Какую выгоду ваша компания может получить от автоматизированного сбора данных

Опубликовано: 2023-10-18

Исследования показывают, что предприятия тратят около 80% данных, которые они генерируют. Это равносильно напрасной трате идей, знаний и потенциала. Однако это неудивительно, учитывая, что некоторые компании до сих пор обрабатывают данные вручную, что является утомительной и трудоемкой задачей.

Инструменты автоматизированного сбора данных помогут вам собрать все данные, хранящиеся внутри вашей компании, а также данные, поступающие из соответствующих внешних источников. Вы можете заключить контракт с поставщиком услуг по анализу данных, таким как Itrex Group, чтобы разобраться во всех этих данных и получить информацию, которая изменит ваш бизнес.

Итак, что же такое автоматизированный сбор данных?

Автоматизированный сбор данных — это процесс автоматического сбора данных из различных источников без вмешательства человека и их сохранения в соответствующем месте в базе данных/системе вашей компании.

Алгоритмы искусственного интеллекта обычно используются для сбора различных типов данных. Например, модели распознавания речи могут собирать данные из аудио, а модели оптического распознавания символов могут анализировать текст. Некоторые из этих инструментов также могут классифицировать информацию и давать полезную информацию.

Какие типы данных могут обрабатывать эти инструменты?

Структурированные данные — это высокоорганизованные данные, которые могут «читаться» как людьми, так и машинами, например, электронные таблицы Excel, табличные таблицы CSV и базы данных SQL.
Неструктурированные данные не упорядочены в соответствии с предопределенной моделью данных, что затрудняет чтение, сбор и анализ программными инструментами. Свободный текст — это распространенный тип неструктурированных данных, но он также включает изображения, веб-страницы и видеоконтент. Исследования показывают, что около 80–90% доступных вам данных неструктурированы.
Полуструктурированные данные — это золотая середина между двумя упомянутыми выше типами. Он не соответствует конкретной семантической модели данных, но имеет некоторую структуру. Одним из примеров являются XML-файлы, которые структурированы, но не обязательно несут семантическое значение.

Чтобы представить ситуацию в перспективе, давайте возьмем Rossum как пример заслуживающего доверия поставщика автоматизированного сбора данных. Решение компании использует самообучающиеся алгоритмы искусственного интеллекта для извлечения неструктурированных данных, не полагаясь на заранее определенный шаблон. Инструмент Россума состоит из двух этапов — извлечение и проверка. Во время проверки алгоритм присваивает оценки достоверности и предлагает экспертам просмотреть данные, оценки которых падают ниже порогового значения.

Автоматический и ручной сбор данных

Некоторые предприятия по-прежнему полагаются на ручной ввод данных, перегружая свой персонал. Этот процесс включает в себя ввод или копирование информации из одного источника в другой, расшифровку аудиофайлов и т. д. Сбор данных вручную занимает много времени. А поскольку сотрудники заняты тривиальными задачами, они не могут выполнять обязанности, требующие их квалификации и опыта.

Кроме того, статистика показывает, что ввод данных вручную подвержен ошибкам. Возьмем, к примеру, здравоохранение. Любая ошибка в этой области потенциально может быть опасной для жизни. Ручной сбор данных по-прежнему распространен там, хотя доказано, что уровень ошибок составляет 3–4%.

Если ваша толерантность к ошибкам низкая, пришло время подумать об автоматизированном сборе данных.

