บริษัทของคุณจะได้รับประโยชน์จากการรวบรวมข้อมูลอัตโนมัติอย่างไร

การวิจัยพบว่าธุรกิจต่างๆ สูญเสียข้อมูลประมาณ 80% ที่พวกเขาสร้างขึ้น ซึ่งเท่ากับเป็นการสิ้นเปลืองข้อมูลเชิงลึก ความรู้ และศักยภาพ อย่างไรก็ตาม ก็ไม่น่าแปลกใจเลยที่บางบริษัทยังคงจัดการข้อมูลด้วยตนเอง ซึ่งเป็นงานที่น่าเบื่อและใช้เวลานาน

เครื่องมือรวบรวมข้อมูลอัตโนมัติจะช่วยให้คุณบันทึกข้อมูลทั้งหมดที่ค้างอยู่ภายในบริษัทของคุณ รวมถึงข้อมูลที่มาจากแหล่งภายนอกที่เกี่ยวข้อง คุณสามารถจ้างผู้ให้บริการวิเคราะห์ข้อมูลเช่น Itrex Group เพื่อทำความเข้าใจข้อมูลทั้งหมดนี้และรับข้อมูลเชิงลึกที่จะเปลี่ยนแปลงธุรกิจของคุณ

ดังนั้นการรวบรวมข้อมูลอัตโนมัติคืออะไร?

การรวบรวมข้อมูลอัตโนมัติ คือกระบวนการรวบรวมข้อมูลโดยอัตโนมัติจากแหล่งต่างๆ โดยไม่ต้องมีการแทรกแซงของมนุษย์ และจัดเก็บไว้ในตำแหน่งที่เกี่ยวข้องในฐานข้อมูล/ระบบของบริษัทของคุณ

เป็นเรื่องปกติที่จะใช้อัลกอริธึม AI เพื่อเก็บข้อมูลประเภทต่างๆ ตัวอย่างเช่น โมเดลการรู้จำเสียงสามารถรวบรวมข้อมูลจากเสียง และโมเดลการรู้จำอักขระด้วยแสงสามารถวิเคราะห์ข้อความได้ เครื่องมือเหล่านี้บางส่วนยังสามารถจัดหมวดหมู่ข้อมูลและสร้างข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์ได้

เครื่องมือเหล่านี้ประมวลผลข้อมูลประเภทใดได้บ้าง

• ข้อมูลที่มีโครงสร้าง คือข้อมูลที่จัดระเบียบอย่างดีซึ่งทั้งมนุษย์และเครื่องจักรสามารถ “อ่าน” ได้ เช่น สเปรดชีต Excel, แผ่นงาน CSV แบบตาราง และฐานข้อมูล SQL
• ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ไม่ได้จัดเรียงตามโมเดลข้อมูลที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ทำให้เครื่องมือซอฟต์แวร์อ่าน รวบรวม และวิเคราะห์ได้ยากขึ้น ข้อความอิสระเป็นข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างประเภททั่วไป แต่ยังรวมถึงรูปภาพ หน้าเว็บ และเนื้อหาวิดีโอด้วย การวิจัยชี้ให้เห็นว่าข้อมูลประมาณ 80–90% ที่คุณเข้าถึงได้นั้นไม่มีโครงสร้าง
• ข้อมูลกึ่งโครงสร้าง เป็นจุดกึ่งกลางระหว่างสองประเภทที่กล่าวถึงข้างต้น มันไม่สอดคล้องกับแบบจำลองข้อมูลความหมายเฉพาะแต่ยังมีโครงสร้างบางอย่าง ตัวอย่างหนึ่งคือไฟล์ XML ที่มีโครงสร้างแต่ไม่จำเป็นต้องมีความหมายเชิงความหมาย

เพื่อให้เข้าใจถึงสิ่งต่างๆ ลองใช้ Rossum เป็นตัวอย่างหนึ่งของผู้ให้บริการรวบรวมข้อมูลอัตโนมัติที่น่าเชื่อถือ โซลูชันของบริษัทใช้อัลกอริธึม AI ที่เรียนรู้ด้วยตนเองเพื่อดึงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างโดยไม่ต้องอาศัยเทมเพลตที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เครื่องมือของ Rossum มีสองขั้นตอน — การสกัดและการตรวจสอบ ในระหว่างการตรวจสอบความถูกต้อง อัลกอริธึมจะกำหนดคะแนนความเชื่อมั่นและแจ้งให้ผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ตรวจสอบข้อมูลที่มีคะแนนต่ำกว่าเกณฑ์

