Virksomheder genererer og lagerfører generelt kolossale mængder af data, hvorfra de får betydelig indsigt til hurtig og anstændig beslutningstagning ved hjælp af BI (Business Intelligence). På grund af blandingen og kompleksiteten af disse data er der brug for produktiv og omkostningseffektiv dataanalyse. Dataautomatisering er en afgørende proces, der kan implementeres og integreres for at nå dette formål.
Hvad er dataautomatisering?
Dataautomatisering fortolkes som håndtering, upload og behandling af data ved hjælp af automatiserede teknologier i stedet for manuelt at udføre disse procedurer. Den langsigtede levedygtighed af din datapipeline-enhed afhænger af automatisering af dataindtagelsesmetoden. Enhver opdateret data indebærer fare for at blive stoppet, fordi det er en ekstra opgave, som en person skal anskaffe sig sammen med sine øvrige forpligtelser. Data Automation genopretter manuelt arbejde i dataøkosystemet med computere og metoder, der udfører funktionen for dig.
Uden menneskelig indblanding kompilerer, lagrer, transformerer og analyserer denne procedure data ved hjælp af intelligente processer, kunstig intelligens, infrastruktur og software. Data sourcing kan automatiseres for at spare tid og penge, samtidig med at virksomhedens effektivitet øges. Dataautomatisering drager også fordel af at begrænse fejl ved at sikre, at data pakkes på en struktureret måde. For at din virksomhed kan komme videre på den rigtige vej, skal du indsamle de vigtigste forretningsforståelser fra dine data. Som et resultat giver en automatiseret dataanalyseprocedure det muligt for forretningsbrugere at koncentrere sig om dataanalyse i stedet for dataforberedelse.
Elementer i dataautomatisering
Udtræk, transformer og indlæs er de tre centrale komponenter i dataautomatisering og er karakteriseret nedenfor:
Uddrag: Det omfatter udtrækning af data fra enkelte eller forskellige kildesystemer.
Transform: Den tilpasser dine data til den nødvendige struktur, som et fladt CSV-filformat. Dette kan omfatte gendannelse af alle tilstandsforkortelser med hele tilstandsordet.
Load: I dette nummer overfører den åbne dataportal data fra en operation til en anden.
Hvert trin er afgørende for fuld automatisering og korrekt gennemførelse af dine datauploads.
Ønsker du at automatisere dataprocesser?
Automatiser dataopgaver som rengøring, ekstraktion, parsing og mere med Nanonets' no-code workflow platform gratis. Du kan kontakte vores team at opsætte en kompleks use case, hvis du har en kompleks use case.
Fordele ved dataautomatisering
En industri kan hjælpe meget fra Data Automation. Disse mål er blevet forstået i detaljer nedenfor:
Reduktion af behandlingstid
At behandle enorme data fra forskellige referencer er ikke en enkel opgave. Data udtrukket fra forskellige kilder varierer i format. Det skal formaliseres og vurderes, før det pakkes ind i et samlet netværk. Automatisering tjener meget tid på at håndtere gøremål, der udgør en del af datapipelinen. Det reducerer også manuel indgriben, hvilket indebærer lav reserveudnyttelse, tidsbesparelser og forbedret datapålidelighed.
Kapacitet til skalering og præstationsforbedring
Dataautomatisering sikrer bedre skalerbarhed og ydeevne af dit datasæt. For eksempel, ved at facilitere Change Data Capture (CDC), bliver alle de ændringer, der foretages på kildeniveau, produceret i hele investeringssystemet baseret på triggere. I modsætning til dette, bruger manuel opdatering af dataopgaver tid og forventer betydelig ekspertise.
Med automatiseret dataintegrationsudstyr er pakning af data og regulering af CDC samtidigt blot et spørgsmål om at trække og sænke objekter på den visuelle designer. Det analytiske momentum kan øges gennem automatisering. Når en analyse forventer lidt menneskelig input, kan en dataforsker udføre analyser hurtigere, og computere kan effektivt udføre komplicerede og tidskrævende job for mennesker. Nøglen til effektiv vurdering af enorme data er automatisering.
