L'acquisizione dei dati è il modo in cui una pila di fatture, ricevute e moduli diventa un insieme di dati puliti che i tuoi sistemi possono utilizzare, senza che nessuno debba riscrivere una riga. Fatto a mano, richiede ore e favorisce errori di battitura. Fatto bene, non ci penserai mai più.
Di seguito: cosa significa l'acquisizione dei dati, i metodi alla base, il processo in cinque fasi e come automatizzare l'intero processo in modo che funzioni da solo.
Cos'è l'acquisizione dati?
L'acquisizione dati è il processo di estrazione di informazioni da qualsiasi tipo di documento o email e la loro conversione in un formato leggibile da un computer. I documenti possono presentarsi in ogni forma immaginabile: fatture, ricevute, questionari, video e immagini. L'acquisizione manuale di questi dati richiede tempo, fatica e personale. Per questo motivo, le aziende si affidano all'apprendimento automatico e all'intelligenza artificiale per automatizzare il lavoro.
Un rapido chiarimento, poiché il termine viene utilizzato in tre modi diversi. In questa guida, l'acquisizione dei dati significa leggere documenti aziendali e trasformare i loro contenuti in dati strutturati. Ciò è diverso dal Change Data Capture, una tecnica di ingegneria dei database per tracciare le modifiche a livello di riga, e dall'acquisizione fisica o sul campo, che utilizza codici a barre e tag RFID per registrare oggetti del mondo reale. Se sei qui per ottenere informazioni dai documenti, sei nel posto giusto.
La domanda non sta rallentando. Il mercato globale dell'identificazione automatica e dell'acquisizione dei dati è stato valutato a $69,8 miliardi nel 2024 e si prevede che raggiungerà i $136,9 miliardi entro il 2030, con un tasso di crescita annuale composto dell'11,7 percento.
Metodi di acquisizione dati
I metodi di acquisizione dati si dividono in una manciata di tecnologie consolidate, ognuna creata per un diverso tipo di documento. L'acquisizione manuale, con una persona che legge e riscrive, esiste ancora, ma è lenta e soggetta a errori, quindi i metodi seguenti sono quelli a cui i team ricorrono effettivamente quando il volume cresce.
OCR
Il Riconoscimento Ottico dei Caratteri (OCR) è una tecnica utilizzata per leggere i dati da immagini, PDF e documenti scansionati. Elimina la necessità di inserimento manuale dei dati, il che è importante nel momento in cui un'azienda deve elaborare grandi quantità di ricevute o immagini.
L'OCR è più vecchio di quanto la maggior parte delle persone pensi. È stato utilizzato per la prima volta nel 1975, quando Ray Kurzweil ha costruito una macchina di lettura per i non vedenti. Cinquant'anni dopo, alimenta silenziosamente la tua banca, il tuo ospedale e il tuo assicuratore, estraendo dati da assegni, referti radiografici e cartelle cliniche dei pazienti.
Esempi di software OCR includono Parseur, Tesseract, Adobe Acrobat Pro, OmniPage Ultimate e Abbyy FineReader.
ICR
Il Riconoscimento Intelligente dei Caratteri (ICR) è una versione avanzata dell'OCR, creata per estrarre dati dalla scrittura a mano. Riconosce diversi stili e caratteri di testo scritto a mano, migliorando l'accuratezza dei dati acquisiti. Per ottenere questo risultato, l'ICR combina l'analisi delle caratteristiche con l'elaborazione basata sui pixel per identificare linee, intersezioni e anelli chiusi.
L'ICR è presente ovunque ci sia la scrittura a mano:
- Estratti conto bancari
- Schede attività
- Fatture
- Bollette
- Sondaggi clienti
OMR
Il Riconoscimento Ottico dei Segni (OMR), noto anche come lettura ottica dei segni, raccoglie informazioni da fogli d'esame, schede di valutazione, sondaggi e altri moduli strutturati. Il software scansiona un documento e distingue le caselle contrassegnate da quelle non contrassegnate. Le scuole e le società di ricerche di mercato si affidano ad esso per valutare migliaia di fogli senza che una singola persona debba scorrere la pagina con una penna.
Codici a barre
La tecnologia dei codici a barre è il metodo che incontri ogni giorno, stampato su quasi tutti i prodotti che acquisti. La riconosci dalle linee parallele bianche e nere, che codificano numeri e dati che uno scanner legge in un istante.
I codici a barre identificano i prodotti e tracciano i pacchi tramite software, motivo per cui gestiscono i supermercati, le spedizioni internazionali e il tracciamento dei pagamenti sulle fatture.
Codici QR
I codici QR sono codici a barre bidimensionali che contengono più informazioni e possono essere letti da qualsiasi smartphone. Esistono in due varianti, statici e dinamici, e possono indirizzare a un sito web, a un profilo social, a una password Wi-Fi o a un indirizzo e-mail. I ristoranti li hanno adottati per mandare in pensione definitivamente il menu stampato.
Web scraping
Il web scraping, a volte chiamato data scraping, utilizza bot o crawler per estrarre contenuti dai siti web. I proxy residenziali aiutano questi bot a evitare di essere rilevati e l'HTML scansionato viene quindi scritto in un database.
Acquisizione vocale
Alexa, Siri e Google Assistant sono tutti esempi di tecnologie di acquisizione vocale. Utilizzano il riconoscimento vocale per trasformare le parole pronunciate in dati che un computer può elaborare. Chiedi a uno di loro il tempo di domani e avrai appena acquisito dei dati ad alta voce.
Acquisizione dati automatizzata con IA (IDP)
L'acquisizione dati automatizzata, chiamata anche elaborazione intelligente dei documenti (IDP), utilizza l'IA per leggere un documento, trovare i campi di interesse e restituirli come dati strutturati senza dover creare alcun modello. Questo è il metodo moderno, ed è quello che garantisce la scalabilità. A differenza del solo OCR, che si ferma alla trasformazione di un'immagine in testo, l'elaborazione intelligente dei documenti comprende il layout, in modo da poter estrarre il numero di fattura, la data e le voci riga da mille formati di fornitori diversi.
Strumenti come Parseur eseguono due motori di IA al loro interno: un motore Text AI per le e-mail e i documenti di testo e un motore Vision AI per PDF, scansioni e immagini. Descrivi i campi una volta sola, l'IA li acquisisce da ogni documento successivo, un passaggio opzionale di revisione umana individua eventuali elementi critici e i dati puliti arrivano nel tuo foglio di calcolo, CRM, ERP, API o a un agente IA a valle. Questa è l'acquisizione dati senza la manutenzione del modello e senza dover digitare.
Il processo di acquisizione dati
Il processo di acquisizione dati si svolge in cinque passaggi, dall'importazione di un documento fino alla consegna dei dati finiti.
- Importazione dei documenti
Prima che qualcosa possa essere acquisito, il documento deve arrivare. La maggior parte dei software di acquisizione dati accetta file in qualsiasi formato essi arrivino, PDF, JPEG o XML, che siano scansionati, inviati tramite e-mail o caricati.
- Elaborazione in un formato leggibile
Una volta importato, il software converte il contenuto in un formato leggibile dalla macchina. Se il file è un'immagine di bassa qualità, prima la pulisce, migliorandone la risoluzione in modo che il testo sottostante possa essere letto.
- Validazione dei dati
Successivamente, i dati acquisiti vengono confrontati con regole predefinite, segnalando caratteri sfocati o campi mancanti prima di procedere. Ottenere dati corretti in questa fase è ciò che impedisce a un piccolo errore di diventare costoso in seguito.
- Classificazione dei documenti
I documenti vengono quindi ordinati e indicizzati automaticamente per tipo, in modo che ordini di acquisto, ricevute e contratti finiscano nel contenitore giusto. Questa classificazione basata sull'apprendimento automatico fa risparmiare al tuo team il compito di smistare manualmente una pila che non smette mai di crescere.
- Estrazione e consegna dei dati
Infine arriva l'estrazione dei dati vera e propria, in cui i campi specifici e i metadati di cui hai bisogno vengono estratti e inviati. I dati acquisiti vengono spostati in un'unità, una cartella o un'applicazione connessa, pronti per alimentare i flussi di lavoro automatizzati che aspettano dall'altra parte.
Acquisizione dati vs inserimento dati vs raccolta dati
L'acquisizione dei dati, l'inserimento dei dati e la raccolta dei dati sono tre concetti diversi che spesso le persone confondono tra loro. L'inserimento dei dati è una persona che digita manualmente informazioni in un sistema, mentre l'acquisizione dei dati automatizza quel passaggio di lettura e conversione in modo che nessuno debba farlo. La raccolta dei dati è l'atto più ampio di ottenere informazioni da qualsiasi fonte, e l'acquisizione dei dati è la parte specifica che trasforma ciò che hai raccolto in dati strutturati e leggibili dalla macchina. In poche parole: tu raccogli i documenti, l'acquisizione estrae i dati e l'inserimento è la versione manuale e lenta che l'acquisizione va a sostituire.
Vantaggi dell'acquisizione dati
L'acquisizione dati automatizzata ripaga in cinque modi che si manifestano rapidamente: efficienza, accuratezza, costi inferiori, migliore sicurezza e dipendenti più felici.
- Efficienza dei dati
Poiché i dati vengono acquisiti in modo rapido e accurato, i processi interni accelerano e i clienti aspettano meno. Con molto meno lavoro manuale, l'elaborazione dei documenti è più veloce dall'inizio alla fine.
- Accuratezza dei dati
L'elaborazione manuale fa sempre trapelare errori, che si tratti di un campo mancante o di una cifra digitata male. Una soluzione di acquisizione dei dati esegue un passaggio di convalida che controlla ogni record, in modo da poter verificare che una fattura corrisponda ai dati del fornitore nel database prima ancora che qualcuno la veda.
- Riduzione dei costi
Le pratiche burocratiche si accumulano. Secondo AI Multiple, archiviare un singolo documento costa circa $20 e riprodurne uno smarrito costa $220. L'acquisizione dati automatizzata cancella quelle spese inutili e la carta che smetti di stampare è un bonus per il pianeta.
- Maggiore sicurezza
I documenti digitalizzati risiedono in un archivio online sicuro con accesso limitato alle persone che ne hanno bisogno, il che rende perdite e frodi molto meno probabili rispetto a uno schedario cartaceo. Una maggiore visibilità su ogni documento significa che le attività sospette vengono scoperte prima, non mesi dopo.
- Risparmio di tempo
Esaminare i documenti a mano è lento, ed è ancora più lento quando qualcuno si ferma per correggere un errore. Un sistema di acquisizione automatizzata dei documenti elimina quella latenza, dando alla tua azienda spazio per crescere e scalare.
- Dipendenti più felici e in salute
Affaticamento degli occhi, stress e problemi muscolari sono tutti associati al lavoro manuale di inserimento dei dati e la monotonia logora le persone. Affida questo lavoro al software e il tuo team potrà dedicare le sue ore ai clienti, ai partner e alle parti del lavoro che richiedono effettivamente un essere umano.
Come automatizzare l'acquisizione dati con Parseur
Parseur è uno strumento di acquisizione dati basato sull'IA che estrae automaticamente dati strutturati dai tuoi documenti, senza richiedere modelli e senza dover scrivere codice. È costruito per le persone sommerse dai documenti, non per gli ingegneri, quindi un utente non tecnico può configurarlo in un pomeriggio.
Invia i tuoi documenti a Parseur tramite e-mail o tramite caricamento e i suoi motori IA acquisiranno i campi richiesti, da fatture, ricevute ed e-mail fino ai PDF scansionati. Da lì, i dati puliti confluiscono in centinaia di applicazioni connesse, nel tuo foglio di calcolo, nel tuo CRM o nella tua piattaforma di automazione, nel momento in cui arriva ogni documento.
Il risultato è semplice: i tuoi documenti vengono acquisiti nell'istante in cui arrivano e tu recuperi le ore che stavi dedicando all'inserimento dei dati. Questo è l'intero scopo dell'acquisizione dei dati, ed è l'ultima volta che dovrai pensarci.
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