डेटा एंट्री का मतलब है सिस्टम में जानकारी दर्ज करना। कोई व्यक्ति इसे टाइप करता है, स्कैन करता है या किसी अन्य स्रोत से आयात करता है। यह काम दोहराव वाला और त्रुटियों से भरा होता है। जैसे इनवॉइस नंबर में एक अंक का स्थान बदलना, नाम की गलत वर्तनी, गलत प्रारूप में दर्ज की गई तिथि। छोटी-छोटी गलतियाँ मिलकर बड़ी समस्या बन जाती हैं। गलत प्रविष्टियों के आधार पर तैयार की गई रिपोर्ट गलत निष्कर्ष निकालती है।

स्वचालन ने मैन्युअल डेटा प्रविष्टि की आवश्यकता को कम कर दिया है। OCR स्कैन किए गए दस्तावेज़ों से पाठ निकालता है। API बिना मानवीय हस्तक्षेप के सिस्टमों के बीच डेटा स्थानांतरित करते हैं। फॉर्म सबमिशन से पहले इनपुट को मान्य करते हैं। लेकिन स्वचालन परिपूर्ण नहीं है। OCR हस्तलेखन को गलत पढ़ सकता है। स्कीमा में परिवर्तन होने पर API काम करना बंद कर देते हैं। फॉर्म हर त्रुटि को पकड़ नहीं सकते। मैन्युअल प्रविष्टि अभी भी होती है, विशेष रूप से असंरचित स्रोतों और पुराने सिस्टमों के लिए। सर्वोत्तम अभ्यास इसे कम करना है। प्रत्येक मैन्युअल चरण त्रुटि की संभावना पैदा करता है। जहाँ मैन्युअल प्रविष्टि अपरिहार्य है, वहाँ सत्यापन नियमों का उपयोग करें, महत्वपूर्ण फ़ील्ड के लिए दोहरी प्रविष्टि करें और नियमित ऑडिट करें। गलत डेटा की लागत उसे पहली बार में सही ढंग से दर्ज करने की लागत से कहीं अधिक है। डेटा प्रविष्टि एक उच्च कौशल वाला काम नहीं है, लेकिन यह उच्च सटीकता वाला काम है। सटीकता के लिए ध्यान और अच्छे उपकरणों की आवश्यकता होती है।

डेटा एंट्री की त्रुटियों को कम करना

• सत्यापन नियम — प्रविष्टि पर प्रारूप और सीमा की जाँच करें
• ड्रॉपडाउन और लुकअप — विकल्पों को मान्य मानों तक सीमित करें
• दोहरी प्रविष्टि — महत्वपूर्ण डेटा दो बार दर्ज करें और तुलना करें
• OCR और स्वचालन — मैन्युअल कीस्ट्रोक्स को कम करें
• ऑडिट — दर्ज किए गए डेटा का नमूना लें और उसकी पुष्टि करें

डेटा एंट्री डेटा पाइपलाइन का प्रवेश द्वार है। यहाँ होने वाली त्रुटियाँ आगे बढ़ती जाती हैं और उन्हें ठीक करना कठिन होता जाता है।