Преимущества автоматизированного сбора данных

Сокращение ошибок и обеспечение более высокого качества данных . Ошибки при вводе данных вручную являются обычным явлением, несмотря на усердие и опыт людей. К таким ошибкам относятся опечатки в данных, отсутствующие записи, повторяющиеся записи и многое другое. В отличие от людей, инструменты автоматизации процессов на основе искусственного интеллекта и робототехники (RPA) не допускают ошибок из-за усталости или эмоций. Кроме того, вы можете включить проверку в процесс автоматического сбора данных, чтобы обеспечить точность.
Экономия времени на ручных задачах . Сбор данных — утомительная задача, если выполнять ее вручную, а автоматизированные инструменты просто быстрее извлекают информацию из больших наборов данных, чем люди.
Улучшение масштабируемости . По мере расширения вашей деятельности и роста объема собираемых данных вам придется нанимать дополнительных сотрудников, чтобы справиться с растущей рабочей нагрузкой. Когда вы полагаетесь на автоматизированные методы сбора данных, ваша система может масштабироваться соответствующим образом. В отличие от сотрудников-людей, боты при необходимости могут работать 24 часа в сутки, 7 дней в неделю, не требуя повышения.
Снижение затрат . Хотя внедрение решения по автоматизированному сбору данных на первый взгляд кажется дорогостоящим вариантом, в долгосрочной перспективе оно освободит вас от затрат на ручной труд. Не говоря уже о том, что сбор данных вручную сопровождается ошибками, которые также могут привести к крупным штрафам и репутационному ущербу.

Автоматизированные методы сбора данных

Узнав о преимуществах автоматизации, давайте посмотрим, как автоматизировать сбор данных.

ОКР, ОМР, МЦР

Оптическое распознавание символов (OCR) — это технология на базе искусственного интеллекта, которая может «понимать» напечатанные и отсканированные документы, файлы PDF и текст на изображениях. Технология может работать с финансовыми документами, юридическими отчетами и информацией о пациентах, и это лишь несколько примеров.

Интеллектуальное распознавание символов (ICR) — это более продвинутая форма оптического распознавания символов, специализирующаяся на рукописном тексте. Определить рукописные символы сложно, поскольку у каждого человека свой уникальный стиль письма.

Оптическое распознавание меток (OMR) может фиксировать информацию, помеченную человеком, например ответы на вопросы с несколькими вариантами ответов и результаты опросов.

Интеллектуальная обработка документов (IDP)

IDP — это передовая технология на базе искусственного интеллекта, которая может читать и понимать документы, классифицировать их и искать конкретную информацию в одном файле. Например, он может прочитать счет, извлечь номер счета и связать его с адресом владельца счета. IDP особенно полезен для секторов с большим количеством документов, таких как страхование, право и банковское дело.

Обработка естественного языка (НЛП)

НЛП — это область искусственного интеллекта, которая интерпретирует и генерирует письменный человеческий язык. Вы можете объединить его с распознаванием речи для обработки звука. Одним из применений решений НЛП является анализ настроений и оценка восприятия клиентами их бренда на основе данных из различных источников.

Распознавание речи

Инструменты распознавания речи могут расшифровывать человеческий голос, а также извлекать и классифицировать данные из человеческой речи. Предприятия могут использовать распознавание голоса для автоматического сбора данных из устных опросов клиентов, а больницы могут использовать его для сбора данных из речи врачей и ввода их в электронные медицинские записи соответствующего пациента.

Сбор данных

Методы интеллектуального анализа данных направлены на обнаружение тенденций, закономерностей и другой ценной информации в больших наборах данных. Другими словами, это помогает разобраться в огромных объемах данных, которые невозможно обработать вручную. Например, финансовые учреждения могут использовать интеллектуальный анализ данных для анализа финансовых транзакций и обнаружения признаков мошенничества. Розничные торговцы могут применять этот метод для определения настроений клиентов на веб-страницах с отзывами клиентов.

Методы низкоуровневого автоматизированного сбора данных

Запрос к базе данных

Запросы к базе данных — это автоматическое извлечение определенных данных из базы данных посредством систематических запросов, которые выполняются в заранее определенные периоды времени или в ответ на триггер. Например, банк может использовать этот автоматизированный метод сбора данных для систематического запроса своей базы данных транзакций и агрегирования информации из разных отделений для составления отчетов о прибылях и убытках.

Распознавание QR-кода и штрих-кода

Этот автоматизированный метод сбора данных включает обработку закодированных изображений, содержащих зашифрованные данные, например штрих-коды и QR-коды.

