الآلي, لا كود مكدس البيانات
تعلم كيف Astera يمكن لـ Data Stack تبسيط وتبسيط إدارة بيانات مؤسستك.
دليل شامل لالتقاط البيانات - الأساليب والفوائد والاتجاهات
تتعامل الشركات مع حجم كبير من المستندات يوميًا ، مثل الفواتير وأوامر الشراء. يتيح التقاط البيانات للشركات استخراج معلومات قيمة من هذه المستندات غير المهيكلة لاتخاذ قرارات مستنيرة.
تستخدم تقنيات التقاط البيانات تقنيات متقدمة مثل التعرف الضوئي على الأحرف (OCR) و معالجة المستندات الذكية (IDP) لأتمتة استخراج المعلومات ذات الصلة من المستندات غير المهيكلة.
في هذه المدونة ، نستكشف كيفية التقاط البيانات وكيف تطورت بمرور الوقت.
ما هو التقاط البيانات؟
يشير التقاط البيانات إلى استخراج البيانات وتحويلها من مصادر مختلفة ، مثل المستندات المادية أو الرقمية ، إلى تنسيق يمكن لأنظمة الكمبيوتر معالجته وتحليله واستخدامه بسهولة. يتضمن التقاط المعلومات ذات الصلة ، مثل النصوص أو الأرقام أو الصور أو الرموز ، وتحويلها إلى تنسيق منظم يمكن قراءته آليًا.
يتم استخدام العملية بانتظام في صناعات متعددة. على سبيل المثال ، يتلقى تجار التجزئة مئات الفواتير يوميًا. يمكنهم استخدام تقنيات ، مثل OCR ، لاستخراج المعلومات الأساسية من هذه الفواتير ، مثل رقم الفاتورة والتاريخ والمبلغ والعنوان.
كيف يعمل التقاط البيانات؟
تقليديا ، اعتاد متخصصو إدخال البيانات صب الأوراق وإدخال المعلومات يدويًا في الجدول.
اليوم ، تمكن الأدوات الحديثة المحللين من أتمتة العملية برمتها. كما أنها تسمح للمستخدمين بجدولة مهام سير العمل بحيث يتم استخراج البيانات تلقائيًا وإرسالها إلى الوجهة ذات الصلة بمجرد وصول المستند. إليك كيفية عمل عملية التقاط البيانات:
- تناول الوثيقة: تبدأ العملية عندما تتلقى المؤسسة مستندًا ، مثل فاتورة أو أمر شراء. يمكن أن يكون هذا المستند بتنسيقات مختلفة ، بما في ذلك الورق ، ملفات إلكترونية (PDF ، Word)، أو الصور الممسوحة ضوئيًا.
- تحليل الوثيقة: يحلل برنامج التقاط البيانات المستند لتحديد الحقول الرئيسية التي تحتوي على المعلومات ذات الصلة التي سيتم استخراجها وتحديد موقعها. يمكن أن يتضمن هذا التحليل تقنية OCR لتحويل المستندات الممسوحة ضوئيًا أو المصورة إلى نص يمكن قراءته آليًا.
- استخراج الحقل: بمجرد تحديد الحقول الرئيسية ، يقوم البرنامج تلقائيًا باستخراج البيانات ذات الصلة من تلك الحقول إما من خلال قوالب محددة مسبقًا تتطابق مع تخطيط وهيكل المستندات أو من خلال خوارزميات ذكية يمكنها فهم سياق البيانات ومعناها.
- تأكيد صحة البيانات: المستخرج تم التحقق من صحة البيانات لضمان الدقة والاكتمال. كل عمل له قواعده الخاصة التي يمكن على أساسها التحقق من صحة البيانات.
- أتمتة سير العمل: غالبًا ما تتمتع أدوات التقاط البيانات الحديثة بإمكانيات أتمتة سير العمل التي تسمح للمستخدمين بتحديد القواعد وتكوين سير العمل لتبسيط العملية. على سبيل المثال، بمجرد وصول مستند، سيتم استخراج البيانات يمكن تشغيل العملية تلقائيًا، ويمكن إرسال البيانات المستخرجة إلى الوجهة ذات الصلة، مثل نظام تخطيط موارد المؤسسة (ERP) أو قاعدة البيانات.
