Bagaimana Perusahaan Anda Dapat Memanfaatkan Pengumpulan Data Otomatis

Penelitian mengungkapkan bahwa bisnis menyia-nyiakan sekitar 80% data yang mereka hasilkan. Hal ini sama dengan menyia-nyiakan wawasan, pengetahuan, dan potensi. Namun, hal ini tidak mengherankan mengingat beberapa perusahaan masih menangani data secara manual, yang merupakan tugas yang membosankan dan memakan waktu.

Alat pengumpulan data otomatis akan membantu Anda menangkap semua data yang tersisa di perusahaan Anda, serta data yang berasal dari sumber eksternal yang relevan. Anda dapat mengontrak penyedia layanan analisis data seperti Itrex Group untuk memahami semua data ini dan mendapatkan wawasan yang akan mengubah bisnis Anda.

Jadi, apa itu pengumpulan data otomatis?

Pengumpulan data otomatis adalah proses pengumpulan data secara otomatis dari berbagai sumber tanpa campur tangan manusia dan menyimpannya di lokasi yang sesuai di database/sistem perusahaan Anda.

Algoritme AI biasanya digunakan untuk menangkap berbagai jenis data. Misalnya, model pengenalan suara dapat mengumpulkan data dari audio dan model pengenalan karakter optik dapat menganalisis teks. Beberapa alat ini juga dapat mengkategorikan informasi dan menghasilkan wawasan yang bermanfaat.

Jenis data apa yang dapat diproses oleh alat ini?

• Data terstruktur adalah data yang sangat terorganisir yang dapat “dibaca” oleh manusia dan mesin, seperti spreadsheet Excel, lembar kerja CSV tabular, dan database SQL.
• Data tidak terstruktur tidak disusun berdasarkan model data yang telah ditentukan sebelumnya, sehingga mempersulit perangkat lunak untuk membaca, mengumpulkan, dan menganalisis. Teks bebas adalah jenis data tidak terstruktur yang umum, tetapi juga mencakup gambar, halaman web, dan konten video. Penelitian menunjukkan bahwa sekitar 80–90% data yang dapat Anda akses tidak terstruktur.
• Data semi terstruktur merupakan jalan tengah antara kedua jenis yang disebutkan di atas. Itu tidak sesuai dengan model data semantik tertentu namun memiliki beberapa struktur. Salah satu contohnya adalah file XML yang terstruktur namun belum tentu memiliki makna semantik.

Sebagai gambaran, mari kita ambil Rossum sebagai salah satu contoh vendor pengumpulan data otomatis yang kredibel. Solusi perusahaan ini menerapkan algoritme AI yang dapat belajar mandiri untuk mengekstrak data tidak terstruktur tanpa bergantung pada templat yang telah ditentukan sebelumnya. Alat Rossum memiliki dua fase — ekstraksi dan validasi. Selama validasi, algoritme memberikan skor kepercayaan dan meminta pakar manusia untuk meninjau data dengan skor yang berada di bawah ambang batas.

Pengambilan data otomatis vs. manual

Beberapa bisnis masih mengandalkan entri data manual, sehingga membebani staf mereka secara berlebihan. Proses ini mencakup mengetik atau menyalin-menempelkan informasi dari satu sumber ke sumber lain, menyalin file audio, dll. Mengambil data secara manual memakan waktu. Dan karena karyawan sibuk dengan tugas-tugas sepele, mereka tidak dapat melakukan tugas-tugas yang memerlukan kualifikasi dan keahlian mereka.

Selain itu, statistik menunjukkan bahwa entri data manual rentan terhadap kesalahan. Ambil layanan kesehatan sebagai contoh. Kesalahan apa pun di bidang ini berpotensi mengancam nyawa. Pengambilan data secara manual masih banyak dilakukan di sana meski terbukti memiliki tingkat kesalahan 3–4%.

Jika toleransi kesalahan Anda rendah, inilah saatnya mempertimbangkan pengumpulan data otomatis.

