À une époque où les volumes de données augmentent rapidement, il est indispensable pour les entreprises de collecter et d'évaluer efficacement les informations. Ce n'est qu'ainsi qu'elles peuvent obtenir des informations précieuses sur leurs processus commerciaux et prendre des décisions fondées.
Avec le développement progressif de l'IA, la capture de données - en français "acquisition de données" - joue un rôle important dans ce contexte. Les entreprises peuvent utiliser des systèmes de capture de données pour collecter des informations sur leurs clients, leurs produits, leurs services et d'autres aspects de leur activité et identifier les processus inefficaces.
Dans cet article de blog, nous montrons comment fonctionne le processus de capture de données, quelles sont les méthodes de capture de données et quels sont les exemples pratiques que nous connaissons. Et : nous expliquons comment les entreprises peuvent tirer profit d'une automatisation de la capture de données.
Cet article a été rédigé en allemand, il a été automatiquement traduit dans d'autres langues et traduit en français. Nous vous invitons à nous faire part de vos commentaires à la fin de l'article.
Définition de la capture de données
La capture de données peut être définie comme un processus de capture de données dans lequel des données provenant de différentes sources sont capturées et converties en un format numérique. Ces données peuvent par exemple provenir
- documents tels que scan, photo, TIF ou PDF natif,
- E-mails,
- formulaires web,
- Plateformes de médias sociaux
- et autres sources numériques
proviennent. L'objectif de la capture de données est de rassembler des informations dans une forme structurée de manière à ce que les entreprises puissent les traiter et les analyser le plus facilement possible.
La capture de données englobe différentes technologies telles que l'OCR (reconnaissance optique de caractères), l'ICR (reconnaissance intelligente de caractères), l'OMR (reconnaissance optique de marques) et les codes à barres. Ces technologies permettent de capturer des données rapidement et avec précision et de les convertir en format numérique.
Dans la pratique, les entreprises utilisent par exemple l'OCR pour numériser les factures de manière automatisée. Ce que l'on appelle Capture de factures saisit toutes les informations pertinentes d'une facture papier et les stocke dans une base de données.
Les entreprises peuvent utiliser la capture de données dans différents secteurs, tels que la santé, la finance, le commerce de détail et la logistique. En particulier dans les secteurs où de grandes quantités de données sont collectées et traitées, la capture de données permet d'optimiser les processus commerciaux et de prendre de meilleures décisions.
Comment fonctionne le processus de capture de données
Le processus de capture de données décrit la capture de données dans une entreprise ou une organisation. Il s'agit de collecter des informations provenant de différentes sources et de les enregistrer dans un format uniforme. Cela se fait en quatre étapes :
- Définir les données
Tout d'abord, les entreprises doivent décider quelles données elles souhaitent collecter en ligne dans un système grâce à la capture de données. Pour ce faire, il est important de ne collecter que les informations pertinentes afin de rendre le processus aussi efficace que possible.
- Identifier les sources de données
Ensuite, les entreprises doivent identifier les sources de données à partir desquelles elles souhaitent obtenir les informations. Il peut s'agir de sources internes, comme des bases de données, ou de sources externes, comme des sites web.
- Saisir les données
Une fois que toutes les informations pertinentes ont été identifiées, les entreprises les saisissent. Pour ce faire, elles peuvent les rassembler manuellement ou par le biais de l'automatisation de la capture des données. Dans le cas de la saisie manuelle, les données doivent être saisies dans le système par un collaborateur. Dans le cas de la saisie automatisée, un logiciel de capture de données est utilisé pour extraire automatiquement les données des sources.
- Enregistrer les données
Dès que les données ont été collectées, les entreprises doivent les enregistrer dans un format uniforme. Il est important à cet égard que le format soit uniforme pour toutes les sources de données afin de pouvoir analyser et traiter facilement les données par la suite. C'est là qu'une gestion de la capture des données joue un rôle crucial. Il garantit que toutes les données sont stockées correctement, de manière uniforme et correcte.
Recherche plein texte
Le site Recherche plein texte recherche des documents à l'aide de mots ou de phrases spécifiques et affiche les sections ou les documents pertinents. Cette fonction accélère la recherche d'informations en interrogeant efficacement de vastes volumes de données et en fournissant des résultats immédiats.
Séparation automatique des documents
Le site séparation automatique des documents reconnaît les documents individuels au sein de grands lots de fichiers et les sépare en conséquence. Cela permet d'optimiser la gestion des documents, car les utilisateurs n'ont pas besoin de séparer manuellement les documents individuels.
Catégorisation des documents
Le site Catégorisation des documents classe les textes dans les catégories correspondantes selon des critères définis. Cela permet de structurer le pool de documents et d'y accéder plus rapidement et de manière ciblée.
Routage automatique dans l'entreprise
Le site routage automatique transmet les documents aux bons services ou aux bonnes personnes en fonction de leur contenu. Cela augmente l'efficacité des processus de travail, car les informations nécessaires arrivent directement au bon endroit.
Résumé de documents
Le site Résumé de documents extrait les informations essentielles, par exemple sur PNL ou NLU de textes plus longs et les présente sous une forme abrégée. Cela permet aux utilisateurs de saisir rapidement le contenu essentiel d'un document sans avoir à lire le texte en entier.
Évaluation professionnelle des contenus
L'évaluation professionnelle évalue le contenu des documents en termes de pertinence, de précision et de qualité. Systèmes experts explicables analysent les textes et s'assurent que les informations sont conformes aux normes établies, par exemple en matière de Processus KYC, Traitement du fret, Traitement des commandes ou le Contrôle des factures.
9 systèmes de capture de données courants
Il existe différents systèmes de capture de données sur le marché, l'un d'entre eux est le suivant KonfuzioLes entreprises peuvent utiliser chacun de ces systèmes à des fins différentes. Les 9 systèmes suivants sont particulièrement courants :
Saisie manuelle des données
Dans cette forme de capture de données, les entreprises saisissent manuellement des données - par exemple des formulaires - dans un ordinateur afin de numériser les données. Cette méthode de capture de données ne convient toutefois qu'à une entreprise qui doit saisir et traiter un volume de données faible et variable. En effet, la saisie manuelle des données dépend du travail humain et est donc sujette à des erreurs.
OCR - Reconnaissance optique des caractères
OCR est un exemple simple de capture de données pour la saisie de textes complets. Il s'agit d'une technologie de capture de données qui reconnaît les caractères et les écritures générés par la machine. Les entreprises peuvent par exemple utiliser l'OCR pour extraire et traiter automatiquement du texte à partir de documents numérisés et de fichiers PDF. L'OCR est souvent utilisée là où de grandes quantités de données similaires sont produites, par exemple dans les secteurs de la santé, des assurances et de la finance. L'OCR est souvent complété par des solutions ICR, IDP ou OMR.
ICR - Reconnaissance intelligente des caractères
ICR peut lire les caractères manuscrits de n'importe quelle police et les transformer en données significatives. ICR prépare par exemple les données manuscrites des formulaires pour qu'une entreprise puisse les traiter facilement. La technologie est surtout utilisée pour Banques et les organisations financières. L'ICR est la génération suivante de la technologie OCR.
IDP - Traitement intelligent de documents
IDP combine des technologies d'IA telles que le Natural Language Processing (NLP) et la reconnaissance optique de caractères (OCR). Elle est capable de reconnaître des modèles communs dans de grandes quantités de données et de les trier en fonction de la nature de leur contenu et d'en vérifier l'exactitude. Ces technologies de capture de données sont surtout utilisées par les entreprises qui doivent traiter des documents tels que des factures pour collaborer avec des prestataires de services.
OMR - Reconnaissance optique des marques
Un système OMR peut extraire des données de formulaires remplis en scannant les champs marqués et en stockant les informations dans une base de données. Cette technique de capture de données est principalement utilisée dans les documents d'enquête, les bulletins de vote et les examens.
Codes-barres et codes QR
La technologie des codes-barres peut lire les informations des codes à barres et les convertir en un format numérique. Il convient de faire la distinction entre les codes à barres 1D et les codes à barres 2D. Les codes à barres 1D sont par exemple utilisés dans les magasins pour suivre l'inventaire. En outre, ils sont également utilisés dans les hôpitaux pour vérifier les données des patients. Les codes à barres 2D - également appelés codes à réponse rapide - conviennent par exemple à la saisie de pages web ou de documents. Dans la pratique, c'est par exemple le cas pour les publicités et les emballages de produits.
RFID - Identification par radiofréquence
La technologie RFID est une méthode de collecte de données à l'aide d'ondes radio. Pour ce faire, les entreprises apposent des étiquettes RFID sur leurs produits afin de stocker et de transmettre une information. Les entreprises de logistique et de commerce de détail, en particulier, utilisent cette application de capture de données.
Le web scraping
Le web scraping est une méthode de collecte de données à partir de pages web. En règle générale, il s'agit de Bots et des crawlers sont utilisés. Grâce à ce type de capture de données, les entreprises peuvent collecter de grandes quantités de données sur le web et les stocker dans des bases de données pertinentes. Dans la pratique, les boutiques en ligne peuvent par exemple automatiser la surveillance des prix de la concurrence et optimiser ainsi leurs propres prix. Ou encore : grâce au web scraping, les entreprises peuvent recevoir automatiquement des alertes d'actualité lorsque leur nom est cité dans la presse.
CDC - Capture de données de changement
Change Data Capture (CDC) est une technique de capture des modifications de données en temps réel. La CDC est particulièrement utile dans les scénarios où les entreprises doivent suivre et analyser rapidement les modifications apportées à leurs données. Voici comment fonctionne Data Capture Change : il capture les modifications apportées à une base de données et les enregistre dans un fichier journal séparé. Ce fichier journal contient toutes les modifications apportées aux données, ainsi que l'heure et la date de la modification. Les entreprises peuvent utiliser ce fichier journal pour suivre et analyser les modifications apportées à leurs données au fil du temps.
Dans la pratique, les entreprises utilisent Change Data Capture principalement dans les applications de data warehousing et de business intelligence.
CDC les aide à identifier les tendances et les schémas dans leurs données, qu'ils peuvent utiliser pour de meilleures décisions commerciales peuvent utiliser. En outre, les entreprises peuvent également utiliser CDC pour détecter et corriger les erreurs et les incohérences dans les données avant qu'elles ne causent des problèmes.
Avantages de la capture de données
La gestion de la collecte de données est un processus important pour toute entreprise qui travaille avec des données. Elle comprend la collecte, l'enregistrement et le traitement de données provenant de différentes sources. L'acquisition électronique de données présente ces avantages :
Amélioration de la qualité des données
Une gestion professionnelle des données intelligentes garantit que les données collectées sont précises, complètes et cohérentes. Cela aide les entreprises à prendre de meilleures décisions sur la base de données fiables. En mettant en œuvre des exigences pertinentes en matière de capture de données, les entreprises peuvent en outre s'assurer que les données capturées répondent à leurs propres exigences spécifiques.
Efficacité accrue
Les solutions de capture de données peuvent automatiser le processus de capture de données, de sorte que les entreprises doivent saisir moins de données manuellement. Elles gagnent ainsi en efficacité, car elles économisent du temps et réduisent le risque d'erreur. Les fournisseurs de systèmes de capture de données proposent également des solutions sur mesure, adaptées aux besoins spécifiques d'une entreprise.
Meilleure prise de décision
La capture de données fournit aux entreprises les informations dont elles ont besoin pour prendre des décisions éclairées. En effet : en analysant les données capturées, elles peuvent identifier efficacement les tendances et les modèles dans leurs données et ainsi réagir rapidement et correctement aux changements. Dans la pratique, cela signifie plus d'efficacité et plus de rentabilité.
Conformité réglementaire
La gestion de la capture des données aide les entreprises à se conformer aux réglementations telles que le RGPD, HIPAA et PCI-DSS. Elles peuvent ainsi définir leurs propres exigences en matière de capture de données et s'assurer qu'elles capturent et stockent leurs données dans une base de données de manière sécurisée et conforme à la législation.
Conclusion : des processus plus efficaces grâce à la gestion de la capture de données
La capture de données est un processus important pour les entreprises, qui leur permet de collecter et d'analyser des informations précieuses - et d'en tirer les bonnes conclusions pour leurs activités quotidiennes. Toutefois, la capture de données comporte également quelques défis. Ainsi, les entreprises doivent sélectionner les bonnes données, identifier les sources pertinentes pour ces données et collecter et classer les données de manière structurée. Dans ce contexte, la question du bon système de capture de données se pose également.
Konfuzio est une Solution de capture de données performante. L'éditeur de logiciels allemand présente aux entreprises un Outil tout-en-un est disponible pour la saisie, l'organisation et l'analyse automatiques de données non structurées.
Afin d'offrir un traitement efficace des documents - et donc de la capture de données - Konfuzio a développé sa solution de capture de données, basée sur la technologie de l'intelligence artificielle. Vision informatique profonde sur plus de 100 000 documents. Le Machine et Deep Learning permettent ici d'extraire les données, de les classer et de les transmettre de manière qualifiée aux workflows en aval.
Dans la pratique, les entreprises peuvent utiliser Konfuzio pour traiter de grandes quantités de données non structuréesIl est possible d'organiser et d'analyser des documents tels que des textes, des e-mails, des contrats et d'autres documents, et d'en tirer de précieuses informations.
FAQ
Par Data Capture, on entend la collecte et l'enregistrement de données provenant de différentes sources. Cela peut se faire manuellement ou par des méthodes automatisées. Les entreprises utilisent la capture de données pour collecter des informations sur leurs clients, leurs produits et leurs processus commerciaux. Elles peuvent ensuite analyser ces données afin d'en tirer des enseignements et de prendre des décisions éclairées.
La capture de données modifiées (CDC) est une méthode permettant de capturer et de traiter les modifications des données en temps réel. Seules les modifications sont capturées, et non l'ensemble des données. Cela permet un traitement plus rapide et une meilleure qualité des données.
Il existe différents systèmes de capture de données, chacun servant un objectif différent. La capture automatisée de données est particulièrement demandée actuellement. Il s'agit des techniques de capture de données OCR (reconnaissance optique de caractères), ICR (reconnaissance intelligente de caractères) et IDR (reconnaissance intelligente de documents). Le système le plus approprié dépend des exigences de l'application.
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