Kärnan i framgången för varje företag ligger i dess förmåga att samla in rätt data på ett tillförlitligt sätt. Data kan bestå av kundinformation, produktinformation eller analysdata för ständig förbättring. Oavsett form spelar data en avgörande roll i modern verksamhet.
För att säkerställa att rätt beslut fattas och att företaget håller sig konkurrenskraftigt krävs att man alltid har tillgång till aktuell information. Därför blir snabb och effektiv datainsamling ofta en prioritet i många företag.
Vad är datainsamling?
Datainsamling är processen där information extraheras från olika typer av dokument eller e-post och omvandlas till ett format som kan läsas och bearbetas av datorer. Källor kan vara fakturor, kvitton, enkäter, videor, bilder och mer. Manuell datainsamling tar både tid och resurser i anspråk och kan vara felbenägen. Därför har automatiserade lösningar baserade på maskininlärning och artificiell intelligens blivit allt vanligare för att effektivisera denna process.
Ett pressmeddelande från Future Market Insights förutspår att marknaden för programvara för företagsdatainsamling kommer att växa kraftigt fram till 2029.
Metoder för datainsamling
Manuell datainsamling är både tidskrävande och känslig för fel. Automatisering av datainsamling är idag ett av de bästa sätten att extrahera data pålitligt och effektivt. Många teknologier används för att automatisera datainsamling—nedan listas de mest använda metoderna.
"Framtiden för skanning är intelligent insamling" - TechReport, December 2021
OCR
Optisk teckenigenkänning (OCR) är en teknik för att läsa och tolka data från bilder, PDF-filer och skannade dokument. Med OCR kan företag eliminera manuell datainmatning, särskilt när stora mängder kvitton eller bilder behöver bearbetas.
Visste du att OCR först lanserades 1975 av Ray Kurzweil för att hjälpa synskadade?
Branscher som bankväsende, sjukvård och försäkringar är flitiga användare av OCR. Inom bank kan tekniken extrahera information från checkar, medan sjukhus använder den för att digitalisera röntgenrapporter och patientjournaler.
Vanliga OCR-programvaror inkluderar Parseur, Tesseract, Adobe Acrobat Pro, OmniPage Ultimate och Abbyy FineReader.
ICR
Intelligent teckenigenkänning (ICR) är en vidareutveckling av OCR som gör det möjligt att extrahera data från varierande handstilar. Programvaran kan tolka olika skrivstilar och teckensnitt samt ökar precisionen i den extraherade informationen. ICR använder funktionsanalys och pixelbaserad processering för att identifiera linjer, korsningar och slutna slingor i handskriven text.
Exempel på användningsområden för ICR:
- Kontoutdrag
- Tidrapporter
- Fakturor
- Räkningar
- Kundundersökningar
OMR
Optisk märkesigenkänning (OMR), även kallat optisk märkavläsning, används för att samla in information från provpapper, betygsblad, enkäter och andra fysiska dokument. Programvaran känner av markerade och omarkerade fält och är särskilt användbar för utbildningsinstitutioner och företag som vill effektivisera marknadsundersökningar och spara tid.
Streckkoder
Streckkodsteknologi är utbredd och används för att identifiera och spåra varor och paket i olika branscher. Streckkoder består av svarta och vita linjer som representerar data och tolkas av en skanner.
Streckkoder är vanliga i butiker, för internationella leveranser och även vid betalningar via fakturor.
Enligt ett pressmeddelande från Global Market Monitor, november 2021, förväntas den globala streckkodsmarknaden växa betydligt fram till 2027.
QR-kod
QR-koder är tvådimensionella (2D) streckkoder som lagrar mer information och kan enkelt skannas med smartphones. Det finns både statiska och dynamiska QR-koder. En QR-kod kan leda till webbsidor, sociala medier, WIFI-lösenord eller e-postadresser. Restauranger använder ofta QR-koder för att tillhandahålla digitala menyer och minska pappersanvändningen.
"The Future of QR Codes is More QR Codes, With Restaurants Continuing to Lead the Way" - PYMTS.COM
Web scraping
Web scraping, eller dataskrapning, innebär att med hjälp av webbots eller webcrawlers automatiskt samla in information från webbsidor. Resident proxy används för att undvika att upptäckas och blockerad under datainsamlingen. Den insamlade informationen överförs i regel till en databas för vidare analys.
