Şirketiniz Otomatik Veri Toplamadan Nasıl Yararlanabilir?

Yayınlanan: 2023-10-18

Araştırmalar, işletmelerin ürettikleri verilerin yaklaşık %80'ini israf ettiğini ortaya koyuyor. Bu, içgörülerin, bilginin ve potansiyelin boşa harcanması anlamına gelir. Ancak bazı şirketlerin verileri hâlâ manuel olarak işlediği göz önüne alındığında, bu sıkıcı ve zaman alıcı bir iş olduğu göz önüne alındığında bu şaşırtıcı değil.

Otomatik veri toplama araçları, şirketinizde kalan tüm verilerin yanı sıra ilgili dış kaynaklardan gelen verileri de yakalamanıza yardımcı olacaktır. Tüm bu verileri anlamlandırmak ve işletmenizi dönüştürecek içgörüler elde etmek için Itrex Group gibi bir veri analitiği hizmetleri sağlayıcısıyla anlaşabilirsiniz.

Peki otomatik veri toplama nedir?

Otomatik veri toplama, insan müdahalesi olmadan çeşitli kaynaklardan otomatik olarak veri toplanması ve şirketinizin veritabanında/sisteminde ilgili yerde saklanması işlemidir.

Farklı veri türlerini yakalamak için yapay zeka algoritmalarının kullanılması yaygındır. Örneğin, konuşma tanıma modelleri seslerden veri toplayabilir ve optik karakter tanıma modelleri metni analiz edebilir. Bu araçlardan bazıları aynı zamanda bilgileri kategorilere ayırabilir ve yararlı bilgiler üretebilir.

Bu araçlar hangi tür verileri işleyebilir?

  • Yapılandırılmış veriler, Excel elektronik tabloları, tablolu CSV çalışma sayfaları ve SQL veritabanları gibi hem insanlar hem de makineler tarafından "okunabilen" son derece organize verilerdir.
  • Yapılandırılmamış veriler, önceden tanımlanmış bir veri modeline göre düzenlenmez; bu da yazılım araçlarının okumasını, toplamasını ve analiz etmesini zorlaştırır. Serbest metin, yaygın bir yapısal olmayan veri türüdür ancak aynı zamanda görüntüleri, web sayfalarını ve video içeriğini de içerir. Araştırmalar, erişebileceğiniz verilerin yaklaşık %80-90'ının yapılandırılmamış olduğunu göstermektedir.
  • Yarı yapılandırılmış veriler yukarıda bahsedilen iki tür arasında bir orta yoldur. Belirli bir anlamsal veri modeline uymaz ancak yine de bir yapısı vardır. Bir örnek, yapılandırılmış ancak mutlaka anlamsal anlam taşımayan XML dosyalarıdır.

Olayları bir perspektife oturtmak için Rossum'u güvenilir bir otomatik veri toplama sağlayıcısının örneği olarak ele alalım. Şirketin çözümü, önceden tanımlanmış bir şablona dayanmadan yapılandırılmamış verileri çıkarmak için kendi kendine öğrenen yapay zeka algoritmalarını kullanıyor. Rossum'un aracının iki aşaması vardır: çıkarma ve doğrulama. Doğrulama sırasında algoritma, güven puanları atar ve insan uzmanlardan, eşiğin altına düşen puanlarla verileri incelemelerini ister.

Otomatik ve manuel veri yakalama

Bazı işletmeler hala manuel veri girişine güveniyor ve bu da personeline aşırı yük getiriyor. Bu süreç, bilgilerin bir kaynaktan diğerine yazılmasını veya kopyalanıp yapıştırılmasını, ses dosyalarının yazıya geçirilmesini vb. içerir. Verilerin manuel olarak yakalanması zaman alıcıdır. Çalışanlar ise önemsiz işlerle meşgul oldukları için kendi vasıflarını ve uzmanlıklarını gerektiren görevleri yerine getirememektedirler.

Ayrıca istatistikler, manuel veri girişinin hataya açık olduğunu göstermektedir. Örnek olarak sağlık hizmetini ele alalım. Bu alandaki herhangi bir hata potansiyel olarak hayati tehlike oluşturabilir. Hata oranının %3-4 olduğu kanıtlanmış olmasına rağmen, manuel veri yakalama hala yaygındır.

