Comment votre entreprise pourrait bénéficier de la collecte automatisée de données

Des recherches révèlent que les entreprises gaspillent environ 80 % des données qu’elles génèrent. Cela équivaut à un gaspillage d’idées, de connaissances et de potentiel. Toutefois, cela n’est pas surprenant étant donné que certaines entreprises traitent encore les données manuellement, ce qui constitue une tâche fastidieuse et chronophage.

Les outils automatisés de collecte de données vous aideront à capturer toutes les données persistantes au sein de votre entreprise, ainsi que les données provenant de sources externes pertinentes. Vous pouvez faire appel à un fournisseur de services d'analyse de données comme Itrex Group pour donner un sens à toutes ces données et en tirer des informations qui transformeront votre entreprise.

Alors, qu’est-ce que la collecte automatisée de données ?

La collecte automatisée de données est le processus de collecte automatique de données à partir de diverses sources sans intervention humaine et de leur stockage à l'emplacement correspondant dans la base de données/système de votre entreprise.

Il est courant d'utiliser des algorithmes d'IA pour capturer différents types de données. Par exemple, les modèles de reconnaissance vocale peuvent collecter des données à partir d’audios et les modèles de reconnaissance optique de caractères peuvent analyser du texte. Certains de ces outils peuvent également catégoriser les informations et produire des informations utiles.

Quels types de données ces outils peuvent-ils traiter ?

• Les données structurées sont des données hautement organisées qui peuvent être « lues » à la fois par les humains et les machines, telles que les feuilles de calcul Excel, les feuilles de calcul CSV tabulaires et les bases de données SQL.
• Les données non structurées ne sont pas organisées selon un modèle de données prédéfini, ce qui rend plus difficile la lecture, la collecte et l'analyse des outils logiciels. Le texte libre est un type courant de données non structurées, mais il comprend également des images, des pages Web et du contenu vidéo. Les recherches suggèrent qu'environ 80 à 90 % des données qui vous sont accessibles ne sont pas structurées.
• Les données semi-structurées constituent un juste milieu entre les deux types mentionnés ci-dessus. Il ne se conforme pas à un modèle de données sémantique spécifique et possède pourtant une certaine structure. Un exemple est celui des fichiers XML qui sont structurés mais n'ont pas nécessairement de signification sémantique.

Pour mettre les choses en perspective, prenons Rossum comme exemple de fournisseur crédible de collecte de données automatisées. La solution de l'entreprise déploie des algorithmes d'IA d'auto-apprentissage pour extraire des données non structurées sans s'appuyer sur un modèle prédéfini. L'outil de Rossum comporte deux phases : l'extraction et la validation. Lors de la validation, l'algorithme attribue des scores de confiance et invite des experts humains à examiner les données dont les scores sont inférieurs au seuil.

Capture de données automatisée ou manuelle

Certaines entreprises s'appuient encore sur la saisie manuelle des données, ce qui surcharge leur personnel. Ce processus comprend la saisie ou le copier-coller d'informations d'une source à une autre, la transcription de fichiers audio, etc. La capture manuelle de données prend du temps. Et comme les employés sont occupés à des tâches triviales, ils ne peuvent pas accomplir des tâches qui nécessitent leurs qualifications et leur expertise.

De plus, les statistiques montrent que la saisie manuelle des données est sujette aux erreurs. Prenons l’exemple des soins de santé. Toute erreur dans ce domaine peut potentiellement mettre la vie en danger. La capture manuelle des données y est encore courante, même s'il est prouvé qu'elle présente un taux d'erreur de 3 à 4 %.

Si votre tolérance aux erreurs est faible, il est temps d'envisager la collecte automatisée de données.

