Come la tua azienda potrebbe trarre vantaggio dalla raccolta automatizzata dei dati

La ricerca rivela che le aziende sprecano circa l’80% dei dati che generano. Ciò equivale a sprecare intuizioni, conoscenze e potenziale. Tuttavia, ciò non sorprende, dato che alcune aziende gestiscono ancora i dati manualmente, il che è un compito noioso e dispendioso in termini di tempo.

Gli strumenti automatizzati di raccolta dati ti aiuteranno a catturare tutti i dati persistenti all'interno della tua azienda, nonché i dati provenienti da fonti esterne pertinenti. Puoi rivolgerti a un fornitore di servizi di analisi dei dati come Itrex Group per dare un senso a tutti questi dati e ricavare approfondimenti che trasformeranno la tua attività.

Quindi, cos’è la raccolta automatizzata dei dati?

La raccolta automatizzata dei dati è il processo di raccolta automatica dei dati da varie fonti senza intervento umano e di archiviazione nella posizione corrispondente nel database/sistema della tua azienda.

È comune utilizzare algoritmi di intelligenza artificiale per acquisire diversi tipi di dati. Ad esempio, i modelli di riconoscimento vocale possono raccogliere dati dall’audio e i modelli di riconoscimento ottico dei caratteri possono analizzare il testo. Alcuni di questi strumenti possono anche classificare le informazioni e produrre approfondimenti utili.

Quali tipi di dati possono elaborare questi strumenti?

• I dati strutturati sono dati altamente organizzati che possono essere "letti" sia dagli esseri umani che dalle macchine, come fogli di calcolo Excel, fogli di lavoro CSV tabulari e database SQL.
• I dati non strutturati non sono organizzati secondo un modello di dati predefinito, rendendo più difficile la lettura, la raccolta e l'analisi degli strumenti software. Il testo libero è un tipo comune di dati non strutturati, ma include anche immagini, pagine Web e contenuti video. La ricerca suggerisce che circa l’80-90% dei dati a te accessibili non sono strutturati.
• I dati semistrutturati sono una via di mezzo tra le due tipologie sopra menzionate. Non è conforme a uno specifico modello di dati semantici e tuttavia ha una struttura. Un esempio sono i file XML che sono strutturati ma non hanno necessariamente un significato semantico.

Per mettere le cose in prospettiva, prendiamo Rossum come un esempio di fornitore credibile di raccolta dati automatizzata. La soluzione dell'azienda utilizza algoritmi di intelligenza artificiale ad autoapprendimento per estrarre dati non strutturati senza fare affidamento su un modello predefinito. Lo strumento di Rossum ha due fasi: estrazione e convalida. Durante la convalida, l'algoritmo assegna punteggi di confidenza e invita gli esperti umani a rivedere i dati con punteggi che scendono al di sotto della soglia.

Acquisizione dati automatizzata o manuale

Alcune aziende fanno ancora affidamento sull’immissione manuale dei dati, sovraccaricando il personale. Questo processo include la digitazione o il copia-incolla di informazioni da una fonte a un'altra, la trascrizione di file audio, ecc. L'acquisizione manuale dei dati richiede molto tempo. E poiché i dipendenti sono impegnati in compiti banali, non possono svolgere compiti che richiedono le loro qualifiche e competenze.

Inoltre, le statistiche mostrano che l’immissione manuale dei dati è soggetta a errori. Prendiamo ad esempio l’assistenza sanitaria. Qualsiasi errore in questo campo può potenzialmente essere pericoloso per la vita. Lì l'acquisizione manuale dei dati è ancora comune, anche se è stato dimostrato che ha un tasso di errore del 3–4%.

Se la tua tolleranza agli errori è bassa, è tempo di prendere in considerazione la raccolta automatizzata dei dati.