Hata toleransınız düşükse otomatik veri toplamayı düşünmenin zamanı gelmiştir.

Otomatik veri toplamanın faydaları

  • Hataların azaltılması ve daha yüksek veri kalitesinin sağlanması . İnsanların titizliğine ve uzmanlığına rağmen manuel veri girişlerinde hatalar yaygındır. Bu tür hatalar arasında yanlış yazılan veriler, eksik girişler, mükerrer girişler ve daha fazlası yer alır. İnsanların aksine, yapay zeka ve robotik süreç otomasyonu (RPA) destekli araçlar yorgun veya duygusal oldukları için hata yapmazlar. Ayrıca doğruluğu sağlamak için doğrulamayı otomatik veri toplama sürecinin bir parçası olarak dahil edebilirsiniz.
  • Manuel görevlerde zaman tasarrufu . Veri toplamak, manuel olarak yapıldığında sıkıcı bir iştir ve otomatik araçlar, büyük veri kümelerinden bilgi alma konusunda insanlardan daha hızlıdır.
  • Ölçeklenebilirliğin iyileştirilmesi Operasyonlarınız genişledikçe ve toplanan veri miktarı arttıkça, artan iş yüküyle başa çıkmak için ek personel kiralamak zorunda kalacaksınız. Otomatik veri toplama yöntemlerine güvendiğinizde sisteminiz buna göre ölçeklenebilir. Botlar, insan çalışanlardan farklı olarak gerektiğinde zam istemeden 7/24 çalışabilir.
  • Maliyetlerin azaltılması . Otomatik veri toplama çözümünü uygulamak ilk bakışta pahalı bir seçenek gibi görünse de uzun vadede sizi manuel işçilik masraflarından kurtaracaktır. Manuel veri toplamanın hatalarla dolu olduğundan ve bunun da ağır para cezalarına ve itibar kaybına yol açabileceğinden bahsetmiyorum bile.

Otomatik veri toplama yöntemleri

Otomasyonun faydalarını öğrendikten sonra veri toplamanın nasıl otomatikleştirileceğini görelim.

OCR, OMR, ICR

Optik karakter tanıma (OCR), yazılan ve taranan belgeleri, PDF dosyalarını ve görüntülerdeki metinleri "anlayabilen" yapay zeka destekli bir teknolojidir. Birkaç örnek vermek gerekirse teknoloji, finansal belgeler, yasal raporlar ve hasta bilgileriyle çalışabiliyor.

Akıllı karakter tanıma (ICR), el yazısı metinlerde uzmanlaşmış daha gelişmiş bir OCR biçimidir. Her insanın kendine özgü bir yazma stili olduğundan, el yazısı karakterleri tanımlamak karmaşıktır.

Optik işaret tanıma (OMR), çoktan seçmeli soruların yanıtları ve anket sonuçları gibi insan tarafından işaretlenen bilgileri yakalayabilir.

Akıllı belge işleme (IDP)

IDP, belgeleri okuyup anlayabilen, bunları kategorilere ayırabilen ve tek bir dosyadaki belirli bilgileri arayabilen, yapay zeka destekli gelişmiş bir teknolojidir. Örneğin bir faturayı okuyabilir, hesap numarasını çıkarabilir ve bunu hesap sahibinin adresine bağlayabilir. IDP özellikle sigorta, hukuk ve bankacılık gibi belge ağırlıklı sektörler için kullanışlıdır.

Doğal dil işleme (NLP)

NLP, yazılı insan dilini yorumlayan ve üreten bir yapay zeka alanıdır. Sesi işlemek için bunu konuşma tanıma ile birleştirebilirsiniz. NLP çözümlerinin bir uygulaması, duygu analizi yapmak ve farklı kaynaklardan gelen verilere dayanarak müşterilerin markalarına ilişkin algısını ölçmektir.

Konuşma tanıma

Konuşma tanıma araçları, insan sesini deşifre edebilir ve insan konuşmasından verileri çıkarıp sınıflandırabilir. İşletmeler, sözlü müşteri anketlerinden otomatik olarak veri toplamak için ses tanımayı kullanabilirken, hastaneler bunu doktorların konuşmasından veri yakalamak ve ilgili hastanın EHR'lerine girmek için kullanabilir.

