Cum ar putea beneficia compania dvs. de pe urma colectării automate a datelor

Cercetările arată că companiile risipesc aproximativ 80% din datele pe care le generează. Acest lucru echivalează cu perspective, cunoștințe și potențial irosite. Cu toate acestea, acest lucru nu este surprinzător, având în vedere că unele companii încă manipulează datele manual, ceea ce este o sarcină obositoare și consumatoare de timp.

Instrumentele automate de colectare a datelor vă vor ajuta să capturați toate datele care persistă în cadrul companiei dvs., precum și datele care provin din surse externe relevante. Puteți contracta un furnizor de servicii de analiză a datelor precum Itrex Group pentru a înțelege toate aceste date și pentru a obține informații care vă vor transforma afacerea.

Deci, ce este colectarea automată a datelor?

Colectarea automată a datelor este procesul de recoltare automată a datelor din diverse surse fără intervenție umană și stocarea acestora în locația corespunzătoare din baza de date/sistemul companiei dumneavoastră.

Este obișnuit să folosiți algoritmi AI pentru a captura diferite tipuri de date. De exemplu, modelele de recunoaștere a vorbirii pot colecta date din audio, iar modelele de recunoaștere optică a caracterelor pot analiza text. Unele dintre aceste instrumente pot, de asemenea, clasifica informațiile și pot produce informații utile.

Ce tipuri de date pot procesa aceste instrumente?

• Datele structurate sunt date foarte organizate care pot fi „citite” atât de oameni, cât și de mașini, cum ar fi foile de calcul Excel, foile de lucru CSV tabulare și bazele de date SQL.
• Datele nestructurate nu sunt aranjate conform unui model de date predefinit, ceea ce face mai dificilă citirea, colectarea și analizarea instrumentelor software. Textul liber este un tip comun de date nestructurate, dar include și imagini, pagini web și conținut video. Cercetările sugerează că aproximativ 80–90% din datele care vă sunt accesibile sunt nestructurate.
• Datele semi-structurate reprezintă o cale de mijloc între cele două tipuri menționate mai sus. Nu se conformează unui anumit model de date semantice și totuși are o anumită structură. Un exemplu sunt fișierele XML care sunt structurate, dar nu au neapărat semnificație semantică.

Pentru a pune lucrurile în perspectivă, să luăm Rossum ca exemplu de furnizor credibil de colectare automată a datelor. Soluția companiei implementează algoritmi AI de auto-învățare pentru a extrage date nestructurate fără a se baza pe un șablon predefinit. Instrumentul Rossum are două faze - extracție și validare. În timpul validării, algoritmul atribuie scoruri de încredere și îi solicită experților umani să examineze datele cu scoruri sub prag.

Captură automată vs. manuală a datelor

Unele companii se bazează în continuare pe introducerea manuală a datelor, supraîncărcându-și personalul. Acest proces include tastarea sau copierea-lipirea de informații de la o sursă la alta, transcrierea fișierelor audio etc. Capturarea manuală a datelor necesită mult timp. Și din moment ce angajații sunt ocupați cu sarcini banale, ei nu pot îndeplini sarcini care necesită calificările și expertiza lor.

În plus, statisticile arată că introducerea manuală a datelor este predispusă la erori. Luați ca exemplu asistența medicală. Orice greșeală în acest domeniu poate pune viața în pericol. Captarea manuală a datelor este încă obișnuită acolo, chiar dacă s-a dovedit că are o rată de eroare de 3–4%.

Dacă toleranța dvs. de eroare este scăzută, este timpul să luați în considerare colectarea automată a datelor.