การจับข้อมูลแบบอัตโนมัติและแบบแมนนวล

ธุรกิจบางแห่งยังคงต้องอาศัยการป้อนข้อมูลด้วยตนเอง ทำให้มีพนักงานมากเกินไป กระบวนการนี้รวมถึงการพิมพ์หรือคัดลอกและวางข้อมูลจากแหล่งหนึ่งไปยังอีกแหล่งหนึ่ง การถอดเสียงไฟล์เสียง ฯลฯ การจับข้อมูลด้วยตนเองนั้นใช้เวลานาน และเนื่องจากพนักงานยุ่งอยู่กับงานเล็กๆ น้อยๆ พวกเขาจึงไม่สามารถปฏิบัติหน้าที่ที่ต้องใช้คุณสมบัติและความเชี่ยวชาญของตนได้

นอกจากนี้ สถิติยังแสดงให้เห็นว่าการป้อนข้อมูลด้วยตนเองมีแนวโน้มที่จะเกิดข้อผิดพลาด ใช้การดูแลสุขภาพเป็นตัวอย่าง ข้อผิดพลาดใดๆ ในด้านนี้อาจเป็นอันตรายถึงชีวิตได้ การจับข้อมูลด้วยตนเองยังคงเป็นเรื่องปกติ แม้ว่าจะได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีอัตราข้อผิดพลาดอยู่ที่ 3–4% ก็ตาม

หากการยอมรับข้อผิดพลาดของคุณต่ำ ก็ถึงเวลาพิจารณาการรวบรวมข้อมูลอัตโนมัติ

ประโยชน์ของการรวบรวมข้อมูลอัตโนมัติ

• ลดข้อผิดพลาดและรับรองคุณภาพข้อมูลที่สูงขึ้น ข้อผิดพลาดเป็นเรื่องปกติในการป้อนข้อมูลด้วยตนเอง แม้ว่าผู้คนจะมีความขยันและความเชี่ยวชาญก็ตาม ข้อผิดพลาดดังกล่าวรวมถึงข้อมูลที่พิมพ์ผิด รายการหายไป รายการที่ซ้ำกัน และอื่นๆ เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI และ Robotics Process Automation (RPA) ต่างจากมนุษย์ตรงที่ไม่ทำผิดพลาดเพราะมันเหนื่อยหรือมีอารมณ์ร่วม นอกจากนี้คุณยังสามารถรวมการตรวจสอบเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการรวบรวมข้อมูลอัตโนมัติเพื่อให้มั่นใจในความถูกต้อง
• ประหยัดเวลาในการทำงานด้วยตนเอง การรวบรวมข้อมูลเป็นงานที่น่าเบื่อหากดำเนินการด้วยตนเอง และเครื่องมืออัตโนมัติจะดึงข้อมูลจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้เร็วกว่าผู้คน
• การปรับปรุงความสามารถในการขยายขนาด เมื่อการดำเนินงานของคุณขยายตัวและปริมาณข้อมูลที่รวบรวมเพิ่มขึ้น คุณจะถูกบังคับให้จ้างพนักงานเพิ่มเติมเพื่อรับมือกับภาระงานที่เพิ่มขึ้น เมื่อคุณพึ่งพาวิธีการรวบรวมข้อมูลอัตโนมัติ ระบบของคุณจะสามารถปรับขนาดได้ตามนั้น บอทสามารถทำงานได้ตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน โดยไม่ต้องขอเพิ่มเงินเดือน ซึ่งต่างจากพนักงานที่เป็นมนุษย์
• ลดต้นทุน . แม้ว่าการใช้โซลูชันการรวบรวมข้อมูลแบบอัตโนมัติดูเหมือนจะเป็นตัวเลือกที่มีราคาแพงเมื่อมองแวบแรก แต่จะช่วยให้คุณไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายด้านแรงงานคนในระยะยาว ไม่ต้องพูดถึงว่าการรวบรวมข้อมูลด้วยตนเองเต็มไปด้วยข้อผิดพลาด ซึ่งอาจส่งผลให้เกิดค่าปรับจำนวนมากและความเสียหายต่อชื่อเสียง

วิธีการรวบรวมข้อมูลอัตโนมัติ

หลังจากเรียนรู้เกี่ยวกับประโยชน์ของระบบอัตโนมัติแล้ว เรามาดูวิธีการรวบรวมข้อมูลแบบอัตโนมัติกัน