Manfaat pengumpulan data otomatis

• Mengurangi kesalahan dan memastikan kualitas data yang lebih tinggi . Kesalahan sering terjadi dalam entri data manual meskipun orang-orang telah melakukan ketekunan dan keahlian. Kesalahan tersebut termasuk salah ketik data, entri hilang, entri terduplikasi, dan banyak lagi. Berbeda dengan manusia, alat yang didukung AI dan otomatisasi proses robotika (RPA) tidak membuat kesalahan karena lelah atau emosional. Selain itu, Anda dapat menyertakan validasi sebagai bagian dari proses pengumpulan data otomatis untuk memastikan keakuratan.
• Menghemat waktu pada tugas-tugas manual . Mengumpulkan data adalah tugas yang membosankan jika dilakukan secara manual, dan alat otomatis lebih cepat dalam mengambil informasi dari kumpulan data yang besar dibandingkan manusia.
• Meningkatkan skalabilitas . Ketika operasi Anda berkembang dan jumlah data yang dikumpulkan bertambah, Anda akan terpaksa mempekerjakan anggota staf tambahan untuk mengatasi beban kerja yang meningkat. Jika Anda mengandalkan metode pengumpulan data otomatis, sistem Anda dapat melakukan penskalaan yang sesuai. Berbeda dengan karyawan manusia, bot dapat bekerja 24/7 jika diperlukan tanpa meminta kenaikan gaji.
• Mengurangi biaya . Meskipun menerapkan solusi pengumpulan data otomatis tampak seperti pilihan yang mahal pada pandangan pertama, hal ini akan membebaskan Anda dari biaya tenaga kerja manual dalam jangka panjang. Belum lagi pengumpulan data secara manual penuh dengan kesalahan, yang juga dapat mengakibatkan denda yang besar dan kerusakan reputasi.

Metode pengumpulan data otomatis

Setelah mempelajari manfaat otomatisasi, mari kita lihat cara mengotomatiskan pengumpulan data.

OCR, OMR, ICR

Pengenalan karakter optik (OCR) adalah teknologi bertenaga AI yang dapat “memahami” dokumen yang diketik dan dipindai, file PDF, dan teks dalam gambar. Teknologi ini dapat bekerja dengan dokumen keuangan, laporan hukum, dan informasi pasien, dan masih banyak lagi.

Pengenalan karakter cerdas (ICR) adalah bentuk OCR yang lebih canggih yang berspesialisasi dalam teks tulisan tangan. Mengidentifikasi karakter tulisan tangan memang rumit karena setiap orang memiliki gaya penulisan yang unik.

Pengenalan tanda optik (OMR) dapat menangkap informasi yang ditandai oleh manusia, seperti jawaban atas pertanyaan pilihan ganda dan hasil jajak pendapat.

Pemrosesan dokumen cerdas (IDP)

IDP adalah teknologi canggih bertenaga AI yang dapat membaca dan memahami dokumen, mengkategorikannya, dan mencari informasi spesifik dalam satu file. Misalnya, dapat membaca faktur, mengekstrak nomor rekening, dan menghubungkannya ke alamat pemegang rekening. IDP sangat berguna untuk sektor yang banyak dokumennya, seperti asuransi, hukum, dan perbankan.

Pemrosesan bahasa alami (NLP)

NLP adalah bidang kecerdasan buatan yang menafsirkan dan menghasilkan bahasa tertulis manusia. Anda dapat menggabungkannya dengan pengenalan suara untuk menangani audio. Salah satu penerapan solusi NLP adalah melakukan analisis sentimen dan mengukur persepsi pelanggan terhadap merek mereka berdasarkan data dari berbagai sumber.

Pengenalan suara

Alat pengenalan ucapan dapat menguraikan suara manusia dan mengekstrak serta mengklasifikasikan data dari ucapan manusia. Dunia usaha dapat menerapkan pengenalan suara untuk secara otomatis mengumpulkan data dari survei pelanggan secara verbal, sementara rumah sakit dapat menggunakannya untuk menangkap data dari ucapan dokter dan memasukkannya ke dalam EHR pasien yang bersangkutan.

