Przechwytywanie danych to sposób, w jaki stos faktur, paragonów i formularzy staje się czystymi danymi, z których mogą korzystać Twoje systemy, bez konieczności przepisywania ani jednej linijki. Wykonywane ręcznie pochłania wiele godzin i sprzyja literówkom. Zrobione dobrze sprawia, że nigdy więcej o nim nie myślisz.
Poniżej: co oznacza przechwytywanie danych, jakie metody się za nim kryją, pięcioetapowy proces i jak zautomatyzować całość, aby działała bez Twojego udziału.
Czym jest przechwytywanie danych?
Przechwytywanie danych to proces wyodrębniania informacji z dowolnego rodzaju dokumentu lub e-maila i konwertowania ich do formatu czytelnego dla komputera. Dokumenty przybierają najróżniejsze formy: faktury, paragony, ankiety, filmy i obrazy. Ręczne przechwytywanie tych danych wymaga czasu, wysiłku i zaangażowania ludzi, dlatego firmy coraz częściej polegają na uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, aby zautomatyzować to zadanie.
Jedno krótkie wyjaśnienie, ponieważ ten termin jest używany na trzy sposoby. W tym przewodniku przechwytywanie danych oznacza odczytywanie dokumentów biznesowych i przekształcanie ich zawartości w ustrukturyzowane dane. Różni się to od Change Data Capture (przechwytywania zmian danych), techniki inżynierii baz danych służącej do śledzenia zmian na poziomie wierszy, oraz od przechwytywania fizycznego lub terenowego, które wykorzystuje kody kreskowe i tagi RFID do rejestrowania obiektów w świecie rzeczywistym. Jeśli jesteś tutaj, aby dowiedzieć się, jak wydobywać informacje z dokumentów, trafiłeś we właściwe miejsce.
Popyt wcale nie maleje. Globalny rynek automatycznej identyfikacji i przechwytywania danych wyceniono na 69,8 mld USD w 2024 r., a do 2030 r. ma on osiągnąć wartość 136,9 mld USD, co oznacza skumulowany roczny wskaźnik wzrostu na poziomie 11,7%.
Metody przechwytywania danych
Metody przechwytywania danych opierają się na kilku sprawdzonych technologiach, z których każda jest przeznaczona do innego rodzaju dokumentów. Ręczne przechwytywanie, polegające na czytaniu i przepisywaniu przez człowieka, nadal istnieje, ale jest powolne i podatne na błędy, dlatego gdy rośnie wolumen, zespoły sięgają po opisane poniżej metody.
OCR
Optyczne rozpoznawanie znaków (OCR) to technika używana do odczytywania danych z obrazów, plików PDF i zeskanowanych dokumentów. Eliminuje potrzebę ręcznego wprowadzania danych, co ma ogromne znaczenie w momencie, gdy firma musi masowo przetwarzać paragony lub obrazy.
OCR jest starszy, niż zakłada większość osób. Został po raz pierwszy zastosowany w 1975 roku, kiedy Ray Kurzweil zbudował maszynę czytającą dla osób niewidomych. Pięćdziesiąt lat później technologia ta po cichu wspiera Twój bank, szpital i ubezpieczyciela, pobierając dane z czeków, raportów z prześwietleń i dokumentacji pacjentów.
Przykłady oprogramowania OCR obejmują Parseur, Tesseract, Adobe Acrobat Pro, OmniPage Ultimate i Abbyy FineReader.
ICR
Inteligentne rozpoznawanie znaków (ICR) to zaawansowana forma OCR stworzona do odczytywania pisma odręcznego. Rozpoznaje różne style i kroje ręcznie pisanego tekstu, co poprawia dokładność przechwytywanych danych. Aby to osiągnąć, ICR łączy analizę cech znaków z przetwarzaniem opartym na pikselach w celu zidentyfikowania linii, przecięć i zamkniętych pętli.
ICR wykorzystuje się wszędzie tam, gdzie pojawia się pismo odręczne:
- Wyciągi bankowe
- Karty pracy (timesheets)
- Faktury
- Rachunki
- Ankiety klientów
OMR
Optyczne rozpoznawanie znaczników (OMR), znane również jako optyczne odczytywanie znaczników, gromadzi informacje z arkuszy egzaminacyjnych, arkuszy ocen, ankiet i innych ustrukturyzowanych formularzy. Oprogramowanie skanuje dokument i odróżnia zaznaczone pola od niezaznaczonych. Szkoły i firmy badawcze polegają na nim, aby oceniać tysiące arkuszy bez udziału ani jednej osoby sprawdzającej stronę po stronie za pomocą długopisu.
Kody kreskowe
Technologia kodów kreskowych to metoda, z którą spotykasz się na co dzień, wydrukowana na niemal każdym kupowanym produkcie. Znasz ją po czarno-białych równoległych liniach, które kodują liczby i dane, które skaner odczytuje w ułamku sekundy.
