Las desventajas de la introducción manual de datos

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Trabajando en la entrada de datos requiere la capacidad de repetir las mismas tareas, a menudo bajo la presión de los plazos con una gran atención al detalle. Con tanta información textual para entrar, los trabajadores de entrada de datos, inevitablemente cometen errores que pueden tener consecuencias grandes y, a veces desproporcionadas. Ejemplos de errores de entrada de datos incluyen mistyping, falta de ortografía, la introducción de información en el campo equivocado, información de formato de forma incorrecta o dejar de rellenar los campos. los aficionados a los mercados de valores tienen un nombre especial para mistyping que hace que las transacciones no deseadas: las operaciones de los dedos gordos. Los programas informáticos atrapa afortunadamente muchos errores a través de herramientas de corrección automática, pero esto no garantiza la perfección. Para asegurar la precisión completa, las empresas tendrían ideal sería tener otro par de ojos mirar por encima de los datos, pero el costo y el tiempo para la entrada de datos de doble control sirve como un importante factor disuasorio.

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Como la exploración y el software de imagen se vuelve más avanzada, la tecnología conocida como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) amenaza con suplantar el trabajo de entrada de datos debido a su mejora de la precisión y el bajo costo relativo. Con OCR, software reconoce los caracteres en documentos de texto escaneados (como libros) y convierte el formato en texto editable. En el pasado, los documentos escaneados permite a los usuarios leer documentos en forma de imágenes (como archivos JPEG), pero el texto de diferenciación dentro de esas imágenes se mantuvieron difícil de alcanzar. La precisión de OCR depende de muchos factores, incluyendo la calidad de la exploración, la calidad del documento impreso y otras variables, como el tipo y tamaño de fuente. Mientras OCR tiene un gran potencial para asumir tareas tradicionalmente realizadas por los empleados de entrada de datos, la supervisión humana de OCR sigue siendo crucial para asegurar la exactitud.

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Desde la perspectiva de los empleadores y empleados, el campo de entrada de datos contiene cierta incertidumbre. Según el Bureau of Labor Statistics, se espera que la disponibilidad de puestos de trabajo de entrada de datos a disminuir moderadamente 2008-2018 gracias, en parte, a los empleados existentes asumir más tareas de entrada de datos y la externalización de los trabajos de introducción de datos en el extranjero. Mientras que la externalización de puestos de trabajo beneficia a los empleadores en la forma de menores costes laborales, sino que también potencialmente podría aumentar la probabilidad de errores de entrada de datos. Por ejemplo, un hablante no nativo de Inglés que proporciona soporte técnico por teléfono a un hablante nativo podría cometer más errores al transcribir lo que dice la gente.