Avantages de la collecte automatisée de données

• Réduire les erreurs et garantir une meilleure qualité des données . Les erreurs sont courantes lors de la saisie manuelle des données, malgré la diligence et l'expertise des personnes. Ces erreurs incluent des données mal saisies, des entrées manquantes, des entrées en double, etc. Contrairement aux humains, les outils basés sur l’IA et l’automatisation des processus robotiques (RPA) ne commettent pas d’erreurs parce qu’ils sont fatigués ou émotifs. En outre, vous pouvez inclure la validation dans le cadre du processus de collecte automatisée de données pour garantir l'exactitude.
• Gain de temps sur les tâches manuelles . La collecte de données est une tâche fastidieuse si elle est effectuée manuellement, et les outils automatisés sont tout simplement plus rapides que les personnes pour récupérer des informations à partir de grands ensembles de données.
• Améliorer l'évolutivité . À mesure que vos opérations se développent et que la quantité de données collectées augmente, vous serez obligé d'embaucher du personnel supplémentaire pour faire face à la charge de travail croissante. Lorsque vous comptez sur des méthodes automatisées de collecte de données, votre système peut évoluer en conséquence. Contrairement aux employés humains, les robots peuvent travailler 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, si nécessaire, sans demander d'augmentation.
• Coûts décroissants . Même si la mise en œuvre d’une solution automatisée de collecte de données semble à première vue une option coûteuse, elle vous libérera des dépenses de main-d’œuvre manuelle à long terme. Sans oublier que la collecte manuelle de données est truffée d’erreurs, qui peuvent également entraîner de lourdes amendes et nuire à la réputation.

Méthodes de collecte de données automatisées

Après avoir découvert les avantages de l'automatisation, voyons comment automatiser la collecte de données.

OCR, OMR, ICR

La reconnaissance optique de caractères (OCR) est une technologie basée sur l'IA qui peut « comprendre » les documents tapés et numérisés, les fichiers PDF et le texte des images. La technologie peut fonctionner avec des documents financiers, des rapports juridiques et des informations sur les patients, pour ne citer que quelques exemples.

La reconnaissance intelligente de caractères (ICR) est une forme plus avancée d'OCR spécialisée dans le texte manuscrit. L'identification des caractères manuscrits est compliquée car chaque personne a son propre style d'écriture.

La reconnaissance optique des marques (OMR) peut capturer des informations marquées par l'homme, telles que les réponses aux questions à choix multiples et les résultats des sondages.

Traitement intelligent des documents (IDP)

IDP est une technologie avancée basée sur l'IA qui peut lire et comprendre des documents, les catégoriser et rechercher des informations spécifiques dans un seul fichier. Par exemple, il peut lire une facture, extraire un numéro de compte et le connecter à l'adresse du titulaire du compte. IDP est particulièrement utile pour les secteurs à forte densité documentaire, tels que les assurances, le droit et la banque.

Traitement du langage naturel (NLP)

La PNL est un domaine de l'intelligence artificielle qui interprète et génère du langage humain écrit. Vous pouvez le combiner avec la reconnaissance vocale pour gérer l'audio. Une application des solutions NLP consiste à effectuer une analyse des sentiments et à évaluer la perception des clients de leur marque sur la base de données provenant de différentes sources.

Reconnaissance de la parole

Les outils de reconnaissance vocale peuvent déchiffrer la voix humaine et extraire et classer les données de la parole humaine. Les entreprises peuvent déployer la reconnaissance vocale pour collecter automatiquement les données des enquêtes verbales auprès des clients, tandis que les hôpitaux peuvent l'utiliser pour capturer les données du discours des médecins et les saisir dans le DSE du patient correspondant.

Exploration de données

Les techniques d'exploration de données visent à découvrir des tendances, des modèles et d'autres informations précieuses dans de grands ensembles de données. En d’autres termes, cela permet de donner un sens à de grandes quantités de données qui ne peuvent pas être traitées manuellement. Par exemple, les institutions financières peuvent utiliser l’exploration de données pour analyser les transactions financières et détecter les signes de fraude. Les détaillants peuvent appliquer cette technique pour détecter le sentiment des clients sur les pages Web contenant des avis clients.

Méthodes de collecte de données automatisées de bas niveau

Interrogation de base de données

L'interrogation de base de données fait référence à la récupération automatique de données spécifiques d'une base de données via des requêtes systématiques exécutées à des périodes prédéfinies ou en réponse à un déclencheur. Par exemple, une banque peut utiliser cette méthode automatisée de collecte de données pour interroger systématiquement sa base de données de transactions et regrouper les informations de différentes succursales afin de rédiger des états de profits et pertes.

Reconnaissance de code QR et de code-barres

Cette méthode automatisée de collecte de données implique le traitement d'images codées contenant des données cryptées, telles que des codes-barres et des codes QR.

