O principal objetivo de uma empresa é ganhar o máximo de dinheiro possível com os menores custos possíveis. Muitas despesas podem ser significativamente reduzidas otimizando os processos de rotina. Imagine um funcionário cujo trabalho em tempo integral é inserir vários dados e preencher formulários com o computador e o teclado. Este é exatamente o tipo de tarefa que pode ser facilmente simplificada com a automação de entrada de dados.
No entanto, a automação de entrada de dados não é a única maneira de transformar seu negócio. Para garantir a entrada de dados eficiente, você pode usar as outras dicas de otimização relacionadas a dados descritas no artigo.
O que é entrada de dados?
A entrada de dados é o processo de inserir um tipo específico de informação em um sistema preferido ou desejado. As tarefas de entrada de dados geralmente são executadas por operadores de entrada de dados, que passam horas intermináveis realizando operações regulares e repetitivas.
Por exemplo, um gerente de banco pode abrir uma planilha Excel contendo todas as informações relacionadas ao cliente e inserir dados sobre um novo cliente no sistema. Pode ser informações pessoais, pontuação de crédito, extrato de conta de investimento ou extrato de conta poupança, documentação de quaisquer outras fontes de renda e assim por diante. Imagine que a agência desse banco tenha 20 novos clientes diariamente.
Uma tarefa tão simples como a entrada manual de dados pode levar até 3 horas. É por isso que as empresas geralmente terceirizam os processos manuais de entrada de dados ou implementam softwares automatizados de entrada de dados. Mas e se você não quiser ou não tiver a oportunidade de terceirizar os processos de entrada de dados?
Nesse caso, preparamos sete dicas para agilizar os processos de entrada de dados para o seu negócio.
1. Use técnicas de verificação de dados
Você pode usar o princípio de dupla entrada para garantir que seus dados estejam corretos. Ao utilizar essa abordagem, dois funcionários trabalham separadamente na transcrição e comparam os resultados no final. Embora a verificação dupla leve mais tempo, ela detecta quaisquer inconsistências relacionadas aos dados.
Outro método interessante de verificação de dados é usado na transmissão de dados em formato numérico; por exemplo, os números de contas bancárias usam um número de controle. Imagine que você tenha o número da conta de um cliente em seu sistema. O número de controle já existe no sistema e o computador sabe disso. Vejamos um exemplo.
Para o número 85202, o número de controle é 8. Quando o sistema soma os dígitos, obtém uma soma de 17 (8+5+2+0+2). Em seguida, o sistema soma os dígitos de um novo número: 1+7=8. O número resultante é chamado de número de controle. O sistema memoriza este número de controle em caso de erros de digitação no futuro. Vamos dar uma olhada mais de perto.
O que acontece se o seu funcionário acidentalmente adicionar um 6 ao final do número e digitar 852026 em vez de 85202? Nesse caso, a soma é 23 e o número de controle é 5 (23=2+3=5). O sistema faz um cálculo inverso e, se o número antigo (8) não corresponder ao novo número (5), o número será marcado como falso e sua operadora verá uma notificação.
No entanto, esta abordagem tem uma grande desvantagem: se você trocar as posições dos dígitos, os números não são os mesmos, mas sua soma não muda. Imagine que sua operadora digite 20258 (inverso de 85202); o número de controle permanece o mesmo, mas o número é diferente. Bancos e grandes empresas usam abordagens mais complexas para resolver esses problemas.
2. Preste atenção aos erros comuns de entrada de dados
Encontrar e corrigir erros é uma parte essencial do trabalho com dados. Em média, existem quatro tipos de erros:
- Registro Incorreto. Ocorre um erro se os dados foram originalmente gravados incorretamente.
- Inserção. Ocorre um erro quando aparece um caractere extra. Por exemplo: 53.247 → 523.247.
- Eliminação. Outro erro relacionado ao número de caracteres. Ocorre quando um ou mais caracteres são perdidos. Por exemplo: 53.247 → 5.327.
- Troca de posições. Este erro pode ocorrer se a pessoa que insere os dados misturar os caracteres. Por exemplo: 53.247 → 52.437.
Erros não são raros na escrita de datas e são ainda mais comuns quando padrões diferentes colidem, como americano (mês/dia/ano) e europeu (dia/mês/ano). Às vezes, o erro é óbvio (23 de março: 25/3) e, em alguns casos, pode ser completamente invisível (3 de abril: 3/5 ou 5/3?).
Algumas indústrias podem ter seus próprios erros específicos. Você pode criar uma lista de verificação de erros comuns para o seu negócio analisando seus dados anteriores ou os dados de seus concorrentes. Por exemplo, você pode usar formulários inteligentes para proteger o usuário de cometer um erro. O sistema conta automaticamente o número de caracteres, valida o campo de e-mail e insere o código do país no campo de número de telefone. Você também pode utilizar listas suspensas para minimizar o risco de qualquer erro de digitação.
3. Aumente seus padrões de processamento de dados
A solução mais segura e fácil para problemas relacionados a dados é padronizar o maior número possível de etapas de trabalho e preparar a entrada de dados. A padronização de critérios relacionados a dados, como precisão, consistência e interconectividade, ajuda a melhorar a velocidade de entrada de dados:
- Acurácia. Todos os dados devem ser precisos e os erros devem ser especificados. Por exemplo, se você é um fabricante de ar condicionado, uma temperatura precisa é um bom dado, enquanto até mesmo pequenas imprecisões podem afetar seus negócios: imagine se um lote inteiro de unidades de CA tivesse as configurações erradas.
