De kern van het succes van elk bedrijf is het vermogen om de juiste data efficiënt vast te leggen. Data omvat alles van klantgegevens tot productinformatie en analyses die verbetering stimuleren. Het is dan ook duidelijk dat data een centrale rol speelt binnen ieder bedrijf.
Om bedrijfsprocessen zo effectief mogelijk te laten verlopen, is het belangrijk om altijd te beschikken over de meest actuele gegevens. Snel en accuraat data vastleggen is daarin cruciaal. Hier speelt data capture een essentiële rol: het versnelt en automatiseert het verzamelen van data binnen organisaties.
Wat is data capture?
Data capture is het proces waarbij informatie uit documenten, e-mails of andere bronnen wordt gehaald en omgezet in een voor computers leesbaar formaat. Dit kunnen verschillende typen documenten zijn, zoals facturen, bonnetjes, vragenlijsten, video’s en afbeeldingen. Het handmatig vastleggen van data kost veel tijd, energie en middelen. Daarom maken steeds meer bedrijven gebruik van machine learning en kunstmatige intelligentie om dit proces te automatiseren.
Uit een recent persbericht van Future Market Insights blijkt dat de markt voor enterprise data capture tot 2029 sterk zal blijven groeien.
Methoden van data capture
Handmatig data verzamelen is niet alleen tijdintensief, maar ook foutgevoelig. Automatisering van het data capture proces zorgt voor veilige, nauwkeurige en snelle gegevensverwerking. Er zijn meerdere technologieën voor geautomatiseerde data capture; hieronder vind je de meest gebruikte methodes.
"De toekomst van scannen is intelligente capture" - TechReport, December 2021
OCR
Optical character recognition (OCR) is een techniek die data uit afbeeldingen, PDF-bestanden en gescande documenten digitaliseert. OCR elimineert handmatige gegevensinvoer, vooral wanneer bedrijven grote hoeveelheden bonnetjes of afbeeldingen moeten verwerken.
Wist je dat Ray Kurzweil in 1975 OCR-technologie ontwikkelde, speciaal voor blinden en slechtzienden?
OCR is populair in sectoren zoals banken-, zorg- en verzekeringswezen. In de banksector wordt het bijvoorbeeld gebruikt om chequegegevens te lezen, terwijl ziekenhuizen OCR inzetten voor patiëntendossiers en röntgenrapporten.
Voorbeelden van OCR-software zijn Parseur, Tesseract, Adobe Acrobat Pro, OmniPage Ultimate en Abbyy FineReader.
ICR
Intelligent character recognition (ICR) is een geavanceerde vorm van OCR, ontworpen om data uit handgeschreven teksten te halen. ICR-software kan verschillende handschriften en lettertypen herkennen, wat leidt tot betere nauwkeurigheid bij het extraheren van informatie. Met behulp van feature-analyse en pixeltechnologie herkent ICR lijnen, kruispunten en gesloten lussen in tekst.
ICR wordt onder andere toegepast bij:
- Bankafschriften
- Urenstaten
- Facturen
- Rekeningoverzichten
- Klantenenquêtes
OMR
Optical mark recognition (OMR), of optisch markeren, is gericht op het verzamelen van data op bijvoorbeeld multiple choice-formulieren, cijferlijsten en enquêtes. Met deze software worden papieren documenten gescand op gemarkeerde en ongemarkeerde vakjes. OMR is populair in het onderwijs en bij marktonderzoeken vanwege de tijdsbesparing en vermindering van handmatig werk.
Barcodes
Barcodetechnologie is een wijdverbreide vorm van data capture, veelal toegepast op producten en goederen. De bekende zwarte en witte lijnen bevatten gecodeerde data die snel uitgelezen kan worden door een scanner.
Barcodes worden gebruikt om producten te identificeren en zendingen te volgen. Ze zijn onmisbaar in supermarkten, internationale logistiek en zelfs voor het volgen van betalingen op facturen.
Volgens een persbericht van Global Market Monitor uit november 2021 voorspelt de wereldwijde barcode-markt enorme groei tot 2027.
QR Code
QR-codes zijn 2D-barcodes die meer informatie kunnen bevatten en eenvoudig gescand kunnen worden met een smartphone. Er bestaan statische en dynamische QR-codes, die bijvoorbeeld linken naar websites, social media, wifi-wachtwoorden of e-mailadressen. Veel restaurants gebruiken QR-codes ter vervanging van papieren menukaarten, wat milieuvriendelijker is.
"The Future of QR Codes is More QR Codes, With Restaurants Continuing to Lead the Way" - PYMTS.COM
Web scraping
Ook wel data scraping genoemd – deze werkwijze maakt gebruik van webbots of crawlers om data te extraheren van websites. Residentiële proxies zijn belangrijk voor web scraping om detectie te vermijden. Nadat de data is verzameld, zet een HTML web scraper de informatie over naar een database.