- التكامل وتسليم البيانات: تتكامل حلول التقاط البيانات مع الأنظمة والتطبيقات الأخرى داخل النظام البيئي التكنولوجي للمؤسسة. يمكن تسليم البيانات المستخرجة بسلاسة إلى أنظمة المصب ، مثل أدوات التصور أو مستودعات البيانات.
الطرق المختلفة لالتقاط البيانات
التقاط البيانات اليدوي: يتضمن الإدخال اليدوي نسخ المعلومات إلى نموذج رقمي يدويًا - عبر مئات الصفحات من المستندات. هذه الطريقة مناسبة للفرق الصغيرة ذات الميزانية المحدودة. إنه أيضًا خيار فعال من حيث التكلفة عندما تكون كمية البيانات الواردة منخفضة. ومع ذلك ، فإن هذه الطريقة عرضة للخطأ وتستغرق وقتًا طويلاً ، ولهذا تم تطوير أدوات إدخال البيانات الآلية.
الالتقاط الآلي للبيانات: تساعد هذه الطريقة الشركات على تحسين الكفاءة وزيادة رضا العمال وتقليل التكاليف. هناك عدة طرق تعمل بها هذه الطريقة:
- التعرف الضوئي على الحروف و ICR: يعمل التعرف البصري على الأحرف على تحويل النص المرقم إلى تنسيق ملائم للآلة. يعالج المستندات الممسوحة ضوئيًا ، مثل الفواتير ونماذج التأمين. يأخذ ICR ، أو التعرف الذكي على الحروف ، OCR خطوة إلى الأمام. يمكن لبرنامج ICR اكتشاف النص المكتوب والمكتوب بخط اليد في خطوط مختلفة - مما يجعله أسلوبًا أكثر قوة لالتقاط البيانات.
- النازحين: يعنيIDP معالجة المستندات الذكية. إنها تقنية سريعة التطور يستخدمها المزيد والمزيد من الفرق عبر مختلف القطاعات والصناعات. يستخدم IDP الذكاء الاصطناعي والأتمتة لاستخراج البيانات من العديد من المستندات ذات الأحجام والهياكل المختلفة. غالبًا ما تستخدم آي دي بي تقنيات أخرى – مثل التعرف الضوئي على الحروف والتعلم الآلي – من أجل تعزيز القوة حل استخراج البيانات.
هناك أيضًا أنواع أخرى من طرق التقاط البيانات غير الحصرية للمستندات.
التقاط الصور والفيديو: تستخدم هذه الأساليب الذكاء الاصطناعي لتحديد واستخراج معلومات دقيقة عن الأفراد. إنه ذو قيمة للتحليل في الوقت الفعلي وله تطبيقات في أمان مكان العمل ومطابقة قاعدة البيانات والمسح الأمني وتحديد الهوية البيومترية.
تجريف على شبكة الإنترنت: يتضمن ذلك استخدام روبوتات الويب أو برامج زحف الويب للبحث وكشط الإنترنت. يجمع كشط الويب معلومات ديناميكية مثل تحديثات الأخبار وتغييرات السياسة وتقلبات الأسعار وأسعار الفوركس وتحديثات الطقس وبيانات سوق الأسهم والمزيد.
رموز QR والباركود: تحتوي تقنية الباركود على معلومات مشفرة في الباركود 1D ، والتي يمكن قراءتها باستخدام ماسح الباركود. يتم استخدامه لتتبع سجلات المخزون أو الموظفين على أرضيات المتاجر بدقة ، والتحقق من تفاصيل المريض في المستشفيات ، وطباعة دفاتر الحسابات المصرفية ، والمزيد.
