Belangrijkste inzichten
- Data Entry Automatisering stroomlijnt repetitieve, data-specifieke taken zoals factuurverwerking en formulierinzendingen. Dit is eenvoudig te implementeren en integreert makkelijk met bestaande tools als Excel en CRM-systemen.
- Robotic Process Automation (RPA) automatiseert bredere, complexere workflows buiten data entry om. Het is perfect voor taken waarbij meerdere softwareapplicaties en besluitvormingsprocessen nodig zijn.
- De belangrijkste verschillen tussen data entry automatisering en RPA liggen in hun reikwijdte, complexiteit, kosten en geschikt gebruik. Data entry automatisering is sneller en eenvoudiger in te richten, terwijl RPA krachtiger is, maar meer investering en specialistische kennis vraagt.
Geautomatiseerde data entry richt zich op het automatiseren van het ophalen en invoeren van gegevens in systemen, zodat taken als factuurverwerking, formulierinzendingen en datamigratie snel verlopen. Data entry software is hiervan het beste voorbeeld: het gebruikt AI om data uit documenten te halen en direct te integreren in allerlei applicaties.
RPA daarentegen bestrijkt een veel breder spectrum van automatisering. Het bootst menselijke acties na om volledige workflows over meerdere systemen te automatiseren. RPA kan gebruikersinterfaces bedienen, beslissingen nemen op basis van vooraf ingestelde regels en complexe processen automatiseren die uit meerdere stappen en applicaties bestaan.
Wat is data entry automatisering?
Het betekent dat je software gebruikt om gegevens automatisch op te halen, in te voeren en te verwerken zonder handmatige tussenkomst. Het is gemaakt om repetitieve data-gerelateerde taken efficiënt af te handelen en zo menselijke fouten terug te dringen en de workflow te versnellen.
Bedrijven gebruiken geautomatiseerde data entry vaak voor taken als:
- Documentverwerking: Data uit documenten halen.
- Formulierinzendingen: Klanten- of medewerkerdata uit (online of papieren) formulieren halen en opslaan.
- Data-extractie: Ongestructureerde informatie uit e-mails, PDF’s en gescande documenten omzetten naar gestructureerde formaten.
Een groot voordeel van AI-aangedreven data entry is het gebruiksgemak. De meeste tools zijn snel te implementeren en koppelen makkelijk aan bestaande pakketten zoals CRM-, ERP- en boekhoudsystemen. Parseur gebruikt AI optical character recognition (OCR) om gegevens uit documenten te halen en direct te sturen naar apps als QuickBooks en Google Sheets.
Dit verhoogt de nauwkeurigheid flink. Uit onderzoek van Integration Madeasy blijkt dat handmatige data entry fouten tussen de 1% en 5% liggen, afhankelijk van de datacomplexiteit en ervaring van medewerkers.
Door data entry te automatiseren krijg je dus meer nauwkeurigheid, snellere verwerkingstijden en hogere productiviteit, zeker als je bedrijf werkt met grote hoeveelheden data.
Lees meer over data entry automatisering.
Wat is robotic process automation (RPA)?
Robotic Process Automation (RPA) is technologie waarbij softwarebots menselijke interacties met digitale systemen nabootsen. In tegenstelling tot data entry automatisering, dat zich vooral richt op het extraheren en invoeren van gegevens, automatiseert RPA workflows over meerdere applicaties heen.
Hoe werkt RPA?
RPA-bots bedienen software zoals mensen dat doen – ze klikken op knoppen, kopiëren en plakken informatie, vullen formulieren in en nemen zelfs beslissingen op basis van vaste regels. Daardoor is RPA ideaal om complexe processen te automatiseren met veel stappen en verschillende applicaties.
Veelvoorkomende toepassingen
- Workflow-automatisering: Volledige bedrijfsprocessen zoals onboarding van medewerkers, compliance-tracking en IT-support aanvragen automatiseren.
- Desktopautomatisering: Routinetaken versnellen, zoals data tussen systemen kopiëren of automatisch rapportages maken.
- Enterprise-procesoptimalisatie: Grootschalige operaties zoals claimsafhandeling in verzekeringen of fraudeopsporing bij banken.
RPA wordt razendsnel populairder. Volgens The Enterprisers Project liet Gartner zien dat deze softwaremarkt in 2018 63% groeide, waarmee het het snelstgroeiende segment in zakelijke software was.
