Un guide complet sur la capture de données - Méthodes, avantages et tendances

Les entreprises traitent quotidiennement un volume élevé de documents, tels que des factures et des bons de commande. La capture de données permet aux entreprises d'extraire des informations précieuses de ces documents non structurés pour une prise de décision éclairée.

Les technologies de capture de données utilisent des techniques avancées telles que la reconnaissance optique de caractères (OCR) et traitement intelligent des documents (IDP) pour automatiser l'extraction d'informations pertinentes à partir de documents non structurés.

Dans ce blog, nous explorons la capture de données et son évolution au fil du temps.

Qu'est-ce que la capture de données ?

La capture de données fait référence à l'extraction et à la conversion de données provenant de diverses sources, telles que des documents physiques ou numériques, dans un format que les systèmes informatiques peuvent facilement traiter, analyser et utiliser. Cela implique de capturer des informations pertinentes, telles que du texte, des chiffres, des images ou des codes, et de les transformer en un format structuré et lisible par machine.

Le processus est utilisé régulièrement dans de multiples industries. Par exemple, les détaillants reçoivent quotidiennement des centaines de factures. Ils peuvent utiliser des technologies telles que l'OCR pour extraire des informations clés de ces factures, telles que le numéro de facture, la date, le montant et l'adresse.

Comment fonctionne la capture de données ?

Traditionnellement, les spécialistes de la saisie de données versaient sur des feuilles de papier et saisissaient manuellement les informations dans un tableau.

Aujourd'hui, des outils modernes permettent aux analystes d'automatiser l'ensemble du processus. Ils permettent également aux utilisateurs de planifier des flux de travail afin que les données soient automatiquement extraites et envoyées à la destination appropriée une fois qu'un document arrive. Voici comment fonctionne le processus de capture de données :

1. Réception de documents : Le processus commence lorsque l'organisation reçoit un document, tel qu'une facture ou un bon de commande. Ce document peut se présenter sous différents formats, y compris papier, fichiers électroniques (PDF, Word), ou des images numérisées.
2. Analyse documentaire: Le logiciel de capture de données analyse le document pour identifier et localiser les champs clés qui contiennent les informations pertinentes à extraire. Cette analyse peut impliquer la technologie OCR pour convertir des documents numérisés ou photographiés en texte lisible par machine.
3. Extraction de champ : Une fois les champs clés identifiés, le logiciel extrait automatiquement les données pertinentes de ces champs soit via des modèles prédéfinis qui correspondent à la mise en page et à la structure des documents, soit via des algorithmes intelligents capables de comprendre le contexte et la signification des données.
4. La validation des données: L'extrait les données sont validées pour garantir l'exactitude et l'exhaustivité. Chaque entreprise a ses propres règles sur la base desquelles elle peut vérifier l'exactitude des données.
5. Automatisation du flux de travail: Les outils modernes de capture de données disposent souvent de capacités d'automatisation des flux de travail qui permettent aux utilisateurs de définir des règles et de configurer des flux de travail pour rationaliser le processus. Par exemple, une fois qu'un document arrive, le extraction de données Le processus peut être déclenché automatiquement et les données extraites peuvent être envoyées à la destination appropriée, telle qu'un système de planification des ressources d'entreprise (ERP) ou une base de données.
6. Intégration et livraison de données : Les solutions de capture de données s'intègrent à d'autres systèmes et applications au sein de l'écosystème technologique de l'organisation. Les données extraites peuvent être transmises de manière transparente à des systèmes en aval, tels que des outils de visualisation ou des entrepôts de données.

Les différentes méthodes de capture de données

Capture manuelle des données: La saisie manuelle consiste à copier manuellement des informations dans un formulaire numérique, sur des centaines de pages de documents. Cette méthode convient aux petites équipes avec un budget limité. C'est également une option rentable lorsque la quantité de données entrantes est faible. Cependant, cette méthode est sujette aux erreurs et prend du temps, c'est pourquoi des outils de saisie automatisée des données ont été développés.

