Databehandling 101: Hemmeligheden bag at træffe datadrevne beslutninger

---

Hvordan kommer du i gang med databehandling?

Hvis du er ny på området, er der et par vigtige ting, du skal overveje. Først og fremmest skal du beslutte dig for de værktøjer og teknologier, du skal bruge. Mange værktøjer og teknologier er tilgængelige til databehandling, lige fra simpel regnearkssoftware til komplekse programmeringssprog som Python. Det er vigtigt at vælge passende værktøjer til dine behov og færdighedsniveau. Her er en trin-for-trin tilgang til databehandling:

Hvad er nogle almindelige anvendelser af databehandling?

Hvor der er data, er der en use case for databehandling. For at udføre analyser på dataene skal rådataene behandles. Hvad er nogle almindelige tilfælde af databehandling for virksomheder? Lad os se.

• Forudsigelig analyse: Hvad er bedre end at kende prognoser for noget, der er ved at gå galt? Med automatiseret databehandling kan virksomheder proaktivt håndtere vanskelige situationer som at droppe indtægtstal, før det bliver et problem.
• Datarensning: Data fra flere kilder er bundet til at have forskelle i formatering. Databehandling normaliserer dataene og sikrer ens formatering på tværs af kilder.
• Intelligent automatisering: Databehandling kan hjælpe med at udløse regelbaseret workflowautomatisering for at automatisere manuelle opgaver.
• Opdagelse af svig: Identifikation af svigagtige aktiviteter ved at analysere mønstre i transaktionsdata.
• Anbefalingssystemer: Analyse af brugeradfærdsdata for at komme med personlige anbefalinger.
• Billedbehandling: Analyse og manipulation af billeder for at udtrække information og indsigt.

Dette er nogle databehandlingsbrugssager, men de kan anvendes på mange brancher og personaer.

Hvordan automatiserer man databehandling?

Der er talrige applikationer til databehandling i erhvervslivet. Men hvordan gør man livet lettere med kompleks databehandling?

Spørgsmålet til dette svar er "databehandlingsautomatisering."

Databehandlingsautomatisering bruger simpelthen workflowautomatisering til at sætte dataopgaver på autopilot. Du kan bruge intelligent automatisering at automatisere hverdagsagtige databehandlingsopgaver som dataindtastning, dokumentupload, datarensning, datatilpasning, verifikationog datalagring. For at komme i gang med data behandlingsautomatisering, skal du følge følgende trin:

Identificer problemet eller spørgsmålet, du vil besvare:

Før du begynder, skal du klart forstå, hvad du vil opnå gennem din databehandlingsindsats. Identificer det problem, du vil løse, eller det spørgsmål, du vil besvare, og overvej derefter de data, du skal bruge for at løse det.

Vælg en automatiseringsplatform:

Du kan bruge SQL, Python og STATA til at kode databehandlingsprocessen. Eller du kan bruge moderne værktøjer til administration af arbejdsgange uden kode til at oprette arbejdsgange for at opsætte regler og udløsere for databehandling.

Platforme som Nanonets giver en end-to-end-løsning for virksomheder til at automatisere forretningsprocesser effektivt.

Indsaml data:

Når du ved, hvilke data du har brug for, er det tid til at begynde at indsamle dem. Dette kan involvere brug af sensorer, databaser eller web-skrabeværktøjer til at indsamle dataene. Det er vigtigt at sikre, at de indsamlede data er nøjagtige, relevante og omfattende.

Du kan automatisere dataindsamling på Nanonets. Se hvordan.

Rens og forbehandle dataene:

Det næste trin er at rense og forbehandle dataene for at sikre, at de er brugbare. Dette kan involvere fjernelse af fejl og uoverensstemmelser, formatering og omstrukturering af dataene og håndtering af manglende værdier.

Nanonets kan nemt håndtere alle datarensnings- og skænderier. Tjek det ud for din brugssag.