Le secteur de la vente au détail utilise cette technique pour suivre les niveaux de stock, afficher des informations supplémentaires sur les produits et permettre aux clients d'effectuer des paiements. Par exemple, Starbucks permet aux clients de scanner les codes QR pour en savoir plus sur leurs boissons préférées. Et Amazon Go s'appuie sur les codes QR pour activer ses magasins sans paiement.

Scrapage Web

Un robot de scraping explore le Web pour extraire les données des sites Web. Il peut récupérer des informations utiles, telles que les contacts de l'entreprise, les statistiques du secteur, les informations sur les produits, etc., et exporter les données collectées dans une feuille de calcul ou tout autre format. Des outils plus avancés peuvent fonctionner avec les fichiers JSON.

Comme les sites Web se présentent sous différentes formes, les outils de scraping varient également en termes de fonctionnalités. Certains peuvent même contourner le CAPTCHA. Une application des outils de web scraping consiste à collecter des informations pertinentes à partir d'annuaires d'entreprises et de profils de réseaux sociaux pour aider les entreprises à générer des leads.

Interface de programmation d'applications (API)

De nombreuses plateformes en ligne proposent une API que d'autres peuvent utiliser pour accéder à des données structurées via des appels API. Par exemple, une plate-forme de médias sociaux peut fournir une API qui permet à différents robots logiciels d'effectuer une surveillance des médias sociaux.

Gardez à l’esprit que toutes les ressources en ligne ne proposent pas d’API ; dans d'autres cas, une API peut ne pas être bien documentée, ce qui la rend difficile d'accès.

Collecte de données automatisée basée sur l'IoT

Collecte de données de capteur

Dans le contexte des applications Internet des objets (IoT), les capteurs peuvent aider à capturer automatiquement différents types de données. Par exemple, dans les cas d'utilisation de la maintenance prédictive, les capteurs connectés à un appareil peuvent recueillir sa température, ses vibrations et d'autres paramètres pour rechercher des anomalies dans l'état de l'appareil. Dans le domaine de la santé, les appareils IoT peuvent capturer les signes vitaux des patients pour aider à surveiller les maladies chroniques et autres troubles.

Applications métier clés de la collecte automatisée de données

Vous trouverez ci-dessous cinq exemples de la façon dont vous pouvez utiliser des méthodes de collecte de données automatisées combinées à des solutions d'analyse de données et à l'apprentissage automatique pour renforcer votre position parmi la concurrence.

Vous pouvez trouver un guide perspicace sur la façon de préparer vos données pour l’apprentissage automatique sur notre blog.

Cas d'utilisation n° 1 : Vous fournir les bonnes informations pour prendre des décisions judicieuses

Plus vous disposez de données, plus votre compréhension des tendances à venir et de vos propres processus est approfondie. Voici comment la collecte automatisée de données peut vous aider dans la prise de décision :

• Accélérer les études de marché . Vous pouvez compter sur des robots de web scraping pour explorer les réseaux sociaux et autres plateformes en ligne afin de capturer les dernières tendances du marché et les activités des concurrents. Avoir toutes ces informations à votre disposition aidera la direction à prioriser la production et les autres processus.
• Suivi des performances des employés . Un processus automatisé de collecte de données peut également soutenir les décisions RH internes. Les outils peuvent recueillir des données sur l'assiduité, les performances et les niveaux d'engagement et de bénévolat des employés dans l'entreprise, ce qui permet de décider des promotions et d'identifier les opportunités de formation et d'éducation.

Exemples concrets :

• Les hôtels Starwood extraient des données sur la situation économique, les événements locaux et les conditions météorologiques provenant de diverses sources pour ajuster leur tarification dynamique. Par exemple, si une représentation célèbre a lieu au théâtre local, ils modifient en conséquence les prix des chambres dans les hôtels voisins.
• Netflix a analysé plus de 30 millions d'émissions et 4 millions d'avis clients pour parier sur des films et des séries qui sont ensuite devenus de grands succès.

