सत्यापित विशेषज्ञों से डेटा एंट्री सेवाएं खरीदें

डेटा एंट्री सेवाओं को खरीदने के लिए पूर्ण मार्गदर्शिका

डेटा एंट्री को खराब तरीके से खरीदना आसान है। कार्य सरल लगता है, इसलिए खरीदार कीमत के अनुसार छांटते हैं और क्लिक करते हैं — फिर फ़ाइल गलत क्रम में कॉलम के साथ आती है, आधी तारीखें अमेरिकी और आधी ब्रिटिश, रिक्त स्थान और अज्ञात अप्रभेद्य, और चार सौ पंक्तियाँ जो आयात पर चुपचाप विफल हो जाती हैं। इसमें से लगभग कुछ भी टाइपिंग की समस्या नहीं है। यह एक विशिष्टता समस्या है, और यह रोकी जा सकती है।

डेटा एंट्री कार्य वास्तव में क्या कवर करता है

यह शब्द बहुत अलग लागत प्रोफाइल वाले कार्यों तक फैला हुआ है। साफ डिजिटल स्रोतों से कॉपी टाइपिंग और स्प्रेडशीट भरना सबसे सस्ता है। दस्तावेज़ रूपांतरण में अधिक लागत आती है, क्योंकि कैरेक्टर रिकॉग्निशन साफ स्कैन को संभालता है और तिरछी छवियों, टेक्स्ट और हस्तलेखन पर मुहरों पर विफल हो जाता है, इसलिए उन पृष्ठों को एक व्यक्ति द्वारा कुंजीबद्ध किया जाता है। उत्पाद और सीआरएम प्रविष्टि बीच में आती है, क्योंकि एसकेयू या संपर्कों को लोड करने का मतलब उन रिकॉर्डों के खिलाफ मिलान करना है जो पहले से मौजूद हैं। वेब रिसर्च में प्रति रिकॉर्ड सबसे अधिक लागत आती है, क्योंकि प्रत्येक पंक्ति को कई लुकअप और स्रोत के बारे में एक निर्णय की आवश्यकता होती है।

संक्षिप्त विवरण से पहले विशिष्टता लिखें

परियोजना में सबसे अधिक रिटर्न वाला घंटा वह है जो फ़ील्ड विशिष्टता लिखने में व्यतीत होता है। प्रत्येक कॉलम के लिए चार चीजें रिकॉर्ड करें: फ़ील्ड नाम, डेटा प्रकार और प्रारूप, अनुमत मान या वह स्रोत जिससे इसे आना चाहिए, और जब स्रोत खाली या विरोधाभासी हो तो क्या करना चाहिए। जो कुछ भी कहने के लिए बहुत स्पष्ट लगता है, उसके बारे में स्पष्ट रहें — दिनांक प्रारूप, दशमलव विभाजक, क्या एक गुम मान एक खाली सेल है या टेक्स्ट UNKNOWN। डुप्लिकेट को भी परिभाषित करें: कौन से फ़ील्ड मेल खाने चाहिए, और जब दो असहमत हों तो कौन सा रिकॉर्ड जीतता है।

हमेशा पहले एक नमूना बैच भेजें

संग्रह को प्रतिबद्ध करने से पहले 50 से 100 रिकॉर्ड ऑर्डर करें, जो अक्सर एक निश्चित मूल्य वाले Micro Zinn के रूप में उपलब्ध होता है। जानबूझकर अपनी सबसे खराब सामग्री शामिल करें: फीका स्कैन, हाशिये पर हस्तलेखन वाला पृष्ठ, वह रिकॉर्ड जहां दो फ़ील्ड एक-दूसरे का खंडन करते हैं। फिर पंक्तियों को सरसरी तौर पर देखने के बजाय स्रोत के खिलाफ नमूना फ़ील्ड-दर-फ़ील्ड पढ़ें। 100 रिकॉर्ड पर एक विशिष्टता को संशोधित करना तुच्छ है; 10,000 पर ऐसा नहीं है, और यही वह खोज है जो एक नमूना आमतौर पर आपको दिलाता है।

सटीकता दरें और क्यूए नमूनाकरण

पंक्ति स्तर के बजाय फ़ील्ड स्तर पर परिभाषित संख्या के रूप में सटीकता लक्ष्य के लिए पूछें। अंतर मायने रखता है: दस में से एक लगातार गलत कॉलम वाली फ़ाइल अभी भी पंक्तियों पर अच्छा स्कोर करती है जबकि उस उद्देश्य के लिए बेकार होती है जिसके लिए आपने इसे खरीदा था। पूरी फ़ाइल में फैले एक वास्तविक यादृच्छिक चयन को लेकर सत्यापित करें। अग्रिम में एक सुधार विंडो पर सहमत हों, फिर अपनी अद्वितीय कुंजी पर एक डुप्लिकेट जांच और वास्तविक गंतव्य प्रणाली की एक प्रति में एक परीक्षण आयात के साथ समाप्त करें।