OCR, OMR, ICR

การรู้จำอักขระด้วยแสง (OCR) เป็นเทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งสามารถ "เข้าใจ" เอกสารที่พิมพ์และสแกน ไฟล์ PDF และข้อความในรูปภาพได้ เทคโนโลยีนี้สามารถทำงานร่วมกับเอกสารทางการเงิน รายงานทางกฎหมาย และข้อมูลผู้ป่วยได้ รวมถึงตัวอย่างบางส่วน

การรู้จำอักขระอัจฉริยะ (ICR) เป็นรูปแบบ OCR ขั้นสูงที่เชี่ยวชาญด้านข้อความที่เขียนด้วยลายมือ การระบุอักขระที่เขียนด้วยลายมือนั้นซับซ้อนเพราะทุกคนมีสไตล์การเขียนที่เป็นเอกลักษณ์ของตัวเอง

การจดจำเครื่องหมายด้วยแสง (OMR) สามารถเก็บข้อมูลที่มนุษย์ทำเครื่องหมายได้ เช่น คำตอบสำหรับคำถามแบบปรนัยและผลการสำรวจความคิดเห็น

การประมวลผลเอกสารอัจฉริยะ (IDP)

IDP เป็นเทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนด้วย AI ขั้นสูง ซึ่งสามารถอ่านและทำความเข้าใจเอกสาร จัดหมวดหมู่ และค้นหาข้อมูลเฉพาะภายในไฟล์เดียว ตัวอย่างเช่น สามารถอ่านใบแจ้งหนี้ แยกหมายเลขบัญชี และเชื่อมโยงกับที่อยู่ของเจ้าของบัญชีได้ IDP มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับภาคส่วนที่มีเอกสารจำนวนมาก เช่น การประกันภัย กฎหมาย และการธนาคาร

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)

NLP เป็นสาขาปัญญาประดิษฐ์ที่ตีความและสร้างภาษาเขียนของมนุษย์ คุณสามารถรวมเข้ากับการรู้จำเสียงเพื่อจัดการเสียงได้ การประยุกต์ใช้โซลูชัน NLP ประการหนึ่งคือการวิเคราะห์ความรู้สึกและวัดการรับรู้ของลูกค้าเกี่ยวกับแบรนด์ของตนตามข้อมูลจากแหล่งต่างๆ

การรู้จำเสียง

เครื่องมือการรู้จำเสียงสามารถถอดรหัสเสียงของมนุษย์และแยกและจัดประเภทข้อมูลจากคำพูดของมนุษย์ได้ ธุรกิจต่างๆ สามารถใช้การจดจำเสียงเพื่อรวบรวมข้อมูลจากการสำรวจลูกค้าด้วยวาจาได้โดยอัตโนมัติ ในขณะที่โรงพยาบาลสามารถใช้เพื่อเก็บข้อมูลจากคำพูดของแพทย์และป้อนลงใน EHR ของผู้ป่วยที่เกี่ยวข้อง

การทำเหมืองข้อมูล

เทคนิคการทำเหมืองข้อมูลมีจุดมุ่งหมายเพื่อค้นหาแนวโน้ม รูปแบบ และข้อมูลอันมีค่าอื่นๆ ในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ กล่าวอีกนัยหนึ่ง ช่วยให้เข้าใจข้อมูลจำนวนมหาศาลที่ไม่สามารถประมวลผลด้วยตนเองได้ ตัวอย่างเช่น สถาบันการเงินสามารถใช้การขุดข้อมูลเพื่อวิเคราะห์ธุรกรรมทางการเงินและตรวจจับสัญญาณของการฉ้อโกง ผู้ค้าปลีกสามารถใช้เทคนิคนี้เพื่อตรวจจับความรู้สึกของลูกค้าบนหน้าเว็บที่มีบทวิจารณ์ของลูกค้า

วิธีการรวบรวมข้อมูลอัตโนมัติระดับต่ำ

การสืบค้นฐานข้อมูล

การสืบค้นฐานข้อมูลหมายถึงการดึงข้อมูลเฉพาะจากฐานข้อมูลโดยอัตโนมัติผ่านการสืบค้นอย่างเป็นระบบซึ่งดำเนินการในช่วงเวลาที่กำหนดไว้ล่วงหน้าหรือเพื่อตอบสนองต่อทริกเกอร์ ตัวอย่างเช่น ธนาคารสามารถใช้วิธีการรวบรวมข้อมูลอัตโนมัตินี้เพื่อสืบค้นฐานข้อมูลธุรกรรมอย่างเป็นระบบ และรวบรวมข้อมูลจากสาขาต่างๆ เพื่อสร้างงบกำไรขาดทุน