Capture de données automatisée : Cette méthode aide les entreprises à améliorer leur efficacité, à accroître la satisfaction de leurs employés et à réduire leurs coûts. Cette méthode fonctionne de plusieurs manières :

1. OCR et ICR : La reconnaissance optique de caractères convertit le texte numérisé en un format adapté aux machines. Il traite les documents numérisés, tels que les factures et les formulaires d'assurance. L'ICR, ou reconnaissance intelligente de caractères, va encore plus loin. Le logiciel ICR peut détecter le texte dactylographié et manuscrit dans différentes polices, ce qui en fait une technique plus puissante pour la capture de données.
2. IDP : IDP signifie Traitement Intelligent des Documents. Il s'agit d'une technologie en évolution rapide, utilisée par de plus en plus d'équipes dans différents secteurs et secteurs. IDP utilise l'IA et l'automatisation pour extraire les données de nombreux documents de tailles et de structures différentes. IDP utilise souvent d'autres technologies, telles que l'OCR et le Machine Learning, pour une solution robuste. solution d'extraction de données.

Il existe également d'autres types de méthodes de capture de données non exclusives aux documents.

Capture d'images et de vidéos : Ces méthodes utilisent l'IA pour identifier et extraire des informations précises sur les individus. Il est précieux pour l'analyse en temps réel et a des applications dans la sécurité du lieu de travail, la correspondance de bases de données, l'analyse de sécurité et l'identification biométrique.

Raclage Web: Cela implique l'utilisation de robots Web ou de robots d'exploration Web pour rechercher et gratter Internet. Le scraping Web collecte des informations dynamiques telles que les actualités, les changements de politique, les fluctuations de prix, les taux de change, les mises à jour météorologiques, les données boursières, etc.

Codes QR et codes-barres : La technologie des codes-barres contient des informations cryptées dans des codes-barres 1D, qui peuvent être lus à l'aide d'un lecteur de codes-barres. Il est utilisé pour suivre avec précision les stocks ou les journaux des employés dans les ateliers, vérifier les détails des patients dans les hôpitaux, imprimer les livrets bancaires, etc.

Les codes de réponse rapide (QR), également appelés codes-barres 2D, se présentent sous la forme de formes, telles que des hexagones, et peuvent capturer divers types d'informations, telles que des documents et des pages Web. Les codes QR sont couramment utilisés dans les magasins, les services de messagerie et les restaurants et peuvent facilement être capturés par les smartphones.

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Avantages de la capture de données automatisée

La capture automatisée des données est l'avenir de extraction de données de documents. Il s’agit d’un processus hautement évolutif et facilement gérable. Cela réduit également le temps d’obtention d’informations, permettant aux entreprises de prendre des décisions rapidement. Les entreprises qui emploient cette méthode peuvent bénéficier de plusieurs avantages :

Risque d'erreurs considérablement réduit

La copie manuelle des informations peut entraîner des erreurs, telles que des chiffres manquants et des entrées incorrectes. De telles erreurs peuvent être très coûteuses - chacune peut prendre 10 $ pour être corrigée pour chaque enregistrement. Dans l'ensemble, des données de mauvaise qualité peuvent faire reculer une entreprise en des millions de dollars.

Les logiciels de capture de données offrent une grande précision qui reste forte sur des centaines de documents. Ils réduisent le besoin de supervision humaine. De plus, ils fournissent une validation automatique des données pour détecter les données manquantes/incorrectes en temps réel.

Processus commerciaux rationalisés

Les équipes capturant efficacement les données, cela leur permet de traiter les documents plus rapidement. Cela aide les entreprises à effectuer des tâches essentielles telles que les paiements des fournisseurs et le traitement des réclamations à temps. Cette approche rationalisée améliore les relations avec les fournisseurs et les clients, ce qui peut offrir de multiples avantages financiers.

Amélioration du moral des employés

Versant sur des documents, papier et numériques, peut être épuisant. Les outils automatisés permettent aux équipes de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, augmentant ainsi leur moral et leur productivité. Par conséquent, les entreprises en raison de l'amélioration de la satisfaction des employés et de la production plus élevée.

