您的公司如何从自动化数据收集中受益

研究表明，企业浪费了大约 80% 的生成数据。 这相当于浪费洞察力、知识和潜力。 然而，这并不奇怪，因为一些公司仍然手动处理数据，这是一项乏味且耗时的任务。

自动数据收集工具将帮助您捕获公司内部残留的所有数据以及来自相关外部来源的数据。 您可以与 Itrex Group 等数据分析服务提供商签约，以了解所有这些数据并获得将改变您的业务的见解。

那么，什么是自动化数据收集呢？

自动数据收集是在无需人工干预的情况下自动从各种来源收集数据并将其存储在公司数据库/系统中相应位置的过程。

使用人工智能算法来捕获不同类型的数据是很常见的。 例如，语音识别模型可以从音频中收集数据，光学字符识别模型可以分析文本。 其中一些工具还可以对信息进行分类并产生有用的见解。

这些工具可以处理哪些类型的数据？

• 结构化数据是高度组织化的数据，人类和机器都可以“读取”，例如 Excel 电子表格、表格 CSV 工作表和 SQL 数据库。
• 非结构化数据不按照预定义的数据模型进行排列，这使得软件工具更难以读取、收集和分析。 自由文本是一种常见的非结构化数据，但它也包括图像、网页和视频内容。 研究表明，您可以访问的大约 80-90% 的数据是非结构化的。
• 半结构化数据是上述两种类型之间的中间地带。 它不符合特定的语义数据模型，但具有一定的结构。 一个例子是 XML 文件，它们是结构化的，但不一定带有语义意义。

为了正确地看待问题，让我们以 Rossum 作为可靠的自动化数据收集供应商的一个例子。 该公司的解决方案部署自学习人工智能算法来提取非结构化数据，而不依赖于预定义的模板。 Rossum 的工具有两个阶段——提取和验证。 在验证过程中，算法会分配置信度分数，并提示人类专家审查分数低于阈值的数据。

自动与手动数据捕获

一些企业仍然依赖手动数据输入，导致员工负担过重。 这一过程包括将信息从一个源键入或复制粘贴到另一个源、转录音频文件等。手动捕获数据非常耗时。 由于员工忙于琐碎的任务，他们无法履行需要其资格和专业知识的职责。

此外，统计数据显示，手动数据输入很容易出错。 以医疗保健为例。 该领域的任何错误都可能危及生命。 尽管事实证明手动数据捕获的错误率为 3-4%，但手动数据捕获仍然很常见。

如果您的容错能力较低，那么是时候考虑自动数据收集了。

自动数据收集的好处

• 减少错误并确保更高的数据质量。 尽管人们很勤奋并且拥有专业知识，但手动数据输入中错误仍然很常见。 此类错误包括数据输入错误、条目缺失、条目重复等。 与人类不同，人工智能和机器人流程自动化 (RPA) 驱动的工具不会因为疲劳或情绪化而犯错误。 此外，您还可以将验证作为自动数据收集过程的一部分，以确保准确性。
• 节省手动任务的时间。 如果手动完成，收集数据是一项繁琐的任务，而自动化工具从大型数据集中检索信息的速度比人类更快。
• 提高可扩展性。 随着您的业务扩展和收集的数据量的增加，您将被迫雇用更多员工来应对不断增加的工作量。 当您依赖自动数据收集方法时，您的系统可以相应地扩展。 与人类员工不同，如果需要，机器人可以 24/7 工作，而无需要求加薪。
• 降低成本。 尽管乍一看实施自动化数据收集解决方案似乎是一个昂贵的选择，但从长远来看，它将使您免于体力劳动费用。 更不用说手动数据收集充满错误，这还可能导致巨额罚款和声誉受损。

自动数据收集方法

了解自动化的好处后，让我们看看如何自动化数据收集。

OCR、光学字符识别、ICR

光学字符识别 (OCR)是一种人工智能驱动的技术，可以“理解”键入和扫描的文档、PDF 文件以及图像中的文本。 该技术可以处理财务文件、法律报告和患者信息等。

智能字符识别 (ICR)是一种更高级的 OCR 形式，专门针对手写文本。 识别手写字符很复杂，因为每个人都有自己独特的书写风格。

光学标记识别 (OMR)可以捕获人类标记的信息，例如多项选择题的答案和民意调查结果。

智能文档处理（IDP）

IDP 是一种先进的人工智能技术，可以读取和理解文档、对其进行分类以及搜索一个文件中的特定信息。 例如，它可以读取发票、提取帐号并将其连接到帐户持有人的地址。 IDP 对于文件密集型行业特别有用，例如保险、法律和银行业。

自然语言处理（NLP）

NLP 是解释和生成人类书面语言的人工智能领域。 您可以将其与语音识别结合起来处理音频。 NLP 解决方案的应用之一是根据不同来源的数据进行情感分析并评估客户对其品牌的看法。

