डिजिटल कॉमर्स के आधुनिक युग में, डेटा प्रविष्टि एक अमूल्य उपकरण है। डेटा प्रविष्टि एक भौतिक स्थिति से डेटा को एक डिजिटल स्थिति में स्थानांतरित करने और किसी भी प्रक्रिया की आवश्यकता होती है, जैसे कि ईमेल पते को डेटाबेस में दर्ज करना। जबकि डेटा प्रविष्टि की आवश्यकता है, यह मानवीय तत्व जोड़ते समय किसी व्यवसाय के लिए संकट की जड़ भी हो सकता है।
मानव त्रुटि
इंसान गलती करता है। वर्तनी, व्याकरण, विराम चिह्न, डेटा की गलत व्याख्या, काम की बचत नहीं करना और गलत क्षेत्रों में गलत तरीके से डेटा प्रविष्टि क्षेत्र में देखी गई सभी सामान्य त्रुटियां हैं। इन समस्याओं से निपटने के लिए, डेटा एंट्री कर्मचारियों को बार-बार ब्रेक लेना चाहिए, डबल चेक काम करना चाहिए, विकर्षणों को कम करना चाहिए और तेज गति से काम करना चाहिए लेकिन फिर भी सटीक गति। संगीत सुनने के लिए हेडफ़ोन या ईयरबड्स का उपयोग करना, यदि उपयुक्त हो, तो फोकस बढ़ाएगा और व्याकुलता को कम करेगा।नियोक्ता को समान रूप से अपने डेटा एंट्री कर्मचारियों के लिए पर्याप्त और उचित प्रशिक्षण, उन्नत और विश्वसनीय वर्तनी और व्याकरण जांच सॉफ्टवेयर का उपयोग, गलतियों को कम करने, पूर्व निर्धारित अंतराल पर रिमाइंडर्स सेव करने, कर्मचारियों को उनकी सटीकता, सकारात्मक और सकारात्मकता से अवगत कराने के लिए तरीके प्रदान करने चाहिए। लगातार उच्च सटीकता के लिए पुरस्कार के साथ प्रतिक्रिया और अनुकूल प्रतियोगिताओं को प्रोत्साहित करना।
गति
कोई फर्क नहीं पड़ता कि मनुष्य कितनी तेजी से टाइप कर सकता है, डेटा को प्रोसेस कर सकता है और जल्दी से सोच सकता है, गति हमेशा डेटा प्रविष्टि में समस्या पैदा करेगी। कर्मचारी पूरे कार्य दिवस के दौरान सटीक गति से काम नहीं करते हैं। आपका मस्तिष्क काम पर ध्यान देता है कि "कुछ अध्ययनों से पता चला है कि सर्कैडियन उत्तेजना के पैटर्न में व्यक्तिगत अंतर - दिन का समय जो हम सबसे अधिक सतर्क हैं - विभिन्न संज्ञानात्मक कार्यों पर प्रदर्शन के साथ सहसंबंधी, और ऐसा प्रदर्शन कम या ज्यादा चोटियों नियमित रूप से दिन में एक विशिष्ट बिंदु पर। " विक्षेप, टूटने और थकान की संख्या भी प्रभावित करती है कि मानव कितनी तेजी से डेटा इनपुट कर सकता है। इनपुट डेटा के लिए उपयोग किए गए कंप्यूटर, सॉफ्टवेयर और नेटवर्क का प्रकार भी गति को प्रभावित कर सकता है। डेटा प्रविष्टि को धीमा करने वाले उपकरणों की संभावना को समाप्त करने के लिए नेटवर्क, प्रोसेसर, हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर को नवीनतम संस्करणों में अद्यतन रखा जाना चाहिए।
अशुद्ध अर्थ
दर्ज किए जा रहे डेटा की गलत व्याख्या डेटा प्रविष्टि में अक्सर देखी जाने वाली एक और समस्या है। प्रत्येक व्यक्ति कुछ अलग तरह से व्याख्या करता है, और धारणा हमेशा सटीक नहीं हो सकती है। मस्तिष्क अक्सर उन शब्दों को सम्मिलित करेगा जहां वास्तव में वे मौजूद नहीं हैं। टोरंटो विश्वविद्यालय के एलीसन सेकुलर बताते हैं, "जो लोग महसूस नहीं करते हैं, वह यह है कि जिन वस्तुओं को हम देखते हैं, वे जरूरी नहीं कि जानकारी हमारी आंखों तक पहुंचती है, इसलिए मस्तिष्क को लापता जानकारी के उन अंतरालों को भरने की जरूरत है।" यह कहते हुए कि डेटा दर्ज किया जाए और डेटा एंट्री ऑपरेटर द्वारा सटीक होने के लिए इस समस्या को दोहराए गए डेटा को केवल दो बार दर्ज किया जाए।
उपलब्धता और लागत
डेटा एंट्री वर्कर्स, जबकि आम तौर पर बड़ी आपूर्ति में, कभी-कभी काम या लागत के लिए बहुत अधिक उपलब्ध नहीं होंगे। यदि परस्पर विरोधी या सीमित शेड्यूल एक समस्या है, तो एक या दो अतिरिक्त डेटा प्रविष्टि टीम के सदस्यों को काम पर रखा जाना चाहिए। आउटसोर्सिंग पूर्णकालिक डेटा प्रविष्टि कर्मचारियों को काम पर रखने की उच्च लागत से बचने में मदद करता है। विदेशों में स्वतंत्र ठेकेदारों या श्रमिकों को पर्याप्त प्रशिक्षण, उचित पर्यवेक्षण और संचार के साथ साइट पर काम करने वाले लोगों के रूप में पर्याप्त डेटा प्रविष्टि कर्मचारी होने की क्षमता है।