Réduire Les Coûts

La capture de données automatisée n'est pas seulement plus pratique. Cela ne coûte qu'environ un tiers de son alternative manuelle. De plus, le coût d'ignorer les erreurs de saisie manuelle des données peut atteindre 100 $ par enregistrement. Les économies réalisées grâce à l'automatisation de la capture de données sont considérables et s'additionnent au fil du temps.

Meilleure sécurité

La numérisation aide à stocker les documents en ligne en toute sécurité, permettant aux utilisateurs de les récupérer rapidement. C'est une meilleure alternative au stockage et à la gestion de milliers de papiers dans votre bureau. Les méthodes de capture automatisées peuvent également réduire la fraude, en détectant par exemple les fausses enseignes.

Tendances futures de la capture de données - De l'IA à la réalité virtuelle

Les progrès technologiques continuent de façonner la façon dont nous extrayons et traitons les informations des documents papier et numériques. Voici les tendances futures les plus excitantes :

Systèmes d'extraction de documents intelligents

Les systèmes intelligents tirent parti des progrès de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique pour reconnaître et extraire avec précision le texte des documents. La technologie traditionnelle s'est considérablement améliorée, permettant une extraction efficace des données à partir de diverses sources, y compris des documents papier et des numérisations numériques. Les futurs systèmes amélioreront encore la précision en incorporant des algorithmes avancés capables de gérer des mises en page de documents complexes, de reconnaître l'écriture manuscrite et de traiter le contenu multilingue.

Traitement du langage naturel (PNL)

Les techniques NLP permettent aux systèmes de comprendre et de traiter du texte non structuré, améliorant ainsi la capture de données à partir de documents tels que les e-mails, les rapports et les publications sur les réseaux sociaux. Les algorithmes NLP analysent les modèles de langage, la syntaxe et la sémantique pour extraire le sens et identifier les entités et relations clés dans le texte. Les futurs outils tireront parti de la PNL pour interpréter les informations contextuelles, détecter les sentiments et tirer des informations de données textuelles non structurées.

Blockchain pour la capture de données

La blockchain peut créer un enregistrement immuable des données capturées en créant un registre décentralisé et inviolable des transactions de documents. Intégrer la blockchain à la capture de données permettra aux entreprises d'améliorer la sécurité et la fiabilité, d'empêcher les modifications non autorisées et de maintenir une piste d'audit transparente.

Intégration de l'Internet des objets (IoT)

La capture de données s'intégrera aux appareils et capteurs IoT à mesure que cette technologie se développera. Les documents générés par l'IoT, tels que les lectures de capteurs, les enregistrements de maintenance et les rapports, peuvent être capturés et traités pour extraire les informations pertinentes. Les systèmes de capture de données peuvent analyser et interpréter ces données pour en tirer des informations, déclencher des actions automatisées et permettre une maintenance prédictive.

Réalité augmentée (AR) et réalité virtuelle (VR)

Les technologies AR et VR peuvent potentiellement transformer la capture de données en fournissant des interfaces immersives et des capacités de visualisation. La réalité augmentée peut superposer des informations numériques sur des documents physiques, permettant une capture et une analyse interactives. La réalité virtuelle peut créer des environnements virtuels dans lesquels les utilisateurs peuvent naviguer et interagir avec des documents et des données numériques. Ces technologies offrent des possibilités de visualisation améliorée des informations, de capture interactive de données à partir d'objets physiques et d'analyse de documents virtuels.

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Nous sommes en 2023 - Le moment idéal pour adopter l'automatisation

La technologie de capture de données continue d'évoluer avec des innovations telles que l'IA et l'apprentissage automatique. Ces nouvelles fonctionnalités rendront la capture de données plus robuste et plus efficace. Ainsi, les entreprises qui utilisent encore des méthodes de saisie manuelle des données devraient chercher à passer à des options automatisées pour rester compétitives.

Astera ReportMiner est un automatisé logiciel d'extraction de données – qui fait plus que automatiser la saisie des données. ReportMiner utilise l'IA pour classer les documents et extraire automatiquement les champs clés. Il permet aux entreprises d'automatiser l'ensemble de leur processus de gestion documentaire, de l'extraction à la validation.