语音识别

语音识别工具可以破译人类语音，并从人类语音中提取数据并进行分类。 企业可以部署语音识别来自动收集口头客户调查中的数据，而医院可以使用它来捕获医生语音中的数据并将其输入相应患者的电子病历中。

数据挖掘

数据挖掘技术旨在发现大型数据集中的趋势、模式和其他有价值的信息。 换句话说，它有助于理解无法手动处理的大量数据。 例如，金融机构可以使用数据挖掘来分析金融交易并检测欺诈迹象。 零售商可以应用此技术来检测带有客户评论的网页上的客户情绪。

低级自动化数据收集方法

数据库查询

数据库查询是指通过在预定义时间段或响应触发器执行的系统查询，自动从数据库检索特定数据。 例如，银行可以使用这种自动数据收集方法来系统地查询其交易数据库，并汇总来自不同分支机构的信息以形成损益表。

二维码和条形码识别

这种自动数据收集方法涉及处理包含加密数据的编码图像，例如条形码和二维码。

零售行业使用这种技术来跟踪库存水平，显示有关产品的附加信息，并使客户能够付款。 例如，星巴克让顾客扫描二维码来了解他们最喜欢的饮料。 Amazon Go 依靠二维码来实现其免结账商店。

网页抓取

抓取机器人抓取网络以从网站中提取数据。 它可以检索有用的信息，例如公司联系人、行业统计数据、产品信息等，并将收集的数据导出到电子表格或任何其他格式。 更高级的工具可以处理 JSON 文件。

由于网站的形式不同，抓取工具的功能也有所不同。 有些甚至可以绕过验证码。 网络抓取工具的一种应用是从企业名录和社交媒体资料中收集相关信息，以帮助公司开发潜在客户。

应用程序编程接口（API）

许多在线平台提供 API，其他人可以使用该 API 通过 API 调用来访问结构化数据。 例如，社交媒体平台可以提供 API，允许不同的软件机器人执行社交媒体监控。

请记住，并非所有在线资源都提供 API； 在其他情况下，API 可能没有详细记录，导致难以访问。

基于物联网的自动化数据收集

传感器数据采集

在物联网 (IoT) 应用中，传感器可以帮助自动捕获不同类型的数据。 例如，在预测性维护用例中，连接到设备的传感器可以收集其温度、振动和其他参数，以查找设备状况的异常情况。 在医疗保健领域，物联网设备可以捕获患者的生命体征，以帮助监测慢性疾病和其他疾病。

自动化数据收集的关键业务应用

以下五个示例说明了如何将自动化数据收集方法与数据分析解决方案和机器学习相结合，以增强您在竞争中的地位。

您可以在我们的博客上找到有关如何为机器学习准备数据的深入指南。

用例#1：为您提供正确的信息以做出明智的决策

您拥有的数据越多，您对即将到来的趋势和您自己的流程的了解就越深入。 以下是自动数据收集如何支持您的决策：

• 加快市场调研。 您可以依靠网络抓取机器人来抓取社交媒体和其他在线平台，以捕获最新的市场趋势和竞争对手的活动。 掌握所有这些信息将有助于管理层确定生产和其他流程的优先顺序。
• 跟踪员工绩效。 自动化数据收集流程还可以支持内部人力资源决策。 这些工具可以收集有关公司员工出勤、绩效、参与度和志愿服务水平的数据，这有助于决定晋升并确定培训和教育机会。

现实生活中的例子：

• 喜达屋酒店从各种来源获取有关经济形势、当地事件和天气状况的数据，以调整其动态定价。 例如，如果当地剧院有一场著名的演出，他们就会相应地调整附近酒店的房价。
• Netflix 分析了超过 3000 万个节目和 400 万个客户评分，以押注后来大受欢迎的电影和电视剧。

用例#2：揭示生产力障碍

您可以使用自动收集的数据来：

• 简化内部运营。 自动化工具可以聚合与生产流程或组织中任何其他流程相关的不同任务的数据。 分析这些数据将使您了解流程中的任何低效率或阻碍因素。 更不用说自动收集数据已经比手动收集数据更有效率。
• 促进预测性维护。 设备意外停机可能导致生产力损失高达 20%。 公司可以通过自动汇总设备参数的传感器数据来避免这种情况，以查明出现早期故障迹象的设备，并在正确的时间修复它们，而不会妨碍其余过程。

现实生活中的例子：

《护理管理杂志》上发表的一项研究表明，与手动输入相比，自动收集患者的生命体征测量值并将其传输到相应的 EHR 字段可将错误减少 20%，并且在某些情况下每次测量的测量时间最多可缩短两个小时，从而提高护士的工作效率。

用例#3：引导您的营销活动朝着正确的方向发展

聚合来自不同来源（例如产品评论网站和社交媒体平台）的数据将帮助您细分目标受众并了解客户行为。 有了这些知识，营销人员就可以制定个性化的营销活动，并向最容易接受的人宣传产品和服务，而不是向每个人发送烦人的通用消息。