- Interconectividade. Você sempre deve ter a capacidade de vincular alguns dados a outros dados. Por exemplo, as informações do cliente, incluindo endereço, contato e informações de pagamento, devem ser vinculadas ao número do pedido.
- Consistência. Se os registros se contradizem, isso indica que há um erro em algum lugar. Por exemplo, se o endereço do cliente aparecer em dois bancos de dados separados, eles devem corresponder. Caso contrário, você deve determinar qual fonte é confiável e desconsiderar as outras até que os erros sejam corrigidos.
A principal ideia por trás da padronização do processo de entrada de dados é definir um procedimento específico e repetível para seus funcionários seguirem. Você pode usar listas de verificação em papel, reuniões de equipe ou software de automação. Por exemplo, uma ótima maneira de levar seus padrões de dados para o próximo nível é usar listas suspensas, relatórios de erros e pesquisas curtas de seus funcionários.
4. Perfil de entrada de dados
O perfil de dados é um dos métodos mais comuns de verificação manual da qualidade dos dados e também ajuda a identificar problemas relacionados à entrada de dados.
A criação de perfil é realizada automaticamente de acordo com algum script pré-configurado, que é baseado em uma análise da estrutura de dados. O sistema verifica os dados quanto à conformidade com as restrições especificadas e decide se os dados passam ou não no teste.
Por exemplo, um problema típico ao inserir valores numéricos é o uso incorreto de delimitadores de parte inteira, delimitadores de parte fracionária e grupos de bits. Como parte inteira ou parte fracionária, o delimitador pode aparecer como uma vírgula ou um ponto, e o delimitador de grupos de bits pode aparecer como um espaço ou ausência.
Você pode escrever o mesmo número de várias maneiras diferentes: 2.300.000,00, 2.300.000,00 ou 2.300.000,00. Se os delimitadores forem usados incorretamente, o sistema poderá reconhecer o valor como uma string, o que levará a conclusões erradas. Portanto, uma das tarefas de criação de perfil é verificar e corrigir os formatos de representação numérica no sistema.
5. Limite a entrada de dados
Muitas empresas operam com bancos de dados massivos: às vezes é essencial, mas outras vezes é possível reduzir o trabalho desnecessário e focar na qualidade. Se você estiver lidando com uma grande quantidade de dados, considere inserir todos eles ou priorizar alguns deles.
Imagine que você é um varejista. Seu banco de dados pode incluir dados de preços, avaliações de clientes, tendências de pesquisa de consumidores, resultados de mecanismos de pesquisa e muito mais. Se você direcionar um novo banco de dados de fabricantes para melhorar sua cadeia de suprimentos, talvez possa ignorar os dados relacionados ao cliente e se concentrar mais nos preços e condições que seus parceiros oferecem.
Claro, você sempre pode contratar mais especialistas em entrada de dados se precisar inserir todas as informações. No entanto, há pelo menos duas razões para evitar contratações extras:
- Mais funcionários aumentarão os custos do negócio.
- A contratação pode diminuir a qualidade do banco de dados: pode aumentar o número de erros e prejudicar sua empresa se seus processos de dados não forem otimizados, por exemplo, se você não usar relatórios de erros para entrada manual de dados.
Por outro lado, automatizar o processamento de dados reduz o número de erros e horas gastas em rotinas monótonas. Automatizar a entrada de dados também permite que as empresas diminuam os custos operacionais, porque as pessoas podem se concentrar em atividades mais práticas, onde podem ser mais produtivas e concluir mais tarefas sem horas extras.
6. Priorize os dados
Adaptando o famoso princípio de Pareto para entrada de dados, obtemos a seguinte formulação: “Concentre seus esforços nos 20% das informações mais importantes que valem 80% de sua atenção”. Em outras palavras, se trabalhar com muitos dados for inevitável, passe a maior parte do tempo inserindo as informações de qualidade nas quais você confia, e só então insira o restante das informações de menor qualidade.
No entanto, este conselho não é adequado para todas as indústrias. Por exemplo, se você trabalha em medicina, não pode dividir as informações do paciente em mais ou menos importantes: você deve tratar todos os pacientes com o mesmo nível de cuidado. Nesse caso, automatizar a entrada de dados e verificar as informações manualmente funcionará para você.
7. Considere um software de automação de entrada de dados
A entrada manual de dados é um processo caro, demorado e trabalhoso. A qualidade da entrada de dados depende muito do estado físico e mental do funcionário: seu especialista em entrada de dados pode estar cansado, desmotivado, desatento e assim por diante. Para minimizar o impacto do fator humano em seu negócio, você pode usar um software especial de automação de entrada de dados.
O software de otimização de entrada de dados é baseado em tecnologias chamadas Robotic Process Automation (RPA) e Optical Character Recognition (OCR), que permitem transferir rapidamente informações de documentos digitalizados para o sistema corporativo. Por exemplo, você pode usar o RPA para configurar relatórios de erros automatizados.
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