L'automatisé, Pas de code Pile de données
Apprener comment Astera Data Stack peut simplifier et rationaliser la gestion des données de votre entreprise.
Pourquoi l'automatisation de l'extraction de données est essentielle à la croissance des entreprises
Le monde moderne repose sur les données. Une énorme quantité de données circule dans une organisation avec chaque processus, quelle que soit la taille de l'entreprise. Des factures et de la paie aux sondages auprès des clients et aux journaux d'appels, chaque domaine d'activité contient des informations précieuses qui peuvent générer de meilleurs résultats pour votre entreprise. Prendre les données de ces différentes sources, souvent non structurées, en extraire les informations utiles avant de les nettoyer, et enfin de les analyser est essentiel pour prendre des décisions commerciales clés. L'extraction de données par différentes méthodes telles que les outils de grattage de données révèle des mesures éclairantes sur les données qui peuvent stimuler la croissance de l'entreprise.
Heureusement, grâce à la technologie moderne, il est relativement facile de traiter des documents sous forme de données structurées. Pourtant, automatisation complète lorsque l'extraction de sources de données non structurées reste un problème pour les organisations. Il compense également une part importante et chronophage des activités de back-office.
Les défis de l'extraction manuelle de données
Selon une étude, plus de 40 % des salariés passent environ un quart de la semaine à effectuer des tâches répétitives manuelles pouvant être automatisées. La plupart des organisations s'appuient encore sur l'extraction manuelle des données pour récupérer des données pertinentes à partir de sources non structurées à des fins professionnelles.
Cependant, le processus est non seulement gourmand en ressources, mais présente également plusieurs inconvénients qui peuvent avoir un impact sur la croissance de l'entreprise. L'extraction manuelle des données a un taux d'erreur élevé par rapport aux outils automatisés. Le taux d'erreur peut être attribué à :
- Formation inadéquate des personnes impliquées dans la saisie des données
- Erreur humaine
- Mauvaise interprétation des données
- Informations incompréhensibles.
Ces problèmes peuvent entraîner de sérieux retards dans divers processus métier, en particulier ceux qui traitent quotidiennement de gros volumes de données.
Un autre problème clé du scraping manuel des données est le coût et les efforts nécessaires à la vérification des données extraites. Ordinaire qualité des données Les vérifications sont une étape essentielle dans le processus d'extraction des données. Ils évitent les problèmes dus à l'envoi de données inexactes pour analyse. La vérification de la qualité avec un traitement manuel des données nécessite l'embauche de personnel supplémentaire qui passe des heures assurer l'exactitude des données saisies en parcourant chaque fichier et en vérifiant les erreurs ou les incohérences. Cela finit par coûter du temps et de l'argent à l'organisation. Avec des outils de récupération de données qui incluent l'automatisation, cela peut être fait facilement à moindre coût et en moins de temps.
Enfin, l'extraction manuelle des données peut empêcher les employés d'effectuer des tâches à plus forte valeur ajoutée. Cela peut être préjudiciable à une organisation et l'empêcher d'atteindre ses objectifs stratégiques qui nécessitent la livraison en temps opportun de données spécifiques.
outil d'extraction
Outils d'extraction de données automatisés - Une meilleure alternative
Habituellement, les organisations externalisent le processus d'extraction de données lorsque la ou les sources ne sont pas structurées, estimant qu'en déléguant la tâche à des organisations tierces, elles peuvent accélérer leur parcours des données aux informations. Bien que cela puisse être faisable, l'externalisation de l'extraction des données peut entraîner des retards et ralentir la productivité.
Heureusement, les progrès technologiques rapides ont permis d'automatiser le processus grâce à des outils d'extraction de données. Les utilisateurs peuvent facilement extraire les informations pertinentes de divers documents, nettoyer et valider les données et les livrer à la destination souhaitée. Les employés peuvent facilement analyser et utiliser les données extraites pour prendre des décisions en temps opportun.
La capacité d'automatisation de ces outils garantit une extraction de données plus rapide et sans erreur. Vous pouvez créer une logique d'extraction pour les documents entrants et appliquer la logique à d'autres documents non structurés avec une mise en page similaire. Cela permet à l'organisation de consacrer ses ressources à des tâches significatives plutôt qu'à un travail manuel et répétitif qui peut entraîner des retards et générer des résultats sujets aux erreurs.
L'extraction automatisée de données est rapidement de plus en plus largement adoptée dans divers secteurs, que ce soit pour des informations plus précises, un accès plus rapide aux données ou pour réduire les coûts de traitement des données. Avec des fonctionnalités telles que l'OCR (Optical Character Recognition) et l'extraction de table offertes par outils avancés d'extraction de données automatisées les entreprises peuvent identifier et extraire des données de documents non structurés avec une grande précision et une puissance manuelle minimale.
Applications sectorielles des outils d'extraction automatisée de données
Un bon exemple d'industrie qui pourrait bénéficier de l'automatisation de l'extraction de données est la logistique. Les prestataires de services logistiques traitent un grand nombre de données entrantes. Des factures et des bons de commande aux informations sur les clients, les gens doivent traiter ces documents rapidement. Tout retard ou erreur peut entraîner de graves problèmes pour les fournisseurs de services.
En utilisant des outils d'extraction de données pour automatiser le processus, les prestataires de services logistiques peuvent créer des modèles basés sur des règles. Ces modèles identifient facilement les champs clés dans différents documents non structurés, tels que les fichiers PDF, les fichiers texte, etc. Cela permet au logiciel de collecter les informations requises à partir des documents en fonction du modèle créé. Les employés peuvent facilement extraire des informations de tous les documents entrants avec la même mise en page. L'utilisateur peut le faire sans aucun codage ni recalibrage du logiciel.
L'industrie des agences de voyages est un autre excellent exemple d'entreprises qui peuvent bénéficier de l'extraction automatisée de données. La plupart des entreprises de ce secteur traitent de nombreuses informations provenant de diverses sources, y compris des sources internes ou des parties prenantes liées à l'entreprise. Par exemple, les informations de réservation de vol, le traitement des visas, les annulations, les informations d'embarquement et les journaux de vol, entre autres.
La gestion manuelle du processus d'extraction des données peut entraîner plusieurs problèmes opérationnels tels que l'arriéré de données, les retards d'informations, etc. Ces problèmes finissent par coûter beaucoup d'argent à l'entreprise, gaspiller des ressources et une mauvaise expérience client. L'automatisation de l'ensemble du processus d'extraction peut stimuler la productivité et augmenter la rentabilité au sein de l'organisation.
L'extraction automatisée des données est-elle le bon choix pour votre entreprise ?
On ne peut nier les avantages d'opter pour l'extraction automatisée des données. Cependant, il est tout aussi important de trouver le bon logiciel d'extraction de données automatisée qui fonctionne bien pour les besoins de votre entreprise. Avec Astera ReportMiner, vous pouvez automatiser le processus d'extraction de données dans une interface sans code et obtenir des informations utiles à partir de vos documents non structurés en un rien de temps.
Astera ReportMiner offre des fonctionnalités uniques telles que l'extraction de tableaux, des modèles réutilisables, l'OCR et des fonctions intégrées de qualité et de nettoyage des données. Avec une interface conviviale, l'outil d'extraction de données sans code simplifie l'extraction de données basée sur des modèles à partir de nombreux formats de documents non structurés, notamment TXT, XLS, COBOL, PDF, RTF, etc.
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