Podstawą sukcesu każdej firmy jest zdolność do skutecznego przechwytywania odpowiednich danych. Mogą to być dane o klientach, danych produktów czy analizy niezbędne do dalszego rozwoju. Nie trzeba dodawać, że dobrze zarządzane dane stanowią fundament nowoczesnego biznesu.
Dla współczesnych przedsiębiorstw kluczowe jest, aby zawsze dysponować aktualnymi informacjami, a szybkie i efektywne przechwytywanie danych staje się jednym z priorytetów. W tym właśnie obszarze przechwytywanie danych znacząco usprawnia procesy biznesowe.
Czym jest przechwytywanie danych?
Przechwytywanie danych to proces pozyskiwania informacji z dowolnego rodzaju dokumentów lub e-maili i konwertowania ich do formatu zrozumiałego dla komputera. Dokumenty mogą przyjmować różne formy, takie jak faktury, paragony, ankiety, nagrania wideo czy obrazy. Ręczne pozyskiwanie danych jest czasochłonne oraz wymaga dużego nakładu pracy i zasobów. Dlatego firmy coraz częściej wdrażają rozwiązania oparte na uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, aby ten proces zautomatyzować.
Według komunikatu prasowego Future Market Insights, rynek rozwiązań dla przechwytywania danych w przedsiębiorstwach będzie dynamicznie się rozwijał do 2029 roku.
Metody przechwytywania danych
Ręczne pozyskiwanie danych nie tylko zajmuje dużo czasu, ale jest też podatne na błędy. Automatyzacja przechwytywania danych to obecnie najbardziej efektywny sposób pozyskiwania informacji. Do najczęściej stosowanych technologii automatycznego przechwytywania danych należą:
"Przyszłość skanowania to inteligentne przechwytywanie" – TechReport, grudzień 2021
Strefowy OCR
Optical Character Recognition (OCR) to technologia rozpoznawania danych na obrazach, plikach PDF i skanowanych dokumentach. Strefowy OCR pozwala wyeliminować ręczne wpisywanie danych, szczególnie tam, gdzie przetwarza się duże ilości paragonów czy dokumentów obrazowych.
Czy wiesz, że technologię OCR po raz pierwszy wdrożono w 1975 roku za sprawą Raya Kurzweila, aby pomagać osobom niewidomym?
Do branż intensywnie wykorzystujących OCR należą bankowość, ochrona zdrowia oraz ubezpieczenia. Przykładowo, w bankach OCR umożliwia pozyskiwanie danych z czeków, a w szpitalach służy do analizy wyników badań czy dokumentów medycznych.
Przykłady oprogramowania OCR: Parseur, Tesseract, Adobe Acrobat Pro, OmniPage Ultimate oraz Abbyy FineReader.
ICR
Inteligentne rozpoznawanie znaków (ICR) to rozwinięcie technologii OCR, umożliwiające przechwytywanie danych z różnorodnego pisma odręcznego. Oprogramowanie ICR rozpoznaje różne style i kroje pisma, co pozwala zwiększyć dokładność wyodrębniania danych. Technologia ta do uzyskania wysokiej precyzji wykorzystuje analizę cech znaków oraz przetwarzanie oparte na pikselach.
Przykładowe zastosowania ICR:
- Wyciągi bankowe
- Karty pracy (timesheets)
- Faktury
- Rachunki
- Ankiety klientów
OMR
Optical Mark Recognition (OMR), czyli optyczne rozpoznawanie znakowań, wykorzystywane jest do pozyskiwania danych z arkuszy egzaminacyjnych, kart ocen, ankiet czy innych drukowanych dokumentów. Aplikacja OMR skanuje dokumenty, rozróżniając pola zaznaczone i niezaznaczone. Jest to rozwiązanie szczególnie przydatne w branży edukacyjnej i firmach badawczych, pozwalając znacznie przyspieszyć analizę papierowej dokumentacji.
Kody kreskowe
Technologia kodów kreskowych to jedna z najczęściej stosowanych metod identyfikacji i śledzenia produktów. Kody kreskowe tworzone są z czarno-białych, równoległych linii reprezentujących zapisane dane i liczby odczytywane przez specjalistyczne skanery. Pozwalają szybko identyfikować i monitorować produkty, przesyłki lub płatności na podstawie faktur.
Według Global Market Monitor, globalny rynek oprogramowania do obsługi kodów kreskowych będzie intensywnie rósł do 2027 roku.
Kody QR
Kody QR to dwuwymiarowa odmiana kodów kreskowych, która pozwala zapisać znacznie więcej informacji i jest łatwo skanowana przez smartfony. Wyróżnia się kody QR statyczne oraz dynamiczne. Kody QR coraz częściej wykorzystywane są do udostępniania stron www, profili mediów społecznościowych, haseł do WiFi czy adresów e-mail. Przykładowo, restauracje wybierają kody QR, aby ograniczyć koszty drukowania menu i zmniejszyć zużycie papieru.
"The Future of QR Codes is More QR Codes, With Restaurants Continuing to Lead the Way" – PYMTS.COM
Web scraping
Web scraping, zwany także scrapowaniem danych, polega na wykorzystaniu internetowych botów lub crawlerów do pozyskiwania danych z witryn internetowych. Kluczowe znaczenie dla skuteczności tego procesu mają serwery proxy rezydencyjne, które utrudniają wykrycie botów. Pozyskane dane są najczęściej analizowane w formacie HTML i zapisywane w bazach danych.