Penambangan data

Teknik penambangan data bertujuan untuk menemukan tren, pola, dan informasi berharga lainnya dalam kumpulan data besar. Dengan kata lain, ini membantu memahami sejumlah besar data yang tidak dapat diproses secara manual. Misalnya, lembaga keuangan dapat menggunakan data mining untuk menganalisis transaksi keuangan dan mendeteksi tanda-tanda penipuan. Pengecer dapat menerapkan teknik ini untuk mendeteksi sentimen pelanggan di halaman web dengan ulasan klien.

Metode pengumpulan data otomatis tingkat rendah

Kueri basis data

Kueri basis data mengacu pada pengambilan data tertentu secara otomatis dari basis data melalui kueri sistematis yang dijalankan pada periode waktu yang telah ditentukan atau sebagai respons terhadap pemicu. Misalnya, bank dapat menggunakan metode pengumpulan data otomatis ini untuk secara sistematis menanyakan database transaksinya dan mengumpulkan informasi dari berbagai cabang untuk menyusun laporan laba rugi.

Pengenalan kode QR dan kode batang

Metode pengumpulan data otomatis ini melibatkan pemrosesan gambar berkode yang berisi data terenkripsi, seperti kode batang dan kode QR.

Sektor ritel menggunakan teknik ini untuk melacak tingkat stok, menampilkan informasi tambahan tentang produk, dan memungkinkan pelanggan melakukan pembayaran. Misalnya, Starbucks memungkinkan klien memindai kode QR untuk mengetahui minuman favorit mereka. Dan Amazon Go mengandalkan kode QR untuk mengaktifkan toko bebas pembayarannya.

Pengikisan web

Bot pengikis merayapi web untuk mengekstrak data dari situs web. Itu dapat mengambil informasi berguna, seperti kontak perusahaan, statistik industri, informasi produk, dll., dan mengekspor data yang dikumpulkan ke dalam spreadsheet atau format lainnya. Alat yang lebih canggih dapat bekerja dengan file JSON.

Karena situs web hadir dalam berbagai bentuk, alat pengikis juga memiliki fungsi yang berbeda-beda. Beberapa bahkan dapat melewati CAPTCHA. Salah satu penerapan alat pengikis web adalah mengumpulkan informasi relevan dari direktori bisnis dan profil media sosial untuk membantu perusahaan dalam menghasilkan prospek.

Antarmuka pemrograman aplikasi (API)

Banyak platform online menawarkan API yang dapat digunakan orang lain untuk mengakses data terstruktur melalui panggilan API. Misalnya, platform media sosial dapat menyediakan API yang memungkinkan bot perangkat lunak berbeda melakukan pemantauan media sosial.

Ingatlah bahwa tidak semua sumber online menawarkan API; dalam kasus lain, API mungkin tidak terdokumentasi dengan baik sehingga sulit diakses.

Pengumpulan data otomatis berbasis IoT

Pengumpulan data sensor

Dalam konteks aplikasi Internet of Things (IoT), sensor dapat membantu menangkap berbagai jenis data secara otomatis. Misalnya, dalam kasus penggunaan pemeliharaan prediktif, sensor yang terpasang pada perangkat dapat mengumpulkan suhu, getaran, dan parameter lainnya untuk mencari anomali pada kondisi perangkat. Dalam layanan kesehatan, perangkat IoT dapat menangkap tanda-tanda vital pasien untuk membantu memantau penyakit kronis dan gangguan lainnya.

Aplikasi bisnis utama pengumpulan data otomatis

Di bawah ini adalah lima contoh bagaimana Anda dapat menggunakan metode pengumpulan data otomatis yang dikombinasikan dengan solusi analisis data dan pembelajaran mesin untuk memperkuat posisi Anda di antara para pesaing.