Röstinsamling
Alexa, Siri och Cortana är exempel på tjänster som använder röstinsamling och taligenkänning för att fånga och bearbeta data från användare.
Processen för datainsamling
Datainsamling består av flera steg som tillsammans skapar ett automatiserat arbetsflöde. Här är de fem huvudfaserna:
- Importering av dokument
För att starta en automatiserad datainsamlingsprocess måste dokument först importeras eller skannas. Ofta stöds flera format, till exempel PDF, JPEG och XML.
- Bearbetning och konvertering av dokument till maskinläsbara format
Efter importen bearbetar programmet dokumenten och omvandlar informationen till format som datorer kan läsa. Om dokumentet är en bild förbättras upplösningen för att underlätta tolkning.
- Datavalidering
I nästa steg valideras informationen genom att kontrollera fördefinierade regler, exempelvis tydlighet, avsaknad av fält eller avvikelser. Om något är oklart skickas dokumentet vidare för manuell granskning, vilket säkerställer noggrannhet tidigt i processen.
- Dokumentklassificering
Dokumenten sorteras och indexeras automatiskt utifrån kriterier och filter. Exempelvis kan inköpsordrar, kvitton och kontrakt placeras under egna dokumenttyper. Med hjälp av maskininlärning sker sorteringen snabbt utan manuell handpåläggning.
- Datautvinning och leverans
Efter validering och klassificering sker datautvinning där relevant information extraheras ur dokumenten, inklusive metadata. Dokumenten lagras sedan på en säker plats där de kan nås när som helst—och automatiserade arbetsflöden mellan olika system kan skapas.
Fördelar med att använda datainsamling
Att införa ett automatiserat datainsamlingssystem kan ge betydande fördelar för företag och organisationer. Här är några av de viktigaste vinsterna:
- Ökad effektivitet
Snabb och korrekt insamling av information effektiviserar interna arbetsprocesser och förbättrar kundupplevelsen. Manuellt arbete minskar och hanteringen av dokumenthantering blir smidigare.
- Högre datanoggrannhet
Manuell databehandling innebär en risk för mänskliga misstag och felfullständig information. Med ett system för dokumentinsamling kan företag vara trygga med att den insamlade informationen håller en hög kvalitet då valideringssteg säkerställer korrekthet och minimerar risken för fel.
Till exempel kan mjukvaran verifiera att uppgifterna på en faktura matchar leverantörsinformationen i databasen.
- Kostnadsbesparing
Enligt en artikel från AI Multiple, februari 2021, kostar det 20 dollar att arkivera ett dokument och 220 dollar att återskapa ett förlorat dokument. Genom automatiserad datainsamling kan verksamheter minska driftskostnader och minska risken för oplanerade utgifter.
Dessutom bidrar digital datainsamling till mindre pappersanvändning och därmed en mer miljövänlig arbetsplats!
- Ökad säkerhet
Genom förbättrad spårbarhet och smartare processer blir det enklare att upptäcka bedrägerier och obehöriga åtgärder. Dokument lagras i digitala arkiv där åtkomsten enkelt kan begränsas till behöriga medarbetare. Risken för dataförluster elimineras jämfört med fysiska arkiv, och kontorsytan kan användas mer effektivt.
- Tidsbesparing
Manuell hantering av dokument drar ofta ut på tiden – särskilt vid fel eller saknade uppgifter. Automatiserade system frigör tid och minskar fördröjningar i administrativa processer, vilket ökar både tillväxtpotential och skalbarhet.
- Högre medarbetarnöjdhet
Ögonskador, stress och muskelproblem har länkar till manuellt datainmatningsarbete. De som arbetar med manuell datainsamling riskerar att drabbas av utbrändhet och andra hälsoproblem över tid.
Med automatiserade verktyg kan personal fokusera på utvecklande och värdeskapande uppgifter. Det ökar arbetsglädjen och skapar bättre förutsättningar för personlig utveckling.
Automatiserad datainsamling bidrar därmed till att effektivisera affärsprocesser och ger mer tid för relationer med kunder och samarbetspartners.
Senast uppdaterad