Dutch 
English 
French 
Een paar woorden over automatisering - moet u kiezen voor RPA of DPA?
Dit uitgebreide overzicht is bedoeld om organisaties te begeleiden bij het kiezen van de juiste automatiseringscategorie, of het nu gaat om Robotic Process Automation (RPA) of Document Process Automation (DPA), op basis van hun unieke vereisten. Uiteindelijk verbetert deze beslissing de efficiëntie, verlaagt het de kosten en verbetert het de ervaringen van klanten en medewerkers. Wat is robotische procesautomatisering? Het implementeren van automatisering in de workflow van uw organisatie is cruciaal voor het stroomlijnen van bedrijfsprocessen en het bevrijden van werknemers van repetitieve taken. Robotic Process Automation (RPA) houdt in dat bots worden gebruikt om repetitieve taken uit te voeren, tijd te besparen en menselijke fouten te verminderen. RPA is geschikt voor eenvoudige dagelijkse handelingen zoals het invoeren van gegevens en e-mails op basis van sjablonen, waardoor het ideaal is voor taken waarvoor geen complexe besluitvorming nodig is. Wat is digitale procesautomatisering? Digital Process Automation (DPA) gaat verder dan RPA en richt zich op end-to-end bedrijfsprocessen. DPA is op maat gemaakt om workflows efficiënter te maken, zodat werknemers zich kunnen concentreren op taken die echte waarde genereren. Sommige DPA-platforms bieden low-code alternatieven en kunnen worden aangepast aan specifieke behoeften. In tegenstelling tot RPA is DPA ontworpen om complexe processen te stroomlijnen en de efficiëntie van de workflow te verbeteren. RPA vs DPA Terwijl RPA kleine basistaken effectief automatiseert, is DPA beter geschikt voor complexere, end-to-end bedrijfsprocessen. De keuze tussen RPA en DPA hangt af van de aard van de taken en het vereiste automatiseringsniveau. Het bankwezen, de financiële sector, de gezondheidszorg en de logistieke sector kunnen baat hebben bij DPA wanneer ze te maken hebben met ingewikkelde workflows die meerdere taken omvatten en maatwerk vereisen voor optimale efficiëntie. Wanneer geen RPA gebruiken RPA is niet de beste oplossing voor processen die cognitieve besluitvorming vereisen of waarbij complexe end-to-end workflows betrokken zijn. Het is het meest geschikt voor kleinere, routinematige taken waarvoor geen uitgebreid begrip van het hele bedrijfsproces nodig is. RPA Gebruikscases Gegevensinvoer: RPA kan repetitieve data-entry taken automatiseren, waardoor nauwkeurigheid en efficiëntie bij het verwerken van grote hoeveelheden data gewaarborgd zijn. Factuurverwerking: Het automatiseren van gegevensextractie uit facturen en het invoeren van de informatie in relevante systemen stroomlijnt de workflow voor factuurverwerking. Extractie van basisgegevens uit e-mails: RPA bots kunnen elementaire, relevante informatie uit e-mails extraheren, wat tijd bespaart en de handmatige inspanning bij het verwerken van ongestructureerde gegevens vermindert. Invullen van formulieren: RPA kan het invullen van formulieren automatiseren, zoals onboardingformulieren voor klanten, waardoor de snelheid en nauwkeurigheid van gegevensinvoer wordt verbeterd. Eenvoudige klantvragen: Bots kunnen routinematige vragen van klanten afhandelen, waarbij ze snel antwoorden en menselijke medewerkers vrijmaken voor complexere zaken. Wanneer geen DPA gebruiken DPA is misschien niet nodig voor organisaties met meer eenvoudige processen die effectief kunnen worden afgehandeld door RPA alleen. Als de workflow geen end-to-end automatisering vereist of maatwerk geen prioriteit heeft, kan een meer beknopte oplossing zoals RPA volstaan. DPA Use Cases Vastleggen en indexeren van documenten: DPA kan het vastleggen van informatie uit documenten automatiseren en ze op de juiste manier indexeren, waardoor het gemakkelijker wordt om gegevens te organiseren en terug te vinden. Routing van documenten: Het automatiseren van het routeren van documenten via vooraf gedefinieerde workflows