您的公司如何從自動化資料收集中受益

研究表明，企業浪費了約 80% 的生成數據。 這相當於浪費洞察力、知識和潛力。 然而，這並不奇怪，因為一些公司仍然手動處理數據，這是一項乏味且耗時的任務。

自動資料收集工具將幫助您擷取公司內部殘留的所有資料以及來自相關外部來源的資料。 您可以與 Itrex Group 等數據分析服務提供者簽約，以了解所有這些數據並獲得將改變您的業務的見解。

那麼，什麼是自動化資料收集呢？

自動資料收集是在無需人工幹預的情況下自動從各種來源收集資料並將其儲存在公司資料庫/系統中相應位置的過程。

使用人工智慧演算法來捕捉不同類型的數據是很常見的。 例如，語音辨識模型可以從音訊收集數據，光學字元辨識模型可以分析文字。 其中一些工具還可以對資訊進行分類並產生有用的見解。

這些工具可以處理哪些類型的資料？

• 結構化資料是高度組織化的數據，人類和機器都可以「讀取”，例如 Excel 電子表格、表格 CSV 工作表和 SQL 資料庫。
• 非結構化資料不按照預先定義的資料模型進行排列，這使得軟體工具更難以讀取、收集和分析。 自由文字是一種常見的非結構化數據，但它也包括圖像、網頁和影片內容。 研究表明，您可以訪問的大約 80-90% 的數據是非結構化的。
• 半結構化資料是上述兩種類型之間的中間地帶。 它不符合特定的語義資料模型，但具有一定的結構。 一個例子是 XML 文件，它們是結構化的，但不一定帶有語義意義。

為了正確地看待問題，讓我們以 Rossum 作為可靠的自動化資料收集供應商的一個例子。 該公司的解決方案部署自學習人工智慧演算法來提取非結構化數據，而不依賴預先定義的模板。 Rossum 的工具有兩個階段——提取和驗證。 在驗證過程中，演算法會分配置信度分數，並提示人類專家審查分數低於閾值的數據。

自動與手動資料捕獲

有些企業仍依賴手動資料輸入，導致員工負擔過重。 這個過程包括將資訊從一個來源鍵入或複製並貼上到另一個來源、轉錄音訊檔案等。手動擷取資料非常耗時。 由於員工忙於瑣碎的任務，他們無法履行需要其資格和專業知識的職責。

此外，統計數據顯示，手動資料輸入很容易出錯。 以醫療保健為例。 該領域的任何錯誤都可能危及生命。 儘管事實證明手動資料擷取的錯誤率為 3-4%，但手動資料擷取仍然很常見。

如果您的容錯能力較低，那麼是時候考慮自動資料收集了。

自動資料收集的好處

• 減少錯誤並確保更高的數據品質。 儘管人們很勤奮並且擁有專業知識，但手動資料輸入中錯誤仍然很常見。 此類錯誤包括資料輸入錯誤、條目缺失、條目重複等。 與人類不同，人工智慧和機器人流程自動化 (RPA) 驅動的工具不會因為疲勞或情緒化而犯錯。 此外，您還可以將驗證作為自動資料收集過程的一部分，以確保準確性。
• 節省手動任務的時間。 如果手動完成，收集資料是一項繁瑣的任務，而自動化工具從大型資料集中檢索資訊的速度比人類更快。
• 提高可擴展性。 隨著您的業務擴展和收集的資料量的增加，您將被迫僱用更多員工來應對不斷增加的工作量。 當您依賴自動資料收集方法時，您的系統可以相應地擴展。 與人類員工不同，如果需要，機器人可以 24/7 工作，而無需要求加薪。
• 降低成本。 儘管乍一看實施自動化資料收集解決方案似乎是一個昂貴的選擇，但從長遠來看，它將使您免於體力勞動費用。 更不用說手動資料收集充滿錯誤，這還可能導致巨額罰款和聲譽受損。

自動資料收集方法

在了解自動化的好處後，讓我們看看如何自動化資料收集。

OCR、光學字元辨識、ICR

光學字元辨識 (OCR)是一種人工智慧驅動的技術，可「理解」鍵入和掃描的文件、PDF 檔案以及圖像中的文字。 該技術可以處理財務文件、法律報告和患者資訊等。

智慧型字元辨識 (ICR)是一種更高級的 OCR 形式，專門針對手寫文字。 辨識手寫字元很複雜，因為每個人都有自己獨特的書寫風格。

光學標記識別 (OMR)可以捕捉人類標記的信息，例如多項選擇題的答案和民意調查結果。

智慧型文檔處理（IDP）

IDP 是一種先進的人工智慧技術，可以讀取和理解文件、對其進行分類以及搜尋一個文件中的特定資訊。 例如，它可以讀取發票、提取帳號並將其連接到帳戶持有人的地址。 IDP 對於文件密集型行業特別有用，例如保險、法律和銀行業。

自然語言處理（NLP）

NLP 是解釋和產生人類書面語言的人工智慧領域。 您可以將其與語音識別結合起來處理音訊。 NLP 解決方案的應用之一是根據不同來源的數據進行情感分析並評估客戶對其品牌的看法。

