Hvad er datakortlægning, og hvordan kortlægger man data effektivt?

---

Automatisering af datakortlægning

Værktøjer til automatisering af datakortlægning er uvurderlige for virksomheder i den moderne æra.

Disse værktøjer giver dem mulighed for at spare tid og penge, mens de forbedrer nøjagtigheden og effektiviteten af ​​datakortlægning.

Følgende er nogle af de mest berømte værktøjer til automatisering af datakortlægning.

1. Nanonetter
2. Pentaho
3. Talent
4. computer
5. Altova
6. Salesforce
7. IBM InfoSphere

Automatiseringsværktøjet hjælper med at automatisere processen med at transformere data fra et format til et andet. Det gør det nemmere at dele information på tværs af flere systemer og applikationer. Du kan bruge denne automatiserede proces i flere forretningsområder. Eksempler omfatter finansiel rapportering, Customer Relationship Management (CRM), e-handel og meget mere.

---

Nanonetter til datakortlægning

Nanonets er en AI-baseret OCR-software med avancerede workflow-funktioner. Det er den perfekte løsning til virksomheder, der ønsker at maksimere potentialet i dokumentdata. Uanset om det er automatisering af dokumentdataindtastning, dokumentbekræftelse, dokumenthåndtering eller dokumentlagring, kan Nanonets håndtere enhver dokumentrelateret opgave effektivt.

Nanonets forbinder med 5000+ applikationer, hvilket gør det nemmere hurtigt at kortlægge data på tværs af platforme, synkronisere data og validere datapunkter. Nanonets kan kortlægge data fra ethvert dokument (billeder, PDF'er, word-dokumenter, CSV, Excel) og synkronisere dem med enhver software efter eget valg.

Hvorfor nanonetter? Nå, her er nogle grunde:

Har du en use case i tankerne? Kontakt vores salgsteam or start din gratis prøveperiode!

---

Hvordan fungerer Data Mapping Automation Tools?

Disse automatiseringsværktøjer fungerer ved at bruge algoritmer og specialiseret software. De konverterer data fra dets originale format til et andet (for bedre forståelse).

Med automatisering af datakortlægning kan virksomheder automatisere mange aspekter af deres processer. Det omfatter datatransskription, rensning, sammensmeltning og integration.

Der kræves dog en vis teknisk ekspertise for at implementere automatiseringen korrekt.

Automatiserede kortlægningsværktøjer giver nyttige funktioner som træk-og-slip-grænseflader, brugervenlige guider og grafiske repræsentationer af ændringer foretaget på forskellige felter eller tabeller.

Avancerede funktioner som fuzzy matching er tilgængelige, hvilket gør det muligt at kombinere lignende informationer fra forskellige kilder eller dokumenter, samtidig med at nøjagtigheden bevares.

Hvordan er datakortlægningsautomatiseringsværktøjer gavnlige?

Automatisering af datakortlægning giver virksomheder en fantastisk måde at strømline deres processer på. Det gør det, mens det producerer mere nøjagtige resultater på meget kortere tid end manuelle metoder.

Det kræver helt sikkert en indledende opsætning. Dette vil dog i sidste ende betale sig betydeligt. Det øger effektiviteten af ​​processen, sparer tid og forbedrer nøjagtigheden, når der håndteres store mængder af komplekse datasæt.

Derudover er automatiserede kortlægninger altid up-to-date. De vil automatisk justere, når der sker ændringer i kilde- eller målformatet, hvilket betyder, at du ikke behøver at bekymre dig om at være forældet.

---

Hvad er den bedste praksis for datakortlægning?

Den bedste praksis for datakortlægning er at opretholde et konsistent, nøjagtigt og opdateret kort over dataflow på tværs af systemer. Det involverer at forstå og dokumentere sammenhænge mellem forskellige elementer i et dataflow. Det bør også hurtigt og effektivt identificere enhver inkonsekvens eller ligegyldighed. Målet er at sikre, at data administreres korrekt gennem hele deres livscyklus, fra generation til lagring til analyse.

