Jakie korzyści Twoja firma może zyskać na automatycznym gromadzeniu danych

Opublikowany: 2023-10-18

Badania pokazują, że firmy marnują około 80% generowanych przez siebie danych. Oznacza to marnowanie spostrzeżeń, wiedzy i potencjału. Nie jest to jednak zaskakujące, biorąc pod uwagę, że niektóre firmy nadal przetwarzają dane ręcznie, co jest zadaniem żmudnym i czasochłonnym.

Zautomatyzowane narzędzia do gromadzenia danych pomogą Ci przechwycić wszystkie dane znajdujące się w Twojej firmie, a także dane pochodzące z odpowiednich źródeł zewnętrznych. Możesz podpisać umowę z dostawcą usług analizy danych, takim jak Grupa Itrex, aby zrozumieć wszystkie te dane i wyciągnąć wnioski, które odmienią Twoją firmę.

Czym zatem jest automatyczne gromadzenie danych?

Zautomatyzowane zbieranie danych to proces automatycznego zbierania danych z różnych źródeł bez interwencji człowieka i przechowywania ich w odpowiedniej lokalizacji w bazie danych/systemie Twojej firmy.

Powszechnie stosuje się algorytmy sztucznej inteligencji do przechwytywania różnych typów danych. Na przykład modele rozpoznawania mowy mogą zbierać dane z plików audio, a modele optycznego rozpoznawania znaków mogą analizować tekst. Niektóre z tych narzędzi mogą również kategoryzować informacje i generować przydatne spostrzeżenia.

Jakie typy danych mogą przetwarzać te narzędzia?

  • Dane strukturalne to wysoce zorganizowane dane, które mogą być „odczytywane” zarówno przez ludzi, jak i maszyny, takie jak arkusze kalkulacyjne Excel, tabelaryczne arkusze CSV i bazy danych SQL.
  • Dane nieustrukturyzowane nie są uporządkowane według wstępnie zdefiniowanego modelu danych, co utrudnia narzędziom programowym odczytywanie, gromadzenie i analizowanie. Dowolny tekst to powszechny typ nieustrukturyzowanych danych, ale obejmuje także obrazy, strony internetowe i treści wideo. Badania sugerują, że około 80–90% danych, do których masz dostęp, to dane nieustrukturyzowane.
  • Dane częściowo ustrukturyzowane stanowią środek pomiędzy dwoma wymienionymi powyżej typami. Nie jest zgodny z konkretnym semantycznym modelem danych, a mimo to ma pewną strukturę. Jednym z przykładów są pliki XML, które mają strukturę, ale niekoniecznie niosą ze sobą znaczenie semantyczne.

Aby spojrzeć na to z innej perspektywy, weźmy Rossum jako przykład wiarygodnego dostawcy zautomatyzowanego gromadzenia danych. Rozwiązanie firmy wykorzystuje samouczące się algorytmy AI do wydobywania nieustrukturyzowanych danych bez polegania na predefiniowanym szablonie. Narzędzie Rossuma składa się z dwóch faz – ekstrakcji i walidacji. Podczas walidacji algorytm przypisuje wskaźniki zaufania i zachęca ekspertów do przeglądu danych, których wyniki znajdują się poniżej progu.

Automatyczne vs. ręczne przechwytywanie danych

Niektóre firmy w dalszym ciągu polegają na ręcznym wprowadzaniu danych, co powoduje przeciążenie personelu. Proces ten obejmuje wpisywanie lub kopiowanie i wklejanie informacji z jednego źródła do drugiego, transkrypcję plików audio itp. Ręczne przechwytywanie danych jest czasochłonne. A ponieważ pracownicy są zajęci błahymi zadaniami, nie mogą wykonywać obowiązków wymagających ich kwalifikacji i wiedzy.

Ponadto statystyki pokazują, że ręczne wprowadzanie danych jest podatne na błędy. Weźmy na przykład opiekę zdrowotną. Każdy błąd w tym zakresie może potencjalnie zagrażać życiu. Ręczne gromadzenie danych jest tam nadal powszechne, chociaż udowodniono, że poziom błędu wynosi 3–4%.