รหัส QR และการรับรู้บาร์โค้ด

วิธีการรวบรวมข้อมูลอัตโนมัตินี้เกี่ยวข้องกับการประมวลผลภาพที่เข้ารหัสซึ่งมีข้อมูลที่เข้ารหัส เช่น บาร์โค้ดและโค้ด QR

ภาคการค้าปลีกใช้เทคนิคนี้เพื่อติดตามระดับสต็อก แสดงข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ และช่วยให้ลูกค้าสามารถชำระเงินได้ ตัวอย่างเช่น Starbucks ให้ลูกค้าสแกนรหัส QR เพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับเครื่องดื่มที่พวกเขาชื่นชอบ และ Amazon Go อาศัยรหัส QR เพื่อเปิดใช้งานร้านค้าปลอดการชำระเงิน

การขูดเว็บ

บอทขูดจะรวบรวมข้อมูลเว็บเพื่อดึงข้อมูลจากเว็บไซต์ โดยสามารถดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์ เช่น ข้อมูลติดต่อของบริษัท สถิติอุตสาหกรรม ข้อมูลผลิตภัณฑ์ ฯลฯ และส่งออกข้อมูลที่รวบรวมไว้เป็นสเปรดชีตหรือรูปแบบอื่นใด เครื่องมือขั้นสูงเพิ่มเติมสามารถทำงานกับไฟล์ JSON ได้

เนื่องจากเว็บไซต์มีรูปแบบที่แตกต่างกัน เครื่องมือขูดจึงมีฟังก์ชันการทำงานที่แตกต่างกันไป บางคนสามารถข้าม CAPTCHA ได้ แอปพลิเคชันหนึ่งของเครื่องมือขูดเว็บคือการรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากไดเร็กทอรีธุรกิจและโปรไฟล์โซเชียลมีเดีย เพื่อช่วยบริษัทในการสร้างโอกาสในการขาย

อินเทอร์เฟซการเขียนโปรแกรมแอปพลิเคชัน (API)

แพลตฟอร์มออนไลน์จำนวนมากเสนอ API ที่ผู้อื่นสามารถใช้เพื่อเข้าถึงข้อมูลที่มีโครงสร้างผ่านการเรียก API ตัวอย่างเช่น แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียสามารถจัดเตรียม API ที่ช่วยให้บอทซอฟต์แวร์ต่างๆ สามารถติดตามโซเชียลมีเดียได้

โปรดทราบว่าไม่ใช่ทุกแหล่งข้อมูลออนไลน์จะมี API; ในกรณีอื่นๆ API อาจไม่ได้รับการจัดทำเอกสารไว้อย่างดี ทำให้เข้าถึงได้ยาก

การรวบรวมข้อมูลอัตโนมัติบน IoT

การรวบรวมข้อมูลเซ็นเซอร์

ในบริบทของแอปพลิเคชัน Internet of Things (IoT) เซ็นเซอร์สามารถช่วยเก็บข้อมูลประเภทต่างๆ ได้โดยอัตโนมัติ ตัวอย่างเช่น ในกรณีการใช้งานเชิงคาดการณ์การบำรุงรักษา เซ็นเซอร์ที่ติดอยู่กับอุปกรณ์สามารถรวบรวมอุณหภูมิ การสั่นสะเทือน และพารามิเตอร์อื่นๆ เพื่อค้นหาความผิดปกติในสภาพของอุปกรณ์ ในการดูแลสุขภาพ อุปกรณ์ IoT สามารถจับสัญญาณชีพของผู้ป่วยเพื่อช่วยติดตามโรคเรื้อรังและความผิดปกติอื่นๆ

แอปพลิเคชันทางธุรกิจที่สำคัญของการรวบรวมข้อมูลอัตโนมัติ

ด้านล่างนี้คือตัวอย่างห้าวิธีที่คุณสามารถใช้วิธีการรวบรวมข้อมูลอัตโนมัติร่วมกับโซลูชันการวิเคราะห์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเสริมความแข็งแกร่งให้กับตำแหน่งของคุณในการแข่งขัน