Beneficiile colectării automate de date

• Reducerea erorilor și asigurarea unei calități mai ridicate a datelor . Erorile sunt frecvente în introducerea manuală a datelor, în ciuda diligenței și expertizei oamenilor. Astfel de greșeli includ date scrise greșit, intrări lipsă, intrări duplicate și multe altele. Spre deosebire de oameni, instrumentele bazate pe AI și automatizarea proceselor robotice (RPA) nu fac greșeli pentru că sunt obosite sau emoționante. De asemenea, puteți include validarea ca parte a procesului de colectare automată a datelor pentru a asigura acuratețea.
• Economisirea de timp pentru sarcini manuale . Colectarea datelor este o sarcină plictisitoare dacă este făcută manual, iar instrumentele automate sunt pur și simplu mai rapide în preluarea informațiilor din seturi mari de date decât oamenii.
• Îmbunătățirea scalabilității . Pe măsură ce operațiunile dvs. se extind și cantitatea de date colectate crește, veți fi forțat să angajați membri suplimentari ai personalului pentru a face față volumului de muncă în creștere. Când vă bazați pe metode automate de colectare a datelor, sistemul dumneavoastră se poate scala în consecință. Spre deosebire de angajații umani, roboții pot lucra 24/7 dacă este necesar, fără a cere o mărire de salariu.
• Scăderea costurilor . Chiar dacă implementarea unei soluții de colectare automată a datelor pare o opțiune costisitoare la prima vedere, te va elibera de cheltuielile cu forța manuală pe termen lung. Ca să nu mai vorbim de faptul că colectarea manuală a datelor este plină de erori, care pot duce, de asemenea, la amenzi mari și daune reputației.

Metode automate de colectare a datelor

După ce ați aflat despre beneficiile automatizării, să vedem cum să automatizăm colectarea datelor.

OCR, OMR, ICR

Recunoașterea optică a caracterelor (OCR) este o tehnologie bazată pe inteligență artificială care poate „înțelege” documentele tastate și scanate, fișierele PDF și textul din imagini. Tehnologia poate funcționa cu documente financiare, rapoarte juridice și informații despre pacienți, pentru a menționa câteva exemple.

Recunoașterea inteligentă a caracterelor (ICR) este o formă mai avansată de OCR specializată în text scris de mână. Identificarea caracterelor scrise de mână este complicată, deoarece fiecare persoană are propriul stil de scriere unic.

Recunoașterea optică a mărcilor (OMR) poate capta informații marcate de om, cum ar fi răspunsurile la întrebări cu alegere multiplă și rezultatele sondajelor.

Procesarea inteligentă a documentelor (IDP)

IDP este o tehnologie avansată bazată pe inteligență artificială care poate citi și înțelege documente, le poate clasifica și căuta informații specifice într-un singur fișier. De exemplu, poate citi o factură, extrage un număr de cont și îl poate conecta la adresa titularului contului. IDP este util în special pentru sectoarele care necesită documente, cum ar fi asigurările, dreptul și serviciile bancare.

Procesarea limbajului natural (NLP)

NLP este un domeniu al inteligenței artificiale care interpretează și generează limbajul uman scris. Îl puteți combina cu recunoașterea vorbirii pentru a gestiona sunetul. O aplicație a soluțiilor NLP este de a efectua o analiză a sentimentelor și de a evalua percepția clienților asupra mărcii lor pe baza datelor din diferite surse.

Recunoaștere a vorbirii

Instrumentele de recunoaștere a vorbirii pot descifra vocea umană și pot extrage și clasifica date din vorbirea umană. Companiile pot implementa recunoașterea vocii pentru a colecta automat date din sondajele verbale ale clienților, în timp ce spitalele o pot folosi pentru a capta date din discursul medicilor și a le introduce în EHR-urile pacientului corespunzător.

Exploatarea datelor

Tehnicile de extragere a datelor urmăresc să descopere tendințe, modele și alte informații valoroase în seturi mari de date. Cu alte cuvinte, ajută la înțelegerea unor cantități mari de date care nu pot fi procesate manual. De exemplu, instituțiile financiare pot utiliza data mining pentru a analiza tranzacțiile financiare și a detecta semne de fraudă. Comercianții cu amănuntul pot aplica această tehnică pentru a detecta sentimentul clienților pe paginile web cu recenzii ale clienților.

Metode automate de colectare a datelor la nivel scăzut

Interogarea bazei de date

Interogarea bazei de date se referă la preluarea automată a anumitor date dintr-o bază de date prin interogări sistematice care sunt executate la perioade de timp predefinite sau ca răspuns la un declanșator. De exemplu, o bancă poate folosi această metodă automată de colectare a datelor pentru a interoga sistematic baza de date de tranzacții și pentru a agrega informații din diferite sucursale pentru a alcătui declarații de profit și pierdere.

Recunoaștere cod QR și cod de bare

Această metodă automată de colectare a datelor implică procesarea imaginilor codificate care conțin date criptate, cum ar fi codurile de bare și codurile QR.

