谈到数据处理，人们往往首先想到的是无休止的Excel电子表格，一个职员手动输入一列数字和文本，然后再把它们传递给下一个职员进行进一步处理。自动数据处理是完全相反的：处理是由数字应用和平台完成的，而不是人工准备。
在早期的数字化项目中，最初只有数据处理的工具被从模拟世界转化为数字世界[来源：《中国新闻周刊》。 数字化的历史].在此基础上，公司正在通过自动数据处理（ADP）利用数字技术的真正优势。这将内部资源从容易出错的过程中解放出来。它还为公司开辟了新的业务领域，并有机会在服务质量、价格和服务范围方面使自己在竞争中脱颖而出。
什么是自动数据处理的具体内容
自动数据处理，简称ADP，与一系列的程序和方法有关。 技术数据处理是在没有大量人工干预的情况下存储、结构化、组织、分析或处理数字数据的过程。这种处理形式不应与《一般数据保护条例》（GDPR）规定的个人数据处理措施相混淆。这明确地涉及到 在数据保护方面合法地处理用户的个人数据.还应注意的是，一开始描述的手工处理不属于ADP的定义，因为在这种情况下缺少自动化方面。
一个响亮的例子是定期的财务报告，这在世界各地的组织中是很常见的。这里的人工过程意味着员工首先从数据库和Excel表中收集数字。然后他们将数据处理成可视化或概览表。相比之下，专门的ATP程序会根据所有已知的关键数字自动生成年度资产负债表。他们将已知的因素考虑在内，并以任何格式可预测地画出最重要的关键数字的图示。即使是准备打印的材料也常常可以自动准备。然后，员工可以集中精力验证结果，并以创造性的元素丰富其内容。
ADP的优势是什么？
上面的例子已经显示了ADP的一些优势。减少人工步骤，特别是在经常重复的任务方面，减少了所需的工作时间，从而使员工能够集中精力完成促进业务的任务。
通过自动化实现高效的人员部署
以公共服务为另一个例子，很快就会发现，需要从根本上重新思考以前的程序。雇员们已经面临着很大的压力，要及时地、合法地向公民提供服务。到2030年，可用的雇员数量将减少20%[来源：《中国经济周刊》。 公共部门的技能短缺].这只能通过广泛的自动化来应对。这样，剩下的工作人员就可以集中精力处理公民的问题，而不是手工处理数据。他们可以提供个人协助，进行现场考察，根据预先处理的信息做出决定，以及更多。
从长远来看，通过减少人工任务而减少的工作量是对组织内员工满意度的一种提升。通过这种方式，组织积极防止官方辞职，或者更重要的是，防止内部辞职[来源：中国新闻网]。 内部解雇的危险].
有效地处理不断增长的数据量
不断推进的数字化又增加了一个复杂的问题：现有数据的数量越来越多，无法通过人工流程进行处理。例如，许多网站所有者希望处理和分析有关网站访问的数据、访问者的用户资料或使用的设备和浏览器。即使是中等规模的网站，也需要大量的员工来手动创建每日甚至每小时的报告。ADP应用程序正是为处理和准备大量的数据而制作的。只要按下一个按钮，该系统就能实时创建互动的图表和表格。这些都有助于网站所有者做出战略性商业决策，以扩大他们的产品。由于减少了人工工作量，ADP软件的潜在成本会在很短的时间内摊销。
确保数据质量
此外，通过数字应用，处理的结果更加可靠。如果输入的数据是正确的，而且系统的实施是正确的，那么处理步骤也是基本可以预测的。另一方面，如果一个用户每天都要对数据进行汇总、分类或准备许多小时，那么疲劳就不可避免地出现了。这些对处理结果的质量有负面的影响。信息被分配到错误的类别，错误的数字被加起来，或者数据重复没有被识别。这些影响在准备阶段也已经很明显了，当时的数据输入也是手工进行的（手工数据输入而不是自动数据输入）。
自动数据输入和自动数据处理之间的区别是什么？
在ADP内部，各种处理数据的技术被结合起来。上游数据输入的程序则属于自动数据输入。这些可以是对语言、文本或图像的机器分析。在下一步，自动数据处理系统确保在IT解决方案中对导入的数据进行有意义的使用。
这两种技术的结合为向客户提供创新服务开辟了新的可能性，即使是在技术工人短缺的时候，例如在金融部门、公共服务或贸易领域。我们的目标是通过新的系统赋予客户权力，使其能够在任何时候、任何地点、不费吹灰之力地自己澄清他的关切。数字化服务适应于客户，而不是反过来。通过自动化处理，来自任何来源的客户信息都可以转化为标准化的格式。这种形式有助于后台系统在没有人工协助的情况下处理任务，并向客户提供预期的结果。没有人会认为，如果你对着房间大喊 "Alexa，播放我最喜欢的歌曲"，员工就会去寻找合适的CD来播放。
通过ADP和人工智能取得进展
人工智能技术(人工智能)使数据的处理有了进一步的重大进展。该处理系统与OCR软件(光学字符识别)学会更好地识别手写体，或从自由格式的文本中确定正确的信息。智能应用可以从图像中识别正确的类别，或者也可以启动适当的行动。数据处理的这一领域被称为 智能数据处理 (IDP)，并开启了数据处理的下一个进化阶段。它进一步加强了ADP的优势，进一步减少了需要人工干预的特殊情况。更复杂的应用领域突然变得与自动化处理有关。
任何数据处理软件的结果只能与输入数据的质量和编程处理步骤的质量一样好，这是很自然的。这适用于有或没有人工智能的ADP应用程序，现场或在 云.然而，迄今为止的发展显示了一个明显的趋势。只有通过自动处理大量的数字数据，才能开辟有意义的用途，弥补劳动力短缺的负面影响。然而，在未来，仍将由人们来决定哪些数据对客户和组织最有用，以及可以从数据处理的结果中得出哪些战略结论。
资料来源
- 数字化的历史发展概述。 https://futureway.org/digitalisierung/grundlagen/geschichte-der-digitalisierung.htm
- 普华永道关于未来人力资源发展的研究。 公共部门: https://www.pwc.de/de/branchen-und-markte/oeffentlicher-sektor/fachkraeftemangel-im-oeffentlichen-sektor.html
- 对员工内部辞职的原因和经济后果的贡献。 https://www.springerprofessional.de/mitarbeitermotivation/personalfuehrung/inner-kuendigung-is-a-giant-problem/16372756
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