Voice capture
Virtuele assistenten als Alexa, Siri en Cortana maken gebruik van voice capture technologie, waarmee spraak wordt herkend en omgezet in bruikbare data.
Het data capture proces
Het proces van automatische data capture bestaat uit meerdere stappen, samen werkend om gegevensverzameling te stroomlijnen. De vijf belangrijkste fasen zijn:
- Documenten importeren
Voordat data automatisch kan worden vastgelegd, moeten documenten eerst worden geïmporteerd of gescand. Moderne data capture systemen ondersteunen het importeren van uiteenlopende bestandsformaten, zoals PDF, JPEG en XML.
- Documentverwerking en conversie naar leesbaar formaat
Na import worden documenten zodanig bewerkt dat tekst wordt geconverteerd naar een machine-leesbaar formaat. Is een document bijvoorbeeld een afbeelding, dan verbetert de software automatisch de resolutie voor betere leesbaarheid.
- Datavalidatie
In deze stap controleert het systeem automatisch de documenten op fouten, zoals vage tekens of ontbrekende velden. Waar nodig vindt manuele verificatie plaats om de kwaliteit te waarborgen, zodat de uiteindelijke data betrouwbaar is.
- Documentclassificatie
Hier worden documenten automatisch ingedeeld en gecategoriseerd op basis van vooraf ingestelde criteria. Bijvoorbeeld, inkooporders en contracten kunnen automatisch tot de juiste documentgroep worden toegewezen. Machine learning-methodes versnellen deze classificatie, waardoor handmatige sortering overbodig wordt.
- Gegevensextractie en aflevering
Nu volgt het eigenlijke data extractieproces: relevante informatie wordt nauwkeurig uit het document gehaald door één of meer van bovengenoemde technologieën. Ook metadata wordt automatisch vastgelegd. Vervolgens worden de geëxtraheerde gegevens opgeslagen op een centrale drive of map, zodat ze direct toegankelijk zijn.
Op dit punt kun je geautomatiseerde workflows inrichten tussen verschillende systemen en applicaties.
Voordelen van data capture
Het integreren van een geautomatiseerde data capture oplossing levert je bedrijf meetbare voordelen op:
- Efficiënter databeheer
Sneller en efficiënter data vastleggen versnelt bedrijfsprocessen, verhoogt klanttevredenheid en minimaliseert handmatige handelingen. Zo wordt de documentverwerking eenvoudiger en betrouwbaarder.
- Betrouwbare data
Handmatige gegevensverwerking is gevoelig voor fouten zoals ontbrekende, onvolledige of niet-conforme data. Met een geavanceerde oplossing weet je zeker dat de verzamelde data klopt en consistent is, mede dankzij ingebouwde validatiecontroles.
Stel, de software controleert of alle ordergegevens overeenkomen met de gegevens van een leverancier in de database: discrepanties vallen direct op.
- Lagere operationele kosten
Volgens een artikel van AI Multiple uit februari 2021 kost het handmatig indienen van een document gemiddeld $20, terwijl het reproduceren van een verloren document al snel $220 kost. Door data capture te automatiseren verminder je deze risico’s en bespaar je fors op operationele uitgaven.
Bovendien leidt minder papierwerk tot een kleinere ecologische voetafdruk.
- Meer veiligheid
Efficiëntere processen verbeteren het overzicht en maken verdachte of foutieve handelingen sneller zichtbaar. Digitale opslag voorkomt dat belangrijke gegevens verloren gaan, wat bij papieren archieven nog regelmatig het geval is. Het rechtenbeheer zorgt dat gevoelige documenten alleen zichtbaar zijn voor bevoegde collega’s.
Ook de behoefte aan fysieke opslagruimte op kantoor neemt sterk af.
- Tijdbesparing
Automatische data capture verkort de doorlooptijd drastisch. Medewerkers hoeven niet langer uren te besteden aan handmatig invoeren en controleren, waardoor jouw bedrijf sneller kan groeien en makkelijker kan opschalen.
- Hogere medewerkerstevredenheid
Handmatige data-entry kan leiden tot gezondheidsklachten en vermoeidheid, zoals uit onderzoek blijkt. Door data capture te automatiseren, kunnen medewerkers hun vaardigheden verder ontwikkelen en zich richten op betekenisvollere taken, wat leidt tot hogere motivatie en productiviteit.
Kortom: document data capture stroomlijnt de bedrijfsvoering en geeft ruimte voor meer klant- en partnerrelaties.
Laatst bijgewerkt op