Bekende tools zijn UiPath, Automation Anywhere en Blue Prism, waarmee je automatisering afstemt op allerlei bedrijfsbehoeften.
McKinsey laat zien dat Process Automation Software bij sommige organisaties tot wel 80% lagere verwerkingskosten heeft opgeleverd.
Hoewel RPA enorm effectief is voor end-to-end procesautomatisering, is het niet altijd de beste keuze voor simpele data entry-taken. Bedrijven moeten dus goed inschatten of geautomatiseerde data entry, RPA of een combinatie van beide het beste past.
Lees meer over robotic process automation.
Data entry automatisering vs RPA
Hoewel data entry automatisering en robotic process automation (RPA) gericht zijn op efficiëntie, hebben ze ieder hun eigen doel en verschillen ze in reikwijdte, complexiteit en implementatie. Door dit te begrijpen, kies je als bedrijf eenvoudiger de juiste oplossing.
| Criteria | Data Entry Automatisering | Robotic Process Automation (RPA) |
|---|---|---|
| Reikwijdte van taken | Extraheert, structureert en voert data in uit documenten, e-mails of formulieren naar databases, CRM’s of spreadsheets. | Automatiseert complete workflows over meerdere software systemen. |
| Complexiteit en implementatie | Eenvoudige en snelle implementatie Minimale installatie, gebruiksvriendelijke, AI-gedreven tools |
Complexe implementatie vereist custom scripting, integraties en geavanceerde configuratie. |
| Kosten en ROI | Lagere initiële kosten | Hogere initiële investering door complexiteit. - Levert substantiële besparingen op lange termijn door brede operationele taken over meerdere afdelingen te automatiseren. |
| Integratie en flexibiliteit | Integreert makkelijk met data management systemen, spreadsheets en CRM’s. | Bredere integratie mogelijk, werkt met allerlei applicaties, inclusief legacy-systemen. |
Wanneer kies je voor data entry automatisering? Praktijkvoorbeelden
Geautomatiseerde data entry is ideaal voor bedrijven die snel, nauwkeurig en schaalbaar gestructureerde gegevens willen verwerken. Perfect voor situaties waarin gegevens consequent uit vaste formats gehaald worden en direct naar een ander systeem gaan zonder handenwerk. Formstack ontdekte dat organisaties met workflow-automatisering gemiddeld $46.000 per jaar besparen. Voorbeelden:
- E-mailverwerking: Data-extractie uit e-mails voor snelle bedrijfsprocessen.
- Factuurverwerking: Ontvang je als bedrijf honderden of duizenden facturen per maand? Automatische gegevens-extractie uit facturen verlaagt de werkdruk, minimaliseert fouten en versnelt de administratie.
- Formulierinzendingen: Organisaties met (online of papieren) formulieren – zoals klantregistraties, enquêtes of sollicitaties – gebruiken automatisering om snel informatie te extraheren en te categoriseren.
- Data-extractie naar spreadsheets of CRM’s: Werk je veel met spreadsheets of CRM-tools? Automatische data entry zorgt voor foutloze, actuele records zonder dat je zelf alles hoeft in te typen.
Waarom kiezen voor geautomatiseerde data entry?
- Snelheid & nauwkeurigheid: Je vermijdt menselijke fouten en verwerkt bergen data in een paar seconden.
- Kostenbesparing: Minder mensen nodig voor invoer, dus lagere operationele kosten.
- Gebruiksgemak: Tools als Parseur bieden een intuïtieve interface met minimale setup.
Heb je met gestructureerde data te maken en doe je veel herhaalwerk? Dan levert geautomatiseerde data entry je veel efficiency en nauwkeurigheid op.
Wanneer kies je voor RPA? Praktijkvoorbeelden
Robotic workflow-software is ideaal voor bedrijven die complexe workflows willen automatiseren met meerdere systemen, regelgebaseerde beslissingen en herhalende taken over verschillende applicaties. Waar geautomatiseerde data entry focust op het extraheren en invoeren van gestructureerde data, bootst RPA menselijke handelingen binnen software na – en maakt zo automatisering op bedrijfsniveau mogelijk.
Volgens UiPath blijkt uit onderzoek van McKinsey & Company dat RPA tot 45% van het repetitieve werk kan automatiseren, met duidelijke kosten- en efficiëntiewinst tot gevolg.
