Desarrolle su estrategia de captura inteligente de datos
Una estrategia inteligente de captura de datos es una estrategia integrada de hardware, software y conectividad que moderniza la forma en que los empleados, clientes y sistemas de IT interactúan con activos tangibles y operaciones físicas.
Los 9 principios de la captura inteligente de datos
Durante más de diez años hemos estado descubriendo formas más inteligentes de capturar datos. A través de esto hemos desarrollado 9 principios clave de una estrategia efectiva de captura inteligente de datos.
Personas
1. Transferir el trabajo tedioso de las personas a la tecnología
Utilice la tecnología para recuperar capacidad de trabajo y devolver la humanidad a la experiencia del empleado.
2. Capacitar a los trabajadores de primera línea
Proporcione a los trabajadores de primera línea información basada en datos que maximice habilidades humanas como la empatía, el juicio y la resolución de problemas.
3. Empoderar a los clientes en todas partes
Haga que la información interactiva sobre productos, niveles de existencias, promociones y ofertas personalizadas sea tan accesible en la tienda como en Internet.
Procesos
4. Diseño para humanos
Resuelva la realidad del trabajo y la vida cotidiana de las personas, especialmente cuando esto implique flujos de trabajo híbridos digitales/físicos.
5. Darle un propósito y valor instantáneo a los datos
Diseñe soluciones que proporcionen datos e información de forma instantánea en lugar de horas, días o semanas más tarde.
6. Hacer que la captura de datos sea versátil y resistente
Diseñe soluciones que se adapten automáticamente a situaciones diferentes y complejas, en lugar de cargar a los usuarios con la tarea de adaptarse.
Tecnología
7. Plataformas integradas y multimodales
Desarrolle o utilice plataformas que analicen múltiples fuentes de datos (por ejemplo, códigos de barras, texto, identificaciones, objetos), integren análisis y puedan ampliarse.
8. Utilizar cualquier dispositivo inteligente, en cualquier lugar, en cualquier momento
Sea agnóstico en cuanto al dispositivo. El software inteligente de captura de datos puede convertir cualquier dispositivo inteligente con cámara en una herramienta avanzada de captura de datos.
9. Alcanzar más allá de las limitaciones humanas
Vaya más allá de lo que los humanos sin ayuda son capaces de hacer.
Una hoja de ruta estratégica de 4 pasos para la captura inteligente de datos
Explora la plataforma de Scandit
1. Identificar un caso de uso único
Las estrategias inteligentes de captura de datos son iterativas y a menudo comienzan con un solo caso de uso. Incluso cambios simples, implementados en cuestión de semanas, pueden resultar en mejoras dramáticas en la productividad. Utiliza las mejores prácticas de otras empresas y percepciones auténticas de los usuarios para identificar un caso de uso de alto valor con el que comenzar.
2. Evaluar soluciones
Software: Evaluar el rendimiento básico de captura de datos, capacidades multi-modales y analíticas, y esfuerzo de integración. Hardware: Es posible que no necesite invertir en hardware en absoluto, o puede utilizar dispositivos de consumo. Soporte: La captura inteligente de datos es especializada. Considere qué tipo de soporte experto estará disponible para usted.
3. Integración y puesta en marcha
Minimice el riesgo en la integración y despliegue prestando atención a la experiencia del usuario y incorporación. Experiencia del usuario: Planifique pruebas de usuario en su integración y explore elementos de interfaz de usuario preconstruidos. Incorporación: Haga que los trabajadores de primera línea lleguen lo más rápido posible a un momento de "¡Eureka!".
4. Evaluar y ampliar
Una vez que haya implementado su primera solución y medido el ROI, utilice lo que has aprendido para expandir hacia un impacto transformacional. Incorpore modalidades adicionales, amplíe a otras funciones empresariales o incorpore análisis adicionales.
La captura inteligente de datos busca equilibrar los elementos críticos de personas, procesos y tecnología al maximizar el soporte para las inversiones tecnológicas existentes, mejorar las tareas intensivas en mano de obra, ofrecer transparencia y eficiencia en los datos, y construir soluciones repetibles y escalables.
Matt Arcaro, Director de Investigación, Visión por Computadora e IA, IDC
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