귀하의 회사가 자동화된 데이터 수집으로 이점을 얻을 수 있는 방법

게시 됨: 2023-10-18

연구에 따르면 기업에서는 생성되는 데이터의 약 80%를 낭비하는 것으로 나타났습니다. 이는 통찰력, 지식, 잠재력이 낭비되는 것과 같습니다. 그러나 일부 회사에서는 여전히 지루하고 시간이 많이 걸리는 작업인 수동으로 데이터를 처리하고 있다는 점을 고려하면 이는 놀라운 일이 아닙니다.

자동화된 데이터 수집 도구는 회사 내에 남아 있는 모든 데이터는 물론 관련 외부 소스에서 들어오는 데이터를 캡처하는 데 도움이 됩니다. Itrex Group과 같은 데이터 분석 서비스 제공업체와 계약하여 이 모든 데이터를 이해하고 비즈니스를 변화시킬 통찰력을 얻을 수 있습니다.

그렇다면 자동화된 데이터 수집이란 무엇일까요?

자동화된 데이터 수집은 사람의 개입 없이 다양한 소스에서 자동으로 데이터를 수집하여 회사 데이터베이스/시스템의 해당 위치에 저장하는 프로세스입니다.

다양한 유형의 데이터를 캡처하기 위해 AI 알고리즘을 사용하는 것이 일반적입니다. 예를 들어 음성 인식 모델은 오디오에서 데이터를 수집할 수 있고 광학 문자 인식 모델은 텍스트를 분석할 수 있습니다. 이러한 도구 중 일부는 정보를 분류하고 유용한 통찰력을 생성할 수도 있습니다.

이러한 도구는 어떤 유형의 데이터를 처리할 수 있나요?

  • 구조화된 데이터는 Excel 스프레드시트, 표 형식의 CSV 워크시트, SQL 데이터베이스와 같이 인간과 기계 모두가 "읽을" 수 있는 고도로 구성된 데이터입니다.
  • 구조화되지 않은 데이터는 사전 정의된 데이터 모델에 따라 정렬되지 않으므로 소프트웨어 도구가 읽고, 수집하고, 분석하기가 더 어렵습니다. 자유 텍스트는 구조화되지 않은 데이터의 일반적인 유형이지만 이미지, 웹페이지, 비디오 콘텐츠도 포함됩니다. 연구에 따르면 액세스할 수 있는 데이터의 약 80~90%가 구조화되지 않은 것으로 나타났습니다.
  • 반구조화된 데이터는 위에서 언급한 두 가지 유형의 중간 지점입니다. 특정 의미론적 데이터 모델을 따르지는 않지만 일부 구조를 갖습니다. 한 가지 예는 구조화되어 있지만 반드시 의미론적 의미를 전달하지는 않는 XML 파일입니다.

상황을 이해하기 위해 Rossum을 신뢰할 수 있는 자동 데이터 수집 공급업체의 한 예로 들어보겠습니다. 이 회사의 솔루션은 사전 정의된 템플릿에 의존하지 않고 구조화되지 않은 데이터를 추출하기 위해 자체 학습 AI 알고리즘을 배포합니다. Rossum의 도구는 추출과 검증의 두 단계로 구성됩니다. 검증 중에 알고리즘은 신뢰도 점수를 할당하고 인간 전문가에게 점수가 임계값 아래로 떨어지는 데이터를 검토하도록 요청합니다.

자동 및 수동 데이터 캡처

일부 기업에서는 여전히 수동 데이터 입력에 의존하여 직원에게 과부하를 줍니다. 이 프로세스에는 한 소스에서 다른 소스로 정보를 입력하거나 복사하여 붙여넣는 작업, 오디오 파일을 복사하는 작업 등이 포함됩니다. 데이터를 수동으로 캡처하는 데는 시간이 많이 걸립니다. 그리고 직원들은 사소한 업무로 바쁘기 때문에 자격과 전문성이 필요한 업무를 수행할 수 없습니다.