Vantaggi della raccolta automatizzata dei dati

• Riduzione degli errori e garanzia di una maggiore qualità dei dati . Gli errori sono comuni nell'immissione manuale dei dati nonostante la diligenza e la competenza delle persone. Tali errori includono dati errati, voci mancanti, voci duplicate e altro. A differenza degli esseri umani, gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale e sull’automazione dei processi robotici (RPA) non commettono errori perché sono stanchi o emotivi. Inoltre, puoi includere la convalida come parte del processo automatizzato di raccolta dei dati per garantirne l'accuratezza.
• Risparmiare tempo sulle attività manuali . La raccolta dei dati è un compito noioso se eseguita manualmente e gli strumenti automatizzati sono semplicemente più veloci nel recuperare informazioni da set di dati di grandi dimensioni rispetto alle persone.
• Migliorare la scalabilità . Man mano che le tue operazioni si espandono e la quantità di dati raccolti aumenta, sarai costretto ad assumere ulteriori membri del personale per far fronte al crescente carico di lavoro. Quando ti affidi a metodi automatizzati di raccolta dati, il tuo sistema può ridimensionarsi di conseguenza. A differenza dei dipendenti umani, i robot possono lavorare 24 ore su 24, 7 giorni su 7, se necessario, senza chiedere un aumento.
• Costi in diminuzione . Anche se a prima vista l’implementazione di una soluzione automatizzata di raccolta dati sembra un’opzione costosa, nel lungo periodo ti libererà dalle spese di manodopera. Per non parlare del fatto che la raccolta manuale dei dati è piena di errori, che possono anche comportare multe salate e danni alla reputazione.

Metodi automatizzati di raccolta dati

Dopo aver appreso i vantaggi dell'automazione, vediamo come automatizzare la raccolta dei dati.

OCR, OMR, ICR

Il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) è una tecnologia basata sull'intelligenza artificiale in grado di "comprendere" documenti digitati e scansionati, file PDF e testo nelle immagini. La tecnologia può funzionare con documenti finanziari, rapporti legali e informazioni sui pazienti, per citare alcuni esempi.

Il riconoscimento intelligente dei caratteri (ICR) è una forma più avanzata di OCR specializzata nel testo scritto a mano. Identificare i caratteri scritti a mano è complicato perché ogni persona ha il proprio stile di scrittura unico.

Il riconoscimento ottico dei segni (OMR) può acquisire informazioni contrassegnate dall'uomo, come risposte a domande a scelta multipla e risultati di sondaggi.

Elaborazione intelligente dei documenti (IDP)

IDP è una tecnologia avanzata basata sull'intelligenza artificiale in grado di leggere e comprendere documenti, classificarli e cercare informazioni specifiche all'interno di un file. Ad esempio, può leggere una fattura, estrarre un numero di conto e collegarlo all'indirizzo del titolare del conto. IDP è particolarmente utile per i settori ad alto contenuto di documenti, come quello assicurativo, legale e bancario.

Elaborazione del linguaggio naturale (PNL)

La PNL è un campo dell'intelligenza artificiale che interpreta e genera il linguaggio umano scritto. Puoi combinarlo con il riconoscimento vocale per gestire l'audio. Un'applicazione delle soluzioni NLP consiste nell'eseguire l'analisi del sentiment e valutare la percezione del marchio da parte dei clienti sulla base di dati provenienti da diverse fonti.

Riconoscimento vocale

Gli strumenti di riconoscimento vocale possono decifrare la voce umana ed estrarre e classificare i dati dal parlato umano. Le aziende possono implementare il riconoscimento vocale per raccogliere automaticamente dati dai sondaggi verbali dei clienti, mentre gli ospedali possono utilizzarlo per acquisire dati dal discorso dei medici e inserirli nelle cartelle cliniche elettroniche dei pazienti corrispondenti.

Estrazione dei dati

Le tecniche di data mining mirano a scoprire tendenze, modelli e altre informazioni preziose in set di dati di grandi dimensioni. In altre parole, aiuta a dare un senso a grandi quantità di dati che non possono essere elaborati manualmente. Ad esempio, gli istituti finanziari possono utilizzare il data mining per analizzare le transazioni finanziarie e rilevare segnali di frode. I rivenditori possono applicare questa tecnica per rilevare il sentiment dei clienti sulle pagine web con le recensioni dei clienti.

Metodi di raccolta dati automatizzati di basso livello

Interrogazione del database

L'interrogazione del database si riferisce al recupero automatico di dati specifici da un database tramite query sistematiche eseguite in periodi di tempo predefiniti o in risposta a un trigger. Ad esempio, una banca può utilizzare questo metodo automatizzato di raccolta dati per interrogare sistematicamente il proprio database delle transazioni e aggregare informazioni provenienti da diverse filiali per comporre rendiconti profitti e perdite.

Riconoscimento codici QR e codici a barre

Questo metodo automatizzato di raccolta dati prevede l'elaborazione di immagini codificate che contengono dati crittografati, come codici a barre e codici QR.