Cas d'utilisation n°2 : Faire la lumière sur les obstacles à la productivité

Vous pouvez utiliser les données collectées automatiquement pour :

• Rationalisez les opérations internes . Les outils automatisés peuvent regrouper des données sur différentes tâches associées au processus de production ou à tout autre processus de votre organisation. L'analyse de ces données vous donnera une idée de toute inefficacité ou blocage dans votre flux. Sans oublier que la collecte automatique des données est déjà plus productive que la collecte manuelle.
• Faciliter la maintenance prédictive . Les temps d’arrêt imprévus des équipements peuvent entraîner une perte de productivité allant jusqu’à 20 %. Les entreprises peuvent éviter cela en regroupant automatiquement les données des capteurs sur les paramètres des équipements afin d'identifier les appareils qui présentent des signes précoces de dysfonctionnement et de les réparer au bon moment sans entraver le reste du processus.

Exemple concret :

Une étude publiée dans le Journal of Nursing Administration montre comment la collecte automatique des mesures des signes vitaux des patients et leur transfert vers les champs DSE correspondants ont réduit les erreurs de 20 % par rapport aux saisies manuelles, et le temps de mesure jusqu'à deux heures par mesure dans certains cas. , augmentant ainsi la productivité des infirmières.

Cas d'usage n°3 : orienter vos campagnes marketing dans la bonne direction

Le regroupement de données provenant de différentes sources, telles que les sites d'évaluation de produits et les plateformes de médias sociaux, vous aidera à segmenter le public cible et à comprendre le comportement des clients. Grâce à ces connaissances, les spécialistes du marketing peuvent créer des campagnes personnalisées et promouvoir des produits et services auprès des personnes qui y seront les plus réceptives, au lieu d'envoyer des messages génériques ennuyeux à tout le monde.

La capture automatisée des données peut améliorer la génération de leads car elle peut attribuer des scores aux prospects pour comprendre leur interaction avec vos produits et déterminer les acheteurs/partenaires/collaborateurs potentiels.

Exemples concrets :

• American Express a regroupé des données sur 115 variables, y compris l'historique des transactions des clients, pour prévoir et atténuer le taux de désabonnement des clients. L’entreprise a réussi à prédire que 24 % des comptes seraient effectivement clôturés en quelques mois.
• Amazon s'appuie sur d'énormes volumes de données clients, telles que les achats, les engagements, les listes de souhaits, etc., et analyse ces informations pour proposer des emplacements publicitaires ciblés sur des sous-groupes d'utilisateurs.

Cas d'utilisation n°4 : Garantir des niveaux de stocks optimaux

Si vous utilisez des capteurs pour surveiller les produits en stock, les outils de collecte de données automatisés peuvent regrouper les données d'inventaire ainsi que les statistiques de ventes, les modèles de demande et les tendances générales du marché. Grâce à cette combinaison, vous saurez quand réapprovisionner les produits pour répondre à la demande croissante et quand vous pourrez éviter un réapprovisionnement coûteux d'un produit qui n'est plus à la mode.

Exemple concret :

Aliaxis, une grande entreprise de fabrication et de distribution, combine ses propres données sur les calendriers de production et les enregistrements de ventes avec des données externes, telles que les informations sur les fournisseurs, les avis des clients, etc., pour gérer son inventaire. Grâce à l'analyse des données, l'entreprise a réussi à :

• Prédire la demande et maintenir des niveaux de stocks optimaux
• Identifier les pratiques d'inventaire obsolètes
• Évaluez les performances des fournisseurs en fonction des délais de livraison, de la qualité des produits et des prix. Aliaxis a utilisé ces informations pour renouveler/mettre fin à des partenariats et négocier des contrats avec les fournisseurs.

Cas d'utilisation n°5 : Maintenir une qualité de produit de premier ordre

Voici comment l’analyse des données collectées automatiquement peut aider à surveiller la qualité des produits à différentes étapes du processus de production :

• Agréger les données des lignes de production en temps réel à la recherche d'un équipement défectueux ou d'un produit intermédiaire ne répondant pas aux normes de qualité en termes de poids, de composition matérielle, etc.
• Évaluer les caractéristiques des matières premières à utiliser dans la production
• Inspecter le produit final pour détecter les variations de couleur, les irrégularités de forme, etc. pour repérer les pièces non conformes

En outre, les entreprises peuvent utiliser toutes ces données d'évaluation de la qualité pour générer automatiquement une documentation qualité complète, obtenir des informations sur la façon d'améliorer la production et s'assurer que les produits restent conformes aux normes de l'industrie.