Jeśli Twoja tolerancja błędów jest niska, czas rozważyć automatyczne gromadzenie danych.

Korzyści z automatycznego gromadzenia danych

  • Redukcja błędów i zapewnienie wyższej jakości danych . Błędy są częste przy ręcznym wprowadzaniu danych pomimo staranności i wiedzy ludzi. Takie błędy obejmują błędnie wpisane dane, brakujące wpisy, zduplikowane wpisy i inne. W przeciwieństwie do ludzi narzędzia wykorzystujące sztuczną inteligencję i robotykę do automatyzacji procesów (RPA) nie popełniają błędów ze względu na zmęczenie lub emocje. Możesz także włączyć weryfikację jako część zautomatyzowanego procesu gromadzenia danych, aby zapewnić dokładność.
  • Oszczędność czasu na zadaniach ręcznych . Zbieranie danych jest żmudnym zadaniem, jeśli jest wykonywane ręcznie, a zautomatyzowane narzędzia po prostu szybciej wydobywają informacje z dużych zbiorów danych niż ludzie.
  • Poprawa skalowalności . W miarę rozszerzania się Twojej działalności i wzrostu ilości gromadzonych danych będziesz zmuszony zatrudnić dodatkowych pracowników, aby poradzić sobie z rosnącym obciążeniem pracą. Jeśli polegasz na zautomatyzowanych metodach gromadzenia danych, Twój system może być odpowiednio skalowany. W przeciwieństwie do ludzkich pracowników, boty mogą w razie potrzeby pracować 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, nie prosząc o podwyżkę.
  • Zmniejszanie kosztów . Chociaż wdrożenie rozwiązania do automatycznego gromadzenia danych na pierwszy rzut oka wydaje się kosztowną opcją, na dłuższą metę uwolni Cię od wydatków na pracę fizyczną. Nie wspominając, że ręczne gromadzenie danych jest obarczone błędami, co może również skutkować wysokimi karami finansowymi i utratą reputacji.

Zautomatyzowane metody zbierania danych

Po zapoznaniu się z zaletami automatyzacji przyjrzyjmy się, jak zautomatyzować zbieranie danych.

OCR, OMR, ICR

Optyczne rozpoznawanie znaków (OCR) to technologia oparta na sztucznej inteligencji, która może „rozumieć” pisane na maszynie i zeskanowane dokumenty, pliki PDF i tekst na obrazach. Technologia ta może współpracować z dokumentami finansowymi, raportami prawnymi i informacjami o pacjentach, żeby wymienić tylko kilka przykładów.

Inteligentne rozpoznawanie znaków (ICR) to bardziej zaawansowana forma OCR specjalizująca się w tekście pisanym odręcznie. Identyfikacja znaków pisanych odręcznie jest skomplikowana, ponieważ każda osoba ma swój własny, niepowtarzalny styl pisania.

Optyczne rozpoznawanie znaków (OMR) może przechwytywać informacje oznaczone przez człowieka, takie jak odpowiedzi na pytania wielokrotnego wyboru i wyniki ankiet.

Inteligentne przetwarzanie dokumentów (IDP)

IDP to zaawansowana technologia oparta na sztucznej inteligencji, która umożliwia czytanie i rozumienie dokumentów, kategoryzację ich i wyszukiwanie określonych informacji w jednym pliku. Może na przykład odczytać fakturę, wyodrębnić numer konta i powiązać go z adresem posiadacza rachunku. IDP jest szczególnie przydatny w sektorach obciążonych dużą ilością dokumentów, takich jak ubezpieczenia, prawo i bankowość.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)

NLP to dziedzina sztucznej inteligencji, która interpretuje i generuje pisany język ludzki. Możesz połączyć to z rozpoznawaniem mowy, aby obsługiwać dźwięk. Jednym z zastosowań rozwiązań NLP jest analiza nastrojów i ocena postrzegania marki przez klientów na podstawie danych z różnych źródeł.

