Die nadele van Handleiding Data Entry

Werk in data entry vereis die vermoë om dieselfde take herhaal, dikwels onder die druk van sperdatums met `n hoë aandag aan detail. Met soveel tekstuele inligting te gaan, data entry werkers onvermydelik foute wat groot en soms buitensporige gevolge kan hê maak. Voorbeelde van data entry foute sluit in mistyping, spelfout, betree inligting in die verkeerde gebied, opmaak inligting verkeerd of verwaarloos in velde in te vul. Aandelemark ondersteuners het `n spesiale naam vir mistyping dat onbedoelde transaksies veroorsaak: vet vinger ambagte. Rekenaarsagteware vang gelukkig baie foute deur outomatiese regstelling gereedskap, maar dit waarborg nie perfeksie. Om volledige akkuraatheid te verseker, sal maatskappye ideaal het `n ander stel van oë kyk oor die data, maar die koste en tyd vir dubbele kontrole data entry dien as `n belangrike afskrikmiddel.

As skandering en beeld sagteware word meer gevorderde, tegnologie bekend as optiese karakter herkenning (OCR) dreig om data entry werk verdring as gevolg van sy verbetering akkuraatheid en relatiewe lae koste. Met OCR, sagteware erken die karakters in geskandeerde teks dokumente (soos boeke) en vat die formaat in bewerkbaar teks. In die verlede, geskandeerde dokumente toegelaat gebruikers dokumente in die vorm van beelde (soos JPEG) lees, maar onderskei teks binne die beelde bly ontwykend. Die akkuraatheid van OCR hang van baie faktore, insluitend die kwaliteit van die scan, die kwaliteit van die gedrukte dokument en ander veranderlikes soos tipe en grootte font. Terwyl OCR het `n groot potensiaal op take wat tradisioneel deur data entry klerke te neem, menslike toesig van OCR bly van kardinale belang om te verseker akkuraatheid.

Van die perspektiewe van werkgewers en werknemers, die gebied van die invoer van die data bevat `n paar onsekerheid. Volgens die Buro van die Labor Statistics, is die beskikbaarheid van data entry werk sal na verwagting matig afneem 2008-2018 danksy `n deel van die bestaande werknemers neem op meer data entry take en die uitkontraktering van data entry werk oorsee. Terwyl die uitkontraktering van werk tot voordeel van werkgewers in die vorm van `n laer arbeidskoste, dit kan ook potensieel verhoog die waarskynlikheid van data entry foute. Byvoorbeeld, kan `n nie-moedertaal spreker van die Engelse die verskaffing van tegniese ondersteuning oor die telefoon aan `n moedertaal spreker meer foute maak wanneer transkribering wat mense sê.