語音辨識

語音辨識工具可以破解人類語音，並從人類語音中提取資料並進行分類。 企業可以部署語音識別來自動收集口頭客戶調查中的數據，而醫院可以使用它來捕獲醫生語音中的數據並將其輸入相應患者的電子病歷中。

資料探勘

資料探勘技術旨在發現大型資料集中的趨勢、模式和其他有價值的資訊。 換句話說，它有助於理解無法手動處理的大量數據。 例如，金融機構可以使用資料探勘來分析金融交易並偵測詐欺跡象。 零售商可以應用此技術來檢測帶有客戶評論的網頁上的客戶情緒。

低階自動化資料收集方法

資料庫查詢

資料庫查詢是指透過在預先定義時間段或回應觸發器執行的系統查詢，自動從資料庫檢索特定資料。 例如，銀行可以使用這種自動資料收集方法來系統地查詢其交易資料庫，並匯總來自不同分支機構的資訊以形成損益表。

二維碼和條碼識別

這種自動資料收集方法涉及處理包含加密資料的編碼影像，例如條碼和二維碼。

零售業使用這種技術來追蹤庫存水平，顯示有關產品的附加信息，並使客戶能夠付款。 例如，星巴克讓顧客掃描二維碼來了解他們最喜歡的飲料。 Amazon Go 依靠二維碼來實現其免結帳商店。

網頁抓取

抓取機器人抓取網路以從網站中提取資料。 它可以檢索有用的信息，例如公司聯絡人、行業統計資料、產品資訊等，並將收集的資料匯出到電子表格或任何其他格式。 更高階的工具可以處理 JSON 檔案。

由於網站的形式不同，抓取工具的功能也有所不同。 有些甚至可以繞過驗證碼。 網頁抓取工具的一種應用是從企業名錄和社交媒體資料中收集相關信息，以幫助公司開發潛在客戶。

應用程式介面（API）

許多線上平台提供 API，其他人可以使用該 API 透過 API 呼叫來存取結構化資料。 例如，社群媒體平台可以提供 API，讓不同的軟體機器人執行社群媒體監控。

請記住，並非所有線上資源都提供 API； 在其他情況下，API 可能沒有詳細記錄，導致難以存取。

基於物聯網的自動化資料收集

感測器數據採集

在物聯網 (IoT) 應用中，感測器可以幫助自動擷取不同類型的資料。 例如，在預測性維護案例中，連接到設備的感測器可以收集其溫度、振動和其他參數，以查找設備狀況的異常情況。 在醫療保健領域，物聯網設備可以捕捉患者的生命體徵，以幫助監測慢性疾病和其他疾病。

自動化資料收集的關鍵業務應用

以下五個範例說明如何將自動化資料收集方法與資料分析解決方案和機器學習結合，以增強您在競爭中的地位。

您可以在我們的部落格上找到有關如何為機器學習準備資料的深入指南。

用例#1：為您提供正確的資訊以做出明智的決策

您擁有的數據越多，您對即將到來的趨勢和您自己的流程的了解就越深入。 以下是自動資料收集如何支援您的決策：

• 加快市場調查。 您可以依靠網頁抓取機器人來抓取社交媒體和其他線上平台，以捕捉最新的市場趨勢和競爭對手的活動。 掌握所有這些資訊將有助於管理層確定生產和其他流程的優先順序。
• 追蹤員工績效。 自動化資料收集流程還可以支援內部人力資源決策。 這些工具可以收集有關公司員工出勤、績效、參與度和志願服務水準的數據，這有助於決定晉升並確定培訓和教育機會。

現實生活中的例子：

• 喜達屋酒店從各種來源獲取有關經濟狀況、當地事件和天氣狀況的數據，以調整其動態定價。 例如，如果當地劇院有一場著名的演出，他們就會相應地調整附近酒店的房價。
• Netflix 分析了超過 3000 萬個節目和 400 萬個客戶評分，以押注後來大受歡迎的電影和電視劇。

用例#2：揭示生產力障礙

您可以使用自動收集的資料來：

• 簡化內部營運。 自動化工具可以聚合與生產流程或組織中任何其他流程相關的不同任務的資料。 分析這些數據將使您了解流程中的任何低效率或阻礙因素。 更不用說自動收集資料已經比手動收集資料更有效率。
• 促進預測性維護。 設備意外停機可能導致生產力損失高達 20%。 公司可以透過自動匯總設備參數的感測器資料來避免這種情況，以查明出現早期故障跡象的設備，並在正確的時間修復它們，而不會妨礙其餘過程。

現實生活中的例子：

《護理管理雜誌》上發表的一項研究表明，與手動輸入相比，自動收集患者的生命體徵測量值並將其傳輸到相應的EHR 字段可將錯誤減少20%，並且在某些情況下每次測量的測量時間最多可縮短兩小時，進而提高護理人員的工作效率。