تكون أكواد الاستجابة السريعة (QR) ، المعروفة أيضًا باسم الرموز الشريطية ثنائية الأبعاد ، في شكل أشكال ، مثل الأشكال السداسية ، ويمكنها التقاط أنواع مختلفة من المعلومات ، مثل المستندات وصفحات الويب. تُستخدم رموز QR بشكل شائع في المتاجر وخدمات البريد السريع والمطاعم ويمكن التقاطها بسهولة بواسطة الهواتف الذكية.
فوائد الالتقاط الآلي للبيانات
التقاط البيانات الآلي هو مستقبل وثيقة استخراج البيانات. إنها عملية قابلة للتطوير بدرجة كبيرة ويمكن التحكم فيها بسهولة. كما أنه يقلل من الوقت اللازم للوصول إلى المعرفة، مما يمكّن المؤسسات من اتخاذ القرارات بسرعة. يمكن للشركات التي تستخدم هذه الطريقة أن تجني فوائد عديدة:
تقليل فرص حدوث أخطاء بشكل ملحوظ
قد يؤدي نسخ المعلومات يدويًا إلى حدوث أخطاء ، مثل فقدان الأرقام والإدخالات غير الصحيحة. يمكن أن تكون مثل هذه الأخطاء باهظة الثمن - يمكن أن يستغرق كل منها 10 دولارات أمريكية لتصحيح كل سجل. بشكل عام ، يمكن أن تؤدي البيانات السيئة إلى تراجع الشركة الملايين من الدولارات.
يوفر برنامج التقاط البيانات دقة عالية تظل قوية عبر مئات المستندات. إنها تقلل من الحاجة إلى الإشراف البشري. بالإضافة إلى ذلك ، فإنها توفر التحقق التلقائي من صحة البيانات للقبض على البيانات المفقودة / غير الصحيحة في الوقت الفعلي.
عمليات تجارية مبسطة
بفضل قيام الفرق بالتقاط البيانات بكفاءة ، فإنها تتيح لهم معالجة المستندات بشكل أسرع. يساعد ذلك الشركات على تنفيذ المهام الأساسية مثل مدفوعات البائعين ومعالجة المطالبات في الوقت المحدد. يعمل هذا النهج المبسط على تحسين العلاقات مع البائعين والعملاء والتي يمكن أن توفر مزايا مالية متعددة.
تحسين معنويات الموظفين
سكب المستندات ، الورقية والرقمية ، يمكن أن تكون مرهقة. تسمح الأدوات الآلية للفرق بالتركيز على المزيد من المهام ذات القيمة المضافة ، وزيادة معنوياتهم وإنتاجيتهم. وبالتالي ، فإن الأعمال بسبب تحسين رضا الموظفين وزيادة الإنتاج.
انخفاض التكاليف
لا يعد التقاط البيانات الآلي أكثر عملية فحسب. يكلف فقط حول الثلث من بديله اليدوي. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن تصل تكلفة تجاهل أخطاء إدخال البيانات اليدوي إلى 100 دولار لكل سجل. إن التوفير في تكلفة أتمتة التقاط البيانات هائل ويزداد بمرور الوقت.
أمن أفضل
تساعد الرقمنة على تخزين المستندات عبر الإنترنت بشكل آمن ، مما يتيح للمستخدمين استردادها بسرعة. إنه بديل أفضل لتخزين وإدارة آلاف الأوراق في مكتبك. يمكن أن تقلل طرق الالتقاط الآلي أيضًا الاحتيال ، من خلال الكشف عن العلامات المزيفة ، على سبيل المثال.