zorgt ervoor dat documenten op tijd bij de juiste personen of afdelingen terechtkomen. Formulierverwerking: DPA vereenvoudigt op formulieren gebaseerde processen door automatisch gegevens uit formulieren te halen en te valideren, waardoor er minder gegevens handmatig ingevoerd hoeven te worden. Workflows voor goedkeuring van documenten: DPA kan goedkeuringsprocessen voor documenten automatiseren, zodat de benodigde belanghebbenden documenten efficiënt kunnen bekijken en goedkeuren. Geautomatiseerde meldingen: DPA kan geautomatiseerde meldingen of waarschuwingen genereren op basis van vooraf gedefinieerde omstandigheden, zodat belanghebbenden op de hoogte blijven van de status of wijzigingen in documentprocessen. Waarom RPA niet geschikt is voor deze sectoren Robotic Process Automation (RPA) in het bankwezen: Hoewel RPA uitblinkt in het automatiseren van eenvoudige taken, worden de beperkingen ervan duidelijk in de complexe en sterk gereguleerde banksector. Document Process Automation (DPA) springt eruit als een game-changer, specifiek afgestemd op het beheer van documenten die moeten worden behandeld en opgeslagen volgens verschillende voorschriften. Deze end-to-end workflows omvatten processen zoals het goedkeuren van leningen, het openen van rekeningen en compliance documentatie. Het vermogen van DPA om aan te passen en uitgebreid te automatiseren zorgt voor efficiëntie, naleving en foutreductie, en pakt de tekortkomingen van RPA aan bij het voldoen aan de unieke eisen van de banksector. Robotic Process Automation (RPA) voor de financiële sector RPA schiet tekort in financiële processen waar nauwkeurigheid en uitgebreide automatisering van het grootste belang zijn. Document Process Automation (DPA) is toonaangevend door een gerichte aanpak van end-to-end bedrijfsprocessen, waarbij taken zoals het vastleggen en indexeren van documenten en goedkeuringsworkflows naadloos worden afgehandeld. Door deze processen te automatiseren, stelt DPA financiële professionals in staat om zich te concentreren op waardegenererende taken en de beperkingen van RPA bij het aanpakken van de complexe aard van documentintensieve financiële activiteiten te overwinnen. Robotic Process Automation (RPA) in de gezondheidszorg De afhankelijkheid van de gezondheidszorgsector van het beheer van enorme hoeveelheden patiëntendossiers en nalevingsdocumenten vormt een uitdaging voor RPA. DPA blijkt in deze context onmisbaar en blinkt uit in het automatiseren van complexe documentgerichte workflows, zoals het vastleggen en indexeren van patiëntgegevens, het verwerken van verzekeringsclaims en het beheren van medische dossiers. De gestroomlijnde en foutloze aanpak van DPA pakt de beperkingen van RPA aan, zorgt voor operationele efficiëntie en vermindert de administratieve lasten in de gezondheidszorg. Robotic Process Automation (RPA) in de logistiek: Met zijn uitgebreide documentatie vraagt logistiek ook om een oplossing die flexibeler is dan RPA kan bieden. Document Process Automation (DPA) is de passende oplossing voor het automatiseren van end-to-end documentprocessen, waaronder vastleggen, indexeren en routeren. Het vermogen van DPA om zich aan te passen aan veranderende regelgevende standaarden en de mogelijkheid om de verwerking van papierwerk te vereenvoudigen, maken het tot de voorkeursoplossing in een sector waar naleving van douane-, verzendvoorschriften en documentatiestandaarden van het grootste belang is. DPA overwint de beperkingen van RPA en biedt een uitgebreide en efficiënte oplossing voor de logistieke sector. Conclusie De keuze tussen Robotic Process Automation (RPA) en Document Process Automation (DPA) is cruciaal voor organisaties. RPA automatiseert effectief eenvoudige taken zoals gegevensinvoer, terwijl DPA beter geschikt is voor complexe end-to-end bedrijfsprocessen. Beide oplossingen bieden efficiëntiewinst, kostenreductie en verbeterde ervaringen voor klanten en medewerkers.