Omkostningseffektivitet
Automatiseret dataanalyse indkasserer tid og penge til industrier. Medarbejdertid er dyrere under dataanalyse end computerressourcer, og enheder kan udføre analyser hurtigt.
Bedre tildeling af tid
Dataforskere kan koncentrere sig om at producere frisk indsigt til støtte for beslutningstagning ved at automatisere opgaver, der ikke forventer megen menneskelig originalitet. Flere medlemmer af et datateam drager fordel af automatisering af dataanalyse. Det gør det muligt for datavidenskabsfolk at fungere med højkvalitets, komplette og opdaterede data.
Forbedret kundeoplevelse
Det er ikke nok at levere et fremragende produkt eller en fremragende service. Forbrugerne forudser også en optimistisk oplevelse med dig. Fra dit regnskabskort til forbrugerpleje sikrer Data Automation, at dit fakultet har de relaterede data lige ved hånden for at opfylde dine kunders behov.
Forbedret datakvalitet
Manuel behandling af enorme mængder data afdækker dig til faren for menneskelige fejl, og afhængighed af forældet, dårligt integreret teknologi til at holde styr på data afslører dig i samme vanskelighed. Databehandling er tilstrækkeligt egnet til fejlfri teknologi
Salgsstrategi og ledelse
Dine salgs- og marketingudvalg er afhængige af detaljerede data for at specificere gode kundeemner og opnå dem gennem tilpassede kampagner. Dataautomatisering kan gøre dig i stand til at vedligeholde dine data konsekvent og opdateret, hvilket giver dig den højeste mulighed for succes.
Hvordan automatiserer man data i din organisation?
Du skal sikre korrekte processer for at automatisere data i din organisation. Her er trinene til at komme i gang med dataautomatisering:
Identificer dataene:
Identificer de data, du har brug for at automatisere. Vælg de datasæt, som du kan trække data fra, og sørg for, at du har korrekt adgang til at downloade eller redigere dataene.
Vælg den rigtige dataautomatiseringsplatform
Sørg for, at du har det rigtige værktøjssæt til at indsamle, analysere og rapportere dataene korrekt. Sørg for, at den platform, du vælger, integreres med al din virksomhedssoftware og har workflowautomatisering for nemt at automatisere hverdagsagtige dataopgaver. Dette løfter ekstra belastning fra medarbejderne, som kan fokusere på strategi og implementering.
Udvikling og test af ETL-proces
Kortlæg alle trin til databehandling. Ved, hvilke datakilder du skal forbinde, hvilke variabler du skal vælge, hvilket format af værdier du har brug for, og hvad forventer du i outputtet.
En ordentlig ETL-proces kan strømline dataautomatisering med regelbaserede arbejdsgange.
Planlægning af det automatiserede arbejde
Planlæg dit datasæt til at blive revideret dagligt. Du kan vedrøre de metadataområder, du har udarbejdet som en del af din dataopgørelse vedrørende opdateringsfrekvens, dataindsamling og opdateringsfrekvens.
Når du har sat klare mål og forventninger til automatiseringsproceduren på forhånd, kan det hjælpe teams med at samarbejde effektivt, når den automatiserede procedure er implementeret og holde styr på dens forbedring.
Nanonetter til Enterprise Data Automation
Nanonets er en AI-baseret intelligent dokumentbehandlingssoftware med avanceret workflowautomatisering og klassens bedste OCR-software. Nanonetter kan udtrække data fra ethvert dokument (billeder, håndskrevne billeder, PDF'er og mere) på autopilot. Du kan bruge kodefri arbejdsgange til at udføre opgaver som f.eks
Og meget mere.
Nanonets er en helt tilpasselig platform, hvilket betyder, at du kan tilpasse den i henhold til din brugssituation og dine krav. Nanonets bruges på tværs af flere brancher som finans, byggeri, logistik, sundhedspleje, bank og mere.
Lad os se på nogle brugervenlige tilfælde af dataautomatisering på Nanonets.
Dataformateringsautomatisering
Udtræk tabeldata fra PDF-dokument på Nanonets
Hvordan laver man dataautomatisering med Nanonets?
Virksomheder har mange dokumenter, og der er mange opgaver, der skal udføres manuelt, som kan automatiseres ved hjælp af Nanonets.
Hver virksomhed foretager indkøb. Og de får flere dokumenter fra deres leverandører og interne teams, som skal verificeres, før en betaling foretages.
Lad os tage et eksempel på, hvordan en organisation kan automatisere datamatchning mellem indkøbsordrer, salgsordrer og fakturaer og automatisere godkendelser, efterfølgende betalinger og dataupload.
Sådan ser flowet ud på Nanonets:
Trin 1: Dokumenterne uploades automatisk til platformen. Nanonets-platformen identificerer dokumenttypen automatisk og sender dokumentet for at udtrække data fra dokumentet.
Trin 2: Når dataene er udtrukket, er det nu tid til at matche dataene.
Du kan slå værdierne op fra de udtrukne data og matche dataene. I tilfælde af uoverensstemmelse vil filen blive sendt til en manuel gennemgang. Du kan nemt tilføje triggere ved hjælp af kodefri workflow-blokke.
Trin 4: Når alt er ryddet, kan betalingsanmodningen sendes til Nanonets Flow.
Dette er blot en af måderne, hvorpå data kan automatiseres på Nanonets.
Nanonetter kan bruges til en række opgaver, herunder og begrænset til
Hvis du har en anden brugssag i tankerne, bedes du kontakte os. Vi kan hjælpe dig med at automatisere dataudtræk, behandling og arkivering ved hjælp af kodefri arbejdsgange til en brøkdel af prisen.
Hvilke data skal du automatisere?
Så mange data som muligt! Jo mere du godkender en "automatiser som standard"-strategi til at uploade data, de begrænsede reserver vil du kræve på lang sigt for at bevare høj datakvalitet. Her er nogle råd til at lokalisere kandidatdatasæt til automatiske uploads:
- Redigeres datasættet kvartalsvis eller oftere?
- Skal der foretages ændringer eller nogen form for manipulation af datasættet efter upload?
- Er datasættet enormt (større end 250 MB)?
- Kan du kun få de ændrede rækker for hver efterfølgende opdatering (i stedet for den fulde fil)?
- Er det tydeligt at hente data fra kildenetværket i stedet for fra en enkeltperson?
Datasæt, der opfordrer til et "ja" til et af de ovenstående spørgsmål, er gode nominerede til at automatisere opdateringer, fordi automatisering kan eliminere risikoen for mangel på ressourcer og tid senere.
Forståelse af dataautomatiseringsstrategi
Det er vigtigt at have et omfattende dataautomatiseringsforslag til din virksomhed. At have en teknik på plads i lang tid kan gøre det muligt for dig at engagere passende mennesker på et passende tidspunkt i din virksomhed. Uden en robust dataautomatiseringsteknik vil din virksomhed vandre fra den rute, den burde være på, hvilket kræver tid og ressourcer. Det kan også beløbe sig til dig yderligere penge i form af tabt indtjening. Som et resultat bør dit forslag til automatisering af dataprocesser stemme overens med dine branchemål.
Automatiser hverdagsagtige databehandlingsopgaver med 0 fejl ved hjælp af Nanonets no-code workflows!
Hvordan udvikler man en dataautomatiseringsstrategi?
