2019年不知不觉又接近了尾声，这对于进行科学研究的科研人员来说，或许将是一个节点,在当今的科研领域，数据采集是一个难点。很多机构的科研数据采集主要依靠传统的人工手动方式，采集过程中容易出现人为的记录错误且效率低下。
有些机构虽然引进了相关技术手段，运用了信息化系统，想实现数据采集的效果，但是由于系统本身的原因以及企业没有选择最适合自己的数据采集方法，因此也无法实现信息采集的实时性、精确性和延伸性管理，各个信息系统出现了信息断层的现象。
拿医疗行业做个比方，
当今，数据化、标准化、智能化的医疗服务已经成为大势所趋，这得益于5G、大数据等前沿技术。医疗大数据的前景固然美好，但是数据的来源是具有挑战性的，原因体现在四个方面：
[if !supportLists]1. [endif]数据孤岛，即各大医院的软件系统数据是不联通的。
[if !supportLists]2. [endif]无法获取，医院数据往往不对外开放。
[if !supportLists]3. [endif]缺少连接，无法采集到患者的前后数据。
[if !supportLists]4. [endif]数据质量堪忧，由于某些偏差可能导致数据的污染，从而导致“脏数据”。
医疗科研的数据来源必然跟临床医学研究密不可分，临床病例的信息采集就成为难点。上述四个方面的挑战也在临床病例采集上更能体现。医院的各大系统独立存在，HIS系统，LIS系统，PACS，EMR电子病历，想轻松的综合地采集到任何一个系统数据，假如软件没有导出功能的话，是不可能轻松解决的。往往科研医生会手动操作，复制粘贴来进行数据搬运，一般情况下，医生们是分身乏术的，毕竟这个搬运的活儿，工作量不轻，占用的时间往往也很长。这无疑从另一个角度来说也拖延了科研项目的进度。
所以，科研机构选择一套适合自己的数据采集方案是相当有必要的，如果可以实时采集到科研过程中的各类数据，代替人工手动采集的同时，也避免了一定的人工手动的采集错误，失误所带来的损失，这不仅提高了工作效率，也能实时监测到不正常数据，为科研成果的质量多添加了一层保障。
放眼当下，数据采集成本越来越高。科研数据的采集成本更甚之。但是在各类有数据采集需求的企业中，已经有企业利用软件机器人的方式来获取数据，并且达到了良好效果的案例。以目前市面上使用门槛较低，用途更为灵活的小帮软件机器人为例，它可以从网站网页，或者系统软件的界面直接获取到数据。这使得人们在采集数据上省了不少人力和提高不少效率。
毕竟科研机构在科研数据采集方面也应该多尝试更加智能的采集方法，软件机器人无疑提供更好的解决方案。无论是基于行业特点还是着眼未来，拓展新的数据采集技术都将成为有数据采集刚需企业的必然选择。软件机器人也将助力这些企业在更加智能提升工作效率方面提供新的方向和思路，对于这些企业和机构而言，既然好的方法能节约人工成本，那么，多一个新的“科技生产力”也无妨。
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