الاتجاهات المستقبلية في التقاط البيانات - من الذكاء الاصطناعي إلى الواقع الافتراضي
تستمر التطورات التكنولوجية في تشكيل كيفية استخلاص المعلومات ومعالجتها من المستندات الورقية والرقمية. فيما يلي الاتجاهات الأكثر إثارة في المستقبل:
أنظمة استخراج المستندات الذكية
تستفيد الأنظمة الذكية من تطورات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي للتعرف على النصوص واستخراجها من المستندات بدقة. لقد تحسنت التكنولوجيا التقليدية بشكل كبير ، مما يسمح باستخراج البيانات بكفاءة من مصادر مختلفة ، بما في ذلك المستندات الورقية والمسح الرقمي. ستعمل الأنظمة المستقبلية على تعزيز الدقة من خلال دمج خوارزميات متقدمة يمكنها التعامل مع تخطيطات المستندات المعقدة والتعرف على الكتابة اليدوية ومعالجة المحتوى متعدد اللغات.
معالجة اللغات الطبيعية (NLP)
تمكن تقنيات البرمجة اللغوية العصبية الأنظمة من فهم ومعالجة النصوص غير المهيكلة ، وتحسين التقاط البيانات من المستندات مثل رسائل البريد الإلكتروني والتقارير ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي. تقوم خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية (NLP) بتحليل أنماط اللغة وبناء الجملة والدلالات لاستخراج المعنى وتحديد الكيانات والعلاقات الرئيسية داخل النص. ستستفيد الأدوات المستقبلية من البرمجة اللغوية العصبية لتفسير المعلومات السياقية ، واكتشاف المشاعر ، واشتقاق الرؤى من البيانات النصية غير المنظمة.
Blockchain لالتقاط البيانات
يمكن لـ Blockchain إنشاء سجل غير قابل للتغيير للبيانات التي تم التقاطها من خلال إنشاء دفتر أستاذ لامركزي ومقاوم للعبث لمعاملات المستندات. دمج blockchain مع التقاط البيانات سيسمح للشركات بتعزيز الأمن والجدارة بالثقة ، ومنع التعديلات غير المصرح بها والحفاظ على مسار تدقيق شفاف.
تكامل إنترنت الأشياء (IoT)
سوف يتكامل التقاط البيانات مع أجهزة ومستشعرات إنترنت الأشياء مع توسع هذه التكنولوجيا. يمكن التقاط المستندات التي تم إنشاؤها بواسطة إنترنت الأشياء ، مثل قراءات أجهزة الاستشعار وسجلات الصيانة والتقارير ، ومعالجتها لاستخراج المعلومات ذات الصلة. يمكن لأنظمة التقاط البيانات تحليل هذه البيانات وتفسيرها لاستخلاص رؤى ، وتشغيل الإجراءات الآلية ، وتمكين الصيانة التنبؤية.
الواقع المعزز (AR) والواقع الافتراضي (VR)
يمكن لتقنيات الواقع المعزز والواقع الافتراضي تحويل التقاط البيانات من خلال توفير واجهات غامرة وقدرات التصور. يمكن للواقع المعزز تراكب المعلومات الرقمية على المستندات المادية ، مما يتيح الالتقاط والتحليل التفاعلي. يمكن لـ VR إنشاء بيئات افتراضية حيث يمكن للمستخدمين التنقل والتفاعل مع المستندات والبيانات الرقمية. توفر هذه التقنيات فرصًا لتحسين تصور المعلومات والتقاط البيانات التفاعلية من الكائنات المادية وتحليل المستند الافتراضي.
إنه عام 2023 - الوقت المثالي لاعتماد الأتمتة
تستمر تقنية التقاط البيانات في التطور مع ابتكارات مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. ستجعل هذه الميزات الجديدة التقاط البيانات أكثر قوة وكفاءة. لذلك ، يجب على الشركات التي لا تزال تستخدم طرق إدخال البيانات اليدوية أن تتطلع إلى التبديل إلى الخيارات التلقائية لتظل قادرة على المنافسة.
Astera ReportMiner هو الآلي برامج استخراج البيانات – يقوم بأكثر من مجرد أتمتة إدخال البيانات. ReportMiner يستخدم الذكاء الاصطناعي لتصنيف المستندات واستخراج الحقول الرئيسية تلقائيًا. إنه يمكّن الشركات من أتمتة عملية إدارة المستندات بالكامل ، من الاستخراج إلى التحقق من الصحة.