Rozpoznawanie mowy

Narzędzia do rozpoznawania mowy mogą rozszyfrować ludzki głos oraz wyodrębnić i klasyfikować dane z ludzkiej mowy. Firmy mogą wdrożyć rozpoznawanie głosu, aby automatycznie zbierać dane z ustnych ankiet klientów, natomiast szpitale mogą wykorzystywać je do przechwytywania danych z przemówień lekarzy i wprowadzania ich do EHR odpowiednich pacjentów.

Eksploracja danych

Techniki eksploracji danych mają na celu odkrywanie trendów, wzorców i innych cennych informacji w dużych zbiorach danych. Innymi słowy, pomaga zrozumieć ogromne ilości danych, których nie można przetworzyć ręcznie. Na przykład instytucje finansowe mogą wykorzystywać eksplorację danych do analizowania transakcji finansowych i wykrywania oznak oszustwa. Sprzedawcy detaliczni mogą zastosować tę technikę do wykrywania nastrojów klientów na stronach internetowych zawierających recenzje klientów.

Niskopoziomowe zautomatyzowane metody zbierania danych

Zapytanie o bazę danych

Wykonywanie zapytań do bazy danych oznacza automatyczne pobieranie określonych danych z bazy danych w drodze systematycznych zapytań wykonywanych w określonych odstępach czasu lub w odpowiedzi na wyzwalacz. Na przykład bank może wykorzystać tę zautomatyzowaną metodę gromadzenia danych do systematycznego przeszukiwania swojej bazy danych transakcji i agregowania informacji z różnych oddziałów w celu tworzenia rachunków zysków i strat.

Rozpoznawanie kodów QR i kodów kreskowych

Ta zautomatyzowana metoda gromadzenia danych polega na przetwarzaniu zakodowanych obrazów zawierających zaszyfrowane dane, takie jak kody kreskowe i kody QR.

Sektor detaliczny wykorzystuje tę technikę do śledzenia stanów magazynowych, wyświetlania dodatkowych informacji o produktach i umożliwiania klientom dokonywania płatności. Na przykład Starbucks pozwala klientom skanować kody QR, aby dowiedzieć się o swoich ulubionych napojach. Amazon Go korzysta z kodów QR, aby umożliwić sklepy bez konieczności dokonywania płatności.

Skrobanie sieci

Bot zgarniający przeszukuje sieć w celu wyodrębnienia danych ze stron internetowych. Może pobierać przydatne informacje, takie jak kontakty firmowe, statystyki branżowe, informacje o produktach itp., A następnie eksportować zebrane dane do arkusza kalkulacyjnego lub dowolnego innego formatu. Bardziej zaawansowane narzędzia mogą współpracować z plikami JSON.

Ponieważ strony internetowe mają różne formy, narzędzia do skrobania również różnią się funkcjonalnością. Niektóre mogą nawet ominąć CAPTCHA. Jednym z zastosowań narzędzi do przeglądania stron internetowych jest zbieranie odpowiednich informacji z katalogów firm i profili w mediach społecznościowych, aby pomóc firmom w generowaniu potencjalnych klientów.

Interfejs programowania aplikacji (API)

Wiele platform internetowych oferuje interfejs API, za pomocą którego inne osoby mogą uzyskać dostęp do danych strukturalnych za pośrednictwem wywołań API. Na przykład platforma mediów społecznościowych może udostępniać interfejs API, który umożliwia różnym botom programowym monitorowanie mediów społecznościowych.

Należy pamiętać, że nie każdy zasób online oferuje interfejs API; w innych przypadkach interfejs API może nie być dobrze udokumentowany, co utrudnia dostęp.

Zautomatyzowane gromadzenie danych w oparciu o IoT

Zbieranie danych z czujnika

W kontekście zastosowań Internetu rzeczy (IoT) czujniki mogą pomóc w automatycznym przechwytywaniu różnych typów danych. Na przykład w przypadku konserwacji predykcyjnej czujniki podłączone do urządzenia mogą zbierać informacje o jego temperaturze, wibracjach i innych parametrach w celu wykrycia anomalii w stanie urządzenia. W służbie zdrowia urządzenia IoT mogą rejestrować parametry życiowe pacjentów, co pomaga w monitorowaniu chorób przewlekłych i innych zaburzeń.

Kluczowe zastosowania biznesowe automatycznego gromadzenia danych

Poniżej pięć przykładów tego, jak możesz wykorzystać zautomatyzowane metody gromadzenia danych w połączeniu z rozwiązaniami z zakresu analityki danych i uczenia maszynowego, aby wzmocnić swoją pozycję wśród konkurencji.

Wnikliwy przewodnik dotyczący przygotowania danych do uczenia maszynowego znajdziesz na naszym blogu.

Przypadek użycia nr 1: Zapewnienie Ci właściwych informacji umożliwiających podejmowanie rozsądnych decyzji

Im więcej masz danych, tym głębiej rozumiesz nadchodzące trendy i własne procesy. Oto, w jaki sposób zautomatyzowane gromadzenie danych może pomóc Ci w podejmowaniu decyzji:

  • Przyspieszenie badań rynku . Możesz polegać na botach przeglądających strony internetowe, które przeszukują media społecznościowe i inne platformy internetowe w celu wychwytywania najnowszych trendów rynkowych i działań konkurencji. Posiadanie wszystkich tych informacji pomoże kierownictwu w ustaleniu priorytetów produkcji i innych procesów.
  • Śledzenie wydajności pracowników . Zautomatyzowany proces gromadzenia danych może również wspierać wewnętrzne decyzje HR. Narzędzia mogą gromadzić dane na temat frekwencji, wyników pracowników oraz poziomu zaangażowania i wolontariatu w firmie, co pomaga w podejmowaniu decyzji o awansach oraz identyfikowaniu możliwości szkoleń i edukacji.

Przykłady z życia:

  • Hotele Starwood pobierają dane na temat sytuacji gospodarczej, wydarzeń lokalnych i warunków pogodowych z różnych źródeł, aby dostosować swoje dynamiczne ceny. Na przykład, jeśli w lokalnym teatrze odbywa się słynne przedstawienie, odpowiednio modyfikują ceny pokoi w pobliskich hotelach.
  • Netflix przeanalizował ponad 30 milionów programów i 4 miliony ocen klientów, aby postawić na filmy i seriale, które później stały się wielkimi hitami.

Przypadek użycia nr 2: Rzucenie światła na przeszkody w produktywności

Dane zebrane automatycznie możesz wykorzystać do:

  • Usprawnij operacje wewnętrzne . Zautomatyzowane narzędzia mogą agregować dane dotyczące różnych zadań związanych z procesem produkcyjnym lub dowolnym innym procesem w Twojej organizacji. Analiza tych danych da Ci wyobrażenie o jakiejkolwiek nieefektywności lub blokadach w Twoim przepływie. Nie wspominając już o tym, że automatyczne zbieranie danych jest już bardziej produktywne niż robienie tego ręcznie.
  • Ułatwienie konserwacji predykcyjnej . Nieplanowane przestoje sprzętu mogą prowadzić do utraty produktywności nawet o 20%. Firmy mogą tego uniknąć, automatycznie agregując dane z czujników dotyczące parametrów sprzętu, aby wskazać urządzenia wykazujące wczesne oznaki nieprawidłowego działania i naprawić je we właściwym czasie, nie zakłócając reszty procesu.

Przykład z życia wzięty:

Badanie opublikowane w czasopiśmie Journal of Nursing Administration pokazuje, jak automatyczne gromadzenie pomiarów parametrów życiowych pacjentów i przenoszenie ich do odpowiednich pól EHR zmniejszyło błędy o 20% w porównaniu z wpisami ręcznymi, a czas pomiaru w niektórych przypadkach nawet o dwie godziny na pomiar , zwiększając w ten sposób produktywność pielęgniarek.

Przypadek użycia nr 3: Kierowanie kampaniami marketingowymi we właściwym kierunku

Agregowanie danych z różnych źródeł, takich jak witryny z recenzjami produktów i platformy mediów społecznościowych, pomoże w segmentacji docelowej grupy odbiorców i zrozumieniu zachowań klientów. Dzięki tej wiedzy marketerzy mogą tworzyć spersonalizowane kampanie i reklamować produkty i usługi osobom, które będą na nie najbardziej otwarte, zamiast wysyłać wszystkim irytujące, ogólne wiadomości.