Anda dapat menemukan panduan mendalam tentang cara mempersiapkan data Anda untuk pembelajaran mesin di blog kami.

Kasus penggunaan #1: Memberdayakan Anda dengan informasi yang tepat untuk membuat keputusan yang tepat

Semakin banyak data yang Anda miliki, semakin dalam pemahaman Anda tentang tren yang akan datang dan proses Anda sendiri. Berikut adalah bagaimana pengumpulan data otomatis dapat mendukung Anda dalam pengambilan keputusan:

• Mempercepat riset pasar . Anda dapat mengandalkan bot pengikis web untuk merayapi media sosial dan platform online lainnya guna menangkap tren pasar terkini dan aktivitas pesaing. Memiliki semua informasi ini akan membantu manajemen memprioritaskan produksi dan proses lainnya.
• Melacak kinerja karyawan . Proses pengumpulan data otomatis juga dapat mendukung keputusan SDM internal. Alat tersebut dapat mengumpulkan data tentang kehadiran karyawan, kinerja, dan tingkat keterlibatan dan kesukarelaan di perusahaan, yang membantu memutuskan promosi dan mengidentifikasi peluang pelatihan dan pendidikan.

Contoh kehidupan nyata:

• Hotel Starwood mengambil data tentang situasi ekonomi, peristiwa lokal, dan kondisi cuaca dari berbagai sumber untuk menyesuaikan harga dinamisnya. Misalnya, jika pertunjukan terkenal diadakan di teater lokal, mereka mengubah harga kamar di hotel terdekat.
• Netflix menganalisis lebih dari 30 juta acara dan 4 juta peringkat pelanggan untuk bertaruh pada film dan serial yang kemudian menjadi sukses besar.

Kasus penggunaan #2: Menjelaskan hambatan produktivitas

Anda dapat menggunakan data yang dikumpulkan secara otomatis untuk:

• Merampingkan operasi internal . Alat otomatis dapat mengumpulkan data tentang berbagai tugas yang terkait dengan proses produksi, atau proses lainnya di organisasi Anda. Menganalisis data ini akan memberi Anda gambaran tentang inefisiensi atau hambatan apa pun dalam aliran Anda. Belum lagi pengumpulan data secara otomatis sudah lebih produktif dibandingkan secara manual.
• Memfasilitasi pemeliharaan prediktif . Waktu henti peralatan yang tidak direncanakan dapat menyebabkan hilangnya produktivitas sebesar 20%. Perusahaan dapat menghindari hal ini dengan secara otomatis mengumpulkan data sensor pada parameter peralatan untuk menentukan perangkat yang menunjukkan tanda-tanda awal kerusakan dan memperbaikinya pada waktu yang tepat tanpa menghambat proses selanjutnya.

Contoh kehidupan nyata:

Sebuah penelitian yang diterbitkan dalam Journal of Nursing Administration menunjukkan bagaimana pengumpulan pengukuran tanda-tanda vital pasien secara otomatis dan mentransfernya ke bidang EHR yang sesuai mengurangi kesalahan sebesar 20% dibandingkan dengan entri manual, dan waktu pengukuran hingga dua jam per pengukuran dalam beberapa kasus. , sehingga meningkatkan produktivitas perawat.

Kasus penggunaan #3: Mengarahkan kampanye pemasaran Anda ke arah yang benar

Mengumpulkan data dari berbagai sumber, seperti situs ulasan produk dan platform media sosial, akan membantu Anda mengelompokkan audiens target dan memahami perilaku pelanggan. Dengan pengetahuan ini, pemasar dapat membuat kampanye yang dipersonalisasi dan mengiklankan produk dan layanan kepada orang-orang yang paling mudah menerimanya, daripada mengirimkan pesan umum yang mengganggu kepada semua orang.