自动数据捕获可以提高潜在客户的生成，因为它可以为潜在客户分配分数，以了解他们与您的产品的交互并确定潜在的买家/合作伙伴/合作者。

现实生活中的例子：

• 美国运通汇总了 115 个变量的数据，包括客户的历史交易，以预测和减少客户流失。 该公司成功预测了 24% 的账户将在几个月内实际关闭。
• 亚马逊依赖大量的客户数据，例如购买、参与、愿望清单等，并分析这些信息，以针对用户子群体提供有针对性的广告投放。

用例#4：确保最佳库存水平

如果您使用传感器来监控库存产品，自动化数据收集工具可以将库存数据与销售统计数据、需求模式和总体市场趋势聚合在一起。 通过这种组合，您将知道何时补充产品以满足不断增长的需求，以及何时可以避免对不再流行的产品进行昂贵的补货。

现实生活中的例子：

Aliaxis 是一家大型制造和分销公司，将自己的生产计划和销售记录数据与外部数据（例如供应商信息、客户评论等）相结合来管理其库存。 在数据分析的帮助下，该公司成功：

• 预测需求并维持最佳库存水平
• 识别过时的库存做法
• 根据交货时间、产品质量和定价评估供应商绩效。 Aliaxis 利用这些见解来续签/终止合作伙伴关系并谈判供应商合同。

用例#5：保持一流的产品质量

以下是分析自动收集的数据如何帮助监控生产过程不同阶段的产品质量：

• 实时汇总生产线的数据，查找有缺陷的设备或重量、材料成分等不符合质量标准的中间产品。
• 评估生产中使用的原材料的特性
• 检查最终产品的颜色变化、形状不规则等，以发现不合格件

此外，公司可以使用所有这些质量评估数据自动生成全面的质量文档，深入了解如何改进生产并确保产品始终符合行业标准。

现实生活中的例子：

英特尔利用大数据找到了缩短芯片质量保证流程的方法。 这些芯片传统上在生产线上要经过大约 19,000 次测试。 通过分析大量历史数据，该公司决定专注于晶圆级的特定测试，将质量控制时间缩短了 25%，并在一条生产线上节省了 300 万美元。

自动数据收集的障碍

尽管自动数据捕获已被证明具有优势，但您需要考虑的方式仍存在挑战。

1. 数据管理和验证。 谁负责验证和维护收集的数据？ 这些数据将在您的系统中保留多长时间？ 个人可以访问自己的个人数据并根据需要将其删除吗？ 您的公司必须建立强大的数据治理实践，并在需要时从外部数据管理服务中受益，以解决与维护大数据量相关的所有问题。
2. 数据质量可能会受到影响。 自动化技术可以积累大量无法手动验证的数据。 因此，除非您拥有强大的验证系统，否则自动化数据收集工具可能会开始添加质量低劣、不一致的数据。 这是一种危险的做法，因为它可能会导致依赖此数据的其他应用程序出现故障。 它会影响您做出的决定并导致错失机会。
3. 数据所有权和隐私侵犯。 每个地点在数据隐私方面都有其要求。 当您每天捕获大量数据时，确保适当的匿名化、获得同意并让人们控制其个人信息可能会变得具有挑战性。 然而，不遵守规定可能会导致财务损失和声誉损害。
4. 数据安全。 当您存储更多数据时，您可能会成为网络犯罪分子更有吸引力的目标。 因此，加强安全协议以保护数据免遭未经授权的访问是有意义的。 客观来看，Statista 报告称，仅 2023 年第一季度，全球就有 640 万个数据分支。
5. 整合问题。 自动化数据收集工具从不同来源（例如数据库、网站 API 等）捕获数据，导致大量不一致、重复且缺乏统一格式的信息。 然而，为了使这些数据有用，需要将其存储在连贯且可用的视图中。
6. 实施成本。 正如我们之前所确定的，自动化数据收集过程可以降低劳动力成本，但可能会带来自身成本。 需要初始投资来获取和集成该系统。 然后，系统需要更新、维护和保护。 公司仍将培训员工正确使用该系统。

那么，你要从这里去哪里呢？

如果您经营一家小型企业，需要访问适量的数据并且对数据处理错误具有较高的容忍度，那么您可以选择手动数据收集和处理。 否则，最好考虑探索自动数据收集。

然而，转向自动化数据收集仅仅是开始。 为了处理您拥有的所有数据，建议安装强大的数据管理实践。 为了进一步转变您的运营方式，您可以受益于人工智能软件解决方案、预测分析和其他强大的大数据服务。 在 ITRex，我们在人工智能技术方面拥有良好的记录，并且很乐意为您的旅程提供支持。

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最初于 2023 年 10 月 3 日发布于https://itrexgroup.com 。