Комплексное руководство по сбору данных: методы, преимущества и тенденции

Предприятия ежедневно имеют дело с большим объемом документов, таких как счета-фактуры и заказы на поставку. Сбор данных позволяет предприятиям извлекать ценную информацию из этих неструктурированных документов для принятия обоснованных решений.

Технологии сбора данных используют передовые методы, такие как оптическое распознавание символов (OCR) и интеллектуальная обработка документов (IDP) автоматизировать извлечение актуальной информации из неструктурированных документов.

В этом блоге мы исследуем сбор данных и то, как он менялся с течением времени.

Что такое сбор данных?

Сбор данных означает извлечение и преобразование данных из различных источников, таких как физические или цифровые документы, в формат, который компьютерные системы могут легко обрабатывать, анализировать и использовать. Он включает в себя сбор соответствующей информации, такой как текст, числа, изображения или коды, и преобразование ее в структурированный машиночитаемый формат.

Этот процесс регулярно используется во многих отраслях промышленности. Например, розничные торговцы ежедневно получают сотни счетов-фактур. Они могут использовать такие технологии, как OCR, для извлечения ключевой информации из этих счетов, такой как номер счета, дата, сумма и адрес.

Как работает сбор данных?

Традиционно специалисты по вводу данных перелистывали листы бумаги и вручную вводили информацию в таблицу.

Сегодня современные инструменты позволяют аналитикам автоматизировать весь процесс. Они также позволяют пользователям планировать рабочие процессы таким образом, чтобы данные автоматически извлекались и отправлялись в соответствующий пункт назначения после прибытия документа. Вот как работает процесс сбора данных:

1. Прием документов: Процесс начинается, когда организация получает документ, например счет-фактуру или заказ на поставку. Этот документ может быть в различных форматах, включая бумажный, электронные файлы (PDF, Word)или отсканированные изображения.
2. Анализ документов: Программное обеспечение для сбора данных анализирует документ, чтобы идентифицировать и найти ключевые поля, содержащие соответствующую информацию, которую необходимо извлечь. Этот анализ может включать технологию оптического распознавания символов для преобразования отсканированных или сфотографированных документов в машиночитаемый текст.
3. Извлечение поля: После определения ключевых полей программное обеспечение автоматически извлекает соответствующие данные из этих полей либо с помощью заранее определенных шаблонов, соответствующих макету и структуре документов, либо с помощью интеллектуальных алгоритмов, которые могут понять контекст и значение данных.
4. Проверка достоверности данных: Извлеченный данные проверены для обеспечения точности и полноты. У каждого бизнеса есть свои правила, на основании которых он может проверять правильность данных.
5. Автоматизация рабочего процесса: Современные инструменты сбора данных часто имеют возможности автоматизации рабочих процессов, которые позволяют пользователям определять правила и настраивать рабочие процессы для оптимизации процесса. Например, как только документ приходит, извлечение данных Процесс может быть запущен автоматически, а извлеченные данные могут быть отправлены в соответствующее место назначения, например, в систему планирования ресурсов предприятия (ERP) или в базу данных.
6. Интеграция и доставка данных: Решения для сбора данных интегрируются с другими системами и приложениями в технологической экосистеме организации. Извлеченные данные могут быть беспрепятственно доставлены в последующие системы, такие как инструменты визуализации или хранилища данных.

Различные методы сбора данных

Ручной сбор данных: Ручной ввод предполагает копирование информации в цифровую форму вручную на сотнях страниц документов. Этот метод подходит для небольших команд с ограниченным бюджетом. Это также экономически эффективный вариант, когда объем входящих данных невелик. Однако этот метод подвержен ошибкам и требует много времени, поэтому были разработаны средства автоматического ввода данных.

Автоматический сбор данных: Этот метод помогает предприятиям повысить эффективность, повысить удовлетворенность сотрудников и сократить расходы. Существует несколько способов работы этого метода:

1. OCR и ICR: Оптическое распознавание символов преобразует оцифрованный текст в удобный для машины формат. Он обрабатывает отсканированные документы, такие как счета-фактуры и формы страхования. ICR, или интеллектуальное распознавание символов, выводит OCR на новый уровень. Программное обеспечение ICR может распознавать печатный и рукописный текст, написанный разными шрифтами, что делает его более мощным методом сбора данных.
2. МВУ: IDP означает интеллектуальную обработку документов. Это быстро развивающаяся технология, которую использует все больше и больше команд в разных вертикалях и отраслях. IDP использует искусственный интеллект и автоматизацию для извлечения данных из множества документов разного размера и структуры. IDP часто использует другие технологии, такие как оптическое распознавание текста и машинное обучение, для надежного решение для извлечения данных.

Существуют и другие типы методов сбора данных, не ограничивающиеся только документами.

Захват изображений и видео: Эти методы используют ИИ для идентификации и извлечения точной информации о людях. Он ценен для анализа в реальном времени и имеет приложения для обеспечения безопасности на рабочем месте, сопоставления баз данных, сканирования безопасности и биометрической идентификации.

Веб-парсинг: Это предполагает использование веб-ботов или веб-сканеров для поиска и очистки Интернета. Веб-скрапинг собирает динамическую информацию, такую ​​как обновления новостей, изменения политики, колебания цен, курсы валют, обновления погоды, данные фондового рынка и многое другое.

QR-коды и штрих-коды: Технология штрих-кодов содержит зашифрованную информацию в одномерных штрих-кодах, которые можно прочитать с помощью сканера штрих-кодов. Он используется для точного отслеживания инвентаря или журналов сотрудников в цехах, проверки данных о пациентах в больницах, печати банковских сберкнижек и многого другого.

Коды быстрого ответа (QR), также известные как 2D-штрих-коды, имеют форму фигур, например шестиугольников, и могут фиксировать различные типы информации, например документы и веб-страницы. QR-коды обычно используются в магазинах, курьерских службах и ресторанах и легко считываются смартфонами.

Бесплатная электронная книга: используйте неиспользованные неструктурированные данные для максимальной эффективности

Скачать сейчас

Преимущества автоматического сбора данных

Автоматизированный сбор данных – это будущее извлечение данных документа. Это масштабируемый процесс, которым легко управлять. Это также сокращает время на понимание ситуации, позволяя предприятиям быстро принимать решения. Предприятия, использующие этот метод, могут получить несколько преимуществ:

Значительно снижена вероятность ошибок

Копирование информации вручную может привести к ошибкам, таким как отсутствие цифр и неправильные записи. Такие ошибки могут стоить очень дорого — на исправление каждой записи может уйти 10 долларов. В целом, плохие данные могут отбросить компанию назад, миллионы долларов.

Программное обеспечение для сбора данных обеспечивает высокую точность, которая остается высокой при обработке сотен документов. Они уменьшают потребность в человеческом надзоре. Кроме того, они обеспечивают автоматическую проверку данных для выявления отсутствующих/неправильных данных в режиме реального времени.

Оптимизированные бизнес-процессы

Поскольку команды эффективно собирают данные, это позволяет им быстрее обрабатывать документы. Это помогает предприятиям своевременно выполнять важные задачи, такие как платежи поставщикам и обработка претензий. Такой оптимизированный подход улучшает отношения с поставщиками и клиентами, что может обеспечить многочисленные финансовые выгоды.

Повышение морального духа сотрудников

Обливаясь документами, как бумажными, так и цифровыми, может быть утомительным. Автоматизированные инструменты позволяют командам сосредоточиться на более важных задачах, повышая их моральный дух и производительность. Следовательно, предприятия благодаря повышению удовлетворенности сотрудников и более высокой производительности.

Низкие затраты

Автоматизированный сбор данных не просто более практичен. Это стоит всего около одна треть его ручной альтернативы. Кроме того, стоимость игнорирования ошибок при вводе данных вручную может достигать 100 долларов США за запись. Экономия затрат на автоматизацию сбора данных огромна и со временем увеличивается.

Лучшая безопасность

Оцифровка помогает безопасно хранить документы в Интернете, позволяя пользователям быстро находить их. Это лучшая альтернатива хранению и управлению тысячами документов в вашем офисе. Автоматизированные методы сбора данных также могут снизить уровень мошенничества, например, путем обнаружения поддельных вывесок.

Будущие тенденции в сборе данных – от искусственного интеллекта к виртуальной реальности

Технологические достижения продолжают влиять на то, как мы извлекаем и обрабатываем информацию из бумажных и цифровых документов. Вот самые захватывающие будущие тенденции:

Интеллектуальные системы извлечения документов

Интеллектуальные системы используют достижения искусственного интеллекта и машинного обучения для точного распознавания и извлечения текста из документов. Традиционные технологии значительно улучшились, позволяя эффективно извлекать данные из различных источников, включая бумажные документы и цифровые сканирования. Будущие системы еще больше повысят точность за счет включения передовых алгоритмов, которые смогут обрабатывать сложные макеты документов, распознавать рукописный текст и обрабатывать многоязычный контент.

Обработка естественного языка (НЛП)

Методы НЛП позволяют системам понимать и обрабатывать неструктурированный текст, улучшая сбор данных из таких документов, как электронные письма, отчеты и публикации в социальных сетях. Алгоритмы НЛП анализируют языковые шаблоны, синтаксис и семантику, чтобы извлечь смысл и идентифицировать ключевые сущности и отношения в тексте. Будущие инструменты будут использовать НЛП для интерпретации контекстной информации, выявления настроений и извлечения информации из неструктурированных текстовых данных.

Блокчейн для сбора данных

Блокчейн может создать неизменяемую запись собранных данных путем создания децентрализованного и защищенного от несанкционированного доступа реестра транзакций документов. Интеграция блокчейна со сбором данных позволит предприятиям повысить безопасность и надежность, предотвращая несанкционированные изменения и поддерживая прозрачный контрольный журнал.

Интеграция Интернета вещей (IoT)

Сбор данных будет интегрироваться с устройствами и датчиками Интернета вещей по мере развития этой технологии. Документы, созданные Интернетом вещей, такие как показания датчиков, записи технического обслуживания и отчеты, можно собирать и обрабатывать для извлечения соответствующей информации. Системы сбора данных могут анализировать и интерпретировать эти данные для получения ценной информации, запуска автоматических действий и обеспечения профилактического обслуживания.

Дополненная реальность (AR) и виртуальная реальность (VR)

Технологии AR и VR потенциально могут изменить процесс сбора данных, предоставляя иммерсивные интерфейсы и возможности визуализации. AR может накладывать цифровую информацию на физические документы, обеспечивая интерактивный сбор и анализ. VR может создавать виртуальные среды, в которых пользователи могут перемещаться и взаимодействовать с цифровыми документами и данными. Эти технологии открывают возможности для улучшенной визуализации информации, интерактивного сбора данных с физических объектов и анализа виртуальных документов.

Автоматизируйте сбор данных с помощью нашего решения на базе искусственного интеллекта — посмотрите, как оно работает!

Посмотреть демо

2023 год – идеальное время для внедрения автоматизации

Технология сбора данных продолжает развиваться благодаря таким инновациям, как искусственный интеллект и машинное обучение. Эти новые функции сделают сбор данных более надежным и эффективным. Таким образом, предприятиям, которые все еще используют методы ручного ввода данных, следует подумать о переходе на автоматизированные варианты, чтобы оставаться конкурентоспособными.

Astera ReportMiner является автоматизированным программное обеспечение для извлечения данных – это больше, чем просто автоматизация ввода данных. ReportMiner использует ИИ для классификации документов и автоматического извлечения ключевых полей. Это позволяет компаниям автоматизировать весь процесс управления документами, от извлечения до проверки.