Il settore della vendita al dettaglio utilizza questa tecnica per tenere traccia dei livelli delle scorte, visualizzare informazioni aggiuntive sui prodotti e consentire ai clienti di effettuare pagamenti. Ad esempio, Starbucks consente ai clienti di scansionare i codici QR per conoscere le loro bevande preferite. E Amazon Go si affida ai codici QR per abilitare i suoi negozi senza checkout.

Raschiamento del web

Un bot di scraping esegue la scansione del Web per estrarre dati dai siti Web. Può recuperare informazioni utili, come contatti aziendali, statistiche di settore, informazioni sui prodotti, ecc. ed esportare i dati raccolti in un foglio di calcolo o in qualsiasi altro formato. Strumenti più avanzati possono funzionare con i file JSON.

Poiché i siti Web sono disponibili in forme diverse, anche gli strumenti di scraping variano in termini di funzionalità. Alcuni riescono addirittura a bypassare il CAPTCHA. Un'applicazione degli strumenti di web scraping è la raccolta di informazioni rilevanti da directory aziendali e profili di social media per aiutare le aziende nella generazione di lead.

Interfaccia di programmazione dell'applicazione (API)

Molte piattaforme online offrono un'API che altri possono utilizzare per accedere ai dati strutturati tramite chiamate API. Ad esempio, una piattaforma di social media può fornire un'API che consente a diversi robot software di eseguire il monitoraggio dei social media.

Tieni presente che non tutte le risorse online offrono un'API; in altri casi, un'API potrebbe non essere ben documentata, rendendone difficile l'accesso.

Raccolta automatizzata dei dati basata sull'IoT

Raccolta dati dei sensori

Nel contesto delle applicazioni Internet of Things (IoT), i sensori possono aiutare a catturare automaticamente diversi tipi di dati. Ad esempio, nei casi d'uso della manutenzione predittiva, i sensori collegati a un dispositivo possono raccoglierne la temperatura, le vibrazioni e altri parametri per cercare anomalie nelle condizioni del dispositivo. Nel settore sanitario, i dispositivi IoT possono acquisire i segni vitali dei pazienti per aiutare a monitorare le malattie croniche e altri disturbi.

Principali applicazioni aziendali della raccolta automatizzata dei dati

Di seguito sono riportati cinque esempi di come è possibile utilizzare metodi automatizzati di raccolta dati combinati con soluzioni di analisi dei dati e apprendimento automatico per rafforzare la propria posizione rispetto alla concorrenza.

Puoi trovare una guida approfondita su come preparare i tuoi dati per il machine learning sul nostro blog.

Caso d'uso n. 1: fornirti le informazioni giuste per prendere decisioni valide

Più dati hai, più profonda sarà la tua comprensione delle tendenze future e dei tuoi processi. Ecco come la raccolta automatizzata dei dati può supportarti nel processo decisionale:

• Velocizzare le ricerche di mercato . Puoi fare affidamento sui bot di web scraping per eseguire la scansione dei social media e di altre piattaforme online per acquisire le ultime tendenze del mercato e le attività della concorrenza. Avere tutte queste informazioni a disposizione aiuterà il management a dare priorità alla produzione e ad altri processi.
• Monitoraggio delle prestazioni dei dipendenti . Un processo automatizzato di raccolta dati può anche supportare le decisioni interne delle risorse umane. Gli strumenti possono raccogliere dati sulla presenza, sulle prestazioni e sui livelli di impegno e volontariato dei dipendenti in azienda, il che aiuta a decidere sulle promozioni e a identificare le opportunità di formazione e istruzione.

Esempi di vita reale:

• Gli hotel Starwood estraggono dati sulla situazione economica, sugli eventi locali e sulle condizioni meteorologiche da una varietà di fonti per adeguare i loro prezzi dinamici. Ad esempio, se uno spettacolo famoso ha luogo nel teatro locale, modificano di conseguenza i prezzi delle camere negli hotel vicini.
• Netflix ha analizzato oltre 30 milioni di programmi e 4 milioni di valutazioni dei clienti per scommettere su film e serie che poi sono diventati grandi successi.