Slimme investeringen: De argumenten voor geautomatiseerde gegevensinvoer
In de voortdurend veranderende omgeving van het moderne bedrijfsleven is het onmogelijk om het belang van tijdige en nauwkeurige gegevens te onderschatten. En dan hebben we het nog niet eens over onze technologische vooruitgang. Veel bedrijven vertrouwen nog steeds op het tijdrovende handmatige gegevensinvoerproces. Bedrijven moeten begrijpen dat geautomatiseerde gegevensinvoer een krachtig substituut is, dat een reeks voordelen biedt die de financiële resultaten en opеrationele еffеnеss kunnen verhogen. Laten we het eens hebben over geautomatiseerde gegevensinvoer, die de manier waarop bedrijven gegevens invoeren fundamenteel zou kunnen veranderen. We begrijpen dat handmatige gegevensinvoer lange tijd de standaardmethode is geweest. Maar laten we eens kijken waarom de overstap naar automatisering de beste financiële beslissing kan zijn die uw bedrijf ooit heeft genomen. Geautomatiseerde gegevensinvoer is de weg naar meer efficiënte, foutloze en efficiënte procedures voor gegevensbeheer. Automatisering versnelt niet alleen het proces, maar verlaagt ook aanzienlijk de foutmarge, zodat uw gegevens betrouwbaar en nauwkeurig zijn. Maar het is net zo belangrijk om de curve te volgen als de nauwkeurigheid. In de chaotische zakenwereld van vandaag de dag is elke sеcond mattеrs. Geautomatiseerde gegevensinvoer is niet alleen praktisch, maar ook een dеlibеratе activiteit die belangrijke bronnen vrijmaakt, waardoor crеativе en еfficiеnt beslissingen kunnen worden genomen binnen het team. Het doel van handmatige en geautomatiseerde gegevensverwerking Kennis van de specifieke kenmerken van gegevensverwerking is essentieel voor bedrijven die compеtivе willen blijven. Zowel handmatig als automatisch is gegevensverwerking nodig om informatie op een efficiënte manier te ordenen en te gebruiken. Laten we de doelen van elke benadering eens onder de loep nemen, om licht te werpen op de primaire aandachtspunten van gegevensverwerking en hoe bedrijven deze waardevolle bron kunnen benutten, zodat deze ook in de toekomst toegankelijk blijft. Handmatige gegevensverwerking Denk aan de gecompliceerde classificatie en organisatie van gegevens, uitgevoerd door geschoolde werknemers met behulp van handmatige gegevensverwerking. Deze techniek vereist menselijke betrokkenheid om gegevens te beheren, te ordenen en te еvalueren. Van zorgvuldig ondertekende sprеadshеts tot handgeschreven lеdgеrs, het handmatig verwerken van gegevens vereist veel werk. Bedrijven maken vaak gebruik van handmatige gegevensverwerking wanneer ze werken met specifieke of ingewikkelde gegevens die een aangepaste aanpak vereisen. Denk bijvoorbeeld aan financiële bestanden, juridische bestanden of complexe onderzoeken. De menselijke inzet zorgt voor een volledig begrip, verlaagt de kans op fouten en garandeert de nauwkeurigheid van gegevens. Worden handmatige gegevensinvoerprocedures een tijdrovende, financiële en morele aderlating voor uw team? Lees meer over de valkuilen van handmatige gegevensverwerking voor uw bedrijf in onze laatste blog. Geautomatiseerde gegevensverwerking Aan de andere kant is geautomatiseerde gegevensverwerking de zorgvuldig gecoördineerde dans van software en algoritmen, waarbij enorme hoeveelheden gegevens worden overzien tegen voorheen ongekende kosten. Deze benadering maakt gebruik van computersystemen om taken uit te voeren, van complexe berekeningen tot gegevensontsluiting, met phеnomеnal еffеnеss. Het versnelt processen, vermindert fouten en maakt menselijke bronnen beschikbaar voor meer strategische acties. Gegevensopslag: De basis van beschikbaarheid Of ze nu handmatig of automatisch worden verwerkt, de volgende cruciale stap is het opslaan van de gegevens, zodat ze gemakkelijk kunnen worden opgevraagd wanneer dat nodig is. Het is eenvoudig om gegevens op te zoeken. Bedrijven gebruiken verschillende opslagoplossingen, van eenvoudige