Сектор розничной торговли использует этот метод для отслеживания уровня запасов, отображения дополнительной информации о продуктах и предоставления клиентам возможности совершать платежи. Например, Starbucks позволяет клиентам сканировать QR-коды, чтобы узнать о своих любимых напитках. А Amazon Go использует QR-коды для открытия своих магазинов без касс.

Парсинг веб-страниц

Парсинг-бот сканирует Интернет для извлечения данных с веб-сайтов. Он может извлекать полезную информацию, такую как контакты компании, отраслевую статистику, информацию о продуктах и т. д., а также экспортировать собранные данные в электронную таблицу или любой другой формат. Более продвинутые инструменты могут работать с файлами JSON.

Поскольку веб-сайты бывают разных форм, инструменты парсинга также различаются по функциональности. Некоторые могут даже обходить CAPTCHA. Одним из применений инструментов веб-скрапинга является сбор соответствующей информации из бизнес-каталогов и профилей социальных сетей, чтобы помочь компаниям привлечь потенциальных клиентов.

Интерфейс прикладного программирования (API)

Многие онлайн-платформы предлагают API, который другие могут использовать для доступа к структурированным данным посредством вызовов API. Например, платформа социальных сетей может предоставить API, который позволяет различным программным ботам выполнять мониторинг социальных сетей.

Имейте в виду, что не каждый онлайн-ресурс предлагает API; в других случаях API может быть недостаточно документирован, что затрудняет доступ к нему.

Автоматизированный сбор данных на основе Интернета вещей

Сбор данных датчиков

В контексте приложений Интернета вещей (IoT) датчики могут помочь автоматически собирать различные типы данных. Например, в случаях профилактического обслуживания датчики, прикрепленные к устройству, могут собирать информацию о его температуре, вибрации и других параметрах для поиска аномалий в состоянии устройства. В здравоохранении устройства Интернета вещей могут фиксировать жизненные показатели пациентов, чтобы помочь контролировать хронические заболевания и другие расстройства.

Ключевые бизнес-приложения автоматизированного сбора данных

Ниже приведены пять примеров того, как вы можете использовать методы автоматического сбора данных в сочетании с решениями для анализа данных и машинным обучением, чтобы укрепить свои позиции среди конкурентов.

В нашем блоге вы можете найти подробное руководство о том, как подготовить данные для машинного обучения.

Вариант использования 1. Предоставление вам нужной информации для принятия правильных решений.

Чем больше у вас данных, тем глубже ваше понимание предстоящих тенденций и ваших собственных процессов. Вот как автоматизированный сбор данных может помочь вам в принятии решений:

Ускорение исследования рынка . Вы можете положиться на ботов, занимающихся парсингом веб-страниц, для сканирования социальных сетей и других онлайн-платформ, чтобы отслеживать новейшие тенденции рынка и деятельность конкурентов. Наличие всей этой информации в вашем распоряжении поможет руководству расставить приоритеты в производстве и других процессах.
Отслеживание эффективности работы сотрудников . Автоматизированный процесс сбора данных также может способствовать принятию внутренних кадровых решений. Инструменты могут собирать данные о посещаемости сотрудников, их производительности, уровне вовлеченности и волонтерской деятельности в компании, что помогает принимать решения о продвижении по службе и определять возможности обучения и образования.

Примеры из реальной жизни:

Отели Starwood собирают данные об экономической ситуации, местных событиях и погодных условиях из различных источников, чтобы корректировать свои динамические цены. Например, если в местном театре состоится известное представление, они соответствующим образом изменят цены на номера в близлежащих отелях.
Netflix проанализировал более 30 миллионов шоу и 4 миллиона оценок клиентов, чтобы сделать ставку на фильмы и сериалы, которые впоследствии стали большими хитами.