Planlægning af datakortlægningsmetoden

Først og fremmest bør organisationer planlægge deres datakortlægningstilgang på forhånd. Det omfatter oprettelse af en køreplan over alle de endepunkter, der er involveret i datastrømmen, sammen med deres respektive forbindelser og afhængigheder. Denne plan bør dokumenteres, så alle involverede kan forstå den. Det er også vigtigt at gennemgå denne plan gentagne gange for at sikre nøjagtighed og fuldstændighed. Et opdateret systemkort hjælper med at forhindre uventede problemer.

Sikring af kvalitetsprocesser

Organisationer bør også fokusere på kvalitetssikringspraksis gennem hele processen. Det involverer validering af datanøjagtighed på hvert trin i sin rejse, samtidig med at det sikres, at eventuelle fejl hurtigt identificeres og løses.

Implementering af passende procedurer

Det er vigtigt at have en ordentlig måde at tilføje nye oplysninger til kortet og sørge for, at det er registreret, og at alle kender det. På denne måde kan alle ændringer spores og forstås af alle brugere.

Indførelse af brugen af ​​tredjepartsanalyseværktøjer

Organisationer bør også overveje at bruge avancerede analyseværktøjer til datakortlægningsaktiviteter. Disse værktøjer kan automatisere mange kedelige opgaver forbundet med manuelle kortlægningsprocesser. Disse omfatter sporing af forskellige versioner af dokumenter eller verifikation af komplekse relationer mellem datasæt. De kan også afdække skjulte mønstre eller indsigt i store datasæt, som ikke bemærkes under traditionelle metoder.

Automatisering af datakortlægningsprocessen

Endelig kan automatiserede værktøjer til datakortlægning reducere det samlede tidsforbrug og vedligeholdelsesomkostninger for større projekter, som kræver hyppige opdateringer over tid.

---

Hvad er de forskellige anvendelsestilfælde af datakortlægning?

Følgende er de vigtigste tilfælde af datakortlægning ud af mange.

Dataintegration

Dataintegration justerer og kombinerer data fra to forskellige kilder til et enkelt forståeligt format. Det hjælper til mere effektiv analyse og rapportering. Denne proces involverer følgende trin

1. Identifikation af fælles dataelementer på tværs af flere systemer

2. Fjernelse af duplikerede data

3. Formatering af data i et enkelt format

Dataoverførsel

Datamigrering betyder at flytte data fra et system til et andet. Denne proces involverer at identificere og kortlægge dataelementer fra kildesystemet til målsystemet. Det sikrer, at alle relevante data overføres, og dataintegriteten opretholdes.

Datatransformation

Datatransformation betyder at ændre formatet eller strukturen af ​​data for at gøre dem mere anvendelige eller kompatible med andre systemer. Denne proces involverer at identificere og kortlægge dataelementer fra det originale format til det ønskede format. Og så bruge den kortlægning til at transformere dataene.

Vi vil også diskutere de vigtigste teknikker til datakortlægning.

Manuel datakortlægning

Som navnet antyder, kræver denne teknik manuelt arbejde. En it-professionel udfører alle kortlægningsprocesser manuelt.

Skema kortlægning

Den anden teknik er halvt automatiseret og halvt manuel. En datakortlægningssoftware bruges til at etablere stien mellem kildedataene og målet. Den IT-professionelle vil derefter kontrollere det og foretage de nødvendige justeringer.

Automatiseret datakortlægning

Det er en fuldautomatisk datakortlægningsteknik, der bruger et automatiseringsværktøj til hele processen. Det er således den mest nøjagtige, effektive og enkleste måde at kortlægge data på.

Afsluttende ord

Datamapping er processen med at skabe en køreplan for dine data. Det er gjort, så du bedre kan forstå, hvor det kommer fra, hvordan det flyder gennem dine systemer, og hvor det går hen, når det ikke længere er nødvendigt.

Denne vejledning giver et overblik over datakortlægning, herunder dets fordele og vigtige trin for at komme i gang. Ved at oprette et datakort kan du tydeligt forstå din organisations datalandskab. Så kan du træffe mere informerede beslutninger om at administrere og bruge dine data bedst.

---

Ooptimere dataprocesser med Nanonets. Kort data fra dokumenter på mere end 5000 forretningssoftware problemfrit. Giv det en chance.

---

Læs mere: