לכידת נתונים: הגדרה, תהליך, שיטות ויתרונות

לכידת נתונים יכולה לשפר תהליכים עסקיים באמצעות חילוץ, סיווג ואימות אוטומטי של נתונים רלוונטיים; שהופך את שליפת המידע למהירה ויעילה יותר.

המשך לקרוא כדי לדעת יותר בפירוט על לכידת נתונים, התהליך המעורב, שיטות שונות בשימוש והיתרונות שהוא יכול לספק לעסק שלך.

---

השג לכידת נתונים מונעת בינה מלאכותית ללא שגיאות מחשבוניות, קבלות, רישיונות נהיגה, דרכונים ומסמכים אחרים. בדוק את Nanonets מגרד PDF ל לכידת נתונים אוטומטית מתוך מסמכים.

קבעו הדגמה

---

מה זה לכידת נתונים?

לכידת נתונים היא תהליך של חילוץ מידע מכל סוג של מסמך מובנה או לא מובנה (נייר או אלקטרוני) כדי להפוך אותו לפורמט דיגיטלי קריא במכונה.

ההתקדמות הטכנולוגית בתחום הבינה המלאכותית (AI) הביאה את לכידת הנתונים לגבהים חדשים.

דוגמה קלאסית לשימוש בלכידת נתונים היא בית מרקחת של בית חולים. טכנולוגיית לכידת נתונים משמשת כדי לחלץ נתונים עבור תרופות או ציוד רפואי שחויבו במכירות וכדי לחשב אוטומטית את המלאי שנותר עבור אותם פריטים רלוונטיים, מה שמבטיח זרימה חלקה של מידע בניהול המלאי.

תהליך לכידת נתונים

עבור רוב העסקים, תהליך לכידת הנתונים מתחיל בטופס שמולא על ידי אדם פרטי. דיגיטציה של המידע שנאסף הופכת את הנתונים לנגישים יותר. טופס לכידת נתונים מתוכנן עם חללים או תיבות ייעודיים. זה מקל על חילוץ נתונים מדויק, צריכת פחות שטח דיסק, אימות מהיר יותר וזמן חיפוש מופחת של מידע על מסדי נתונים.

ניתן לבצע לכידת נתונים באמצעות שיטות או כלים שונים. עסקים יכולים להשתמש בכלים ללכידת נתונים תואמים, לארגן זרימות עבודה ולאפשר תנועה מהירה של נתונים ליעדים הנדרשים. כלים אלו הופכים את תהליך הגבייה לפשוט, מדויק, מהיר, שקוף ויעיל.

---

הסר צווארי בקבוק שנוצרו על ידי לכידת נתונים ידנית. גלה כיצד Nanonets יכולה לעזור לעסק שלך לייעל את זרימות העבודה של לכידת נתונים.

---

שיטות לכידת נתונים

לכידת נתונים נעשה שימוש בצורה כזו או אחרת כבר עשרות שנים. שיטת לכידת הנתונים בה נעשה שימוש תלויה בסוג העסק ובמידע הנדרש. לכידת נתונים מטפסים כתובים, מיילים, קבצי PDF וכו' מתאפשרת באמצעות הטכנולוגיה הנכונה.

הבה נחקור בפירוט את השיטות השונות המשמשות ללכידת נתונים כיום.

• לכידת נתונים ידנית: שיטה זו משתמשת בקישור ידני של נתונים נדרשים מטפסים כתובים למחשב לצורך גישה דיגיטלית. הוא מתאים לעסקים שבהם נפח הנתונים נמוך ומשתנה. לכידת נתונים ידנית תלויה בעבודה אנושית מה שהופך אותם לרגישים לשגיאות או השמטות נתונים, עצם הסיבה לכך שטכנולוגיית לכידת נתונים אוטומטית הופכת לפתרון אידיאלי.
• לכידת נתונים אוטומטית: לכידת נתונים אוטומטית מבטיחה שעסקים יכולים לתפקד בצורה חלקה לא רק על ידי ניהול נתונים אלא גם על ידי הפחתת עלויות וחוסר יעילות בעבודה. צורות מגוונות של לכידת נתונים זמינות כדי להתאים לדרישות של עסקים שונים, הסוגים שלהם מפורטים להלן.
  • OCR: טכנולוגיית זיהוי תווים אופטי מזהה תווים וגופנים שנוצרו על ידי מכונה כדי לחלץ טקסט ממסמכים סרוקים, קבצי PDF וכו' לצורך עריכה. OCR נמצא בשימוש נרחב בתחום הבריאות, הביטוח והפיננסים שבהם יש כמות גדולה של נתונים בעלי אופי דומה.
  • ICR: Intelligent Character Recognition היא טכנולוגיית הדור הבא של OCR. הוא נועד לקרוא תווים בכתב יד של כל גופן מטפסים ולהמיר אותם לנתונים משמעותיים לשימוש נוסף. בנקים וארגוני פיננסים מאמצים פתרונות טכנולוגיים של ICR עבור העסקים שלהם.
  • IDR: Intelligent Document Recognition משלב טכנולוגיות בינה מלאכותית כגון עיבוד שפה טבעית (NLP), OCR, Computer Vision וכו' כדי לזהות דפוסים, להוסיף אותם לאינדקס לפי סוג תוכן ולאמת את הדיוק מול טבלאות חיפוש. IDR משמש בעיקר לעיבוד טפסים או חשבוניות, אינטראקציות עם שירות לקוחות, חדרי דואר ועוד.
• ברקודים וקודי QR: טכנולוגיית ברקוד מכילה מידע מוצפן כברקודים 1D הנקראים באמצעות סורק ברקוד. הטכנולוגיה מדויקת ומשמשת בקומות החנויות למעקב אחר מלאי או יומני עובדים, בדיקת פרטי מטופל בבתי חולים, הדפסת פנקסי בנק וכדומה. קודי תגובה מהירה (QR), הנקראים גם ברקודים דו-ממדיים, מורכבים יותר. הם שימושיים ללכידת מסמכים, דפי אינטרנט וכו' למגוון מטרות. קודי QR נמצאים בשימוש פופולרי במפעלי חנויות, שירותי שליחויות, פרסום, אריזות מוצרים וכו'.
• OMR: טכנולוגיית קריאת סימנים אופטית היא שיטת לכידת נתונים אלקטרונית המזהה נתונים מלאי אדם כגון שדות כהים או תיבות סימון במסמך. הדיוק הגבוה שלו הופך אותו לכלי אידיאלי לשימוש בטפסי סקרים, פתקי הצבעה או בחינות מסוג אובייקטיבי
• טפסים דיגיטליים: שיטה זו מאפשרת לכידת נתונים דרך האינטרנט או אפליקציה לנייד. זה ניתן להתאמה אישית ו מבטל את הצורך בטפסים מבוססי נייר. נעשה באופן מקוון, ניתן לשלב נתונים בקלות עם מערכות עורפיות לאבטחה וגישה מיידית.
• חתימות דיגיטליות: חתימות דיגיטליות נחשבות כשוות לחתימה בכתב יד, משמשות לאשר אישורים והרשאות בהודעות או מסמכים ממוחשבים. הם חוקיים, עמידים בפני חבלה ומספקים אבטחה גבוהה מפני התחזות.
• גירוד אינטרנט: סוג זה של לכידת נתונים משתמש בכלים הנקראים בוטים באינטרנט או סורקי אינטרנט כדי לחפש ולאסוף נתונים ספציפיים מה-World Wide Web ולהעביר אותם לבסיסי נתונים רלוונטיים לשימוש. גירוד אינטרנט יכול לאסוף נתונים משתנים כגון עדכוני חדשות, שינויים במדיניות או מחירים, פורקס, מזג אוויר, שוקי מניות ועוד.
• כרטיסי פס מגנטי: כרטיסים אלה מכילים נתונים מקודדים באמצעות פסים מגנטיים המפוענחים באמצעות התקני קורא. הם בטוחים למדי ומשמשים בכרטיסי אשראי/חיוב, תעודות זהות, כרטיסי גישה בחדרי מלון וכרטיסי תחבורה.
• MICR: Magnetic Ink Character Recognition מזהה נתונים המקודדים בתווי מכונה מודפסים בדיו מגנטי באמצעות קורא MICR. בנקים משתמשים בטכנולוגיה המדויקת ביותר הזו כדי לעבד ולסלק צ'קים במהירות לתשלומים.
• כרטיסים חכמים: בשימוש למטרות זיהוי, כרטיסים חכמים מאחסנים מידע מוצפן על שבב מעבד להגנה נוספת. ארגונים משתמשים בכרטיסים חכמים לזיהוי עובדים וכרטיסי חיוב חכמים מבוססי שבב מאפשרים עסקאות פיננסיות מאובטחות.
• לכידת קול: סוג זה של לכידת נתונים משתמש בטכנולוגיית זיהוי דיבור לעיבוד נתונים. הוא מתוכנת להבין ולפרש מילים או פקודות מדוברות וניתן להשתמש בו לגישה מבוססת קול, הגדרת תזכורות, הצבת בקשות מזג אוויר או מוזיקה וכו'. Alexa של אמזון, Cortana של מיקרוסופט ו-Siri של אפל הן דוגמאות קלאסיות לטכנולוגיית לכידת קול.
• לכידת וידאו/תמונה: צילום תמונה או וידאו משתמש בטכנולוגיית AI כדי לזהות ולחלץ נתונים מדויקים לגבי אנשים. שימושי לניתוח נתונים בזמן אמת, הוא מוצא יישומים עצומים באבטחה במקום העבודה, התאמת מסדי נתונים, סריקת אבטחה בשדות תעופה, זיהוי ביומטרי ומניעת גניבה.

---

לננון יש מעניין להשתמש במקרים וייחודי סיפורי הצלחה של לקוחות. גלה כיצד Nanonets יכולה להפוך לכידת נתונים אוטומטית עבור העסק שלך.

קבעו הדגמה

---

למה להשתמש בלכידת נתונים אוטומטית?

לכידת נתונים אוטומטית יכולה לעזור לארגונים להפחית את התלות האנושית ולקדם זרימה חלקה של תהליכים עסקיים. טכנולוגיית לכידת נתונים הופכת נתונים לזמינים מכל אדם זרימת עבודה של מסמכים, הפחתת עלויות ומאמץ אנושי בתהליך.

טכנולוגיית בינה מלאכותית שיפרה בצורה פנומנלית את האופן שבו נתונים נרכשים ומעבדים אותם. זה מחקה אינטליגנציה אנושית לביצוע לכידה קוגניטיבית של נתונים עם דיוק ומהירות. הזמינות של תוכן במקום הנכון בזמן הנכון, הופכת אותו לאידיאלי עבור עסק להגיב טוב יותר ללקוחות/לקוחות ולשפר את יעילות השירות.

יתרונות השימוש בלכידת נתונים אוטומטית

לכידת נתונים אוטומטית מספקת מינוף לארגונים כדי להחליק את זרימת הנתונים ולהישאר בעניינים העסקיים שלהם. בואו נסתכל על כמה מהיתרונות העיקריים שלכידת נתונים אוטומטית יכולה לספק לשיפור היעילות העסקית.

• מוריד את המופע של שגיאות: ציוני לכידת נתונים אוטומטית על פני לכידת נתונים ידנית על ידי ביטול הסיכון לשגיאות. מכיוון שהמאמץ האנושי מצטמצם, הדיוק של הנתונים מוגבר והעלות שנגרמה לתיקון טעות היא כמעט אפסית. חילוץ הנתונים נעשה קל יותר ומוביל ליעילות טובה יותר

• משפר את שביעות רצון העובדים: לכידת נתונים ידנית יכולה לגבות מחיר מהמאמץ האנושי מכיוון שהיא גוזלת זמן ומונוטונית. זה יכול להוריד את הפרודוקטיביות ולגרום למורל נמוך יותר. טכנולוגיית לכידת נתונים אוטומטית יכולה להפחית עומסי עבודה ומונוטוניות מה שמוביל להתמקדות טובה יותר בעבודה חשובה אחרת. גם אנשים שמחים יותר להשיג יותר וכתוצאה מכך פרודוקטיביות משופרת ושביעות רצון העובדים.

• מפחית עלויות תפעול: עלויות תפעול מתרחשות בכל עסק וכוללות מלאי, שכירות, שכר וכדומה. תחזוקה של נתונים ידניים עבור אלה כרוכה בעלויות אדירות מלבד היותה מועדת לטעויות אנוש. לכידת נתונים אוטומטית עוזרת לחסל עלויות נוספות על ידי עדכון אוטומטי של הנתונים במידת הצורך, מבלי להשאיר מקום לטעויות.

• משפר את האבטחה ואחסון הנתונים: מסמכי נייר מועדים לנזק ותופסים מקום באמצעות אחסון פיזי בקבצים ובתיקיות. גם מסמכים או מסמכים חסויים צריכים להיות מאוחסנים בנפרד לצורך גישה מוגבלת. עם לכידת נתונים, כל ההגבלות הללו מוסרות. הצפנות מגנות על נתונים מפני גישה לא מורשית, פחות שטח דיסק נעשה שימוש וגיבויים מונעים אובדן נתונים.

• גישה מרכזית: ארגונים רבים דורשים נתונים במיקומים מרכזיים. עם נתונים ידניים שהם כמעט בלתי אפשריים מכיוון שזה אומר השקעה מתמדת במשאבים כדי לעשות זאת. לכידת נתונים אוטומטית מספקת גישה מרכזית באמצעות אחסון בענן כפתרון אחד. לפיכך, אנשים/מחלקות שונות עם הרשאות גישה יכולים לקבל את הנתונים הנדרשים להשלמת עסקאות עסקיות ללא דיחוי.

• 24 / 7 זמינות: עסקים שיש להם פעילות גלובלית צריכים להבטיח את זמינותם ללקוחות בכל אזורי זמן. באופן דומה, תעשיות כמו שירותי בריאות, אירוח, שילוח צריכים להיות נתונים שלהם זמינים בכל עת כדי להבטיח יעילות עסקית. לכידת נתונים אוטומטית התומכת בינה מלאכותית מסייעת לעסקים כאלה להשיג זמינות נתונים בשעות שאינן שעות עבודה וללא הגבלות גיאוגרפיות.

• שירות לקוחות משופר: לכידת נתונים ללא שגיאות מבטיחה נתונים באיכות מעולה כדי לאפשר הבנה טובה יותר של לקוחות ודרישות הלקוח. עסקים יכולים להציע הצעות טובות יותר, למשוך יותר לקוחות ולספק שביעות רצון מוגברת של לקוחות תוך הבטחת הכנסה טובה יותר.

• קבלת החלטות טובה יותר: לכידת נתונים יכולה להועיל במידה רבה לקבלת החלטות. הודות לצורות השונות של לכידת נתונים הזמינות, עסקים יכולים לאסוף מידע נוסף וחדש כדי ליישם ניתוח נתונים מפורט כדי להבטיח קבלת החלטות מהירה ורווחית יותר.

סיכום

לכידת נתונים הפכה לכלי בלתי נמנע כדי להניע עסקים לתפקוד ופרודוקטיביות טובים יותר. הופעת הבינה המלאכותית שיפרה את האופן שבו נתונים נקלטים כדי ליצור אפשרויות חדשות. הנתונים מדויקים במיוחד, נגישים מאוד, ופתחו שערים חדשים לעסקים כדי להבטיח שהם יישארו ממש בפסגה. זה בטוח לומר שטכנולוגיות לכידת נתונים אוטומטית הפכו באמת למחליפות המשחק עבור עסקים כיום!