Las empresas están vinculando la gestión de documentos con sus estrategias de big data

Los primeros sistemas de gestión de documentos (DMS) aparecieron en la década de 1980. Fueron más allá de los archivadores físicos y del almacenamiento en servidores de PC y aparecieron en redes donde varias personas y departamentos dentro de una sola empresa podían acceder a una gran cantidad de documentos en formato electrónico.

Desde entonces, los sistemas de gestión de documentos han sido los principales impulsores detrás de los esfuerzos de las empresas para digitalizarse. Estos sistemas escanean, indexan, almacenan, recuperan y transforman documentos. Han sido fundamentales para mover documentos e imágenes en papel fuera de los archivadores y salas de almacenamiento y llevarlos a redes ampliamente distribuidas que todos utilizan.

¿Pero la pregunta es: las empresas están vinculando la gestión de documentos con sus estrategias de big data?

En muchos casos, las empresas están rezagadas.

Los repositorios de grandes datos que se están construyendo combinan los sistemas de datos de registro con los datos entrantes de Internet de las cosas y de fuentes externas sin estructura. Se utilizan sistemas de gestión de documentos en este proceso, pero no necesariamente hay un esfuerzo concertado en las estrategias de big data para maximizar todos los datos en un DMS.

En el lado del DMS, los usuarios buscan datos y los digitalizan y organizan, pero otras tecnologías de big data, como la limpieza y normalización de datos, la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el desarrollo de algoritmos más avanzados, aún no se utilizan de manera generalizada.

Por supuesto, hay excepciones de nicho.

Una de estas excepciones es el proceso de descubrimiento legal que examina pilas de documentos que a menudo se encuentran en sistemas de gestión de documentos corporativos. El objetivo de un software de descubrimiento legal es analizar documentos no estructurados y utilizar inteligencia artificial y aprendizaje automático para determinar qué documentos (de entre miles) son los más relevantes para un posible caso legal próximo y cuáles no.

En este caso, no hay largos argumentos corporativos sobre si es necesario importar documentos a un repositorio de big data desde un DMS. El caso de uso se mantiene por sí solo.

Sin embargo, en otros casos, puede que no exista una razón convincente para vincular un DMS con un repositorio de big data. ¿Depende realmente un experimento de secuenciación de genomas de lo que típicamente incluiría un DMS?

La conclusión no es realmente si se necesita un DMS para un repositorio de big data, sino simplemente que debería considerarse. El DMS a menudo se convierte en un caso atípico para la estrategia de big data porque los científicos de datos y los analistas de datos de TI tienden a pasarlo por alto.

¿Qué deben hacer las empresas para asegurarse de que sus sistemas de DMS se incluyan como fuentes potenciales de información que fluye hacia un repositorio de big data? Aquí hay cuatro pasos.

1. Documentar los tipos de datos que hay en el DMS para evaluar su inclusión en los repositorios de big data.
2. Verificar que los sistemas de DMS que utiliza la empresa tengan un conjunto completo de API (interfaces de programación de aplicaciones) que faciliten las transferencias de datos hacia los repositorios de big data.
3. Desarrollar una metodología estándar de extracción, transformación y carga que pueda tomar los datos entrantes de un DMS y prepararlos para su uso en un repositorio de big data.
4. Determinar cualquier resultado saliente de análisis de big data que deba exportarse a sistemas de DMS para el acceso de los usuarios.

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