Her er nogle punkter, der kan forsøges for at formulere din dataautomatiseringsstrategi:
Identifikation af problemer
Udled hvilke af din virksomheds kerneregioner, der kan hjælpe med automatisering. Overvej udelukkende, hvor dataautomatisering kan være nyttig. Evaluer dette: Hvor meget af dine dataefterforskeres tid bruges på fysisk arbejde? Hvilke elementer i dine datasystemer fejler konstant? Lav en liste over alle de procedurer, der kan forbedres.
Klassificering af data
Den indledende fase i Data Automation er at sortere kildedata i klassifikationer baseret på deres betydning og tilgængelighed. Kig gennem dit kildesystemindeks for at se, hvilke referencer du også har poster. Hvis du vil bruge et automatiseret dataudtræksværktøj, skal du sikre dig, at det gavner de formater, der er afgørende for din virksomhed.
Prioritering af driften
Brug mængden af tid brugt til at vurdere betydningen af en procedure. Jo mere tid der bruges på fysisk arbejde, desto større er effekten af automatisering på bundlinjen. Lav specifikke karakteristika i den tid, det tager at automatisere en proces. Skarpe gevinster er midlet at gå, fordi de fastholder alles humør, samtidig med at de indikerer betydningen af automatisering for industriejere.
Skitsering af nødvendige transformationer
Det efterfølgende trin specificerer nødvendige ændringer for at gendanne kildedataene til målmængden. Det kunne være lige så nemt som at omdanne hårde akronymer til fuldtekstord eller så kompliceret som at konvertere en relationsdatabase til en CSV-fil. Det er afgørende at specificere de væsentlige transformationer for at opnå de tilsigtede resultater under dataautomatisering; ellers kan hele dit datasæt blive forurenet.
Udførelse af Operationerne
Udførelsen af datateknikker er teknisk set den mest problematiske komponent. Disse implementerer tre adskilte processer: tilstrækkelig rapportering, tekniske pipelines og anstændige maskinlæringsmetoder.
Planlæg data for opdateringer
Det følgende trin er at registrere dine data, så de bliver revideret på normalt grundlag. Til denne fase bliver du instrueret i at bruge et ETL-produkt med procesautomatiseringskarakteristika såsom workflowautomatisering, opgaveplanlægning og så videre. Dette sikrer, at proceduren udføres uden fysisk indgreb.
Vil du automatisere gentagne manuelle opgaver? Spar tid, indsats og penge, mens du øger effektiviteten!
Ulemper ved dataautomatisering
Dataautomatisering kan være nyttig for din virksomhed, men der er nogle ulemper.
En ulempe er, at det kan koste mange penge at bruge dataautomatisering. Før du træffer en beslutning, bør du overveje, hvor mange penge du skal bruge, og hvor meget du vil tjene tilbage på at bruge automatisering.
En anden ulempe er, at intelligent automatisering kan fjerne job. Nogle mennesker kan miste deres job, fordi de ikke er nødvendige længere. Men det behøver ikke altid at være en dårlig ting. Intelligent dataautomatisering kan hjælpe folk med at udføre mere spændende og vigtigt arbejde og hjælpe en virksomhed med at tjene flere penge, hvilket kan skabe nye job.
Endelig kan dataautomatisering nogle gange blive gentaget, især når produktionsprocedurer ændres. Det er vigtigt at sikre, at dit automatiseringssystem nemt kan ændres, så det passer til nye produkter eller produktionsmetoder.
Hvis du har en anden brugssag i tankerne, bedes du kontakte os. Vi kan hjælpe dig med at automatisere dataudtræk, behandling og arkivering ved hjælp af kodefri arbejdsgange til en brøkdel af prisen.
Læs mere om databehandling på Nanonets:
Ofte Stillede Spørgsmål
Kildedataautomatisering
Det er ligesom automatiseringen af data, der opnås ved at udtrække data fra kildenetværk; der er automatisering af kildedata. Det indebærer indsættelse af data på lige fod med brug af stregkodelæsere i supermarkeder. Dette gør det lettere for butiksejerne at have alle de data, der er nødvendige for at regulere salg og lager for at kunne konkludere det næste kvartals lagerbeholdning.