Zautomatyzowane gromadzenie danych może usprawnić generowanie potencjalnych klientów, ponieważ może przypisywać potencjalnym klientom oceny, aby zrozumieć ich interakcję z Twoimi produktami i określić potencjalnych nabywców/partnerów/współpracowników.

Przykłady z życia:

  • American Express zagregował dane dotyczące 115 zmiennych, w tym historycznych transakcji klientów, aby przewidzieć i złagodzić odpływ klientów. Firmie udało się przewidzieć 24% rachunków, które faktycznie zostały zamknięte w ciągu kilku miesięcy.
  • Amazon opiera się na ogromnych ilościach danych klientów, takich jak zakupy, zaangażowanie, listy życzeń itp., i analizuje te informacje, aby opracować ukierunkowane miejsca docelowe reklam dla podgrup użytkowników.

Przypadek użycia nr 4: Zapewnienie optymalnych poziomów zapasów

Jeśli używasz czujników do monitorowania produktów znajdujących się w magazynie, narzędzia do automatycznego gromadzenia danych mogą agregować dane o zapasach wraz ze statystykami sprzedaży, wzorcami popytu i ogólnymi trendami rynkowymi. Dzięki takiemu połączeniu będziesz wiedzieć, kiedy uzupełnić produkty, aby sprostać rosnącemu zapotrzebowaniu i kiedy można uniknąć kosztownego uzupełniania produktu, który nie jest już modny.

Przykład z życia wzięty:

Duża firma produkcyjno-dystrybucyjna Aliaxis łączy własne dane dotyczące harmonogramów produkcji i zapisów sprzedaży z danymi zewnętrznymi, takimi jak informacje o dostawcach, opinie klientów i inne, aby zarządzać swoimi zapasami. Dzięki analizie danych firmie udało się:

  • Przewiduj popyt i utrzymuj optymalny poziom zapasów
  • Zidentyfikuj przestarzałe praktyki dotyczące zapasów
  • Oceniaj wydajność dostawcy na podstawie czasu dostawy, jakości produktu i ceny. Aliaxis wykorzystała te spostrzeżenia do odnowienia/rozwiązania partnerstwa i negocjowania umów z dostawcami.

Przypadek użycia nr 5: Utrzymanie najwyższej jakości produktu

Oto, w jaki sposób analiza danych zbieranych automatycznie może pomóc w monitorowaniu jakości produktu na różnych etapach procesu produkcyjnego:

  • Agregowanie danych z linii produkcyjnych w czasie rzeczywistym w poszukiwaniu wadliwego sprzętu lub półproduktu niespełniającego standardów jakościowych pod względem masy, składu materiału itp.
  • Ocena właściwości surowców stosowanych w produkcji
  • Kontrola produktu końcowego pod kątem różnic w kolorze, nieregularności kształtu itp. w celu wykrycia elementów niezgodnych

Ponadto firmy mogą wykorzystywać wszystkie te dane dotyczące oceny jakości do automatycznego generowania kompleksowej dokumentacji dotyczącej jakości, uzyskiwania informacji na temat sposobów ulepszenia produkcji i upewniania się, że produkty pozostają zgodne ze standardami branżowymi.

Przykład z życia wzięty:

Firma Intel wykorzystała duże zbiory danych, aby znaleźć sposób na skrócenie procesu zapewniania jakości chipów. Tradycyjnie chipy te przechodzą na linii produkcyjnej około 19 000 testów. Analizując duże ilości danych historycznych, firma zdecydowała się skoncentrować na konkretnych testach na poziomie płytki, skracając czas kontroli jakości o 25% i oszczędzając 3 miliony dolarów na jednej linii produkcyjnej.

Przeszkody w zautomatyzowanym gromadzeniu danych

Mimo że automatyczne gromadzenie danych okazało się korzystne, istnieją pewne wyzwania, które należy wziąć pod uwagę.