Sectorul de vânzare cu amănuntul utilizează această tehnică pentru a urmări nivelul stocurilor, pentru a afișa informații suplimentare despre produse și pentru a permite clienților să efectueze plăți. De exemplu, Starbucks le permite clienților să scaneze coduri QR pentru a afla despre băuturile lor preferate. Iar Amazon Go se bazează pe coduri QR pentru a-și permite magazinele fără plată.

Scraping web

Un bot de scraping accesează cu crawlere web pentru a extrage date de pe site-uri web. Poate prelua informații utile, cum ar fi contacte ale companiei, statistici din industrie, informații despre produse etc., și poate exporta datele colectate într-o foaie de calcul sau în orice alt format. Instrumente mai avansate pot funcționa cu fișiere JSON.

Întrucât site-urile web au diferite forme, instrumentele de răzuire variază și ca funcționalitate. Unii pot chiar să ocolească CAPTCHA. O aplicație a instrumentelor de scraping web este colectarea de informații relevante din directoarele de afaceri și profilurile de rețele sociale pentru a ajuta companiile cu generarea de clienți potențiali.

Interfață de programare a aplicațiilor (API)

Multe platforme online oferă un API pe care alții îl pot folosi pentru a accesa date structurate prin apeluri API. De exemplu, o platformă de social media poate furniza un API care permite diferiților roboți software să efectueze monitorizarea rețelelor sociale.

Rețineți că nu toate resursele online oferă un API; în alte cazuri, este posibil ca un API să nu fie bine documentat, ceea ce face dificil accesul.

Colectarea automată a datelor bazată pe IoT

Colectarea datelor senzorilor

În contextul aplicațiilor Internet of Things (IoT), senzorii pot ajuta la capturarea automată a diferitelor tipuri de date. De exemplu, în cazurile de utilizare de întreținere predictivă, senzorii atașați la un dispozitiv îi pot aduna temperatura, vibrația și alți parametri pentru a căuta anomalii în starea dispozitivului. În domeniul sănătății, dispozitivele IoT pot capta semnele vitale ale pacienților pentru a ajuta la monitorizarea bolilor cronice și a altor tulburări.

Aplicații cheie de afaceri de colectare automată a datelor

Mai jos sunt cinci exemple despre cum puteți utiliza metode automate de colectare a datelor combinate cu soluții de analiză a datelor și învățarea automată pentru a vă consolida poziția în rândul concurenței.

Puteți găsi un ghid perspicace despre cum să vă pregătiți datele pentru învățarea automată pe blogul nostru.

Cazul de utilizare #1: împuternicirea dvs. cu informațiile potrivite pentru a lua decizii corecte

Cu cât aveți mai multe date, cu atât înțelegeți mai profund tendințele viitoare și propriile procese. Iată cum vă poate ajuta colectarea automată de date în luarea deciziilor:

• Accelerarea cercetării de piață . Vă puteți baza pe roboții web scraping pentru a accesa cu crawlere rețelele sociale și alte platforme online pentru a surprinde cele mai noi tendințe ale pieței și activitățile concurenței. Având toate aceste informații la dispoziție, conducerea va ajuta managementul să prioritizeze producția și alte procese.
• Urmărirea performanței angajaților . Un proces automat de colectare a datelor poate sprijini și deciziile interne de resurse umane. Instrumentele pot colecta date despre prezența angajaților, performanța și nivelurile de implicare și voluntariat la companie, ceea ce ajută la alegerea promoțiilor și la identificarea oportunităților de formare și educație.

Exemple din viața reală:

• Hotelurile Starwood extrag date despre situația economică, evenimentele locale și condițiile meteorologice dintr-o varietate de surse pentru a-și ajusta prețurile dinamice. De exemplu, dacă un spectacol celebru are loc la teatrul local, ei modifică în consecință prețul camerelor la hotelurile din apropiere.
• Netflix a analizat peste 30 de milioane de emisiuni și 4 milioane de evaluări ale clienților pentru a paria pe filme și seriale care ulterior au devenit mari hituri.