cloudgebaseerde infrastructuren tot meer geavanceerde conventionele opslagruimten. Handmatige gegevensinvoer: uitdagingen en oplossingen Een doel dat zowel problematisch als ondersteunend is gebleken voor bedrijven alikе. Nog niet zo lang geleden worstelden bedrijven met het feit dat handmatige gegevensinvoer vatbaar was voor fouten. De problemen waren talrijk: van de buitensporige tijdsinvestering tot de onvermijdelijke fouten die de werknemers maakten, de bedrijven hadden te kampen met de nauwkeurigheid en efficiëntie van hun gegevensverwerkingsprocessen. Automatisering invoeren: Het equivalent van de ridder op het witte paard van de problematische handmatige gegevensinvoer. Automatisering heeft de technieken voor het verwerken van gegevens ingrijpend veranderd, processen vereenvoudigd en het aantal fouten verminderd. Werk dat vroeger lange werkdagen van mensen vereiste, kan nu snel en nauwkeurig worden uitgevoerd door machines alleen. Hieronder staan de uitdagingen en oplossingen voor handmatige gegevensinvoer: 1. Menselijke fouten Implеmеnt data validatie chеcks. Offеr instruction for prеcisе entry Vеrify еntriеs twicе to еnsurе accuracy. 2. Tijdrovend Als u belangrijke taken uitvoert, denk er dan aan om ze te automatiseren. Stel prioriteiten voor je werk en trek er voldoende tijd voor uit. Vereenvoudig procedures om de productiviteit te verhogen. 3. Onvoldoende standaardisatie Stel precieze regels op voor het invoeren van gegevens. Om consistentie te garanderen, gebruik je nauwkeurig gedefinieerde templates. Communiceer en actualiseer de standaarden regelmatig. Waarom automatisering van gegevensinvoer in uw bedrijf? U staat niet alleen in deze overtuigende aanpak, ook al is het handmatig invoeren van gegevens niet optimaal voor uw bedrijf. Of het nu gaat om machineleren, productinformatie voor apparaten of klantinformatie in verzekeringspapieren. Als u op zoek bent gegaan naar een geautomatiseerde oplossing om u te helpen bij het invoeren van gegevens, is dat meestal om een van deze redenen: 1. U wilt geen tijd en middelen verspillen aan het uitvoeren van zinloze taken. De meeste handmatige gegevensinvoerprocedures zijn hetzelfde. Het proces alleen al is zeer vergelijkbaar, ook in verschillende sectoren; de enige dingen die veranderen zijn de namen, nummers en woorden. Bovendien zou zelfs de snelste werker aanzienlijk langzamer zijn dan een automatiseringstool. Door een geautomatiseerde oplossing te implementeren, kunt u het potentieel van uw werknemers gebruiken om uw bedrijf te laten groeien en hun tijd vrijmaken voor meer cruciale taken. 2. Rеst assurеd, wе hеbben complеtе vertrouwen in uw (beste) еmployеs; howеvеr, data еntry is pronеtе to one or morе human еrrors. Verder denken we dat je het laatste geval van een menselijke fout in je operaties kunt noemen, aangezien een aantal onderzoeken deze informatie heeft ondersteund (een daarvan laat zien dat de waarschijnlijkheid van een menselijke fout bij het handmatig invoeren van gegevens in servers kan variëren van 19% tot 45%). Soms veroorzaakt dit alleen een grappig moment, maar andere keren kan het een zeer negatieve invloed hebben op de bedrijfsactiviteiten. 3. U wilt niet samenwerken met individuen die niet gemotiveerd zijn. Handmatige gegevensinvoer was in het verleden een noodzakelijke taak en er waren specifieke functies voor. Maar niemand vindt het tegenwoordig leuk om tijd te besteden aan het handmatig invoeren van gegevens. Mensen willen productiever zijn, aan waardevolle projecten werken of iets creëren, en dat is een goede zaak. Als
De FAIR-principes
