir tablas PDF o facturas escaneadas en hojas de Excel editables nunca ha sido tan fácil. Inscríbete ahora para empezar!

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• Fuente: https://nanonets.com/blog/ocr-to-spreadsheet/