Det er en foretrukken dataindtastningsteknik, fordi den udrydder menneskelig indsats og usikkerheder. De traditionelle dataindtastningsteknikker involverer indhentning af information på papir og transport af den til den automatiserede databasestyringssoftware til undersøgelse. Menneskeligt arbejde er mindre tilbøjeligt til at være fri for fejl, redundans, unøjagtighed og inkonsistente data rettet mod fejlberegninger.
Kildedataautomatiseringsenhederne feeder således data med det samme, så du er parat til at behandle data, der er tilgængelige øjeblikkeligt. Man kan ikke stille spørgsmålstegn ved præcisionen af denne proces, fordi computere bevarer konsistens og beregninger.
Hvad er et eksempel på kildedataautomatisering?
Dataautomatisering har gjort kommerciel dataindtastning mere detaljeret og tilgængelig, hvilket sparer enorme omkostninger ved at ansætte folk, der ville gøre arbejdet for dig med uundgåelig unøjagtighed.
For eksempel, når enkeltpersoner får øje på deres ordrer hos diners, registreres gebyrerne straks i databasen via berøringsskærme. Dataene formodes således ikke at være dokumenteret to gange af en spisende. De fleste fastfood-kæder og detailbutikker bruger disse udstillinger på deres arbejdsstationer. Ud over at producere nøjagtige regninger er kildedataautomatisering formålet med disse apparater.
Ekstra fordele ved automatisering af kildedata omfatter lidt tid, som hver forbruger bruger på kassen ved at fjerne behovet for manuelle input. Alle supermarkeder kan se stregkoder på deres varer og derefter scanne dem i kassen, registrere alle de væsentlige oplysninger og fremstille regningerne. De kompilerede data vil give data om, hvilket produkt der sælger hurtigere end andre på lageret, hvilket giver ejeren tilstrækkelig tid til at genopbygge lageret.
Vurderingerne har også magnetisk kodning, som dekrypteres af MICR'er, hvilket gør checkbehandlingen enklere og omkostningseffektiv. Den tid, som skrankeoperatører sparer på at håndtere hver enkelt forbruger, kan bruges til at udvide tjenester til flere forbrugere hver dag, hvilket gør det muligt for organisationer at trives. Her er noget udstyr, der bruges til automatisering af kildedata.
Kildedataindtastningsudstyr er beregnet til hurtigt at undersøge dataene i et ensartet format og føre dem ind i computeren. Nogle af dem er:
Enheder til dataindtastning
Scannere: En scanner bruger lysfølende teknologi til at læse portrættet foran den og gemme det i computeren i digital form.
Stregkodelæsere: En stregkodelæser, som navnet indikerer, bruges til at undersøge og forstå stregkoder. Disse stregkoder er fremskredne kodningssymboler, herunder alle data om produktet og dets hastighed. Når læseren har undersøgt koden, oversætter den den til et digitalt layout på computeren.
Radio Frequency Identification (RFID): RFID bruger mikrochips til at undersøge etiketterne. Hver mikrochip har sin energikilde og inkluderer kodenumre, der er inspiceret af RFID'er. Denne mere avancerede dataautomatiseringsmetode er begyndt at renovere stregkodelæsere i forskellige scenarier.
MICR – Magnetic Ink Character Recognition: Disse er væsentligt genkendelsesudstyr, der læser magnetiseret blæk, såsom det, der er offentliggjort i bunden af checks.
OMR — Optisk mærkegenkendelse: Det gemmer kandidaternes totaler i en test og implicerer blyantmærker på unikke OMR-papirer. Det bruger lys og tvetydighed af blanks til at skelne data.