  1. Zarządzanie i weryfikacja danych . Kto jest odpowiedzialny za weryfikację i przechowywanie zebranych danych? Jak długo te dane pozostaną w Twoim systemie? Czy poszczególne osoby mogą uzyskać dostęp do swoich danych osobowych i je usunąć, jeśli chcą? Konieczne jest, aby Twoja firma ustanowiła solidne praktyki zarządzania danymi i w razie potrzeby korzystała z zewnętrznych usług zarządzania danymi, aby rozwiązać wszystkie problemy związane z utrzymywaniem dużych wolumenów danych.
  2. Jakość danych może ucierpieć . Techniki zautomatyzowane mogą gromadzić duże ilości danych, których nie da się zweryfikować ręcznie. Tak więc, jeśli nie masz silnego systemu walidacji, zautomatyzowane narzędzia do gromadzenia danych mogą zacząć dodawać niespójne dane o gorszej jakości. Jest to niebezpieczna praktyka, ponieważ może spowodować nieprawidłowe działanie innych aplikacji korzystających z tych danych. Może mieć wpływ na podejmowane przez Ciebie decyzje i skutkować niewykorzystanymi szansami.
  3. Własność danych i naruszenia prywatności . Każda lokalizacja ma swoje wymagania, jeśli chodzi o prywatność danych. Gdy codziennie gromadzisz duże ilości danych, zapewnienie właściwej anonimizacji, uzyskanie zgody i zapewnienie ludziom kontroli nad ich danymi osobowymi może stać się wyzwaniem. Niezastosowanie się może jednak prowadzić do strat finansowych i utraty reputacji.
  4. Bezpieczeństwo danych . Przechowując więcej danych, możesz stać się atrakcyjniejszym celem dla cyberprzestępców. Dlatego warto wzmocnić protokoły bezpieczeństwa, aby chronić dane przed nieautoryzowanym dostępem. Dla porównania, Statista zgłosił 6,4 miliona oddziałów danych na całym świecie w samym pierwszym kwartale 2023 r.
  5. Problemy integracyjne . Zautomatyzowane narzędzia do gromadzenia danych przechwytują dane z różnych źródeł, takich jak bazy danych, interfejsy API witryn internetowych itp., co skutkuje powstaniem stosu informacji, które są niespójne, zduplikowane i pozbawione ujednoliconego formatowania. Aby jednak dane te były przydatne, muszą być przechowywane w spójnej i użytecznej formie.
  6. Koszty wdrożenia . Jak ustaliliśmy wcześniej, automatyzacja procesu gromadzenia danych zmniejsza koszty pracy, ale może wprowadzić dodatkowe koszty. Zakup i integracja systemu wiąże się z inwestycją początkową. Następnie system wymaga aktualizacji, konserwacji i ochrony. Firma nadal będzie szkolić pracowników w zakresie prawidłowego korzystania z tego systemu.

Więc dokąd stąd pójdziesz?

Jeśli prowadzisz małą firmę, która potrzebuje dostępu do niewielkiej ilości danych i charakteryzuje się dużą tolerancją na błędy w przetwarzaniu danych, ręczne gromadzenie i przetwarzanie danych nie będzie dla Ciebie problemem. W przeciwnym razie najlepiej rozważyć możliwość automatycznego gromadzenia danych.

Jednak przejście na automatyczne gromadzenie danych to dopiero początek. Aby móc zarządzać wszystkimi posiadanymi danymi, zaleca się wdrożenie skutecznych praktyk zarządzania danymi. Aby jeszcze bardziej przekształcić swoje operacje, możesz skorzystać z rozwiązań w zakresie sztucznej inteligencji, analiz predykcyjnych i innych zaawansowanych usług big data. W ITRex mamy udokumentowane doświadczenie w technologiach opartych na sztucznej inteligencji i chętnie wesprzemy Cię w tej podróży.

Chcesz przekształcić się w organizację opartą na danych? Napisz do nas! Pomożemy Ci zautomatyzować gromadzenie danych, wdrożyć praktyki zarządzania danymi i zbudować silne narzędzia analityczne oparte na sztucznej inteligencji.

Pierwotnie opublikowano na https://itrexgroup.com 3 października 2023 r.