Exemple concret :

Intel a utilisé le Big Data pour trouver un moyen de raccourcir le processus d'assurance qualité des puces. Ces puces subissent traditionnellement environ 19 000 tests sur la chaîne de production. En analysant de grandes quantités de données historiques, l'entreprise a décidé de se concentrer sur des tests spécifiques au niveau des plaquettes, réduisant ainsi le temps de contrôle qualité de 25 % et économisant 3 millions de dollars sur une ligne de production.

Obstacles à la collecte automatisée de données

Même si la capture automatisée des données présente des avantages avérés, il existe des défis que vous devrez prendre en compte.

1. Gestion et vérification des données . Qui est responsable de la vérification et de la conservation des données collectées ? Combien de temps ces données resteront-elles dans votre système ? Les individus peuvent-ils accéder à leurs données personnelles et les supprimer s’ils le souhaitent ? Il est impératif que votre entreprise mette en place de solides pratiques de gouvernance des données et bénéficie de services externes de gestion des données si nécessaire, pour répondre à toutes les préoccupations liées à la gestion de gros volumes de données.
2. La qualité des données peut en souffrir . Les techniques automatisées peuvent accumuler de grandes quantités de données impossibles à vérifier manuellement. Ainsi, à moins que vous ne disposiez d’un système de validation solide, les outils automatisés de collecte de données peuvent commencer à ajouter des données incohérentes et de qualité inférieure. Il s’agit d’une pratique dangereuse car elle peut entraîner un dysfonctionnement d’autres applications dépendant de ces données. Cela peut influencer les décisions que vous prenez et entraîner des opportunités manquées.
3. Propriété des données et violations de la vie privée . Chaque emplacement a ses exigences en matière de confidentialité des données. Lorsque vous capturez quotidiennement d’importants volumes de données, il peut devenir difficile de garantir une anonymisation appropriée, d’obtenir le consentement et de donner aux gens le contrôle de leurs informations personnelles. Cependant, le non-respect de ces règles peut entraîner des pertes financières et une atteinte à la réputation.
4. Sécurité des données . Lorsque vous stockez davantage de données, vous pouvez devenir une cible plus attrayante pour les cybercriminels. Il est donc logique de renforcer vos protocoles de sécurité pour protéger les données contre tout accès non autorisé. Pour mettre les choses en perspective, Statista a signalé 6,4 millions de branches de données dans le monde au cours du seul premier trimestre 2023.
5. Problèmes d'intégration . Les outils automatisés de collecte de données capturent des données provenant de différentes sources, telles que des bases de données, des API de sites Web, etc., ce qui génère un tas d'informations incohérentes, dupliquées et manquant de formatage unifié. Cependant, pour que ces données soient utiles, il faut qu’elles soient stockées dans une vue cohérente et exploitable.
6. Coûts de mise en œuvre . Comme nous l’avons établi précédemment, l’automatisation du processus de collecte de données réduit les coûts de main-d’œuvre, mais peut introduire un coût qui lui est propre. Il y a l’investissement initial pour acquérir et intégrer le système. Ensuite, le système doit être mis à jour, entretenu et protégé. Et l’entreprise continuera de former ses employés humains à l’utilisation appropriée de ce système.

Alors, où vas-tu à partir d’ici ?

Si vous exploitez une petite entreprise qui a besoin d’avoir accès à une quantité modeste de données et qui a une tolérance élevée aux erreurs de traitement des données, la collecte et le traitement manuels des données vous conviennent. Sinon, il est préférable d’envisager d’explorer la collecte automatisée de données.

Cependant, le passage à la collecte automatisée de données n’est qu’un début. Pour gérer toutes les données en votre possession, il est conseillé d'installer de solides pratiques de gestion des données. Et pour transformer davantage vos opérations, vous pouvez bénéficier de solutions logicielles d’intelligence artificielle, d’analyses prédictives et d’autres services Big Data puissants. Chez ITRex, nous avons une expérience éprouvée en matière de technologies basées sur l'IA et serons heureux de vous accompagner dans votre voyage.

Vous souhaitez vous transformer en une organisation axée sur les données ? Écrivez-nous! Nous vous aiderons à automatiser la collecte de données, à mettre en œuvre des pratiques de gestion des données et à créer de solides outils analytiques basés sur l'IA.

Publié initialement sur https://itrexgroup.com le 3 octobre 2023.