Pengambilan data otomatis dapat meningkatkan perolehan prospek karena dapat memberikan skor kepada prospek untuk memahami interaksi mereka dengan produk Anda dan menentukan calon pembeli/mitra/kolaborator.

Contoh kehidupan nyata:

• American Express mengumpulkan data pada 115 variabel, termasuk riwayat transaksi pelanggan, untuk memperkirakan dan mengurangi churn pelanggan. Perusahaan berhasil memprediksi 24% akun yang benar-benar ditutup dalam beberapa bulan.
• Amazon mengandalkan data pelanggan dalam jumlah besar, seperti pembelian, keterlibatan, daftar keinginan, dll., dan menganalisis informasi ini untuk menghasilkan penempatan iklan yang ditargetkan ke subgrup pengguna.

Kasus penggunaan #4: Memastikan tingkat inventaris yang optimal

Jika Anda menggunakan sensor untuk memantau stok produk, alat pengumpulan data otomatis dapat mengumpulkan data inventaris bersama dengan statistik penjualan, pola permintaan, dan tren pasar secara umum. Dengan kombinasi ini, Anda akan mengetahui kapan harus mengisi kembali produk untuk memenuhi permintaan yang meningkat dan kapan Anda dapat menghindari pengisian ulang yang mahal untuk produk yang sudah tidak lagi tren.

Contoh kehidupan nyata:

Perusahaan manufaktur dan distribusi besar, Aliaxis, menggabungkan datanya sendiri mengenai jadwal produksi dan catatan penjualan dengan data eksternal, seperti informasi pemasok, ulasan pelanggan, dan lainnya untuk mengelola inventarisnya. Dengan bantuan analisis data, perusahaan berhasil:

• Memprediksi permintaan dan mempertahankan tingkat stok yang optimal
• Identifikasi praktik inventaris yang sudah ketinggalan zaman
• Evaluasi kinerja pemasok berdasarkan waktu pengiriman, kualitas produk, dan harga. Aliaxis menggunakan wawasan ini untuk memperbarui/mengakhiri kemitraan dan menegosiasikan kontrak pemasok.

Kasus penggunaan #5: Mempertahankan kualitas produk terbaik

Berikut ini cara menganalisis data yang dikumpulkan secara otomatis dapat membantu memantau kualitas produk di berbagai tahap proses produksi:

• Mengumpulkan data dari lini produksi secara real time untuk mencari peralatan yang cacat atau produk antara yang tidak sesuai dengan standar kualitas dalam hal berat, komposisi bahan, dll.
• Mengevaluasi karakteristik bahan baku yang akan digunakan dalam produksi
• Memeriksa produk akhir untuk mengetahui variasi warna, ketidakteraturan bentuk, dll. untuk menemukan bagian yang tidak sesuai

Selain itu, perusahaan dapat menggunakan semua data evaluasi kualitas ini untuk secara otomatis menghasilkan dokumentasi kualitas yang komprehensif, mendapatkan wawasan tentang cara meningkatkan produksi, dan memastikan produk tetap mematuhi standar industri.

Contoh kehidupan nyata:

Intel menggunakan data besar untuk menemukan cara mempersingkat proses jaminan kualitas chip. Chip ini biasanya menjalani sekitar 19.000 pengujian di jalur produksi. Dengan menganalisis data historis dalam jumlah besar, perusahaan memutuskan untuk berkonsentrasi pada pengujian spesifik pada tingkat wafer, mengurangi waktu kendali mutu sebesar 25% dan menghemat $3 juta pada satu lini produksi.

Hambatan pada pengumpulan data otomatis

Meskipun pengambilan data otomatis telah terbukti memberikan manfaat, ada tantangan yang perlu Anda pertimbangkan.