Caso d'uso n. 2: far luce sugli ostacoli alla produttività

Puoi utilizzare i dati raccolti automaticamente per:

• Semplificare le operazioni interne . Gli strumenti automatizzati possono aggregare dati su diverse attività associate al processo di produzione o a qualsiasi altro processo della tua organizzazione. L'analisi di questi dati ti darà un'idea di eventuali inefficienze o blocchi nel tuo flusso. Per non parlare del fatto che raccogliere dati automaticamente è già più produttivo che farlo manualmente.
• Facilitare la manutenzione predittiva . I tempi di inattività non pianificati delle apparecchiature possono portare a una perdita di produttività fino al 20%. Le aziende possono evitare questo problema aggregando automaticamente i dati dei sensori sui parametri delle apparecchiature per individuare i dispositivi che mostrano i primi segni di malfunzionamento e risolverli al momento giusto senza ostacolare il resto del processo.

Esempio di vita reale:

Uno studio pubblicato sul Journal of Nursing Administration mostra come la raccolta automatica delle misurazioni dei segni vitali dei pazienti e il loro trasferimento nei corrispondenti campi EHR riduca gli errori del 20% rispetto agli inserimenti manuali e in alcuni casi il tempo di misurazione fino a due ore per misurazione , aumentando così la produttività degli infermieri.

Caso d'uso n. 3: indirizzare le campagne di marketing nella giusta direzione

L'aggregazione di dati provenienti da diverse fonti, come siti di recensioni di prodotti e piattaforme di social media, ti aiuterà a segmentare il pubblico target e a comprendere il comportamento dei clienti. Con questa conoscenza, gli esperti di marketing possono creare campagne personalizzate e pubblicizzare prodotti e servizi alle persone che saranno più ricettive, invece di inviare fastidiosi messaggi generici a tutti.

L'acquisizione automatizzata dei dati può migliorare la lead generation in quanto può assegnare punteggi ai potenziali clienti per comprendere la loro interazione con i tuoi prodotti e determinare potenziali acquirenti/partner/collaboratori.

Esempi di vita reale:

• American Express ha aggregato dati su 115 variabili, comprese le transazioni storiche dei clienti, per prevedere e mitigare il tasso di abbandono dei clienti. L'azienda è riuscita a prevedere che il 24% dei conti si sarebbero effettivamente chiusi nel giro di pochi mesi.
• Amazon fa affidamento su enormi volumi di dati dei clienti, come acquisti, impegni, liste dei desideri, ecc., e analizza queste informazioni per fornire posizionamenti pubblicitari mirati ai sottogruppi di utenti.

Caso d'uso n. 4: garantire livelli di inventario ottimali

Se utilizzi sensori per monitorare i prodotti in magazzino, gli strumenti automatizzati di raccolta dati possono aggregare i dati di inventario insieme alle statistiche di vendita, ai modelli di domanda e alle tendenze generali del mercato. Con questa combinazione, saprai quando rifornire i prodotti per soddisfare la crescente domanda e quando puoi evitare costosi rifornimenti di un prodotto che non è più di tendenza.

Esempio di vita reale:

Una grande azienda di produzione e distribuzione, Aliaxis, combina i propri dati sui programmi di produzione e sui record di vendita con dati esterni, come informazioni sui fornitori, recensioni dei clienti e altro per gestire il proprio inventario. Con l’aiuto dell’analisi dei dati, l’azienda è riuscita a:

• Prevedi la domanda e mantieni livelli di scorte ottimali
• Identificare pratiche di inventario obsolete
• Valutare le prestazioni dei fornitori in base ai tempi di consegna, alla qualità del prodotto e ai prezzi. Aliaxis ha utilizzato queste informazioni per rinnovare/terminare le partnership e negoziare i contratti con i fornitori.

Caso d'uso n. 5: mantenimento della qualità del prodotto di prim'ordine

Ecco come l'analisi dei dati raccolti automaticamente può aiutare a monitorare la qualità del prodotto nelle diverse fasi del processo produttivo:

• Aggregazione dei dati provenienti dalle linee di produzione in tempo reale alla ricerca di apparecchiature difettose o di un prodotto intermedio che non soddisfa gli standard di qualità in termini di peso, composizione del materiale, ecc.
• Valutazione delle caratteristiche delle materie prime da utilizzare nella produzione
• Ispezione del prodotto finale per variazioni di colore, irregolarità di forma, ecc. per individuare pezzi non conformi

Inoltre, le aziende possono utilizzare tutti questi dati di valutazione della qualità per generare automaticamente una documentazione completa sulla qualità, ottenere informazioni su come migliorare la produzione e assicurarsi che i prodotti rimangano conformi agli standard del settore.