Cazul de utilizare #2: Aruncarea lumină asupra obstacolelor de productivitate

Puteți utiliza datele colectate automat pentru a:

• Eficientizarea operațiunilor interne . Instrumentele automate pot agrega date despre diferite sarcini asociate cu procesul de producție sau cu orice alt proces din organizația dvs. Analizarea acestor date vă va oferi o idee despre orice ineficiență sau blocanți din fluxul dvs. Ca să nu mai vorbim de faptul că adunarea automată a datelor este deja mai productivă decât a o face manual.
• Facilitează întreținerea predictivă . Timpul neplanificat al echipamentelor poate duce la pierderi de productivitate de până la 20%. Companiile pot evita acest lucru prin agregarea automată a datelor senzorilor privind parametrii echipamentelor pentru a identifica dispozitivele care prezintă semne timpurii de funcționare defectuoasă și le pot repara la momentul potrivit, fără a împiedica restul procesului.

Exemplu din viața reală:

Un studiu publicat în Journal of Nursing Administration arată cum colectarea automată a măsurătorilor semnelor vitale ale pacienților și transferarea acestora în câmpurile EHR corespunzătoare a redus erorile cu 20% în comparație cu intrările manuale, iar timpul de măsurare cu până la două ore pe măsurare în unele cazuri. , crescând astfel productivitatea asistentelor medicale.

Cazul de utilizare #3: Dirijați-vă campaniile de marketing în direcția corectă

Agregarea datelor din diferite surse, cum ar fi site-urile de recenzii a produselor și platformele de social media, vă va ajuta să segmentați publicul țintă și să înțelegeți comportamentul clienților. Cu aceste cunoștințe, agenții de marketing pot crea campanii personalizate și pot face reclamă pentru produse și servicii persoanelor care vor fi cei mai receptivi la acestea, în loc să trimită mesaje generice enervante tuturor.

Captarea automată a datelor poate îmbunătăți generarea de clienți potențiali, deoarece poate atribui scoruri clienților potențiali pentru a înțelege interacțiunea acestora cu produsele dvs. și pentru a determina potențialii cumpărători/parteneri/colaboratori.

Exemple din viața reală:

• American Express a agregat date privind 115 variabile, inclusiv tranzacțiile istorice ale clienților, pentru a prevedea și a atenua rata de pierdere a clienților. Compania a reușit să prezică 24% dintre conturile care s-au închis efectiv în câteva luni.
• Amazon se bazează pe volume enorme de date despre clienți, cum ar fi achiziții, angajamente, liste de dorințe etc. și analizează aceste informații pentru a găsi plasări de anunțuri direcționate către subgrupuri de utilizatori.

Cazul de utilizare #4: Asigurarea nivelurilor optime de inventar

Dacă utilizați senzori pentru a monitoriza produsele în stoc, instrumentele automate de colectare a datelor pot agrega datele de inventar împreună cu statistici de vânzări, modele de cerere și tendințe generale ale pieței. Cu această combinație, veți ști când să reaprovizionați produsele pentru a se potrivi cererii în creștere și când puteți evita reaprovizionarea costisitoare a unui produs care nu mai este în tendințe.

Exemplu din viața reală:

O mare companie de producție și distribuție, Aliaxis, combină propriile date despre programele de producție și înregistrările vânzărilor cu date externe, cum ar fi informații despre furnizori, recenzii ale clienților și multe altele, pentru a-și gestiona inventarul. Cu ajutorul analizei datelor, compania a reușit să:

• Prevede cererea și menține nivelurile optime ale stocurilor
• Identificați practicile de inventar învechite
• Evaluați performanța furnizorului pe baza timpilor de livrare, a calității produsului și a prețurilor. Aliaxis a folosit aceste informații pentru a reînnoi/încheia parteneriate și pentru a negocia contracte cu furnizorii.

Cazul de utilizare #5: Menținerea calității de top a produsului

Iată cum analiza datelor colectate automat poate ajuta la monitorizarea calității produsului în diferite etape ale procesului de producție:

• Agregarea datelor de pe liniile de producție în timp real căutând echipamente defecte sau un produs intermediar care nu corespunde standardelor de calitate în greutate, compoziție materială etc.
• Evaluarea caracteristicilor materiilor prime care urmează a fi utilizate în producție
• Inspectarea produsului final pentru variații de culoare, neregularități de formă etc. pentru a identifica piesele neconforme

De asemenea, companiile pot folosi toate aceste date de evaluare a calității pentru a genera automat documentație cuprinzătoare de calitate, pentru a obține informații despre cum să îmbunătățească producția și să se asigure că produsele rămân conforme cu standardele industriei.