คุณสามารถดูคำแนะนำเชิงลึกเกี่ยวกับวิธีเตรียมข้อมูลสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องได้ในบล็อกของเรา

ใช้กรณีที่ 1: เพิ่มศักยภาพให้กับคุณด้วยข้อมูลที่ถูกต้องเพื่อการตัดสินใจที่ดี

ยิ่งคุณมีข้อมูลมากเท่าไร คุณก็ยิ่งมีความเข้าใจเกี่ยวกับแนวโน้มที่กำลังจะเกิดขึ้นและกระบวนการของคุณเองมากขึ้นเท่านั้น ต่อไปนี้คือวิธีที่การรวบรวมข้อมูลอัตโนมัติสามารถช่วยคุณในการตัดสินใจ:

• เร่งวิจัยตลาด . คุณสามารถพึ่งพาบอทขูดเว็บเพื่อรวบรวมข้อมูลโซเชียลมีเดียและแพลตฟอร์มออนไลน์อื่น ๆ เพื่อจับแนวโน้มตลาดใหม่ล่าสุดและกิจกรรมของคู่แข่ง การมีข้อมูลทั้งหมดนี้ไว้ใช้งานจะช่วยให้ฝ่ายบริหารจัดลำดับความสำคัญของการผลิตและกระบวนการอื่นๆ ได้
• การติดตามผลการปฏิบัติงานของพนักงาน กระบวนการรวบรวมข้อมูลอัตโนมัติยังสามารถรองรับการตัดสินใจด้านทรัพยากรบุคคลภายในได้อีกด้วย เครื่องมือนี้สามารถรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับการเข้าร่วมของพนักงาน ประสิทธิภาพ และระดับการมีส่วนร่วมและการเป็นอาสาสมัครที่บริษัท ซึ่งช่วยตัดสินใจเกี่ยวกับการเลื่อนตำแหน่งและระบุโอกาสการฝึกอบรมและการศึกษา

ตัวอย่างในชีวิตจริง:

• โรงแรมในเครือ Starwood ดึงข้อมูลเกี่ยวกับสถานการณ์ทางเศรษฐกิจ กิจกรรมในท้องถิ่น และสภาพอากาศจากแหล่งที่มาต่างๆ เพื่อปรับราคาแบบไดนามิก ตัวอย่างเช่น หากมีการแสดงชื่อดังที่โรงละครท้องถิ่น โรงละครท้องถิ่นก็จะปรับราคาห้องพักในโรงแรมใกล้เคียงให้สอดคล้องกัน
• Netflix วิเคราะห์รายการมากกว่า 30 ล้านรายการและการให้คะแนนของลูกค้า 4 ล้านรายการเพื่อเดิมพันภาพยนตร์และซีรีส์ที่ได้รับความนิยมอย่างมากในเวลาต่อมา

ใช้กรณีที่ 2: การเผยให้เห็นอุปสรรคด้านประสิทธิภาพการทำงาน

คุณสามารถใช้ข้อมูลที่รวบรวมโดยอัตโนมัติเพื่อ:

• ปรับปรุงการดำเนินงานภายใน เครื่องมืออัตโนมัติสามารถรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับงานต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการผลิตหรือกระบวนการอื่นๆ ในองค์กรของคุณ การวิเคราะห์ข้อมูลนี้จะทำให้คุณทราบถึงความไร้ประสิทธิภาพหรือตัวขัดขวางในโฟลว์ของคุณ ไม่ต้องพูดถึงว่าการรวบรวมข้อมูลโดยอัตโนมัติมีประสิทธิผลมากกว่าการรวบรวมข้อมูลด้วยตนเองอยู่แล้ว
• อำนวยความสะดวกในการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ การหยุดทำงานของอุปกรณ์โดยไม่ได้วางแผนอาจทำให้สูญเสียประสิทธิภาพการผลิตได้มากถึง 20% บริษัทต่างๆ สามารถหลีกเลี่ยงปัญหานี้ได้โดยการรวบรวมข้อมูลเซ็นเซอร์บนพารามิเตอร์ของอุปกรณ์โดยอัตโนมัติ เพื่อระบุอุปกรณ์ที่แสดงสัญญาณเริ่มต้นของการทำงานผิดพลาด และแก้ไขในเวลาที่เหมาะสมโดยไม่ขัดขวางกระบวนการที่เหลือ

ตัวอย่างในชีวิตจริง:

