在当代商业环境中，数据是运营的核心。如果不利用数据来增强公司实力，那么在市场上取得成功将变得非常困难。数据分析有助于识别优势、劣势和收入机会。数据来自各种来源，因此需要在 CRM 平台等集中位置进行整合。实现这种整合的关键是通过自动数据收集。
自动数据处理捕获有助于将来自不同位置的数据收集和合并到中央存储库中。了解自动数据收集及其优势对于优化业务流程和决策至关重要。研究表明，企业浪费了大约 80% 的生成数据，导致洞察力、知识和机会的丧失。这并不奇怪，因为许多公司仍然依赖手动数据处理，这既繁琐又耗时。
自动数据收集工具可以捕
获公司内部和相关外部来源的所有数据。通过与数据分析策略服务提供商合作，这些数据可以转化为可以彻底改变您的业务的宝贵见解。
自动数据收集统计
自动化浪潮：根据 MarketsandMarkets 的预测，到 2024 年，全球自动化数据收集解决方案市场规模预计将达到惊人的 184 亿美元。这表明各个行业对自动化数据收集解决方案的兴趣和采用日益增加。
自动数据收集市场规模（2021-2030）
[来源：Gartner、IDC、MarketsandMarkets、Forrester]
自动化提高效率：国际数据公司 (IDC) 的研究表明，使用自动化数据收集工具的企业的数据处理时间平均减少了 30%。这凸显了数据处理自动化带来的省时优势。
提高数据准确性： Experian 的一项研究指出，实施自动化数据收集工具的组织报告数据错误减少了 25%。这一改进归因于消除了手动数据收集方法中常见的人为错误。
自动数据收集统计（2024 年）
[来源：Gartner、IDC、Experian、Gartner]
监管合规性改进： Gartner 的研究预测，到 2024 年，75% 的公司将利用自动化数据管理工具来确保监管合规。这凸显了自动化在确保精准、及时地收集数据以满足监管要求方面的重要性。
什么是自动数据收集？
自动化数据收集涉及无需人工干预从各种来源收集数据并将其存储在公司的数据库或系统中。
人工智能算法对自动化数据收集有着重大影响
例如，语音识别模型可以从音频文件中提取数据，光学字符识别模型可以分析文本。这些数据自动化工具还可以对信息进行分类并产生有价值的见解，从而使流程更高效、更省力。
如何收集大规模数据？
为了应对全球通货膨胀和不断扩大的技能差距，企业越来越多地利用技术来大规模收集数据并应对不断变化的技术格局。许多组织正在采用人工智能驱动的数据自动化工具，例如用于客户互动的聊天机器人、用于预测分析的机器学习算法和用于重复任务的机器人流程自动化，以便从缓慢、容易出错且成本高昂的手动数据输入转变为更高效的数字流程。
借助人工智能和机器学习，先进的数据收集软件可以快速将纸质文档和图像转换为易于访问的电子文件。将数据捕获技术集成到其运营中的公司可以获得显著的自动化优势。选择合适的合作伙伴对于成功实现数据收集过程的自动化至关重要。
许多知名供应商提供高度定制的数据收集服务和软件。以客户为中心的公司通过提供量身定制的数据收集解决方案来增强用户体验，确保无缝高效的服务。
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自动化工具处理的数据类型
自动化工具处理的数据类型
1) 结构化数据：结构化数据组织良好，易于人类和机器识别。例如 Excel 电子表格、表格 CSV 工作表和 SQL 数据库。
2）非结构化数据：这种数据缺乏预定义的结构，这使得软件数据自动化工具难以读取、收集和分析。常见的非结构化数据类型包括自由文本、图像、网页和视频。研究表明，80-90% 的可访问数据都是非结构化的。
3）半结构化数据：这种类型介于结构化和非结构化数据之间。它不符合特定的语义模型，但具有某种组织结构。XML 文件是半结构化数据的一个例子。
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自动数据收集的不同方法
自动数据收集的不同方法
自动数据收集 (ADC) 因业务需求不同而存在很大差异。字符识别和自动化程度可根据具体要求进行定制。以下是一些最常见的 ADC 方法：
1）智能文档识别
复杂的业务会产生大量非结构化文档，从这些文档的任何部分提取数据都至关重要。智能文档识别 (IDR) 以光学字符识别 (OCR) 功能为基础，识别文本并解释纸质和电子格式的模式、表格和文本。IDR 技术可以识别文档的开头和结尾，从而根据这些区别进行准确的分类和组织。这种先进的数据保护功能可确保从各种文档类型中高效、准确地提取数据。
2）光学字符识别（OCR）
OCR 是一种广泛使用且成熟的技术，可用于许多行业的自动数据处理捕获。它将手写或打字的文档、图像、PDF 文件或其他扫描文档转换为可编辑、可搜索的数字格式。与简单的扫描不同，OCR 会读取字符并将其与特定模板进行匹配，以确保准确的数据传输。这种方法在处理敏感数据（例如医疗索赔中的患者信息）的行业中特别有用，因为它可以提高准确性和质量保证。
3）光学标记识别（OMR）