Przechwytywanie głosu
Alexa, Siri i Cortana to przykłady technologii wykorzystujących rozpoznawanie mowy do przechwytywania i przetwarzania danych głosowych.
Proces przechwytywania danych
Proces przechwytywania danych składa się z kilku etapów prowadzących do automatyzacji przepływu informacji w firmie. Poniżej przedstawiamy pięć głównych kroków:
- Import dokumentów
Aby rozpocząć zautomatyzowany proces przechwytywania danych, dokumenty muszą być najpierw zeskanowane. Większość nowoczesnych narzędzi pozwala załadować dokumenty w różnych formatach – PDF, JPEG czy XML.
- Przetwarzanie i konwersja dokumentów do formatu czytelnego dla maszyn
Po zaimportowaniu dokumenty są przetwarzane przez oprogramowanie, które konwertuje dane do formatu zrozumiałego przez komputer. W przypadku obrazów oprogramowanie automatycznie poprawia ich jakość i podnosi rozdzielczość, aby zapewnić precyzyjne uchwycenie informacji.
- Walidacja danych
Na tym etapie sprawdzane są, zgodnie z ustaloną logiką, jakość i kompletność danych, np. rozmazane znaki lub niepełne pola. Fragmenty wymagające korekty są przekazywane do ręcznej weryfikacji, co pozwala wykryć nieścisłości już na początku procesu.
- Klasyfikacja dokumentów
Następuje automatyczne sortowanie i indeksowanie dokumentów według określonych kryteriów. Przykładowo, system może grupować zamówienia, faktury czy umowy według typu dokumentu. Inteligentna klasyfikacja dokumentów z wykorzystaniem uczenia maszynowego eliminuje konieczność ręcznego porządkowania.
- Wyodrębnianie i dostarczanie danych
Po przejściu wszystkich etapów, system przechodzi do wyodrębniania danych zgodnie z zastosowaną technologią. Odpowiednie informacje oraz metadane są identyfikowane i przekazywane do wskazanej lokalizacji lub folderu, co zapewnia szybki i bezpieczny dostęp przez wyznaczone osoby.
W tym miejscu wdrażane są automatyczne przepływy pracy pomiędzy aplikacjami.
Korzyści ze stosowania przechwytywania danych
Wdrożenie automatycznego narzędzia do przechwytywania danych niesie szereg korzyści dla przedsiębiorstwa. W dobie cyfrowej przewaga w efektywnym zarządzaniu informacjami może być decydująca.
- Efektywność procesów
Automatyczne i szybkie przechwytywanie danych usprawnia operacje wewnętrzne, zwiększa zadowolenie klientów i pozwala zespołom koncentrować się na istotnych zadaniach. Dzięki automatyzacji minimalizowana jest konieczność ręcznego przetwarzania dokumentów, co pozwala na poprawę wydajności przetwarzania dokumentów.
- Dokładność informacji
Tradycyjne, manualne metody są obarczone ryzykiem błędów i braków w informacjach. Oprogramowanie do przechwytywania danych zapewnia wysoką precyzję. Moduł walidacji pozwala wcześnie wykrywać nieprawidłowości, np. niezgodność danych faktur z bazą dostawców.
- Redukcja kosztów
Jak wskazuje AI Multiple w artykule z lutego 2021 roku, koszt archiwizacji dokumentu to około 20 dolarów, a odtworzenie zagubionego dokumentu może kosztować aż 220 dolarów. Automatyzacja przechwytywania danych pozwala ograniczyć niepotrzebne wydatki operacyjne i zmniejszyć wydatki na papier.
Przyczynia się to także do tworzenia bezpapierowego biura, pozytywnie wpływając na środowisko.
- Wyższy poziom bezpieczeństwa
Dzięki lepszej widoczności i usprawnionym procesom dokumenty są przechowywane w bezpiecznym repozytorium online. Ryzyko utraty lub kradzieży jest znacznie mniejsze, a dostęp można nadać wyłącznie autoryzowanym pracownikom. Mniejsze zapotrzebowanie na magazynowanie dokumentów w formie papierowej to oszczędność przestrzeni i wyższy poziom zabezpieczeń.
- Oszczędność czasu
Automatyczny system przechwytywania danych przyspiesza obsługę dokumentów, skraca czas oczekiwania i eliminuje opóźnienia w procesach, które mogą wynikać z błędów manualnych. To umożliwia szybszy rozwój oraz skalowanie działalności.
- Zmniejszenie obciążenia pracowników i wyższa motywacja
Praca przy ręcznym wprowadzaniu danych wiąże się z ryzykiem przemęczenia i problemów zdrowotnych, takich jak pogorszenie wzroku czy bóle mięśni powiązane z ręcznym wprowadzaniem danych. Automatyzacja procesów pozwala pracownikom skupić się na bardziej kreatywnych zadaniach i rozwoju zawodowym.
Przechwytywanie danych z dokumentów umożliwia efektywną automatyzację kluczowych procesów biznesowych, dzięki czemu zespół może poświęcić więcej czasu na rozwijanie relacji z klientami i partnerami.
Ostatnia aktualizacja