또한 통계에 따르면 수동으로 데이터를 입력하면 오류가 발생하기 쉽습니다. 건강 관리를 예로 들어 보겠습니다. 이 분야의 실수는 잠재적으로 생명을 위협할 수 있습니다. 수동 데이터 캡처는 3~4%의 오류율이 있는 것으로 입증되었음에도 불구하고 여전히 일반적입니다.

오류 허용 범위가 낮으면 자동화된 데이터 수집을 고려해야 할 때입니다.

자동화된 데이터 수집의 이점

  • 오류를 줄이고 더 높은 데이터 품질을 보장합니다 . 사람들의 근면과 전문성에도 불구하고 수동으로 데이터를 입력할 때 오류가 흔히 발생합니다. 이러한 실수에는 데이터 잘못 입력, 항목 누락, 항목 중복 등이 포함됩니다. 인간과 달리 AI와 로봇 프로세스 자동화(RPA) 기반 도구는 피곤하거나 감정적이기 때문에 실수를 하지 않습니다. 또한 정확성을 보장하기 위해 자동화된 데이터 수집 프로세스의 일부로 검증을 포함할 수 있습니다.
  • 수동 작업 시간 절약 . 수동으로 수행할 경우 데이터 수집은 지루한 작업이며 자동화된 도구는 대규모 데이터 세트에서 정보를 검색하는 데 있어 사람보다 더 빠릅니다.
  • 확장성 향상 . 운영이 확장되고 수집되는 데이터의 양이 증가함에 따라 증가하는 작업량을 처리하기 위해 추가 직원을 고용해야 합니다. 자동화된 데이터 수집 방법을 사용하면 시스템이 그에 따라 확장될 수 있습니다. 인간 직원과 달리 봇은 필요한 경우 임금 인상을 요구하지 않고 연중무휴 24시간 일할 수 있습니다.
  • 비용 절감 . 자동화된 데이터 수집 솔루션을 구현하는 것은 언뜻 보기에는 비용이 많이 드는 옵션처럼 보이지만 장기적으로는 수동 인건비에서 벗어날 수 있습니다. 수동 데이터 수집에는 오류가 많아 막대한 벌금이 부과되고 평판이 훼손될 수 있다는 점은 말할 것도 없습니다.

자동화된 데이터 수집 방법

자동화의 이점에 대해 알아본 후 데이터 수집을 자동화하는 방법을 살펴보겠습니다.

OCR, OMR, ICR

OCR(광학 문자 인식)은 입력하고 스캔한 문서, PDF 파일, 이미지의 텍스트를 "이해"할 수 있는 AI 기반 기술입니다. 이 기술은 몇 가지 예를 들자면 재무 문서, 법률 보고서, 환자 정보와 함께 작동할 수 있습니다.

ICR(지능형 문자 인식)은 손으로 쓴 텍스트에 특화된 OCR의 고급 형태입니다. 사람마다 고유한 글쓰기 스타일이 있기 때문에 손으로 쓴 문자를 식별하는 것은 복잡합니다.

광학 마크 인식(OMR)은 객관식 질문에 대한 답변, 설문 조사 결과 등 사람이 표시한 정보를 캡처할 수 있습니다.

지능형 문서 처리(IDP)

IDP는 문서를 읽고 이해하고 분류하며 하나의 파일 내에서 특정 정보를 검색할 수 있는 고급 AI 기반 기술입니다. 예를 들어 송장을 읽고 계좌번호를 추출하여 계좌 소유자의 주소에 연결할 수 있습니다. IDP는 보험, 법률, 은행 등 문서 작업이 많은 분야에 특히 유용합니다.

자연어 처리(NLP)

NLP는 인간의 언어를 해석하고 생성하는 인공지능 분야이다. 음성 인식과 결합하여 오디오를 처리할 수 있습니다. NLP 솔루션의 한 가지 응용 프로그램은 감정 분석을 수행하고 다양한 소스의 데이터를 기반으로 브랜드에 대한 고객 인식을 측정하는 것입니다.

음성 인식

음성 인식 도구는 사람의 음성을 해독하고 사람의 음성에서 데이터를 추출 및 분류할 수 있습니다. 기업에서는 음성 인식을 배포하여 구두 고객 설문조사에서 데이터를 자동으로 수집할 수 있으며, 병원에서는 이를 사용하여 의사의 음성에서 데이터를 캡처하여 해당 환자의 EHR에 입력할 수 있습니다.

데이터 수집

데이터 마이닝 기술은 대규모 데이터 세트에서 추세, 패턴 및 기타 중요한 정보를 발견하는 것을 목표로 합니다. 즉, 수동으로 처리할 수 없는 방대한 양의 데이터를 이해하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 금융 기관은 데이터 마이닝을 사용하여 금융 거래를 분석하고 사기 징후를 탐지할 수 있습니다. 소매업체는 이 기술을 적용하여 고객 리뷰가 포함된 웹 페이지에서 고객 감정을 감지할 수 있습니다.

낮은 수준의 자동화된 데이터 수집 방법

데이터베이스 쿼리

데이터베이스 쿼리는 미리 정의된 기간에 실행되거나 트리거에 대한 응답으로 실행되는 체계적인 쿼리를 통해 데이터베이스에서 특정 데이터를 자동으로 검색하는 것을 의미합니다. 예를 들어, 은행은 자동화된 데이터 수집 방법을 사용하여 거래 데이터베이스를 체계적으로 쿼리하고 여러 지점의 정보를 집계하여 손익계산서를 작성할 수 있습니다.

QR 코드 및 바코드 인식

이 자동화된 데이터 수집 방법에는 바코드 및 QR 코드와 같은 암호화된 데이터가 포함된 코딩된 이미지를 처리하는 작업이 포함됩니다.

소매 부문에서는 이 기술을 사용하여 재고 수준을 추적하고 제품에 대한 추가 정보를 표시하며 고객이 결제할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 스타벅스에서는 고객이 QR 코드를 스캔하여 자신이 좋아하는 음료에 대해 알아볼 수 있습니다. 그리고 Amazon Go는 QR 코드를 사용하여 체크아웃 없는 매장을 활성화합니다.

웹스크래핑

스크래핑 봇은 웹을 크롤링하여 웹사이트에서 데이터를 추출합니다. 회사 연락처, 업계 통계, 제품 정보 등과 같은 유용한 정보를 검색하고 수집된 데이터를 스프레드시트 또는 기타 형식으로 내보낼 수 있습니다. 더 많은 고급 도구를 JSON 파일과 함께 사용할 수 있습니다.

웹사이트는 다양한 형태로 제공되므로 스크래핑 도구의 기능도 다양합니다. 일부는 CAPTCHA를 우회할 수도 있습니다. 웹 스크래핑 도구의 한 가지 응용 프로그램은 비즈니스 디렉토리 및 소셜 미디어 프로필에서 관련 정보를 수집하여 회사의 리드 생성을 돕는 것입니다.

애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)

많은 온라인 플랫폼은 다른 사람들이 API 호출을 통해 구조화된 데이터에 액세스하는 데 사용할 수 있는 API를 제공합니다. 예를 들어, 소셜 미디어 플랫폼은 다양한 소프트웨어 봇이 소셜 미디어 모니터링을 수행할 수 있도록 하는 API를 제공할 수 있습니다.

모든 온라인 리소스가 API를 제공하는 것은 아닙니다. 다른 경우에는 API가 잘 문서화되어 있지 않아 액세스하기 어려울 수 있습니다.

IoT 기반 자동화된 데이터 수집

센서 데이터 수집

사물 인터넷(IoT) 애플리케이션의 맥락에서 센서는 다양한 유형의 데이터를 자동으로 캡처하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 예측 유지 관리 사용 사례에서 장치에 부착된 센서는 온도, 진동 및 기타 매개 변수를 수집하여 장치 상태의 이상 현상을 찾을 수 있습니다. 의료 분야에서 IoT 장치는 환자의 활력 징후를 포착하여 만성 질환 및 기타 장애를 모니터링하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

자동화된 데이터 수집의 주요 비즈니스 애플리케이션

다음은 데이터 분석 솔루션 및 기계 학습과 결합된 자동화된 데이터 수집 방법을 사용하여 경쟁에서 입지를 강화할 수 있는 방법에 대한 5가지 예입니다.