OCR — Optisk tegngenkendelse: Forskellige institutioner, der lader deres forbrugere udfylde feedbackformularer manuelt, har brug for en e-mailadresse for at forbedre deres mailingliste mere end analyser. De kan bruge OCR-software til at gendanne håndskrevne beskeder til et computerredigerbart script. Udstyret ligner en håndholdt scanner og konverterer data til et digitalt layout, der kan bevares i computerne.
Hvad er Big Data Automation?
Big Data har revolutioneret det organisatoriske og digitale landskab i, hvordan de fungerer. Analysen har sat spørgsmålstegn ved alle uoverensstemmelser i medarbejdernes præstationer eller et specifikt produkt på markedet. Denne overlegne teknologi gør det muligt for institutioner at finde mønstre i versionen, hvad enten det er at rette op eller forstå det.
Men kompileringen af Big Data kan give problemer for en institution, fordi der ikke er tilstrækkelige menneskelige og økonomiske ressourcer. Heldigvis har dataautomatisering nået industrierne til undsætning, hvilket muliggør dataindsamling uden tilhørende manuelle handlinger. På denne måde kan projektioner udføres uden at skulle gennemgå et yderligere trin for at korrigere fysiske anstrengelser.
Forståelse af dataadgang og ejerskab
Forskellige grupper vil eje elementer af ETL-processen, afhængigt af dit teamarrangement:
Centraliseret dataadgang og drift
Hele ETL-proceduren, såvel som enhver dataautomatisering, erhverves af IT-hovedafdelingen.
Hybrid dataadgang og drift
Udvælgelses- og transformationsmetoderne erhverves typisk af separate bureauer og kontorer, mens den centrale it-institution ofte overtager indlæsningsproceduren.
Decentral dataadgang og drift
Hvert agentur eller kontor vil være ansvarlig for sin egen ETL-procedure.
- SEO Powered Content & PR Distribution. Bliv forstærket i dag.
- Platoblokkæde. Web3 Metaverse Intelligence. Viden forstærket. Adgang her.
- Kilde: https://nanonets.com/blog/data-automation/
- 1
- 2023
- 7
- a
- Om
- adgang
- tilgængelighed
- tilgængelig
- gennemført
- Ifølge
- Bogføring og administration
- præcis
- præstation
- erhvervede
- Overtager
- tværs
- aktioner
- Yderligere
- adresse
- tilstrækkeligt
- fremskreden
- rådgivning
- agenturer
- agentur
- forude
- Støtte
- Alle
- allokering
- tillader
- altid
- tvetydigheden
- beløb
- beløb
- Analyser
- analyse
- Analytisk
- analytics
- analysere
- ,
- En anden
- fra hinanden
- tilsyneladende
- apparater
- passende
- Godkend
- områder
- arrangement
- kunstig
- kunstig intelligens
- vurderes
- vurderinger
- forsikrer
- forsøgt
- automatisere
- Automatiseret
- Automatisk Ur
- automatisk
- Automatisering
- Automation
- tilbage
- Bad
- Bank
- Bar
- baseret
- grundlag
- fordi
- bliver
- før
- være
- jf. nedenstående
- gavner det dig
- fordele
- Bedre
- mellem
- Big
- Big data
- Sedler
- Blocks
- board
- fremme
- Bund
- virksomhed
- business intelligence
- beregninger
- Kampagner
- kandidat
- kandidater
- kan ikke
- fange
- hvilken
- tilfælde
- tilfælde
- CDC
- central
- kæder
- lave om
- karakter
- karaktergenkendelse
- karakteristika
- kendetegnet