Voorbeelden wanneer dit de betere keuze is:
End-to-end procesautomatisering: Je kunt volledige workflows automatiseren – van data-extractie tot validatie, verwerking en rapportage – zonder menselijke input.
Ongestructureerde data verwerken: Waar geautomatiseerde data entry vooral goed werkt op vaste formats, kan RPA in combinatie met AI ook ongestructureerde info uit gescande documenten, e-mails of handgeschreven formulieren indelen en verwerken.
Multi-systeem interacties: Heb je automatisering nodig over verschillende platformen zoals ERP, CRM en legacy-systemen? Met RPA kun je verschillende gebruikersinterfaces bedienen, data ophalen/verplaatsen en processen automatiseren over allerlei systemen.
Verbeterde compliance & nauwkeurigheid: Minder menselijke tussenkomst bij gevoelige processen betekent minder fouten en een betere naleving van regelgeving.
Kunnen data entry automatisering en RPA samenwerken?
In plaats van kiezen tussen de twee, kun je als bedrijf juist het meeste voordeel halen door beide samen in te zetten. Waar data entry automatisering uitblinkt in het extraheren en invoeren van gestructureerde data, doet RPA er een schepje bovenop door complexere workflows te automatiseren, systemen te laten samenwerken en regelgebaseerde beslissingen te nemen.
Voorbeeld: een organisatie die duizenden facturen verwerkt, kan automatische data entry inzetten om snel leveranciers, bedragen en vervaldatums uit facturen te halen. Vervolgens neemt RPA het over met het valideren van de data, het bijwerken van boekhoudsoftware, het goedkeuren van betalingen en het sturen van bevestigingsmails – alles zonder menselijke tussenkomst.
Deze hybride aanpak verhoogt je efficiëntie maximaal, vermindert fouten en geeft je personeel meer tijd voor belangrijker werk. Ook wordt compliance makkelijker, doordat data in alle systemen nauwkeurig verwerkt wordt. Door beide technologieën te combineren, vergroot je de schaalbaarheid en flexibiliteit van je automatisering, zodat die meegroeit met jouw business.
Volgens Deloitte Insights behalen organisaties die intelligente automatisering toepassen gemiddeld 21% kostenbesparing op backoffice-processen.
Door deze verschillen te begrijpen, maak je als bedrijf eenvoudig de juiste keuzes voor je automatiseringsstrategie. Je verbetert zo de efficiency zonder onnodige complexiteit—mits je het juiste gereedschap voor de juiste taak kiest.
Conclusie
Het verschil kennen tussen data entry automatisering en RPA is essentieel om tot de beste oplossing te komen. Data entry automatisering blinkt uit in het efficiënt verwerken van gestructureerde data – bijvoorbeeld bij factuurverwerking, CRM-updates en databasebeheer. RPA is juist bedoeld voor complexere workflows die interactie met meerdere applicaties, automatiseringslogica en besluitvorming vereisen.
Door beide te combineren haal je het meeste uit automatisering. AI vermindert handmatige fouten en versnelt de verwerking, terwijl RPA bredere workflows ondersteunt en zorgt voor soepele automatisering over meerdere systemen.
Veelgestelde vragen
Veel bedrijven twijfelen over automatisering door misvattingen over de verschillen tussen de twee. We beantwoorden hier de meest voorkomende vragen:
-
Is RPA gewoon een andere naam voor data entry automatisering?
-
Nee. Hoewel beide vormen van automatisering zijn, focust data entry automatisering op het extraheren en invoeren van gestructureerde data. Het kan complexe workflows aansturen, samenwerken met meerdere applicaties en zelfs regelgebaseerde beslissingen nemen.
-
Kunnen kleine bedrijven profiteren van RPA, of hebben zij meer aan data entry automatisering?
-
Kleine bedrijven kunnen automatische dataverwerking inzetten voor routinetaken zoals factuurverwerking en CRM-updates. RPA is meer geschikt voor bedrijven die ingewikkelde workflows over verschillende systemen willen automatiseren.
-
Vervangt RPA de noodzaak voor specifieke data entry software?
-
Niet per se. Het kan sommige taken automatiseren, maar speciale data entry software is vaak efficiënter voor het verwerken van gestructureerde data. Veel bedrijven combineren beide voor maximale efficiëntie.
Laatst bijgewerkt op