당사 블로그에서 기계 학습을 위해 데이터를 준비하는 방법에 대한 통찰력 있는 가이드를 찾을 수 있습니다.

사용 사례 #1: 올바른 결정을 내릴 수 있도록 올바른 정보를 제공합니다.

데이터가 많을수록 향후 트렌드와 자체 프로세스에 대한 이해가 깊어집니다. 자동화된 데이터 수집이 의사 결정을 지원하는 방법은 다음과 같습니다.

  • 시장조사 속도를 높이고 있습니다 . 웹 스크래핑 봇을 사용하여 소셜 미디어 및 기타 온라인 플랫폼을 크롤링하여 최신 시장 동향과 경쟁사 활동을 포착할 수 있습니다. 이 모든 정보를 마음대로 활용하면 경영진이 생산 및 기타 프로세스의 우선순위를 정하는 데 도움이 됩니다.
  • 직원 성과 추적 . 자동화된 데이터 수집 프로세스는 내부 HR 결정도 지원할 수 있습니다. 이 도구는 직원 출석, 성과, 회사 참여 및 자원 봉사 수준에 대한 데이터를 수집하여 승진을 결정하고 훈련 및 교육 기회를 식별하는 데 도움이 됩니다.

실제 사례:

  • Starwood 호텔은 다양한 소스에서 경제 상황, 지역 행사, 기상 조건에 대한 데이터를 가져와서 동적 가격을 조정합니다. 예를 들어 지역 극장에서 유명한 공연이 열리면 그에 따라 인근 호텔의 객실 가격을 조정합니다.
  • Netflix는 나중에 큰 인기를 끌었던 영화와 시리즈에 베팅하기 위해 3천만 개가 넘는 프로그램과 400만 개가 넘는 고객 평가를 분석했습니다.

사용 사례 #2: 생산성 장애물 파악

자동으로 수집된 데이터를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 내부 운영을 간소화합니다 . 자동화된 도구는 생산 프로세스 또는 조직의 다른 프로세스와 관련된 다양한 작업에 대한 데이터를 집계할 수 있습니다. 이 데이터를 분석하면 흐름의 비효율성이나 방해 요소에 대한 아이디어를 얻을 수 있습니다. 자동으로 데이터를 수집하는 것이 이미 수동으로 수행하는 것보다 더 생산적이라는 것은 말할 것도 없습니다.
  • 예측 유지 관리를 촉진합니다 . 계획되지 않은 장비 가동 중단 시간으로 인해 생산성이 최대 20% 손실될 수 있습니다. 기업은 장비 매개변수에 대한 센서 데이터를 자동으로 집계하여 초기 오작동 징후를 보이는 장치를 찾아내고 나머지 프로세스를 방해하지 않고 적시에 수정함으로써 이러한 문제를 방지할 수 있습니다.

실제 사례:

Journal of Nursing Administration에 발표된 연구에 따르면 환자의 생체 신호 측정값을 자동으로 수집하여 해당 EHR 필드로 전송하면 수동 입력에 비해 오류가 20% 감소하고 경우에 따라 측정 시간이 측정당 최대 2시간까지 단축되는 방법을 보여줍니다. , 이를 통해 간호사의 생산성이 향상됩니다.

사용 사례 #3: 마케팅 캠페인을 올바른 방향으로 조정

제품 리뷰 사이트, 소셜 미디어 플랫폼 등 다양한 소스에서 데이터를 집계하면 대상 고객을 분류하고 고객 행동을 이해하는 데 도움이 됩니다. 이러한 지식을 바탕으로 마케터는 모든 사람에게 성가신 일반적인 메시지를 보내는 대신 개인화된 캠페인을 만들고 가장 수용적인 사람들에게 제품과 서비스를 광고할 수 있습니다.