- afgift
- afgifter
- kontrollere
- Betaling
- Kontrol
- Rengøring
- klar
- kunder
- kode
- Kodning
- indsamler
- samling
- kommerciel
- Råvarer
- selskab
- fuldføre
- færdiggøre
- komplekse
- kompleksitet
- kompliceret
- komponent
- komponenter
- omfattende
- computer
- computere
- computing
- koncentrere
- Adfærd
- udførelse
- Tilslut
- Overvej
- konsekvent
- konstant
- opbygge
- forbruger
- Forbrugere
- kontakt
- indhold
- modsætning
- Core
- Corporate
- VIRKSOMHED
- Koste
- omkostningseffektiv
- Omkostninger
- kunne
- Counter
- skabe
- afgørende
- kunde
- tilpasses
- tilpasse
- dagligt
- FARE
- data
- dataadgang
- dataanalyse
- Dataanalyse
- indtastning af data
- Dataforberedelse
- databehandling
- dataforsker
- datasæt
- Database
- datasæt
- Dato
- dag
- beskæftiger
- beslutning
- Beslutningstagning
- leverer
- Afdeling
- Designer
- detail
- detaljeret
- udvikle
- enhed
- Enheder
- afvige
- Vanskelighed
- digital
- Ulempe
- dårskab
- distinkt
- dokumentet
- dokumenter
- gør
- downloade
- i løbet af
- hver
- Indtjening
- nemt
- økosystem
- effekt
- effektivt
- effektivitet
- effektivt
- indsats
- indsats
- elementer
- eliminere
- indlejret
- Medarbejder
- medarbejdere
- muliggøre
- muliggør
- muliggør
- energi
- engagere
- Engineering
- forbedret
- styrke
- enorm
- nok
- sikre
- sikrer
- Enterprise
- Hele
- helt
- indrejse
- udstyr
- fejl
- især
- væsentlig
- evaluere
- hver dag
- alles
- at alt
- undersøger
- eksempel
- spændende
- udføre
- udførelse
- udstillinger
- Udvid
- forvente
- forventninger
- forventer
- erfaring
- ekspertise
- ekstra
- ekstrakt
- letter
- faciliterende
- defekt
- tilbagemeldinger
- File (Felt)
- udfylde
- finansiere
- finansielle
- Finde
- passer
- flow
- Fokus
- efter
- formular
- format
- formularer
- Heldigvis
- fraktion
- Gratis
- Frekvens
- frisk
- fra
- forsiden
- Opfylde
- fuld
- fuldt ud
- funktion
- generelt
- generere
- få
- Go
- Mål
- godt
- stor
- større
- Gruppens
- Håndtering
- Hård Ost
- have
- sundhedspleje
- hjælpe
- hjælpsom
- link.
- Høj
- høj kvalitet
- højeste
- Hvordan
- How To
- HTTPS
- kæmpe
- menneskelig
- Mennesker
- Identifikation
- identificerer
- billeder
- straks
- gennemføre
- implementering
- implementeret
- vigtigt
- Forbedre
- forbedret
- in
- skrå
- omfatter
- omfatter
- Herunder
- indeks
- angiver
- individuel
- enkeltpersoner
- industrier
- industrien
- oplysninger
- Infrastruktur
- indgang
- indsigt
- instans
- i stedet
- Institution
- institutioner
- integreret
- Integrerer
- integration
- Intelligens
- Intelligent
- Intelligent dokumentbehandling
- interne
- indgriben
- opgørelse
- investering
- involvere
- spørgsmål
- IT
- Job
- Karriere
- bare en
- Holde
- Nøgle
- Kend
- Etiketter
- arbejdskraft
- Mangel
- landskab
- Layout
- Niveau
- lys
- Limited
- Line (linje)
- Liste
- lidt
- belastning
- lastning
- Logistik
- Lang
- lang tid
- langsigtet
- Se
- ligner
- leder
- UDSEENDE
- taber
- Lot
- Lav
- lavet
- Main
- vedligeholde
- lave
- maerker
- Making
- ledelse
- Håndtering
- måde
- manuel
- manuelt
- markere
- Marked
- Marketing