OMR 扫描的是填充的气泡或勾号等标记，而不是识别字符。这种方法非常适合测试、问卷、调查、症状检查表和需要标记而不是书写信息的表格。
4）智能字符识别（ICR）
ICR 旨在读取手写文档。虽然其准确度可能低于其他识别方法，但它显著加快了手写表格的处理速度。ICR 可以使用机器学习读取各种字体、样式和草书手写体。虽然准确度可能有所不同，但最终它比手动输入更快地转换数据。
新数据线索代表了现代商业 手机号码列表 环境中的一股变革力量。通过利用新兴数据源的潜力并采用强大的分析框架，组织可以增强其战略决策能力。然而，在抓住这一机会的同时，保持对道德考量和数据安全的警惕至关重要。
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自动与手动数据采集
手动数据输入仍是许多企业的常见依 增加网上批发商店销售额的 16 种方法 赖，这可能会让员工不堪重负并降低整体效率。手动数据采集涉及将信息从一个来源输入或复制粘贴到另一个来源，并转录音频文件。这一耗时的过程使员工无法完成需要其专业技能和专业知识的任务。
1）手动数据输入非常耗时
手动数据输入本身就很慢且劳动密集。员工在重复任务上花费大量时间，导致他们无法承担更重要的职责。这种低效率可能导致业务流程延迟，降低整体生产力并可能影响利润。
2）容易出错的手动流程
统计数据显示，手动数据输入容易出错。例如，在医 真实手机号码列表 疗保健行业，手动数据采集的错误率为 3-4%，这可能会造成严重后果。医疗保健行业数据管理平台输入错误可能会危及生命，这凸显了准确性在这一领域的重要性。尽管错误率很高，但手动数据采集仍然很普遍，带来了重大风险。
3）可扩展性有限
随着数据量的不断增长，手动数据输入系统难以有效扩展。随着业务的扩张，它们处理的数据也随之增加，这使得手动流程变得越来越不切实际。自动化提供了一种可扩展的解决方案，能够高效处理大型数据集，而不会影响准确性。
4）数据质量不一致
由于员工输入和管理数据的方式各异，手动数据输入通常会导致数据质量不一致。这种不统一性会导致数据支离破碎且不可信，给企业做出明智决策带来挑战。自动数据捕获可确保统一的数据输入标准，从而提高整体数据质量和可靠性。
5）员工士气和满意度
过度依赖手动数据输入会对员工士气和工作满意度产生负面影响。重复而单调的任务会导致倦怠和参与度下降。通过实施自动化数据采集，企业可以提高员工的工作满意度，使他们能够将时间投入到更有激励性和更令人满意的职责中，培养积极高效的工作氛围。
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自动数据收集软件和工具
1）数据收集设备
自动数据收集涉及使用条形码扫描仪、位置扫描仪、RFID 阅读器和二维码等工具。这些设备有助于快速轻松地读取表格和文档。标记和条形码文档后，计算机可以在几秒钟内扫描和读取数据，从而最大限度地减少手动数据输入的要求，并提高速度和精度。
2）专业软件
用于自动数据收集的软件通常会根据组织的特定需求进行定制。例如，一些公司开发专有技术来满足客户的独特需求，并融入先进的人工智能和机器学习功能。
虽然许多组织可能会使用基本应用程序进行自动数据收集，
但寻求提供更高准确性和精确度的解决方案是有益的。高级数据保护软件可以显著提高自动化实践的效率和有效性，确保用户从数据收集工作中获得最大收益。
公司如何从自动数据收集中获益？
公司如何从自动数据收集中获益？
采用自动化数据收集系统的公司获得了众多优势，显著改善了其业务流程。这些好处包括：
1）减少手动流程
自动化数据收集有助于企业消除过时的手动流程。随着技术的进步，对纸质表格和文件的依赖逐渐减少。自动化减少了手动数据处理所需的时间，并节省了存储纸质文件所需的物理空间。数字文件可以安全存储并轻松访问多年，从而提高效率。
2）节省成本
自动化减少了与额外劳动力、
持续培训、设备维护、系统更新和文档存储相关的成本。它还允许企业将资金重新分配给其他部门，改进内部流程和更新技术。聘请外部组织进行数据采集可能比维持内部团队提供更高的成本效率。这种日益流行的方法可以节省大量成本，同时提供相同甚至更好的数据处理质量。
3）减少错误
即使经过大量培训并具备专业知识，手动数据输入仍存在很大的人为错误风险。自动化数据处理使用人工智能和光学字符识别 (OCR) 可显著减少这些错误。数据收集软件可快速读取文档并将其与模板进行比较，确保完整性和准确性。OCR 甚至可以读取手写表格，将其转换为正确的数字格式，从而提高数据迁移策略的完整性。
4）更快的周转时间
自动处理纸质表格（例如医疗索赔）可大幅缩短处理时间，从几天缩短到几分钟。自动化消除了校对、扫描和邮寄等手动步骤，简化了整个流程。这节省了员工处理单调任务的时间，使他们可以专注于更有价值的活动，例如培训、数据质量保证和完成额外工作。
5）提高效率
自动化数据收集系统简化了复杂的任务，将其分解为更少的步骤并提高整体效率。通过消除手动流程中固有的额外步骤，企业可以将更多时间分配给其他工作流程，从而提高生产力并简化运营。