Kody kreskowe identyfikują produkty i śledzą paczki za pośrednictwem oprogramowania, dlatego też napędzają supermarkety, transport międzynarodowy i śledzenie płatności na fakturach.
Kody QR
Kody QR to dwuwymiarowe kody kreskowe, które przechowują więcej informacji i mogą być odczytywane za pomocą każdego smartfona. Występują w dwóch wariantach, statycznym i dynamicznym, i mogą kierować do strony internetowej, profilu w mediach społecznościowych, hasła do sieci WIFI lub adresu e-mail. Restauracje zaadoptowały je, aby na dobre wycofać drukowane menu.
Web scraping
Web scraping, czasami nazywany scrapowaniem danych, wykorzystuje boty lub crawlery do pobierania treści ze stron internetowych. Serwery proxy rezydencyjne pomagają tym botom uniknąć wykrycia, a zescrapowany kod HTML jest następnie zapisywany w bazie danych.
Przechwytywanie głosu
Alexa, Siri i Google Assistant to technologie przechwytywania głosu. Wykorzystują one rozpoznawanie mowy do zamiany wypowiedzianych słów na dane, które komputer może przetworzyć. Zapytaj asystenta o jutrzejszą pogodę, a właśnie przechwyciłeś dane na głos.
Automatyczne przechwytywanie danych za pomocą AI (IDP)
Automatyczne przechwytywanie danych, zwane również inteligentnym przetwarzaniem dokumentów (IDP), wykorzystuje sztuczną inteligencję do czytania dokumentu, znajdowania pól, na których Ci zależy, i zwracania ich jako ustrukturyzowanych danych bez konieczności budowania szablonu. To nowoczesna metoda i jedyna, która się skaluje. W przeciwieństwie do samego OCR, który zatrzymuje się na zamianie obrazu w tekst, inteligentne przetwarzanie dokumentów rozumie układ, dzięki czemu może wyciągnąć numer faktury, datę i poszczególne pozycje z tysiąca różnych formatów dostawców.
Narzędzia takie jak Parseur wykorzystują pod spodem dwa silniki AI: silnik Text AI dla e-maili i dokumentów tekstowych oraz silnik Vision AI dla plików PDF, skanów i obrazów. Opisujesz pola tylko raz, sztuczna inteligencja przechwytuje je z każdego kolejnego dokumentu, opcjonalny etap weryfikacji przez człowieka wyłapuje krytyczne pomyłki, a czyste dane trafiają prosto do arkusza kalkulacyjnego, systemu CRM, ERP, API lub agenta AI na końcu procesu. To przechwytywanie danych bez konieczności utrzymywania szablonów i bez pisania na klawiaturze.
Proces przechwytywania danych
Proces przechwytywania danych składa się z pięciu etapów, od zaimportowania dokumentu po dostarczenie gotowych danych.
- Import dokumentów
Zanim cokolwiek zostanie przechwycone, dokument musi zostać dostarczony. Większość oprogramowania do przechwytywania danych przyjmuje pliki w dowolnym formacie, w jakim nadeszły, czy to PDF, JPEG, czy XML, niezależnie od tego, czy są zeskanowane, wysłane e-mailem, czy przesłane na serwer.
- Przetwarzanie na format czytelny dla maszyny
Po zaimportowaniu oprogramowanie przekształca zawartość na format czytelny dla maszyn. Jeśli plik jest obrazem o niskiej jakości, najpierw go oczyszcza, wyostrzając rozdzielczość, aby tekst znajdujący się na nim był czytelny.
- Walidacja danych
Następnie przechwycone dane są sprawdzane pod kątem predefiniowanych reguł, a zamazane znaki lub brakujące pola zostają oznaczone, zanim proces ruszy dalej. Odpowiednie zweryfikowanie danych na tym etapie to coś, co zapobiega przekształceniu się małego błędu w kosztowną pomyłkę na dalszych etapach.
- Klasyfikacja dokumentów
Dokumenty są następnie automatycznie sortowane i indeksowane według typu, dzięki czemu zamówienia zakupu, paragony i umowy trafiają do odpowiednich koszyków. Klasyfikacja oparta na uczeniu maszynowym oszczędza Twojemu zespołowi ręcznego sortowania stosu, który nigdy nie przestaje rosnąć.
- Wyodrębnianie i dostarczanie danych
Na koniec następuje samo wyodrębnianie danych, podczas którego określone pola i potrzebne metadane są wydobywane i przesyłane dalej. Przechwycone dane trafiają na dysk, do folderu lub podłączonej aplikacji, gotowe do zasilenia zautomatyzowanych procesów oczekujących po drugiej stronie.