การศึกษาที่ตีพิมพ์ใน Journal of Nursing Administration แสดงให้เห็นว่าการรวบรวมการวัดสัญญาณชีพของผู้ป่วยโดยอัตโนมัติและถ่ายโอนไปยังฟิลด์ EHR ที่เกี่ยวข้องช่วยลดข้อผิดพลาดลง 20% เมื่อเทียบกับการป้อนข้อมูลด้วยตนเอง และเวลาในการตรวจวัดสูงสุด 2 ชั่วโมงต่อการวัดในบางกรณีได้อย่างไร จึงช่วยเพิ่มผลผลิตของพยาบาล

ใช้กรณีที่ #3: ขับเคลื่อนแคมเปญการตลาดของคุณไปในทิศทางที่ถูกต้อง

การรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น เว็บไซต์รีวิวผลิตภัณฑ์และแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย จะช่วยให้คุณแบ่งกลุ่มกลุ่มเป้าหมายและเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้าได้ ด้วยความรู้นี้ นักการตลาดสามารถสร้างแคมเปญส่วนบุคคลและโฆษณาผลิตภัณฑ์และบริการไปยังผู้คนที่พร้อมรับแคมเปญมากที่สุด แทนที่จะส่งข้อความทั่วไปที่น่ารำคาญไปยังทุกคน

การบันทึกข้อมูลอัตโนมัติสามารถปรับปรุงการสร้างลูกค้าเป้าหมายได้ เนื่องจากสามารถกำหนดคะแนนให้กับผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าเพื่อทำความเข้าใจปฏิสัมพันธ์ของพวกเขากับผลิตภัณฑ์ของคุณและระบุผู้ซื้อ/หุ้นส่วน/ผู้ร่วมงานที่มีศักยภาพ

ตัวอย่างในชีวิตจริง:

• อเมริกัน เอ็กซ์เพรส รวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับตัวแปร 115 ตัว รวมถึงธุรกรรมในอดีตของลูกค้า เพื่อคาดการณ์และลดการเลิกใช้งานของลูกค้า บริษัทประสบความสำเร็จในการคาดการณ์ 24% ของบัญชีที่ถูกปิดจริงภายในไม่กี่เดือน
• Amazon อาศัยข้อมูลลูกค้าจำนวนมหาศาล เช่น การซื้อ การมีส่วนร่วม รายการสินค้าที่ต้องการ ฯลฯ และวิเคราะห์ข้อมูลนี้เพื่อสร้างตำแหน่งโฆษณาที่กำหนดเป้าหมายไปยังกลุ่มย่อยของผู้ใช้

ใช้กรณีที่ 4: การตรวจสอบระดับสินค้าคงคลังที่เหมาะสมที่สุด

หากคุณใช้เซ็นเซอร์ในการตรวจสอบผลิตภัณฑ์ในสต็อก เครื่องมือรวบรวมข้อมูลอัตโนมัติสามารถรวบรวมข้อมูลสินค้าคงคลังร่วมกับสถิติการขาย รูปแบบความต้องการ และแนวโน้มของตลาดทั่วไป ด้วยการผสมผสานนี้ คุณจะรู้ว่าเมื่อใดควรเติมสต็อกสินค้าให้ตรงกับความต้องการที่เพิ่มขึ้น และเมื่อใดที่คุณสามารถหลีกเลี่ยงการเติมสินค้าราคาแพงซึ่งไม่เป็นที่นิยมอีกต่อไป

ตัวอย่างในชีวิตจริง:

Aliaxis บริษัทผู้ผลิตและจัดจำหน่ายขนาดใหญ่รวมข้อมูลของตนเองเกี่ยวกับตารางการผลิตและบันทึกการขายเข้ากับข้อมูลภายนอก เช่น ข้อมูลซัพพลายเออร์ บทวิจารณ์จากลูกค้า และอื่นๆ เพื่อจัดการสินค้าคงคลัง ด้วยความช่วยเหลือของการวิเคราะห์ข้อมูล บริษัทจึงสามารถ:

• คาดการณ์ความต้องการและรักษาระดับสต็อกที่เหมาะสม
• ระบุแนวทางปฏิบัติด้านสินค้าคงคลังที่ล้าสมัย
• ประเมินประสิทธิภาพของซัพพลายเออร์ตามเวลาการส่งมอบ คุณภาพผลิตภัณฑ์ และราคา Aliaxis ใช้ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้เพื่อต่ออายุ/ยุติความร่วมมือและเจรจาสัญญาของซัพพลายเออร์