- Match
- matchende
- Matter
- midler
- Medlemmer
- beskeder
- Metadata
- metode
- metoder
- måske
- tankerne
- fejl
- blanding
- Modifikationer
- øjeblik
- momentum
- penge
- mere
- mest
- flere
- navn
- nødvendig
- Behov
- behov
- netværk
- net
- Ny
- nye produkter
- næste
- normal
- numre
- objektiv
- målsætninger
- objekter
- forpligtelser
- forældede
- opnå
- OCR
- OCR-software
- Office
- kontorer
- ONE
- åbent
- åbne data
- betjene
- drift
- Operatører
- Opportunity
- optisk tegngenkendelse
- Optimistisk
- ordrer
- organisation
- organisatorisk
- organisationer
- originalitet
- Andet
- Andre
- Ellers
- udestående
- egen
- ejer
- ejere
- pakket
- Papir
- papirer
- del
- forbi
- sti
- mønstre
- betaling
- betalinger
- Mennesker
- Udfør
- ydeevne
- fase
- fysisk
- pick
- pipeline
- Place
- perron
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatoData
- Vær venlig
- punkter
- Portal
- portræt
- Precision
- forudsige
- foretrækkes
- forberedt
- problemer
- procedurer
- behandle
- Procesautomatisering
- Processer
- forarbejdning
- producere
- produceret
- Produkt
- produktion
- Produkter
- Progress
- skred
- fremskrivninger
- passende
- korrekt
- forslag
- udsigter
- give
- leverer
- offentliggjort
- køb
- indkøb
- formål
- kvalitet
- mængde
- Kvarter
- spørgsmål
- Adspurgt
- Spørgsmål
- hurtigt
- hurtige
- hurtigt
- Sats
- nå
- nået
- Læs
- Læser
- læsere
- anerkendelse
- optage
- registreres
- reducerer
- referencer
- regioner
- Regulere
- relaterede
- pålidelighed
- indberette
- Rapportering
- anmode
- kræver
- påkrævet
- Krav
- redde
- Reserve
- reserver
- Ressourcer
- genoprette
- detail
- gennemgå
- revolutioneret
- Risiko
- robust
- R
- salg
- samme
- Gem
- besparelse
- Besparelser
- Skalerbarhed
- Scale
- scanne
- scenarier
- Videnskabsmand
- forskere
- skærme
- Gribe
- valg
- Salg
- tjeneste
- Tjenester
- sæt
- flere
- skarp
- bør
- betydning
- signifikant
- Simpelt
- samtidigt
- enkelt
- So
- Software
- nogle
- Kilde
- Kilder
- Sourcing
- specifikke
- tilbringe
- brugt
- Spot
- Stage
- påbegyndt
- Tilstand
- Trin
- Steps
- bestand
- butik
- forhandler
- Strategi
- strømline
- struktur
- struktureret
- efterfølgende
- væsentlig
- succes
- sådan
- tilstrækkeligt
- overlegen
- support
- systemet
- Systemer
- Tag
- mål
- Opgaver
- opgaver
- hold
- hold
- teknikker
- Teknologier
- Teknologier
- vilkår
- prøve
- Test
- The Source
- deres
- ting
- tre
- Trives
- Gennem
- hele
- tid
- tidskrævende
- til
- også
- værktøj
- spor
- traditionelle
- overførsler
- Transform
- Transformation
- transformationer
- Drejning
- typisk
- usikkerheder
- forstå
- forstået
- forenet
- enestående
- up-to-date
- Opdatering
- opdateret
- opdateringer
- opdatering
- uploadet
- Uploading
- us
- brug
- brug tilfælde
- brugere
- udnytte
- udnyttet
- udnytter
- Ved hjælp af
- Værdier
- række
- forskellige
- Ve
- leverandører
- verificeres
- udgave
- levedygtighed
- måder
- Hvad
- hvorvidt
- som
- mens
- WHO
- vilje
- Vinder
- inden for
- uden
- ord
- ord
- Arbejde
- arbejdsgange
- ville
- Du
- Din
- youtube
- zephyrnet