자동화된 데이터 캡처는 잠재 고객에게 점수를 할당하여 제품과의 상호 작용을 이해하고 잠재적 구매자/파트너/협력자를 결정할 수 있으므로 리드 생성을 향상시킬 수 있습니다.

실제 사례:

  • American Express는 고객 이탈을 예측하고 완화하기 위해 고객의 과거 거래를 포함한 115개 변수에 대한 데이터를 집계했습니다. 회사는 실제로 몇 달 내에 폐쇄되는 계정의 24%를 예측하는 데 성공했습니다.
  • Amazon은 구매, 참여, 위시리스트 등과 같은 엄청난 양의 고객 데이터에 의존하고 이 정보를 분석하여 사용자 하위 그룹에 대한 타겟 광고 배치를 제시합니다.

사용 사례 #4: 최적의 재고 수준 보장

재고가 있는 제품을 모니터링하기 위해 센서를 사용하는 경우 자동화된 데이터 수집 도구는 판매 통계, 수요 패턴 및 일반 시장 동향과 함께 재고 데이터를 집계할 수 있습니다. 이 조합을 사용하면 증가하는 수요에 맞춰 제품을 재입고해야 하는 시기와 더 이상 유행하지 않는 제품의 값비싼 보충을 피할 수 있는 시기를 알 수 있습니다.

실제 사례:

대규모 제조·유통 기업인 알리락시스(Aliaxis)는 생산 일정, 판매 기록 등 자체 데이터를 공급업체 정보, 고객 리뷰 등 외부 데이터와 결합해 재고를 관리한다. 데이터 분석의 도움으로 회사는 다음을 달성했습니다.

  • 수요 예측 및 최적의 재고 수준 유지
  • 오래된 재고 관행 식별
  • 배송 시간, 제품 품질, 가격을 기준으로 공급업체 성과를 평가합니다. Aliaxis는 이러한 통찰력을 활용하여 파트너십을 갱신/해지하고 공급업체 계약을 협상했습니다.

활용 사례 #5: 최고의 제품 품질 유지

다음은 자동으로 수집된 데이터를 분석하여 생산 공정의 여러 단계에서 제품 품질을 모니터링하는 데 어떻게 도움이 되는지 보여줍니다.

  • 생산라인에서 실시간으로 데이터를 취합하여 불량설비나 중량, 재질구성 등 품질기준에 맞지 않는 중간제품을 찾아냅니다.
  • 생산에 사용되는 원료의 특성 평가
  • 최종 제품의 색상 변화, 모양 불규칙성 등을 검사하여 부적합 부품을 찾아냅니다.

또한 기업은 이 모든 품질 평가 데이터를 사용하여 포괄적인 품질 문서를 ​​자동으로 생성하고, 생산을 개선하는 방법에 대한 통찰력을 얻고, 제품이 업계 표준을 계속 준수하는지 확인할 수 있습니다.

실제 사례:

인텔은 칩 품질 보증 프로세스를 단축하는 방법을 찾기 위해 빅데이터를 활용했습니다. 이러한 칩은 전통적으로 생산 라인에서 약 19,000번의 테스트를 거칩니다. 회사는 대량의 과거 데이터를 분석하여 웨이퍼 수준의 특정 테스트에 집중하기로 결정하고 품질 관리 시간을 25% 단축하고 생산 라인 하나에서 300만 달러를 절약했습니다.

자동화된 데이터 수집의 장애물

자동화된 데이터 캡처의 이점이 입증되었음에도 불구하고 고려해야 할 과제가 있습니다.

  1. 데이터 관리 및 검증 . 수집된 데이터를 확인하고 유지 관리하는 책임은 누구에게 있습니까? 이 데이터는 시스템에 얼마나 오래 남아 있습니까? 개인이 원하는 경우 개인 데이터에 접근하고 삭제할 수 있나요? 대규모 데이터 볼륨 유지와 관련된 모든 문제를 해결하려면 회사에서 강력한 데이터 거버넌스 관행을 확립하고 필요한 경우 외부 데이터 관리 서비스를 활용하는 것이 중요합니다.
  2. 데이터 품질이 저하될 수 있습니다 . 자동화된 기술은 수동으로 확인할 수 없는 대량의 데이터를 축적할 수 있습니다. 따라서 강력한 검증 시스템이 없으면 자동화된 데이터 수집 도구는 품질이 낮고 일관성이 없는 데이터를 추가하기 시작할 수 있습니다. 이는 이 데이터에 의존하는 다른 애플리케이션이 오작동할 수 있으므로 위험한 방법입니다. 이는 귀하가 내리는 결정에 영향을 미치고 기회를 놓칠 수 있습니다.
  3. 데이터 소유권 및 개인정보 침해 . 데이터 개인 정보 보호에 관한 모든 위치에는 요구 사항이 있습니다. 매일 대량의 데이터를 수집하는 경우 적절한 익명화를 보장하고 동의를 얻고 사람들에게 자신의 개인 정보를 제어할 수 있는 권한을 부여하는 것이 어려울 수 있습니다. 그러나 이를 준수하지 않을 경우 금전적 손실과 명예 훼손을 초래할 수 있습니다.
  4. 데이터 보안 . 더 많은 데이터를 저장하면 사이버 범죄자의 더 매력적인 표적이 될 수 있습니다. 따라서 무단 액세스로부터 데이터를 보호하기 위해 보안 프로토콜을 강화하는 것이 합리적입니다. 상황을 좀 더 자세히 살펴보면 Statista는 2023년 1분기에만 전 세계적으로 640만 개의 데이터 지점이 있다고 보고했습니다.
  5. 통합 문제 . 자동화된 데이터 수집 도구는 데이터베이스, 웹사이트 API 등과 같은 다양한 소스에서 데이터를 캡처하므로 일관성이 없고 중복되며 통일된 형식이 부족한 정보가 대량으로 생성됩니다. 그러나 이 데이터가 유용하려면 일관성 있고 사용 가능한 뷰에 저장되어야 합니다.
  6. 구현 비용 . 이전에 설정한 것처럼 데이터 수집 프로세스를 자동화하면 인건비가 절감되지만 자체 비용이 발생할 수 있습니다. 시스템을 확보하고 통합하기 위한 초기 투자가 있습니다. 그런 다음 시스템을 업데이트하고, 유지 관리하고, 보호해야 합니다. 그리고 회사는 이 시스템을 적절하게 사용하도록 직원을 교육할 것입니다.

그럼 여기서 어디로 가나요?

적당한 양의 데이터에 액세스해야 하고 데이터 처리 오류에 대한 높은 허용치를 갖고 있는 소규모 기업을 운영하는 경우 수동으로 데이터를 수집하고 처리해도 괜찮습니다. 그렇지 않으면 자동화된 데이터 수집을 탐색하는 것이 가장 좋습니다.

그러나 자동화된 데이터 수집으로의 전환은 시작에 불과합니다. 보유하고 있는 모든 데이터를 처리하려면 강력한 데이터 관리 방식을 구축하는 것이 좋습니다. 또한 운영을 더욱 혁신하기 위해 인공 지능 소프트웨어 솔루션, 예측 분석 및 기타 강력한 빅 데이터 서비스의 이점을 누릴 수 있습니다. 여기 ITRex에서는 AI 기반 기술로 입증된 실적을 보유하고 있으며 귀하의 여정을 기꺼이 지원해 드리겠습니다.

데이터 기반 조직으로 변화하고 싶으신가요? 우리에게 전화를 걸어주세요! 우리는 귀하가 데이터 수집을 자동화하고, 데이터 관리 관행을 구현하고, 강력한 AI 기반 분석 도구를 구축할 수 있도록 도와드립니다.

원본은 2023년 10월 3일 https://itrexgroup.com 에 게시되었습니다 .