Вариант использования № 2: Пролить свет на препятствия производительности

Вы можете использовать автоматически собранные данные, чтобы:

Оптимизация внутренних операций . Автоматизированные инструменты могут агрегировать данные по различным задачам, связанным с производственным процессом или любым другим процессом в вашей организации. Анализ этих данных даст вам представление о любой неэффективности или блокировках в вашем потоке. Не говоря уже о том, что автоматически собирать данные уже более продуктивно, чем делать это вручную.
Упрощение профилактического обслуживания . Незапланированный простой оборудования может привести к потере производительности до 20%. Компании могут избежать этого, автоматически агрегируя данные датчиков о параметрах оборудования, чтобы выявлять устройства, которые проявляют ранние признаки неисправности, и устранять их в нужный момент, не мешая остальной части процесса.

Реальный пример:

Исследование, опубликованное в журнале «Журнал сестринского администрирования», показывает, как автоматический сбор показателей жизненно важных функций пациентов и перенос их в соответствующие поля EHR снижает количество ошибок на 20% по сравнению с вводом вручную, а время измерения в некоторых случаях достигает двух часов на одно измерение. , тем самым повышая производительность медсестер.

Вариант использования 3. Направление маркетинговых кампаний в правильном направлении

Агрегирование данных из разных источников, таких как сайты с обзорами продуктов и платформы социальных сетей, поможет вам сегментировать целевую аудиторию и понять поведение клиентов. Обладая этими знаниями, маркетологи могут создавать персонализированные кампании и рекламировать продукты и услуги людям, которые будут наиболее восприимчивы к этому, вместо того, чтобы рассылать всем раздражающие общие сообщения.

Автоматический сбор данных может улучшить привлечение потенциальных клиентов, поскольку он может присваивать потенциальным клиентам оценки, чтобы понять их взаимодействие с вашими продуктами и определить потенциальных покупателей/партнеров/соавторов.

Примеры из реальной жизни:

American Express агрегировала данные по 115 переменным, включая исторические транзакции клиентов, чтобы предвидеть и уменьшить отток клиентов. Компании удалось спрогнозировать 24% счетов, которые фактически закрылись в течение нескольких месяцев.
Amazon полагается на огромные объемы данных о клиентах, таких как покупки, взаимодействия, списки пожеланий и т. д., и анализирует эту информацию, чтобы обеспечить таргетированное размещение рекламы для подгрупп пользователей.

Вариант использования 4. Обеспечение оптимального уровня запасов

Если вы используете датчики для мониторинга продуктов на складе, инструменты автоматического сбора данных могут объединять данные о запасах вместе со статистикой продаж, моделями спроса и общими рыночными тенденциями. Благодаря этой комбинации вы будете знать, когда пополнить запасы продуктов, чтобы удовлетворить растущий спрос, а когда можно избежать дорогостоящего пополнения запасов продукта, который больше не в тренде.

Реальный пример:

Крупная производственная и дистрибьюторская компания Aliaxis объединяет свои собственные данные о производственных графиках и отчетах о продажах с внешними данными, такими как информация о поставщиках, отзывы клиентов и т. д., для управления своими запасами. С помощью анализа данных компании удалось:

Прогнозирование спроса и поддержание оптимального уровня запасов
Выявление устаревших методов инвентаризации
Оценивайте работу поставщиков на основе сроков поставки, качества продукции и цен. Aliaxis использовала эту информацию для возобновления/расторжения партнерских отношений и заключения контрактов с поставщиками.

Вариант использования 5. Поддержание высочайшего качества продукции

Вот как анализ данных, собранных автоматически, может помочь контролировать качество продукции на разных этапах производственного процесса:

Агрегирование данных с производственных линий в режиме реального времени для поиска бракованного оборудования или промежуточного продукта, не соответствующего стандартам качества по весу, материальному составу и т.д.
Оценка характеристик сырья, которое будет использоваться в производстве.
Проверка конечного продукта на предмет изменения цвета, неровностей формы и т. д. для выявления несоответствующих деталей.

Кроме того, компании могут использовать все эти данные оценки качества для автоматического создания подробной документации по качеству, получения информации о том, как улучшить производство и обеспечить соответствие продукции отраслевым стандартам.