Przechwytywanie danych a wprowadzanie danych a gromadzenie danych
Przechwytywanie danych, wprowadzanie danych i gromadzenie danych to trzy różne pojęcia, które ludzie często ze sobą mylą. Wprowadzanie danych to ręczne wpisywanie informacji do systemu przez człowieka, podczas gdy przechwytywanie danych automatyzuje ten etap odczytywania i konwersji, tak że nikt nie musi tego robić ręcznie. Gromadzenie danych to szersze działanie polegające na pozyskiwaniu informacji z dowolnego źródła, a przechwytywanie danych to konkretna część, która przekształca to, co zgromadziłeś, w ustrukturyzowane, czytelne dla komputera dane. Krótko mówiąc: Ty gromadzisz dokumenty, przechwytywanie wyciąga z nich dane, a wprowadzanie danych to powolna, ręczna wersja, którą przechwytywanie zastępuje.
Korzyści z przechwytywania danych
Automatyczne przechwytywanie danych procentuje na pięć sposobów, które są szybko widoczne: wydajność, dokładność, niższe koszty, lepsze bezpieczeństwo i szczęśliwsi pracownicy.
- Wydajność danych
Ponieważ dane są przechwytywane szybko i dokładnie, procesy wewnętrzne przyspieszają, a klienci czekają krócej. Dzięki znacznie mniejszej ilości pracy ręcznej, Twoje przetwarzanie dokumentów działa szybciej od początku do końca.
- Dokładność danych
Ręczne przetwarzanie zawsze wiąże się z ryzykiem pomyłek, czy to z powodu brakującego pola, czy przypadkowej literówki. Rozwiązanie do przechwytywania danych wykonuje krok walidacji, który sprawdza każdy rekord, więc może zweryfikować, czy faktura zgadza się z danymi dostawcy w Twojej bazie danych, zanim ktokolwiek ją w ogóle zobaczy.
- Redukcja kosztów
Koszty papierkowej roboty rosną. Zgodnie z informacjami AI Multiple, archiwizacja pojedynczego dokumentu kosztuje około 20 dolarów, a odtworzenie zgubionego 220 dolarów. Automatyczne przechwytywanie danych eliminuje te niepotrzebne wydatki, a oszczędność na niedrukowanym papierze to dodatkowy bonus dla naszej planety.
- Wyższy poziom bezpieczeństwa
Zdigitalizowane dokumenty są przetrzymywane w bezpiecznej przestrzeni dyskowej w chmurze z ograniczonym dostępem tylko dla osób, które go potrzebują, co sprawia, że ich utrata lub fałszerstwo jest znacznie mniej prawdopodobne niż w przypadku szafek na akta. Większa przejrzystość każdego dokumentu oznacza, że podejrzane działania są wykrywane znacznie wcześniej, a nie miesiące później.
- Oszczędność czasu
Ręczne przeglądanie dokumentów jest procesem powolnym, a jeszcze wolniejszym, gdy ktoś musi się zatrzymać, aby naprawić błąd. System automatycznego przechwytywania dokumentów eliminuje te opóźnienia, dając Twojej firmie przestrzeń na rozwój i skalowanie.
- Szczęśliwsi i zdrowsi pracownicy
Przemęczenie wzroku, stres i problemy mięśniowe są powiązane z pracą polegającą na ręcznym wprowadzaniu danych, a monotonia po prostu ludzi wykańcza. Przekaż tę pracę oprogramowaniu, a Twój zespół będzie mógł poświęcić swoje godziny na rzecz klientów, partnerów oraz tych części pracy, które naprawdę wymagają obecności człowieka.
Jak zautomatyzować przechwytywanie danych z Parseur
Parseur to narzędzie AI do przechwytywania danych, które automatycznie wyciąga ustrukturyzowane dane z Twoich dokumentów, bez konieczności używania szablonów i bez pisania kodu. Zostało stworzone dla osób tonących w dokumentach, a nie dla inżynierów, dzięki czemu nietechniczny użytkownik może je skonfigurować w jedno popołudnie.
Wyślij swoje dokumenty do Parseur e-mailem lub je prześlij z dysku, a wbudowane silniki sztucznej inteligencji przechwycą pola, o które prosiłeś, z faktur, paragonów i e-maili po zeskanowane pliki PDF. Stamtąd czyste dane przepływają do setek połączonych aplikacji, Twojego arkusza kalkulacyjnego, CRM lub platformy do automatyzacji natychmiast, gdy tylko dotrze każdy nowy dokument.
Rezultat jest prosty: Twoje dokumenty są przechwytywane w chwili, gdy docierają, a Ty odzyskujesz godziny, które poświęcałeś na ręczne wprowadzanie danych. O to właśnie chodzi w przechwytywaniu danych i jest to ostatni raz, kiedy będziesz musiał o tym myśleć.
Ostatnia aktualizacja