Transformér data:

Når dataene er blevet renset, er det tid til at omdanne dem til en mere passende form til den analytiske opgave. Dette kan involvere samle dataene, udfører feature engineering eller anvender statistiske teknikker.

Analyser og fortolk dataene:

Nu er det tid til at tage dataene i brug. Brug de passende værktøjer og teknikker til at analysere og fortolke dataene og udtrække værdifuld indsigt og information.

Kommuniker resultaterne:

Endelig er det vigtigt at kommunikere resultaterne af din databehandlingsindsats til relevante interessenter. Dette kan involvere oprettelse af rapporter, visualiseringer eller præsentationer for at dele den indsigt, du har opnået.

---

Hvis du arbejder med fakturaer og kvitteringer eller bekymrer dig om ID-bekræftelse, så tjek Nanonets online OCR or PDF-tekstudtrækker at udtrække tekst fra PDF-dokumenter gratis. Klik nedenfor for at lære mere om Nanonets Enterprise Automation Solution.

---

Nanonetter: Databehandlingsautomatisering til virksomheder

Nanonets er en AI-baseret intelligent dokumentbehandlingssoftware der kan udtrække data fra ethvert dokument (billeder, håndskrevne billeder, PDF'er og mere) & udfør opgaver på udtrukne data 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. Det kan udføre flere dataformaterings- og forbedringsopgaver, herunder, men ikke begrænset til, dem, der er vist på billedet nedenfor.

Hvorfor skal du vælge Nanonets?

Som virksomhed har du dokumenter. Ofte mange af dem.

Meget information er gemt i dokumenterne. Brug af en platform som Nanonets giver virksomheder mulighed for at bruge data fra registreringer, automatisere manuelle dokumentprocesser og forbedre organisationens produktivitet, samtidig med at sikkerheden af ​​dokumenter forbedres.

Nanonetter hjælper virksomheder med at automatisere dokumentdataprocesser som f.eks indtastning af data ind i ERP, udtræk af dokumentdata, konvertering af dokumenter fra et format til et andet og automatisering af godkendelser, checks, verifikationer og meget mere.

Udover dets funktioner er her nogle grunde til, hvorfor du bør flytte til Nanonets:

Vores kunder har nogle gode ting at sige om os!

Har du en brugscase for databehandling i tankerne? Prøv Nanonets gratis or kontakte vores eksperter at opsætte arbejdsgange for dig!

---

Mange værktøjer og teknologier er tilgængelige, fra simpel regnearkssoftware til komplekse databehandlingsrammer. Nogle standardværktøjer og -teknologier, der bruges i databehandling, omfatter

• Relationsdatabaser er strukturerede databaser, der gemmer data i tabeller og bruger SQL (Structured Query Language) til at manipulere og forespørge dataene. Eksempler inkluderer MySQL, Oracle og PostgreSQL.
• NoSQL databaser: Disse bruger ikke det traditionelle SQL-sprog.
• R og Python: Programmeringssprog, der er populære til dataanalyse og maskinlæring.
• Bestyrelse: Et datavisualiseringsværktøj, der giver brugerne mulighed for at oprette interaktive dashboards og rapporter.
• SAS, SPSS og STATA: Software til statistisk dataanalyse og visualisering.
• KNIME: En open source-dataintegrations- og dataanalyseplatform.

Konklusion

Databehandling er en livline for virksomheder, der ønsker at trække meningsfuld indsigt fra deres enorme datasæt. Databehandlingsautomatisering hjælper virksomheder med at automatisere manuelle aspekter af behandlingen med minimale fejl.

Software som Nanonets kan hjælpe organisationer med at spare tid og omkostninger ved at forenkle dataprocesser med no-code workflow automation. Hvis du ønsker at automatisere hverdagsagtige dokumentdatabehandlingsopgaver, nå ud til vores team or start din gratis prøveperiode.

---

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: