Cos'è l'Acquisizione Dati e Come Acquisire i Dati?

Il successo di ogni azienda si fonda sulla capacità di acquisire i dati giusti nel modo giusto. Questi dati possono riguardare clienti, prodotti o analisi per il miglioramento. Il ruolo dei dati in qualsiasi attività commerciale è innegabile.

Per rimanere competitiva, un'azienda deve essere sempre aggiornata, quindi acquisire dati in modo rapido ed efficace diventa fondamentale. L'acquisizione dati automatizzata interviene proprio qui, ottimizzando i processi aziendali.

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 vari formati, come fatture, ricevute, questionari, video e immagini. L'acquisizione manuale dei dati richiede tempo, risorse e sforzi considerevoli. Per questo motivo, le aziende stanno adottando tecnologie basate sull'apprendimento automatico e sull'intelligenza artificiale per automatizzare questo processo.

Un recente comunicato stampa di Future Market Insights prevede una forte crescita del mercato del software aziendale per l'acquisizione dei dati fino al 2029.

Metodi di Acquisizione Dati

L'acquisizione manuale dei dati non è solo lenta, ma anche incline a errori umani. Automatizzare il processo di acquisizione dati è uno dei modi migliori per estrarre dati accurati. Esistono diverse tecnologie per automatizzare l'acquisizione dati; quelle di seguito sono tra le più utilizzate.

"Il futuro della scansione è l'acquisizione intelligente" - TechReport, dicembre 2021

OCR

Il Riconoscimento Ottico dei Caratteri (OCR) è una tecnica utilizzata per leggere i dati da immagini, PDF e documenti scansionati. L'OCR elimina la necessità di inserire manualmente i dati, soprattutto quando un'azienda deve elaborare grandi quantità di ricevute o immagini.

Curiosità: l'OCR è stato introdotto per la prima volta nel 1975 da Ray Kurzweil per aiutare i non vedenti.

L'OCR è particolarmente diffuso in settori come quello bancario, sanitario e assicurativo. Ad esempio, nelle banche, l'OCR aiuta a estrarre dati dagli assegni, mentre negli ospedali viene utilizzato per referti radiografici e cartelle cliniche.

Un'immagine di esempio di OCR
Esempio di OCR

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, utilizzata per estrarre dati da diverse scritture a mano. Questo software è in grado di riconoscere diversi stili e caratteri di testo scritto a mano, migliorando l'accuratezza dei dati estratti. Per raggiungere questa precisione, l'ICR utilizza l'analisi delle caratteristiche e l'elaborazione basata su pixel per riconoscere linee, intersezioni di linee e anelli chiusi.

Esempi di utilizzo dell'ICR:

  • Estratti conto bancari
  • Schede attività
  • Fatture
  • Bollette
  • Sondaggi clienti

Un'immagine ICR
Fonte: Grooper, febbraio 2021

OMR

Il Riconoscimento Ottico dei Segni (OMR), noto anche come lettura ottica dei segni, è il processo di raccolta di informazioni da fogli d'esame, schede di valutazione, sondaggi e altri documenti cartacei. Un software OMR installato su computer scansiona i documenti distinguendo tra caselle contrassegnate e non contrassegnate. Il software OMR è molto utile negli istituti scolastici e nelle società di ricerche di mercato, in quanto consente di risparmiare tempo e lavoro manuale.

Codici a Barre

Un'immagine di codice a barre
Esempio di codice a barre

La tecnologia dei codici a barre è ampiamente utilizzata per merci e articoli. Si riconosce dalle linee parallele bianche e nere. I codici a barre aiutano a identificare i prodotti e a tracciare i pacchi tramite software.

Le strisce rappresentano dati e numeri, leggibili da uno scanner. I codici a barre sono ampiamente utilizzati nei supermercati, negli ordini internazionali e persino per tracciare i pagamenti sulle fatture.

Secondo un comunicato stampa di Global Market Monitor del novembre 2021, il mercato globale dei codici a barre vedrà una crescita significativa entro il 2027.

Codice QR

I codici QR sono un tipo di codice a barre bidimensionale (2D) che contiene più informazioni e può essere letto dagli smartphone. Esistono due tipi di codici QR: statici e dinamici. È possibile collegare i codici QR a un sito Web, un social media, password Wi-Fi o indirizzi email. I ristoranti utilizzano i codici QR per i menu digitali, riducendo l'uso di carta.

Un'immagine di QR Code
Esempio di codice QR

"Il futuro dei codici QR sono più codici QR, con i ristoranti che continuano ad aprire la strada" - PYMTS.COM

Web Scraping

Conosciuto anche come scraping dei dati, questo metodo utilizza bot o crawler web per recuperare dati dai siti web. I proxy residenziali, che aiutano a evitare il rilevamento dei bot, sono cruciali per un web scraping efficace. Lo scraping HTML trasferisce i dati in un database.

Acquisizione Vocale

Alexa, Siri e Cortana sono esempi di tecnologie di acquisizione vocale che utilizzano il riconoscimento vocale per acquisire ed elaborare i dati.

Il Processo di Acquisizione Dati

Il processo di acquisizione dati automatizzata prevede una serie di passaggi. Ecco i cinque principali:

Infografica sul processo di acquisizione dati
Infografica: Processo di Acquisizione Dati

  • Importazione dei Documenti:

Per avviare il processo di acquisizione dati automatizzata, i documenti devono essere scansionati. La maggior parte dei software di acquisizione dati supporta diversi formati come PDF, JPEG e XML.

  • Elaborazione e Conversione in Formati Leggibili:

Una volta importati, il software di acquisizione dati elabora il testo in un formato leggibile dalla macchina. Ad esempio, se si tratta di un'immagine, il software ne migliora automaticamente la qualità per una migliore risoluzione.

  • Validazione dei Dati:

Il terzo passaggio prevede la validazione dei documenti tramite regole predefinite, come la verifica di caratteri sfocati o campi mancanti. Segue poi un controllo manuale. Questo passaggio è fondamentale per garantire l'accuratezza dei dati fin dall'inizio, evitando errori successivi.

  • Classificazione dei Documenti:

I documenti vengono ordinati e indicizzati automaticamente in base a criteri specifici. Ad esempio, ordini di acquisto, ricevute e contratti possono essere raggruppati per tipologia. Questa classificazione intelligente, basata sull'apprendimento automatico, consente di risparmiare tempo, eliminando l'ordinamento manuale.

  • Estrazione e Consegna dei Dati:

Il processo si conclude con l'estrazione dei dati. Le informazioni vengono estratte utilizzando le tecnologie descritte in precedenza e vengono identificati i metadati. I documenti acquisiti vengono archiviati in un'unità o cartella specifica per un facile accesso. In questa fase, vengono impostati flussi di lavoro automatizzati tra diverse applicazioni.

Vantaggi dell'Acquisizione Dati Automatizzata

Integrare un sistema di acquisizione dati automatizzata offre numerosi vantaggi, migliorando l'efficienza e la competitività aziendale.

  • Efficienza dei Dati: Poiché i dati vengono acquisiti in modo rapido ed efficiente, si accelerano i processi interni, migliorando di conseguenza la soddisfazione del cliente. C'è meno lavoro manuale da fare, migliorando così le prestazioni de l'elaborazione dei documenti.

  • Accuratezza dei Dati: L'elaborazione manuale è soggetta a errori. Una soluzione di acquisizione dati garantisce l'accuratezza grazie alla fase di validazione. Ad esempio, il software può verificare la corrispondenza tra i dati di una fattura e i record del fornitore nel database.

  • Riduzione dei Costi: Secondo AI Multiple, archiviare un documento costa $20 e riprodurne uno smarrito $220. Un software di acquisizione dati riduce le spese operative, contribuendo anche a un ambiente più sostenibile.

  • Maggiore Sicurezza: Una maggiore visibilità sui documenti e processi ottimizzati facilitano l'individuazione di frodi. I documenti sono archiviati in un archivio online sicuro, proteggendoli dalla perdita di dati. L'accesso può essere limitato a personale autorizzato. La digitalizzazione riduce anche la necessità di archiviazione fisica.

  • Risparmio di Tempo: L'esame manuale dei documenti è un processo lento e soggetto a ritardi. Un sistema automatizzato riduce i tempi e le latenze, favorendo la crescita e la scalabilità aziendale.

  • Dipendenti più Soddisfatti: Danni agli occhi, stress e problemi muscolari sono associati all'immissione manuale dei dati. L'acquisizione dati automatizzata libera i dipendenti da compiti ripetitivi, consentendo loro di concentrarsi su attività più stimolanti e migliorare la produttività.

L'acquisizione dati automatizzata semplifica i processi aziendali, liberando tempo prezioso per concentrarsi sulle relazioni con clienti e partner.

Condividi:

Ultimo aggiornamento il

Inizia subito

Pronto a eliminare il lavoro manuale
dalle tue operazioni?

Inizia gratis in pochi minuti e scopri come Parseur si integra nel tuo flusso di lavoro.

Nessun modello da addestrare
Pensato per flussi di lavoro reali, non per esperimenti
Dalla web app all'API, scala con te
Registrati gratuitamente

Domande Frequenti

Domande comuni sull'acquisizione dei dati, sulle tecnologie alla base e su come automatizzarla.

L'acquisizione dei 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 includere fatture, ricevute, questionari, immagini e video. Sebbene l'acquisizione dei dati possa essere eseguita manualmente, le aziende la automatizzano sempre più utilizzando tecnologie basate sull'apprendimento automatico e sull'intelligenza artificiale per risparmiare tempo e ridurre gli errori.

L'acquisizione dei dati è il processo più ampio di importazione di documenti e conversione dei loro contenuti in un formato leggibile dalla macchina, mentre l'estrazione dei dati è il passaggio specifico di prelievo delle informazioni mirate da quel contenuto. L'estrazione dei dati avviene solitamente verso la fine del flusso di lavoro di acquisizione dei dati, dopo che i documenti sono stati elaborati, convalidati e classificati. In pratica, i due termini si sovrappongono, ma l'estrazione si riferisce strettamente all'identificazione e al recupero di campi e metadati specifici.

L'acquisizione dati automatizzata migliora l'efficienza, l'accuratezza e la sicurezza dei dati, riducendo al contempo i costi e risparmiando tempo. Eliminando l'inserimento manuale dei dati, accelera i processi interni, riduce il rischio di errore umano e libera i dipendenti dal lavoro ripetitivo che può causare affaticamento e problemi di salute. I documenti digitalizzati sono anche archiviati in modo sicuro online, il che riduce le esigenze di archiviazione fisica e rende le frodi più facili da rilevare.

No, la moderna acquisizione dati basata sull'intelligenza artificiale non richiede un modello separato per ogni layout di documento o fornitore. Parseur utilizza l'intelligenza artificiale integrata per estrarre i campi richiesti da qualsiasi layout, quindi non è necessario impostare un modello rigido per ogni formato. Ciò consente di gestire fatture, ricevute e altri documenti che variano nella struttura senza configurazione manuale per ciascuno.

I software di acquisizione dati migliorano la sicurezza archiviando i documenti in un repository online controllato con accesso limitato, il che rende perdite e frodi meno probabili rispetto all'archiviazione cartacea. Parseur è conforme al GDPR e sta attualmente lavorando per ottenere la certificazione SOC 2 Type II, sebbene non sia ancora certificato SOC 2. Queste garanzie aiutano le organizzazioni a proteggere le informazioni sensibili durante tutto il processo di acquisizione ed estrazione.

I principali metodi di acquisizione dei dati includono il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), il riconoscimento intelligente dei caratteri (ICR), il riconoscimento ottico dei segni (OMR), i codici a barre, i codici QR, il web scraping e l'acquisizione vocale. L'OCR legge il testo da immagini, PDF e documenti scansionati, mentre l'ICR gestisce il testo scritto a mano. Ogni metodo si adatta a diversi tipi di documenti e casi d'uso, dalla lettura di fogli d'esame con l'OMR al tracciamento di prodotti con i codici a barre.

Il processo di acquisizione dei dati comporta generalmente cinque passaggi. In primo luogo, i documenti vengono importati o scansionati in formati come PDF, JPEG o XML. In secondo luogo, il software elabora il contenuto in un formato leggibile dalla macchina. In terzo luogo, i dati vengono convalidati rispetto a regole predefinite per individuare gli errori. In quarto luogo, i documenti vengono classificati e ordinati per tipo. Infine, i dati rilevanti vengono estratti e consegnati a una destinazione come una cartella, un'unità o un'applicazione connessa.

Il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) è una tecnica utilizzata per leggere il testo da immagini, PDF e documenti scansionati, eliminando la necessità di inserimento manuale dei dati. L'OCR è ampiamente utilizzato nel settore bancario, sanitario e assicurativo, ad esempio per estrarre dati da assegni o per digitalizzare referti radiografici e cartelle cliniche. Esempi di software OCR includono Parseur, Tesseract, Adobe Acrobat Pro, OmniPage Ultimate e Abbyy FineReader.

L'acquisizione dati automatizzata è significativamente più accurata dell'inserimento manuale dei dati perché elimina gli errori umani che portano a dati incompleti o mancanti. Una fase di convalida controlla i dati acquisiti rispetto a regole predefinite, ad esempio segnalando caratteri sfocati o campi mancanti, prima che i dati passino a valle. Con Parseur, la convalida è un passaggio di revisione manuale facoltativo in cui una persona può controllare e correggere i risultati, il che aggiunge un ulteriore livello di sicurezza per i documenti critici.