Veri madenciliği

Veri madenciliği teknikleri, büyük veri kümelerindeki eğilimleri, kalıpları ve diğer değerli bilgileri keşfetmeyi amaçlar. Başka bir deyişle, manuel olarak işlenemeyen büyük miktardaki verinin anlamlandırılmasına yardımcı olur. Örneğin finansal kurumlar, finansal işlemleri analiz etmek ve dolandırıcılık belirtilerini tespit etmek için veri madenciliğini kullanabilir. Perakendeciler, müşteri incelemelerinin yer aldığı web sayfalarındaki müşteri duyarlılığını tespit etmek için bu tekniği uygulayabilir.

Düşük seviyeli otomatik veri toplama yöntemleri

Veritabanı sorgulama

Veritabanı sorgulama, önceden tanımlanmış zaman dilimlerinde veya bir tetikleyiciye yanıt olarak yürütülen sistematik sorgular aracılığıyla belirli verilerin bir veritabanından otomatik olarak alınmasını ifade eder. Örneğin bir banka, bu otomatik veri toplama yöntemini, işlem veri tabanını sistematik olarak sorgulamak ve kar-zarar tablolarını oluşturmak için farklı şubelerden gelen bilgileri toplamak için kullanabilir.

QR kodu ve barkod tanıma

Bu otomatik veri toplama yöntemi, barkodlar ve QR kodları gibi şifrelenmiş veriler içeren kodlanmış görüntülerin işlenmesini içerir.

Perakende sektörü bu tekniği stok seviyelerini takip etmek, ürünler hakkında ek bilgi görüntülemek ve müşterilerin ödeme yapabilmesini sağlamak için kullanıyor. Örneğin Starbucks, müşterilerin en sevdikleri içecekler hakkında bilgi edinmek için QR kodlarını taramasına olanak tanıyor. Amazon Go, ödeme gerektirmeyen mağazalarını etkinleştirmek için QR kodlarına güveniyor.

Web kazıma

Bir kazıma botu, web sitelerinden veri çıkarmak için web'i tarar. Şirket iletişim bilgileri, sektör istatistikleri, ürün bilgileri vb. gibi yararlı bilgileri alabilir ve toplanan verileri bir elektronik tabloya veya başka bir formata aktarabilir. Daha gelişmiş araçlar JSON dosyalarıyla çalışabilir.

Web siteleri farklı biçimlerde olduğundan, kazıma araçlarının işlevleri de farklılık gösterir. Bazıları CAPTCHA'yı bile atlayabilir. Web kazıma araçlarının bir uygulaması, şirketlere potansiyel müşteri yaratma konusunda yardımcı olmak için iş rehberlerinden ve sosyal medya profillerinden ilgili bilgileri toplamaktır.

Uygulama programlama arayüzü (API)

Birçok çevrimiçi platform, diğerlerinin API çağrıları yoluyla yapılandırılmış verilere erişmek için kullanabileceği bir API sunar. Örneğin bir sosyal medya platformu, farklı yazılım botlarının sosyal medya takibi yapmasına olanak tanıyan bir API sağlayabilir.

Her çevrimiçi kaynağın bir API sunmadığını unutmayın; diğer durumlarda bir API iyi belgelenmemiş olabilir ve bu da ona erişimi zorlaştırır.

IoT tabanlı otomatik veri toplama

Sensör veri toplama

Nesnelerin İnterneti (IoT) uygulamaları bağlamında sensörler, farklı türdeki verilerin otomatik olarak yakalanmasına yardımcı olabilir. Örneğin, kestirimci bakım kullanım durumlarında, bir cihaza bağlı sensörler cihazın durumundaki anormallikleri aramak için cihazın sıcaklığını, titreşimini ve diğer parametrelerini toplayabilir. Sağlık hizmetlerinde IoT cihazları, kronik hastalıkların ve diğer bozuklukların izlenmesine yardımcı olmak için hastaların yaşamsal belirtilerini yakalayabilir.

Otomatik veri toplamanın temel iş uygulamaları

Aşağıda, rekabetteki konumunuzu güçlendirmek için otomatik veri toplama yöntemlerini veri analitiği çözümleri ve makine öğrenimiyle birlikte nasıl kullanabileceğinizi gösteren beş örnek bulunmaktadır.

