Disadari atau tidak, produktivitas Anda menurun karena bekerja dengan banyak dokumentasi. Statistik mengatakan bahwa setiap hari, ada 46% karyawan menghabiskan waktunya untuk tugas-tugas yang berhubungan dengan kertas yang tidak efisien. Karena alasan ini, hampir setiap bisnis modern telah mengadopsi OCR data extraction untuk meningkatkan kesinambungannya dan memudahkan semua tugas terkait dokumen.
Teknologi OCR data extraction telah memfasilitasi kemampuan yang dibawa AI ke dunia bisnis, menggunakan metode pembelajaran mendalam. Kemajuan dalam pembelajaran mendalam telah sepenuhnya mengubah cara data bisa diekstraksi, diproses, dan dengan demikian menjadi lengkap.
Bagaimana Cara Kerja OCR Data Extraction?
Banyak bisnis yang mengaku kesulitan untuk menemukan kertas dan informasi. Dan meskipun dulu ada banyak dokumentasi tulisan tangan untuk mengelola aktivitas bisnis utama, namun dokumen digital berhasil menggantikannya berkat OCR data extraction.
Ekstraksi data bergantung pada solusi otomatis untuk mengubah data yang tidak terstruktur menjadi format yang dapat diproses dengan mudah oleh manusia. Pada saat bekerja dengan dokumen yang dipindai, ada beberapa jenis data yang dapat diekstraksi.
Teknologi OCR Data Extraction
Proses memperoleh informasi dari suatu sumber (dokumen, file, database, atau situs web) disebut ekstraksi data. Anda bisa melakukan proses secara manual atau otomatis. Lebih khusus lagi, tugas ini memerlukan penempatan potongan data tertentu dari dokumen digital.
Katakanlah Anda memiliki pemindaian kartu ID atau faktur, dan Anda perlu mengambil beberapa informasi darinya dalam format digital. OCR telah menyediakan seperangkat alat yang diperlukan untuk mengenali teks cetak atau tulisan tangan dalam dokumen identitas yang dipindai. Namun sebelum melakukan ekstraksi data, salah satu kebutuhan untuk mengambil data digital. Di sini OCR membantu dengan memproses piksel dalam kartu ID dan mengubahnya menjadi format digital. Setelah itu, ekstraksi data menempatkan label, seperti nama atau tanggal lahir, dan mengambil informasi yang berdekatan atau di bawahnya.
Pada langkah ini, Anda mungkin bertanya-tanya apakah selalu perlu menggunakan OCR untuk ekstraksi data? Dalam beberapa kasus, menggunakan OCR untuk proses ini tidak diperlukan, karena dokumen semacam itu dapat dengan mudah melalui proses ekstraksi data. Misalnya, bisa berupa file PDF. Karena dibuat dari file digital, maka sudah termasuk lapisan teks digital. Jadi, data tekstual untuk OCR sudah dapat diakses dan tidak perlu digunakan. Tetapi untuk sebagian besar kasus, ekstraksi data cerdas bergantung pada dua proses penting dalam pembelajaran mendalam, seperti OCR dan Pemrosesan Bahasa Alami (NLP).
Proses di Balik OCR Data Extraction
OCR memungkinkan software komputer untuk menguraikan teks pada dokumen yang dipindai. Pada saat teknologi ini digunakan untuk mengotomatiskan aktivitas entri data untuk aplikasi perusahaan, ini disebut sebagai pengambilan data OCR. Sistem perusahaan ini mencakup antarmuka untuk pengenalan dokumen, pemindaian, verifikasi data, serta ekspor. Selain itu, otomatisasi dengan algoritma OCR mencakup manajemen alur kerja dan menawarkan kemampuan pemantauan untuk melacak sejumlah besar data dan dokumen.
Alur kerja pengambilan data OCR biasa, termasuk OCR dan data extraction, sering dikenal sebagai proses mengubah dokumen menjadi data langsung yang siap digunakan, di mana proses ini terdiri dari fase-fase berikut:
- Mengidentifikasi metadata. Dengan menggunakan manajemen metadata otomatis, Anda bisa mengimpornya, yang merupakan langkah pertama untuk mengatasi masalah tersebut. Setelah itu bisa diatasi, dan Anda dapat membuat rencana ekstraksi terpisah dari program pemrosesan transaksi.
- Pra-pemrosesan dokumen. Pada tahap ini, fokus utamanya yaitu kualitas gambar yang dipindai. Di sini, mesin OCR akan secara otomatis memeriksa dan mengoreksi kesalahan.
- Klasifikasi dokumen. Sekarang, penting untuk mengidentifikasi format dokumen yang dipindai (JPG, PNG, PDF, TIFF, dan lainnya), dan strukturnya (terstruktur, semi-terstruktur, atau tidak terstruktur).
- Identifikasi karakter. Kemudian, dokumen harus dibagi menjadi beberapa bagian, subbagian, tabel, atau zona. Setelah dipisahkan, maka karakter atau pengenal penting ditemukan.
- Validasi data. Dengan menemukan kesalahan dalam data yang diekstraksi, maka sangat dimungkinkan untuk meningkatkan akurasi ekstraksi data dan mengidentifikasi masalah yang perlu diperbaiki.
- Human-in-the-loop di ML. Setiap dokumen yang ditandai harus diperiksa untuk mendapatkan model ekstraksi data yang tepat. Software akan mendorong data yang diekstraksi dan dibersihkan ke dalam database OCR atau mengekspornya dalam berbagai format setelah itu.
Baca juga: Pentingnya Digitalisasi Dokumen dengan Teknologi OCR
Bisnis sangat bergantung pada OCR data extraction karena memberi mereka metode untuk mengakses data yang disimpan dalam berbagai bentuk. Memilih perangkat lunak OCR data extraction sangat penting karena akan menentukan keberhasilan bisnis Anda. Dengan memilih vendor yang tepat dan sesuai dengan kebutuhan bisnis Anda, tentunya Anda dapat terhindar dari masalah-masalah yang dapat menghambat pekerjaan. Jadi, amatilah kinerja, fleksibilitas, kemudahan penggunanya, hingga seperti keandalannya.
Baca juga: Penerapan Character Detection pada Proses Validasi Data dengan OCR
Verihubs Bisa Jadi Pilihan Terbaik untuk Bisnis Anda!
Verihubs menyediakan berbagai macam solusi yang bisa Anda pilih untuk segala kebutuhan bisnis Anda. Dengan berbagai fitur yang tersedia dan didukung oleh teknologi AI, Verihubs bisa menjadi partner terbaik untuk bisnis Anda.
Verihubs mempunyai fitur OCR for ID Card yang memiliki banyak keunggulan, salah satunya adalah kemampuannya dalam mengekstrak data KTP, otomatisasi input data, hingga pengambilan foto ID untuk proses pemeriksaan. Anda bisa menghubungi kontak layanan Verihubs sekarang untuk mendapatkan penjelasan secara detail mengenai produk dan fitur dari Verihubs!