使用案例 #3：引導您的行銷活動朝著正確的方向發展

聚合來自不同來源（例如產品評論網站和社交媒體平台）的資料將幫助您細分目標受眾並了解客戶行為。 有了這些知識，行銷人員就可以製定個人化的行銷活動，並向最容易接受的人宣傳產品和服務，而不是向每個人發送煩人的通用訊息。

自動資料擷取可以提高潛在客戶的生成，因為它可以為潛在客戶分配分數，以了解他們與您的產品的交互並確定潛在的買家/合作夥伴/合作者。

現實生活中的例子：

• 美國運通匯總了 115 個變數的數據，包括客戶的歷史交易，以預測和減少客戶流失。 該公司成功預測了 24% 的帳戶將在幾個月內實際關閉。
• 亞馬遜依賴大量的客戶數據，例如購買、參與、願望清單等，並分析這些訊息，以針對用戶子群體提供有針對性的廣告投放。

用例#4：確保最佳庫存水平

如果您使用感測器來監控庫存產品，自動化資料收集工具可以將庫存資料與銷售統計資料、需求模式和整體市場趨勢聚合在一起。 透過這種組合，您將知道何時補充產品以滿足不斷增長的需求，以及何時可以避免對不再流行的產品進行昂貴的補貨。

現實生活中的例子：

Aliaxis 是一家大型製造和分銷公司，將自己的生產計劃和銷售記錄資料與外部資料（例如供應商資訊、客戶評論等）結合來管理其庫存。 在數據分析的幫助下，該公司成功：

• 預測需求並維持最佳庫存水平
• 識別過時的庫存做法
• 根據交貨時間、產品品質和定價評估供應商績效。 Aliaxis 利用這些見解來續約/終止合作夥伴關係並談判供應商合約。

使用案例#5：保持一流的產品品質

以下是分析自動收集的數據如何幫助監控生產流程不同階段的產品品質：

• 即時匯總生產線的數據，找出有缺陷的設備或重量、材料成分等不符合品質標準的中間產品。
• 評估生產中所使用的原料的特性
• 檢查最終產品的顏色變化、形狀不規則等，以發現不合格件

此外，公司還可以使用所有這些品質評估數據自動產生全面的品質文檔，深入了解如何改進生產並確保產品始終符合行業標準。

現實生活中的例子：

英特爾利用大數據找到了縮短晶片品質保證流程的方法。 這些晶片傳統上在生產線上要經過大約 19,000 次測試。 透過分析大量歷史數據，該公司決定專注於晶圓級的特定測試，將品質控制時間縮短了 25%，並在一條生產線上節省了 300 萬美元。

自動資料收集的障礙

儘管自動資料擷取已被證明具有優勢，但您需要考慮的方式仍有挑戰。

1. 數據管理和驗證。 誰負責驗證和維護收集的數據？ 這些資料將在您的系統中保留多長時間？ 個人可以存取自己的個人資料並根據需要將其刪除嗎？ 您的公司必須建立強大的資料治理實踐，並在需要時從外部資料管理服務中受益，以解決與維護大數據量相關的所有問題。
2. 數據品質可能會受到影響。 自動化技術可以累積大量無法手動驗證的數據。 因此，除非您擁有強大的驗證系統，否則自動化資料收集工具可能會開始添加品質低劣、不一致的資料。 這是一種危險的做法，因為它可能會導致依賴此資料的其他應用程式發生故障。 它會影響您所做的決定並導致錯失機會。
3. 資料所有權和隱私權侵犯。 每個地點在資料隱私方面都有其要求。 當您每天捕獲大量資料時，確保適當的匿名化、獲得同意並讓人們控制其個人資訊可能會變得具有挑戰性。 然而，不遵守規定可能會導致財務損失和聲譽損害。
4. 資料安全。 當您儲存更多資料時，您可能會成為網路犯罪分子更有吸引力的目標。 因此，加強安全協定以保護資料免遭未經授權的存取是有意義的。 客觀來看，Statista 報告稱，光是 2023 年第一季度，全球就有 640 萬個數據分支。
5. 整合問題。 自動化資料收集工具從不同來源（例如資料庫、網站 API 等）擷取數據，導致大量不一致、重複且缺乏統一格式的資訊。 然而，為了使這些數據有用，需要將其儲存在連貫且可用的視圖中。
6. 實施成本。 正如我們之前所確定的，自動化資料收集過程可以降低勞動成本，但可能會帶來自身成本。 需要初始投資來獲取和整合該系統。 然後，系統需要更新、維護和保護。 公司仍將培訓員工正確使用該系統。

那麼，你要從這裡去哪裡呢？

如果您經營小型企業，需要存取適量的資料並且對資料處理錯誤具有較高的容忍度，那麼您可以選擇手動資料收集和處理。 否則，最好考慮探索自動資料收集。

然而，轉向自動化數據收集只是開始。 為了處理您擁有的所有數據，建議安裝強大的數據管理實務。 為了進一步轉變您的營運方式，您可以受益於人工智慧軟體解決方案、預測分析和其他強大的大數據服務。 在 ITRex，我們在人工智慧技術方面擁有良好的記錄，並且很樂意為您的旅程提供支援。

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最初於 2023 年 10 月 3 日發佈於https://itrexgroup.com 。