Onderzoekers, wetenschappers en andere informatiewerkers moeten (gestructureerde of ongestructureerde) gegevens vinden en gebruiken in hun werk, maar vaak zijn gegevens of documenten opgeslagen op een manier die ze moeilijk toegankelijk, begrijpelijk of bruikbaar maakt. Dit kan onder andere komen door een gebrek aan metadata, slechte organisatie of incompatibele formaten, of gewoon door een taalprobleem. Het gevolg is dat onderzoekers, wetenschappers en andere informatiemedewerkers in verschillende sectoren worden geconfronteerd met uitdagingen bij het gebruik van gegevens en de samenwerking tussen verschillende domeinen. Onthoud: Gegevens (ongestructureerd of gestructureerd) zonder context zijn gewoon gegevens. Het heeft context nodig om informatie te worden. Het delen en hergebruiken van informatie is belangrijk omdat het kan leiden tot nieuwe ontdekkingen en inzichten die anders niet mogelijk zouden zijn. Door gegevens toegankelijker en interoperabeler te maken, kunnen onderzoekers en wetenschappers gemakkelijker samenwerken, gegevens delen in verschillende domeinen en voortbouwen op elkaars werk. Dit kan helpen om wetenschappelijke vooruitgang te versnellen, de kwaliteit van gegevens te verbeteren en de kosten voor het produceren van gegevens te verlagen. Een ander voorbeeld is het elimineren van fraude bij financiële transacties of het bieden van betere gezondheidszorg. FAIR-principes Om deze uitdagingen aan te gaan, zijn de FAIR-principes ontwikkeld. De FAIR-principes zijn een verzameling richtlijnen die tot doel hebben gegevens toegankelijker, herbruikbaar en interoperabel te maken. De principes zijn ontworpen om ervoor te zorgen dat gegevens gebruikt en begrepen kunnen worden door zoveel mogelijk mensen, ongeacht hun locatie, discipline of taal. Vindbaar betekent dat gegevens gemakkelijk te vinden moeten zijn, ongeacht waar ze zijn opgeslagen. Om dit te bereiken moeten data een permanente identifier krijgen, zoals een DOI (digital object identifier), en metadata moeten worden aangemaakt om de data te beschrijven, inclusief informatie zoals de titel, auteur, datum van creatie en beschrijving van de data. Toegankelijk Betekent dat gegevens gemakkelijk toegankelijk moeten zijn voor iedereen die ze wil gebruiken. Dit kan worden bereikt door data op te slaan in een publiek toegankelijke repository of door toegang te bieden tot de data via een webservice of API. Interoperabel betekent dat gegevens gebruikt moeten kunnen worden met verschillende tools en software, ongeacht waar de gegevens zijn opgeslagen. Om dit te bereiken moeten gegevens worden opgeslagen in een formaat dat veel wordt gebruikt en goed is gedocumenteerd, en moeten metadata worden aangemaakt om de structuur en betekenis van de gegevens te beschrijven. Herbruikbaar Betekent dat gegevens gebruikt moeten kunnen worden voor verschillende doeleinden, buiten het oorspronkelijk bedoelde gebruik. Dit kan worden bereikt door duidelijke licentie-informatie te verstrekken en ervoor te zorgen dat de gegevens goed gedocumenteerd zijn en gemakkelijk door anderen kunnen worden begrepen. Gegevensinteroperabiliteit en gekwalificeerde elektronische archivering De FAIR-principes zijn nauw verbonden met gegevensinteroperabiliteit en digitale archivering. Interoperabiliteit is het vermogen van verschillende systemen, hulpmiddelen en gegevensbronnen om naadloos samen te werken. Door gegevens beter interoperabel te maken, kunnen de FAIR-principes ervoor zorgen dat gegevens in verschillende domeinen en wetenschappelijke disciplines kunnen worden gebruikt, zonder dat complexe gegevensintegratie en -verwerking nodig is. Digitale bewaring of Gekwalificeerde elektronische archivering verwijst naar het proces van het bewaren van gegevens voor gebruik op de lange termijn, zodat ze in de toekomst toegankelijk en herbruikbaar zijn. De FAIR-principes kunnen helpen om ervoor te zorgen dat gegevens worden gearchiveerd op een manier die duurzaam en gemakkelijk te onderhouden is, en dat ze gemakkelijk kunnen worden gevonden en toegankelijk zijn voor anderen. Door deze principes te volgen, kunnen informatiewerkers ervoor zorgen dat hun werk waardevoller wordt en gebruikt kan worden ter ondersteuning van een breed scala aan onderzoeksactiviteiten, waaronder datamining, machinaal leren en andere geavanceerde analysemethoden.