प्रति-रिकॉर्ड बनाम प्रति घंटा मूल्य निर्धारण

प्रति-रिकॉर्ड मूल्य निर्धारण दोहराव वाले, अच्छी तरह से परिभाषित काम के लिए उपयुक्त है: कुल अग्रिम में ज्ञात होता है और प्रदाता गति जोखिम वहन करता है। प्रति घंटा उस काम के लिए उपयुक्त है जहां निर्णय वास्तविक लागत है — परस्पर विरोधी रिकॉर्डों का मिलान करना, या यह तय करना कि एक दस्तावेज़ के साथ कैसे व्यवहार किया जाए जो आपकी किसी भी श्रेणी से मेल नहीं खाता है। यही कारण है कि शोध-भारी लीड जनरेशन कार्य को आमतौर पर प्रति घंटा या प्रति सत्यापित रिकॉर्ड उद्धृत किया जाता है। यदि नौकरी मासिक रूप से दोहराई जाती है, तो इसके बजाय इसे नो-कोड ऑटोमेशन मार्केटप्लेस के माध्यम से बनाने पर विचार करें।

गोपनीयता, एनडीए और व्यक्तिगत डेटा

डेटा प्रविष्टि में आमतौर पर ग्राहक रिकॉर्ड या व्यावसायिक रूप से संवेदनशील सूचियां शामिल होती हैं, इसलिए गोपनीयता को विशिष्टता के हिस्से के रूप में मानें। किसी भी फ़ाइल के स्थानांतरित होने से पहले एक गैर-प्रकटीकरण समझौते के लिए पूछें; पेशेवर प्रदाता इसकी अपेक्षा करते हैं, और अनिच्छा स्वयं जानकारीपूर्ण होती है। फिर जो आप भेजते हैं उसे कम करें: उन कॉलमों को हटा दें जिनकी कार्य को आवश्यकता नहीं है, उन पहचानकर्ताओं को मास्क करें जिन्हें Zinner को केवल मिलान करने की आवश्यकता है न कि पढ़ने की, एक फ़ोल्डर के माध्यम से साझा करें जिसकी पहुंच आप वापस ले सकते हैं, और कार्यशील प्रति के लिए एक विलोपन तिथि निर्धारित करें।

फ़ाइल प्रारूप और हैंडओवर

संक्षिप्त चरण में हैंडओवर प्रारूप तय करें। UTF-8 में CSV सिस्टम के बीच डेटा स्थानांतरित करने के लिए सबसे सुरक्षित सामान्य विकल्प है, हालांकि इसमें कोई प्रकार की जानकारी नहीं होती है, इसलिए सहमत हों कि अग्रणी-शून्य संदर्भ कोड और लंबे पहचानकर्ता कैसे संरक्षित किए जाते हैं। XLSX कई शीट या फ़ार्मुलों के लिए बेहतर है; JSON एक डेवलपर आयात के लिए उपयुक्त है। हर उस रिकॉर्ड का नामकरण करने वाली अस्वीकृतियों की सूची मांगें जिसे नियमों का समाधान नहीं हो सका, और एक हैंडओवर नोट जिसमें आपके नियमों द्वारा कवर नहीं किए गए किसी भी निर्णय को दर्ज किया गया हो।

सही डेटा एंट्री Zinner चुनना

गति के वादों के बजाय प्रक्रिया के प्रमाण के लिए लिस्टिंग पढ़ें, और ऑर्डर करने से पहले अपनी सबसे खराब स्रोत सामग्री के बारे में एक कठिन प्रश्न पूछें — एक Zinner जो स्पष्टीकरण वाले प्रश्न पूछता है, आमतौर पर वही होता है जिसे काम पर रखना चाहिए। यदि आप बहुत अधिक आगे-पीछे की उम्मीद करते हैं तो समय क्षेत्र मायने रखते हैं: एशिया-प्रशांत घंटों की चाह रखने वाले खरीदार अक्सर फिलिपिनो वर्चुअल असिस्टेंट से शुरुआत करते हैं, और कहीं और से आने वाले लोग हमारे फिलीपींस के लिए अपवर्क विकल्प पेज पर शर्तों की तुलना कर सकते हैं।

बाज़ार को कार्य से भी मिलाएँ: कैटलॉग रखरखाव ई-कॉमर्स प्रबंधन में आता है, ऑडियो स्रोत प्रतिलेखन में, और विदेशी-भाषा के दस्तावेज़ों को अनुवाद सेवाओं के साथ जोड़ा जाना चाहिए। डेटा प्रोसेसिंग श्रेणी ब्राउज़ करें या अपनी फ़ाइल प्रकारों और मात्रा का उपयोग करके Zinn Finder से खोजें।