1. Pengelolaan dan verifikasi data . Siapa yang bertanggung jawab untuk memverifikasi dan memelihara data yang dikumpulkan? Berapa lama data ini akan tetap ada di sistem Anda? Bisakah individu mengakses data pribadinya dan menghapusnya jika mereka mau? Sangat penting bagi perusahaan Anda untuk menerapkan praktik tata kelola data yang kuat, dan memanfaatkan layanan manajemen data eksternal jika diperlukan, untuk mengatasi semua kekhawatiran terkait pemeliharaan volume data yang besar.
2. Kualitas data dapat menurun . Teknik otomatis dapat mengumpulkan data dalam jumlah besar yang tidak mungkin diverifikasi secara manual. Jadi, kecuali Anda memiliki sistem validasi yang kuat, alat pengumpulan data otomatis dapat mulai menambahkan data dengan kualitas rendah dan tidak konsisten. Ini adalah praktik yang berbahaya karena dapat menyebabkan aplikasi lain yang bergantung pada data ini tidak berfungsi. Hal ini dapat memengaruhi keputusan yang Anda buat dan mengakibatkan hilangnya peluang.
3. Pelanggaran kepemilikan data dan privasi . Setiap lokasi memiliki persyaratannya sendiri dalam hal privasi data. Saat Anda mengambil data dalam jumlah besar setiap hari, memastikan anonimisasi yang tepat, mendapatkan persetujuan, dan memberi orang kendali atas informasi pribadi mereka bisa menjadi tantangan. Namun, kegagalan untuk mematuhi dapat menyebabkan kerugian finansial dan kerusakan reputasi.
4. Keamanan data . Saat Anda menyimpan lebih banyak data, Anda bisa menjadi target yang lebih menarik bagi penjahat dunia maya. Jadi, masuk akal untuk memperkuat protokol keamanan Anda untuk melindungi data dari akses tidak sah. Sebagai gambaran, Statista melaporkan 6,4 juta cabang data di seluruh dunia pada kuartal pertama tahun 2023 saja.
5. Masalah integrasi . Alat pengumpulan data otomatis menangkap data dari berbagai sumber, seperti database, API situs web, dll., sehingga menghasilkan tumpukan informasi yang tidak konsisten, terduplikasi, dan tidak memiliki format terpadu. Namun, agar data ini berguna, data tersebut perlu disimpan dalam tampilan yang koheren dan dapat digunakan.
6. Biaya implementasi . Seperti yang telah kami jelaskan sebelumnya, mengotomatiskan proses pengumpulan data akan mengurangi biaya tenaga kerja, namun mungkin menimbulkan biaya tersendiri. Ada investasi awal untuk memperoleh dan mengintegrasikan sistem. Kemudian, sistem perlu diperbarui, dipelihara, dan dilindungi. Dan perusahaan akan tetap melatih karyawan manusia untuk menggunakan sistem ini dengan benar.

Jadi, kemana kamu pergi setelah ini?

Jika Anda menjalankan bisnis kecil yang memerlukan akses ke sejumlah kecil data dan memiliki toleransi yang tinggi terhadap kesalahan penanganan data, maka Anda boleh saja melakukan pengumpulan dan pemrosesan data secara manual. Jika tidak, sebaiknya pertimbangkan untuk mengeksplorasi pengumpulan data otomatis.

Namun, peralihan ke pengumpulan data otomatis hanyalah permulaan. Untuk menangani semua data yang Anda miliki, disarankan untuk menerapkan praktik manajemen data yang kuat. Dan untuk lebih mentransformasi operasi Anda, Anda bisa mendapatkan keuntungan dari solusi perangkat lunak kecerdasan buatan, analisis prediktif, dan layanan data besar canggih lainnya. Di ITRex, kami memiliki rekam jejak yang terbukti dengan teknologi bertenaga AI dan dengan senang hati akan mendukung perjalanan Anda.

Ingin bertransformasi menjadi organisasi berbasis data? Hubungi kami! Kami akan membantu Anda mengotomatiskan pengumpulan data, menerapkan praktik pengelolaan data, dan membangun alat analitis yang kuat yang didukung AI.

Awalnya diterbitkan di https://itrexgroup.com pada 3 Oktober 2023.