กรณีการใช้งาน #5: การรักษาคุณภาพผลิตภัณฑ์ที่ยอดเยี่ยม

ต่อไปนี้คือวิธีที่การวิเคราะห์ข้อมูลที่รวบรวมโดยอัตโนมัติสามารถช่วยตรวจสอบคุณภาพผลิตภัณฑ์ในขั้นตอนต่างๆ ของกระบวนการผลิตได้:

• รวบรวมข้อมูลจากสายการผลิตแบบเรียลไทม์เพื่อค้นหาอุปกรณ์ที่มีข้อบกพร่องหรือผลิตภัณฑ์ขั้นกลางที่ไม่ตรงกับมาตรฐานคุณภาพในด้านน้ำหนัก องค์ประกอบของวัสดุ ฯลฯ
• การประเมินคุณลักษณะของวัตถุดิบที่จะใช้ในการผลิต
• ตรวจสอบผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้ายเพื่อดูความแปรผันของสี รูปร่างที่ผิดปกติ ฯลฯ เพื่อระบุชิ้นส่วนที่ไม่เป็นไปตามข้อกำหนด

นอกจากนี้ บริษัทต่างๆ ยังสามารถใช้ข้อมูลการประเมินคุณภาพทั้งหมดนี้เพื่อสร้างเอกสารคุณภาพที่ครอบคลุมโดยอัตโนมัติ รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับวิธีการปรับปรุงการผลิต และตรวจสอบให้แน่ใจว่าผลิตภัณฑ์ยังคงเป็นไปตามมาตรฐานอุตสาหกรรม

ตัวอย่างในชีวิตจริง:

Intel ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อค้นหาวิธีลดขั้นตอนการรับประกันคุณภาพชิป ชิปเหล่านี้มักผ่านการทดสอบประมาณ 19,000 ครั้งในสายการผลิต ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตจำนวนมาก บริษัทจึงตัดสินใจที่จะมุ่งเน้นไปที่การทดสอบเฉพาะที่ระดับเวเฟอร์ ซึ่งช่วยลดเวลาการควบคุมคุณภาพลง 25% และประหยัดเงินได้ 3 ล้านเหรียญสหรัฐในสายการผลิตเดียว

อุปสรรคในการรวบรวมข้อมูลอัตโนมัติ

แม้ว่าการเก็บรวบรวมข้อมูลอัตโนมัติจะมีประโยชน์ที่ได้รับการพิสูจน์แล้ว แต่ก็ยังมีความท้าทายในวิธีที่คุณจะต้องพิจารณา

