隨著商業世界越來越依賴所有形式的數據，自動化是工作場所無法忽視的事情。每分鐘都會在世界各地創建驚人的1,820 TB數據。每天超過2.5兆字節。這些數據采用多種形式，從推文和Instagram帖子到新比特幣的產生。但是我們的工作場所如何使用數據？數據自動化如何改變工作場所？

數據自動化已成為近年來最關鍵的工作場所趨勢之一。從使用OEE系統在工廠車間跟蹤生產的制造商，到在辦公室自動化員工工資單的人事部門，自動化使我們更容易收集，分析和理解完成工作所需的數據。

　　數據自動化提高準確性

我們大多數人都不會忘記最近一次備受矚目的網絡中斷。從TSB在2018年臭名昭著的網上銀行災難（造成該公司3.3億英鎊的海關損失和賠償損失）到2016年達美航空公司的六小時停機，很明顯，數據處理問題可能是破壞公司聲譽的原因。

盡管此類事件幾乎總是引發人們對網絡犯罪的關注，但TSB和Delta都承認，造成這種問題的真正原因是總的來說，它的危害程度較小（盡管同樣令人震驚）：人為失誤。

實際上，據估計手動數據輸入的平均錯誤率為1%。這些錯誤很簡單，就像在代碼行中鍵入一個錯誤的字母一樣-但即使是最小的錯誤也可能導致災難性的后果。

好消息是自動化可以大大降低此錯誤率。2009年，內華達州拉斯維加斯大學的一項研究通過要求200多名學生在30個數據表上處理六種不同類型的數據來證明這一點。平均而言，學生總體上犯了10.23個錯誤-但是當自動系統自動檢查表格時，這個數字下降到0.38。

　　數據自動化提高效率

當今的企業存儲數百種不同類型的數據-從員工工資賬戶和客戶詳細信息，到庫存水平，生產線的成功以及最新數字營銷活動的轉換率。

如果沒有自動化，許多工作場所將僅需要雇用更多的人才來管理這些龐大的數據集，而這本身將需要處理更多的數據。值得慶幸的是，自動化使工作人員可以建立流程，而不必花費大量時間一遍又一遍地重復相同的操作。

因為自動系統本質上非常適合模式，所以在監視異常行為方面它們也非常有效。無論是生產水平下降還是奇怪的網絡活動，這些系統都可以確保我們能夠盡快可視化并調查甚至最小的波動。

而且，正如TSB所知那樣，發現錯誤的時間太晚了可能會損害未來幾年的業務。

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