Blogumuzda verilerinizi makine öğrenimi için nasıl hazırlayacağınız konusunda bilgilendirici bir kılavuz bulabilirsiniz.

Kullanım örneği #1: Doğru kararlar vermeniz için sizi doğru bilgilerle güçlendirmek

Ne kadar çok veriye sahip olursanız, gelecek trendlere ve kendi süreçlerinize ilişkin anlayışınız o kadar derin olur. Otomatik veri toplamanın karar verme sürecinde size nasıl destek olabileceği aşağıda açıklanmıştır:

  • Pazar araştırmasını hızlandırmak . En yeni pazar trendlerini ve rakip faaliyetlerini yakalamak amacıyla sosyal medyayı ve diğer çevrimiçi platformları taramak için web kazıma botlarına güvenebilirsiniz. Tüm bu bilgilerin elinizin altında olması, yönetimin üretim ve diğer süreçlere öncelik vermesine yardımcı olacaktır.
  • Çalışan performansının takibi . Otomatik bir veri toplama süreci aynı zamanda dahili İK kararlarını da destekleyebilir. Araçlar, çalışanların katılımı, performansı ve şirketteki katılım ve gönüllülük seviyeleri hakkında veri toplayabilir; bu da terfilere karar verilmesine ve eğitim ve öğretim fırsatlarının belirlenmesine yardımcı olur.

Gerçek hayattan örnekler:

  • Starwood otelleri, dinamik fiyatlandırmalarını ayarlamak için çeşitli kaynaklardan ekonomik durum, yerel olaylar ve hava koşulları hakkındaki verileri alır. Örneğin yerel bir tiyatroda ünlü bir gösteri oynanıyorsa, yakındaki otellerdeki oda fiyatlarını da buna göre değiştiriyorlar.
  • Netflix, daha sonra büyük hit haline gelen film ve dizilere bahis yapmak için 30 milyondan fazla programı ve 4 milyon müşteri puanını analiz etti.

Kullanım örneği #2: Üretkenlik engellerine ışık tutmak

Otomatik olarak toplanan verileri aşağıdaki amaçlarla kullanabilirsiniz:

  • Dahili operasyonları kolaylaştırın . Otomatik araçlar, üretim süreciyle veya kuruluşunuzdaki herhangi başka bir süreçle ilişkili farklı görevlere ilişkin verileri bir araya getirebilir. Bu verileri analiz etmek size akışınızdaki verimsizlik veya engelleyici unsurlar hakkında fikir verecektir. Verilerin otomatik olarak toplanmasının manuel olarak yapmaktan daha verimli olduğunu söylemeye bile gerek yok.
  • Kestirimci bakımı kolaylaştırın . Planlanmamış ekipman kesintisi, üretkenlikte %20'ye varan kayıplara neden olabilir. Şirketler, erken arıza belirtileri gösteren cihazları tespit etmek ve sürecin geri kalanını engellemeden bunları doğru zamanda düzeltmek için ekipman parametrelerindeki sensör verilerini otomatik olarak toplayarak bunu önleyebilir.

Gerçek hayattan örnek:

Hemşirelik İdaresi Dergisi'nde yayınlanan bir çalışma, hastaların yaşamsal belirti ölçümlerinin otomatik olarak toplanıp ilgili EHR alanlarına aktarılmasının, manuel girişlere kıyasla hataları nasıl %20 azalttığını ve bazı durumlarda ölçüm süresinin ölçüm başına iki saate kadar nasıl azaldığını gösteriyor Böylece hemşirelerin üretkenliği artıyor.

Kullanım örneği #3: Pazarlama kampanyalarınızı doğru yöne yönlendirme

Ürün inceleme siteleri ve sosyal medya platformları gibi farklı kaynaklardan veri toplamak, hedef kitleyi segmentlere ayırmanıza ve müşteri davranışını anlamanıza yardımcı olacaktır. Bu bilgiyle pazarlamacılar, herkese sinir bozucu genel mesajlar göndermek yerine kişiselleştirilmiş kampanyalar hazırlayabilir ve ürün ve hizmetlerin reklamını en anlayışlı kişilere sunabilir.