1. การจัดการข้อมูลและการตรวจสอบ ใครเป็นผู้รับผิดชอบในการตรวจสอบและดูแลรักษาข้อมูลที่รวบรวม? ข้อมูลนี้จะยังคงอยู่ในระบบของคุณนานเท่าใด? บุคคลสามารถเข้าถึงข้อมูลส่วนบุคคลของตนและลบทิ้งได้หากต้องการ? มีความจำเป็นที่บริษัทของคุณจะต้องกำหนดแนวปฏิบัติด้านการกำกับดูแลข้อมูลที่เข้มงวด และได้รับประโยชน์จากบริการการจัดการข้อมูลภายนอกหากจำเป็น เพื่อจัดการกับข้อกังวลทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับการรักษาปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่
2. คุณภาพของข้อมูลอาจได้รับผลกระทบ เทคนิคอัตโนมัติสามารถสะสมข้อมูลจำนวนมากซึ่งไม่สามารถตรวจสอบด้วยตนเองได้ ดังนั้น เว้นแต่คุณจะมีระบบการตรวจสอบที่เข้มงวด เครื่องมือรวบรวมข้อมูลอัตโนมัติสามารถเริ่มเพิ่มข้อมูลที่มีคุณภาพต่ำและไม่สอดคล้องกันได้ นี่เป็นแนวทางปฏิบัติที่เป็นอันตราย เนื่องจากอาจทำให้แอปพลิเคชันอื่นๆ ซึ่งขึ้นอยู่กับข้อมูลนี้ทำงานผิดปกติได้ มันสามารถมีอิทธิพลต่อการตัดสินใจของคุณและส่งผลให้เกิดการพลาดโอกาส
3. ความเป็นเจ้าของข้อมูลและการละเมิดความเป็นส่วนตัว ทุกสถานที่มีข้อกำหนดในเรื่องความเป็นส่วนตัวของข้อมูล เมื่อคุณบันทึกข้อมูลปริมาณมากทุกวัน การรับรองว่าจะมีการไม่เปิดเผยตัวตนอย่างเหมาะสม ได้รับความยินยอม และให้ผู้คนควบคุมข้อมูลส่วนบุคคลของตนอาจกลายเป็นเรื่องที่ท้าทาย อย่างไรก็ตาม การไม่ปฏิบัติตามอาจนำไปสู่การสูญเสียทางการเงินและความเสียหายต่อชื่อเสียง
4. ความปลอดภัยของข้อมูล เมื่อคุณจัดเก็บข้อมูลมากขึ้น คุณสามารถกลายเป็นเป้าหมายที่ดึงดูดใจอาชญากรไซเบอร์ได้มากขึ้น ดังนั้นจึงเป็นเรื่องสมเหตุสมผลที่จะเสริมความแข็งแกร่งให้กับโปรโตคอลความปลอดภัยของคุณเพื่อปกป้องข้อมูลจากการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต เพื่อให้เข้าใจตรงกัน Statista รายงานสาขาข้อมูล 6,4 ล้านสาขาทั่วโลกเฉพาะไตรมาสแรกของปี 2023 เท่านั้น
5. ประเด็นบูรณาการ เครื่องมือรวบรวมข้อมูลอัตโนมัติจะเก็บข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น ฐานข้อมูล, API ของเว็บไซต์ ฯลฯ ส่งผลให้มีข้อมูลจำนวนมากที่ไม่สอดคล้องกัน ซ้ำกัน และขาดการจัดรูปแบบที่เป็นหนึ่งเดียว อย่างไรก็ตาม เพื่อให้ข้อมูลนี้มีประโยชน์ จะต้องจัดเก็บไว้ในมุมมองที่สอดคล้องกันและใช้งานได้
6. ค่าใช้จ่ายในการดำเนินการ ดังที่เราได้กำหนดไว้ก่อนหน้านี้ การทำให้กระบวนการรวบรวมข้อมูลเป็นอัตโนมัติจะช่วยลดต้นทุนค่าแรง แต่อาจก่อให้เกิดต้นทุนในตัวมันเอง มีการลงทุนเริ่มแรกเพื่อซื้อและบูรณาการระบบ จากนั้นระบบจะต้องได้รับการอัพเดต บำรุงรักษา และป้องกัน และบริษัทจะยังคงฝึกอบรมพนักงานที่เป็นมนุษย์ให้ใช้ระบบนี้อย่างเหมาะสม

แล้วคุณจะไปจากที่นี่ที่ไหน?

หากคุณดำเนินธุรกิจขนาดเล็กที่ต้องการเข้าถึงข้อมูลในปริมาณที่พอเหมาะและมีความทนทานต่อข้อผิดพลาดในการจัดการข้อมูลสูง การรวบรวมและประมวลผลข้อมูลด้วยตนเองก็สามารถทำได้ มิฉะนั้น วิธีที่ดีที่สุดคือพิจารณาการรวบรวมข้อมูลอัตโนมัติ

อย่างไรก็ตาม การเปลี่ยนมาใช้การรวบรวมข้อมูลอัตโนมัติเป็นเพียงจุดเริ่มต้นเท่านั้น ในการจัดการข้อมูลทั้งหมดที่คุณครอบครอง ขอแนะนำให้ติดตั้งแนวทางการจัดการข้อมูลที่เข้มงวด และเพื่อเปลี่ยนแปลงการดำเนินงานของคุณให้ดียิ่งขึ้น คุณจะได้รับประโยชน์จากโซลูชันซอฟต์แวร์ปัญญาประดิษฐ์ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ และบริการข้อมูลขนาดใหญ่อันทรงพลังอื่นๆ ที่ ITRex เรามีประวัติที่ได้รับการพิสูจน์แล้วด้วยเทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนด้วย AI และยินดีที่จะสนับสนุนคุณในการเดินทางของคุณ

ต้องการเปลี่ยนเป็นองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลหรือไม่? วางสายเรา! เราจะช่วยคุณในการรวบรวมข้อมูลโดยอัตโนมัติ ปรับใช้แนวทางการจัดการข้อมูล และสร้างเครื่องมือวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่แข็งแกร่ง

เผยแพร่ครั้งแรกที่ https://itrexgroup.com เมื่อวันที่ 3 ตุลาคม 2023