Exemplu din viața reală:

Intel a folosit big data pentru a găsi o modalitate de a scurta procesul de asigurare a calității cipului. Aceste cipuri sunt supuse în mod tradițional aproximativ 19.000 de teste pe linia de producție. Analizând cantități mari de date istorice, compania a decis să se concentreze pe teste specifice la nivel de napolitană, scăzând timpul de control al calității cu 25% și economisind 3 milioane USD pe o linie de producție.

Obstacole în calea colectării automate a datelor

Chiar dacă capturarea automată a datelor are beneficii dovedite, există provocări în modul în care va trebui să le luați în considerare.

1. Gestionarea și verificarea datelor . Cine este responsabil pentru verificarea și menținerea datelor colectate? Cât timp vor rămâne aceste date în sistemul dvs.? Pot persoanele fizice să își acceseze datele personale și să le șteargă dacă doresc? Este imperativ ca compania dvs. să stabilească practici puternice de guvernare a datelor și să beneficieze de servicii externe de gestionare a datelor, dacă este necesar, pentru a aborda toate preocupările legate de menținerea unor volume mari de date.
2. Calitatea datelor poate avea de suferit . Tehnicile automate pot acumula cantități mari de date, care este imposibil de verificat manual. Deci, cu excepția cazului în care aveți un sistem de validare puternic, instrumentele automate de colectare a datelor pot începe să adauge date inconsistente și de calitate inferioară. Aceasta este o practică periculoasă, deoarece poate cauza funcționarea defectuoasă a altor aplicații care depind de aceste date. Poate influența deciziile pe care le iei și poate duce la oportunități ratate.
3. Proprietatea datelor și încălcări ale confidențialității . Fiecare locație are cerințele sale când vine vorba de confidențialitatea datelor. Atunci când capturați zilnic volume mari de date, poate deveni dificil să asigurați anonimizarea adecvată, să obțineți consimțământul și să oferiți oamenilor control asupra informațiilor lor personale. Cu toate acestea, nerespectarea poate duce la pierderi financiare și daune reputației.
4. Securitatea datelor . Când stocați mai multe date, puteți deveni o țintă mai atrăgătoare pentru infractorii cibernetici. Prin urmare, este logic să vă consolidați protocoalele de securitate pentru a proteja datele împotriva accesului neautorizat. Pentru a pune lucrurile în perspectivă, Statista a raportat 6,4 milioane de sucursale de date la nivel mondial doar în primul trimestru al anului 2023.
5. Probleme de integrare . Instrumentele automate de colectare a datelor captează date din diferite surse, cum ar fi baze de date, site-uri API-uri etc., rezultând o grămadă de informații care sunt inconsecvente, duplicate și lipsite de formatare unificată. Cu toate acestea, pentru ca aceste date să fie utile, trebuie să fie stocate într-o vizualizare coerentă și utilizabilă.
6. Costuri de implementare . După cum am stabilit anterior, automatizarea procesului de colectare a datelor reduce costurile cu forța de muncă, dar poate introduce un cost propriu. Există investiția inițială pentru achiziționarea și integrarea sistemului. Apoi, sistemul trebuie să fie actualizat, întreținut și protejat. Și compania va pregăti în continuare angajații umani pentru a utiliza corect acest sistem.

Deci, unde pleci de aici?

Dacă operați o afacere mică care trebuie să aibă acces la o cantitate modestă de date și are o toleranță ridicată la erorile de manipulare a datelor, atunci sunteți bine cu colectarea și procesarea manuală a datelor. În caz contrar, cel mai bine este să luați în considerare explorarea colectării automate a datelor.

Cu toate acestea, trecerea la colectarea automată a datelor este doar începutul. Pentru a gestiona toate datele în posesia dvs., este recomandabil să instalați practici puternice de gestionare a datelor. Și pentru a vă transforma și mai mult operațiunile, puteți beneficia de soluții software de inteligență artificială, analiză predictivă și alte servicii puternice de date mari. Aici, la ITRex, avem un istoric dovedit cu tehnologii bazate pe inteligență artificială și vom fi bucuroși să vă sprijinim în călătoria dvs.

Vrei să te transformi într-o organizație bazată pe date? Dă-ne un rând! Vă vom ajuta să automatizați colectarea datelor, să implementați practici de gestionare a datelor și să construiți instrumente analitice puternice bazate pe inteligență artificială.

Publicat inițial la https://itrexgroup.com pe 3 octombrie 2023.