Otomatik veri yakalama, potansiyel müşterilere ürünlerinizle olan etkileşimlerini anlamaları ve potansiyel alıcıları/ortakları/işbirlikçileri belirlemeleri için puanlar atayabildiği için olası satış yaratmayı iyileştirebilir.

Gerçek hayattan örnekler:

  • American Express, müşteri kaybını öngörmek ve azaltmak için müşterilerin geçmiş işlemleri de dahil olmak üzere 115 değişkene ilişkin verileri topladı. Şirket, hesapların %24'ünün birkaç ay içinde kapanacağını öngörmeyi başardı.
  • Amazon, satın almalar, etkileşimler, istek listeleri vb. gibi muazzam miktarda müşteri verisine güvenir ve kullanıcı alt gruplarına yönelik hedefli reklam yerleşimleri bulmak için bu bilgileri analiz eder.

Kullanım senaryosu #4: Optimum envanter seviyelerinin sağlanması

Stoktaki ürünleri izlemek için sensörler kullanıyorsanız, otomatik veri toplama araçları envanter verilerini satış istatistikleri, talep modelleri ve genel pazar eğilimleriyle birlikte bir araya getirebilir. Bu kombinasyonla, artan talebi karşılamak için ürünleri ne zaman yeniden stoklamanız gerektiğini ve artık trend olmayan bir ürünün pahalı yenilemelerden ne zaman kaçınabileceğinizi bileceksiniz.

Gerçek hayattan örnek:

Büyük bir üretim ve dağıtım şirketi olan Aliaxis, envanterini yönetmek için üretim programları ve satış kayıtlarına ilişkin kendi verilerini tedarikçi bilgileri, müşteri yorumları ve daha fazlası gibi harici verilerle birleştirir. Veri analitiğinin yardımıyla şirket şunları başardı:

  • Talebi tahmin edin ve optimum stok seviyelerini koruyun
  • Güncelliğini yitirmiş envanter uygulamalarını belirleyin
  • Tedarikçi performansını teslimat sürelerine, ürün kalitesine ve fiyatlandırmaya göre değerlendirin. Aliaxis, bu bilgileri ortaklıkları yenilemek/sonlandırmak ve tedarikçi sözleşmelerini müzakere etmek için kullandı.

Kullanım senaryosu #5: Birinci sınıf ürün kalitesinin korunması

Otomatik olarak toplanan verilerin analiz edilmesi, üretim sürecinin farklı aşamalarında ürün kalitesinin izlenmesine nasıl yardımcı olabilir:

  • Kusurlu ekipmanı veya ağırlığı, malzeme bileşimi vb. açısından kalite standartlarına uymayan bir ara ürünü bulmak için üretim hatlarından verileri gerçek zamanlı olarak toplamak.
  • Üretimde kullanılacak hammaddelerin özelliklerinin değerlendirilmesi
  • Uygun olmayan parçaları tespit etmek amacıyla nihai ürünün renk değişimi, şekil düzensizlikleri vb. açısından incelenmesi

Ayrıca şirketler, tüm bu kalite değerlendirme verilerini otomatik olarak kapsamlı kalite belgeleri oluşturmak, üretimi nasıl iyileştirebilecekleri konusunda fikir edinmek ve ürünlerin endüstri standartlarıyla uyumlu kalmasını sağlamak için kullanabilir.

Gerçek hayattan örnek:

Intel, çip kalitesi güvence sürecini kısaltmanın bir yolunu bulmak için büyük veriden yararlandı. Bu çipler geleneksel olarak üretim hattında yaklaşık 19.000 testten geçiyor. Şirket, büyük miktardaki geçmiş verileri analiz ederek, levha seviyesindeki belirli testlere odaklanmaya, kalite kontrol süresini %25 oranında azaltmaya ve tek bir üretim hattında 3 milyon dolar tasarruf etmeye karar verdi.

Otomatik veri toplamanın önündeki engeller

Otomatik veri yakalamanın kanıtlanmış faydaları olsa da dikkate almanız gereken zorluklar da vardır.

  1. Veri yönetimi ve doğrulama . Toplanan verilerin doğrulanmasından ve muhafazasından kim sorumludur? Bu veriler sisteminizde ne kadar süre kalacak? Kişiler dilerlerse kişisel verilerine ulaşıp bu verileri silebilir mi? Büyük veri hacimlerinin korunmasıyla ilgili tüm endişeleri gidermek için şirketinizin güçlü veri yönetimi uygulamaları oluşturması ve gerekirse harici veri yönetimi hizmetlerinden faydalanması zorunludur.
  2. Veri kalitesi zarar görebilir . Otomatik teknikler, manuel olarak doğrulanması mümkün olmayan büyük miktarlarda veri biriktirebilir. Dolayısıyla, güçlü bir doğrulama sisteminiz olmadığı sürece, otomatik veri toplama araçları düşük kaliteli, tutarsız veriler eklemeye başlayabilir. Bu, bu verilere bağlı diğer uygulamaların arızalanmasına neden olabileceğinden tehlikeli bir uygulamadır. Aldığınız kararları etkileyebilir ve fırsatların kaçırılmasına neden olabilir.
  3. Veri sahipliği ve gizlilik ihlalleri . Veri gizliliği söz konusu olduğunda her konumun kendine özgü gereksinimleri vardır. Her gün büyük veri hacimleri yakaladığınızda, uygun anonimleştirmeyi sağlamak, izin almak ve insanlara kişisel bilgileri üzerinde kontrol hakkı vermek zorlayıcı olabilir. Ancak buna uyulmaması mali kayıplara ve itibar kaybına yol açabilir.
  4. Veri güvenliği . Daha fazla veri depoladığınızda siber suçlular için daha çekici bir hedef haline gelebilirsiniz. Bu nedenle, verileri yetkisiz erişime karşı korumak için güvenlik protokollerinizi güçlendirmek mantıklıdır. Statista, durumu bir perspektife oturtmak gerekirse, yalnızca 2023'ün ilk çeyreğinde dünya çapında 6,4 milyon veri şubesinin bulunduğunu bildirdi.
  5. Entegrasyon sorunları . Otomatik veri toplama araçları, veritabanları, web sitesi API'leri vb. gibi farklı kaynaklardan verileri yakalar; bu da tutarsız, kopyalanan ve birleşik biçimlendirmeden yoksun bir bilgi yığınına neden olur. Ancak bu verilerin faydalı olabilmesi için tutarlı ve kullanılabilir bir görünümde saklanması gerekiyor.
  6. Uygulama maliyetleri . Daha önce de belirttiğimiz gibi, veri toplama sürecini otomatikleştirmek işçilik maliyetlerini azaltır ancak kendine ait bir maliyet getirebilir. Sistemi edinmek ve entegre etmek için başlangıç ​​yatırımı vardır. Daha sonra sistemin güncellenmesi, bakımı ve korunması gerekir. Ve şirket yine de insan çalışanlarına bu sistemi doğru şekilde kullanmaları için eğitim verecek.

Peki buradan nereye gideceksin?

Mütevazı miktarda veriye erişmesi gereken ve veri işleme hatalarına karşı yüksek toleransa sahip olan küçük bir işletme işletiyorsanız, o zaman manuel veri toplama ve işleme konusunda sorun yaşamazsınız. Aksi takdirde, otomatik veri toplamayı keşfetmeyi düşünmek en iyisidir.

Ancak otomatik veri toplamaya geçiş yalnızca başlangıçtır. Sahip olduğunuz tüm verileri yönetmek için güçlü veri yönetimi uygulamaları kurmanız önerilir. Operasyonlarınızı daha da dönüştürmek için yapay zeka yazılım çözümlerinden, tahmine dayalı analitiklerden ve diğer güçlü büyük veri hizmetlerinden yararlanabilirsiniz. ITRex'te yapay zeka destekli teknolojiler konusunda kanıtlanmış bir geçmişimiz var ve yolculuğunuzda size destek olmaktan mutluluk duyacağız.

Veri odaklı bir organizasyona mı dönüşmek istiyorsunuz? Bize bir hat bırakın! Veri toplamayı otomatikleştirmenize, veri yönetimi uygulamalarını uygulamanıza ve güçlü analitik yapay zeka destekli araçlar oluşturmanıza yardımcı olacağız.

İlk olarak 3 Ekim 2023'te https://itrexgroup.com'da yayınlandı .