Esempio di vita reale:

Intel ha utilizzato i big data per trovare un modo per abbreviare il processo di garanzia della qualità dei chip. Questi chip vengono tradizionalmente sottoposti a circa 19.000 test sulla linea di produzione. Analizzando grandi quantità di dati storici, l'azienda ha deciso di concentrarsi su test specifici a livello di wafer, diminuendo i tempi di controllo qualità del 25% e risparmiando 3 milioni di dollari su una linea di produzione.

Ostacoli alla raccolta automatizzata dei dati

Anche se l’acquisizione automatizzata dei dati ha dimostrato di avere vantaggi, ci sono delle sfide da tenere in considerazione.

1. Gestione e verifica dei dati . Chi è responsabile della verifica e della conservazione dei dati raccolti? Per quanto tempo questi dati rimarranno nel tuo sistema? Le persone possono accedere ai propri dati personali e cancellarli se lo desiderano? È fondamentale che la tua azienda stabilisca solide pratiche di governance dei dati e tragga vantaggio da servizi di gestione dei dati esterni, se necessario, per affrontare tutte le preoccupazioni relative al mantenimento di grandi volumi di dati.
2. La qualità dei dati può risentirne . Le tecniche automatizzate possono accumulare grandi quantità di dati che è impossibile verificare manualmente. Pertanto, a meno che non si disponga di un sistema di convalida efficace, gli strumenti automatizzati di raccolta dati possono iniziare ad aggiungere dati incoerenti e di qualità inferiore. Questa è una pratica pericolosa in quanto può causare il malfunzionamento di altre applicazioni che dipendono da questi dati. Può influenzare le decisioni che prendi e farti perdere opportunità.
3. Proprietà dei dati e violazioni della privacy . Ogni luogo ha i suoi requisiti in termini di privacy dei dati. Quando si acquisiscono quotidianamente grandi volumi di dati, può diventare difficile garantire un'adeguata anonimizzazione, ottenere il consenso e dare alle persone il controllo sulle proprie informazioni personali. Tuttavia, la mancata osservanza delle norme può comportare perdite finanziarie e danni alla reputazione.
4. Sicurezza dei dati . Quando archivi più dati, puoi diventare un bersaglio più attraente per i criminali informatici. Pertanto, ha senso rafforzare i protocolli di sicurezza per proteggere i dati da accessi non autorizzati. Per mettere le cose in prospettiva, Statista ha segnalato 6,4 milioni di filiali di dati in tutto il mondo solo nel primo trimestre del 2023.
5. Problemi di integrazione . Gli strumenti di raccolta automatizzata dei dati acquisiscono dati da diverse fonti, come database, API di siti Web, ecc., risultando in un mucchio di informazioni incoerenti, duplicate e prive di formattazione unificata. Tuttavia, affinché questi dati siano utili, devono essere archiviati in una visualizzazione coerente e utilizzabile.
6. Costi di implementazione . Come stabilito in precedenza, l’automazione del processo di raccolta dati riduce i costi di manodopera, ma può introdurre un costo a sé stante. C'è l'investimento iniziale per acquisire e integrare il sistema. Quindi, il sistema deve essere aggiornato, mantenuto e protetto. E l’azienda continuerà a formare i dipendenti umani affinché utilizzino correttamente questo sistema.

Allora, dove vai da qui?

Se gestisci una piccola impresa che ha bisogno di avere accesso a una modesta quantità di dati e ha un'elevata tolleranza agli errori di gestione dei dati, allora stai bene con la raccolta e l'elaborazione manuale dei dati. Altrimenti, è meglio prendere in considerazione l'idea di esplorare la raccolta automatizzata dei dati.

Tuttavia, il passaggio alla raccolta automatizzata dei dati è solo l’inizio. Per gestire tutti i dati in tuo possesso, è consigliabile installare solide pratiche di gestione dei dati. E per trasformare ulteriormente le tue operazioni, puoi trarre vantaggio da soluzioni software di intelligenza artificiale, analisi predittiva e altri potenti servizi per big data. Qui a ITRex, abbiamo una comprovata esperienza con tecnologie basate sull'intelligenza artificiale e saremo felici di supportarti nel tuo viaggio.

Vuoi trasformarti in un'organizzazione basata sui dati? Mandaci un messaggio! Ti aiuteremo ad automatizzare la raccolta dei dati, a implementare pratiche di gestione dei dati e a creare potenti strumenti analitici basati sull'intelligenza artificiale.

Pubblicato originariamente su https://itrexgroup.com il 3 ottobre 2023.