Реальный пример:

Intel использовала большие данные, чтобы найти способ сократить процесс обеспечения качества чипов. Эти чипы традиционно проходят около 19 000 испытаний на производственной линии. Проанализировав большие объемы исторических данных, компания решила сконцентрироваться на конкретных тестах на уровне пластин, сократив время контроля качества на 25% и сэкономив 3 миллиона долларов на одной производственной линии.

Препятствия для автоматизированного сбора данных

Несмотря на то, что автоматизированный сбор данных имеет доказанные преимущества, существуют проблемы, которые вам придется учитывать.

Управление и проверка данных . Кто несет ответственность за проверку и сохранение собранных данных? Как долго эти данные будут оставаться в вашей системе? Могут ли люди получить доступ к своим личным данным и удалить их, если захотят? Крайне важно, чтобы ваша компания внедрила надежные методы управления данными и при необходимости воспользовалась внешними услугами управления данными для решения всех проблем, связанных с поддержанием больших объемов данных.
Качество данных может пострадать . Автоматизированные методы могут накапливать большие объемы данных, которые невозможно проверить вручную. Таким образом, если у вас нет надежной системы проверки, инструменты автоматического сбора данных могут начать добавлять противоречивые данные низкого качества. Это опасная практика, поскольку она может привести к сбоям в работе других приложений, зависящих от этих данных. Это может повлиять на ваши решения и привести к упущенным возможностям.
Право собственности на данные и нарушения конфиденциальности . В каждом месте есть свои требования к конфиденциальности данных. Когда вы ежедневно собираете большие объемы данных, может оказаться сложно обеспечить надлежащую анонимность, получить согласие и предоставить людям контроль над их личной информацией. Однако несоблюдение этих требований может привести к финансовым потерям и репутационному ущербу.
Безопасность данных . Когда вы храните больше данных, вы можете стать более привлекательной целью для киберпреступников. Поэтому имеет смысл усилить ваши протоколы безопасности, чтобы защитить данные от несанкционированного доступа. Для сравнения: Statista сообщила о 6,4 миллионах филиалов данных по всему миру только в первом квартале 2023 года.
Проблемы интеграции . Инструменты автоматизированного сбора данных собирают данные из разных источников, таких как базы данных, API веб-сайтов и т. д., в результате чего образуется куча противоречивой, дублированной информации и отсутствия единого форматирования. Однако для того, чтобы эти данные были полезными, их необходимо хранить в последовательном и удобном для использования виде.
Затраты на внедрение . Как мы установили ранее, автоматизация процесса сбора данных снижает трудозатраты, но может привести к дополнительным затратам. Есть первоначальные инвестиции для приобретения и интеграции системы. Затем систему необходимо обновлять, обслуживать и защищать. И компания по-прежнему будет обучать сотрудников правильному использованию этой системы.

Итак, куда вы пойдете отсюда?

Если вы управляете малым бизнесом, которому необходим доступ к небольшому объему данных и у которого высокая устойчивость к ошибкам обработки данных, то вас вполне устраивает сбор и обработка данных вручную. В противном случае лучше рассмотреть возможность автоматического сбора данных.

Однако переход на автоматизированный сбор данных — это только начало. Чтобы обрабатывать все имеющиеся у вас данные, рекомендуется установить надежные методы управления данными. А для дальнейшего преобразования вашей деятельности вы можете воспользоваться программными решениями искусственного интеллекта, прогнозной аналитикой и другими мощными сервисами обработки больших данных. Здесь, в ITRex, мы имеем проверенный опыт работы с технологиями на основе искусственного интеллекта и будем рады поддержать вас на вашем пути.

Хотите превратиться в организацию, управляемую данными? Напишите нам! Мы поможем вам автоматизировать сбор данных, внедрить методы управления данными и создать надежные аналитические инструменты на базе искусственного интеллекта.

Первоначально опубликовано на https://itrexgroup.com 3 октября 2023 г.