یکپارچه سازی داده 101: چیست و چگونه می توان آن را خودکار کرد؟

---

موارد استفاده ادغام داده ها

تامین انرژی برنامه های کاربردی و عملیات بلادرنگ (RTA).

یکپارچه‌سازی داده‌ها به برنامه‌های بلادرنگ (RTA) اجازه می‌دهد تا با تأخیر زیر ثانیه عملیاتی شوند. ابزارهای یکپارچه سازی داده ها به پاکسازی، تبدیل و تجزیه و تحلیل داده ها کمک می کنند و RTA ها را موثر می کنند. غول‌های خرده‌فروشی مانند Macy از ابزارهای یکپارچه‌سازی داده‌ها برای اتصال و سازماندهی داده‌های خود در زمان واقعی استفاده می‌کنند و برنامه‌های ابری و تجاری خود را کارآمدتر می‌کنند.

تشخیص ناهنجاری ها و پیش بینی ها

یکپارچه سازی داده ها را می توان برای تشخیص ناهنجاری ها و پیش بینی در زمان واقعی استفاده کرد. با یکپارچه‌سازی داده‌ها، سازمان‌ها می‌توانند داده‌های اینترنت اشیا را از چندین منبع جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل کنند تا رفتار غیرعادی را شناسایی و از آن جلوگیری کنند. در امنیت سایبری، تشخیص ناهنجاری ها بسیار مهم است و یکپارچه سازی داده ها به جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده ها برای جلوگیری از تراکنش های جعلی کمک می کند. علاوه بر این، کسب و کارها می توانند با ترکیب داده ها از منابع مختلف، پیش بینی خود را بهبود بخشند.

ذخیره سازی داده ها و هوش تجاری

یکپارچه سازی داده ها به کسب و کارها کمک می کند تا مقادیر زیادی از داده ها را از منابع مختلف ذخیره، مدیریت و تجزیه و تحلیل کنند تا بینش های ارزشمندی را استخراج کنند.

برنامه ریزی منابع سازمانی (ERP) و مدیریت ارتباط با مشتری (CRM):

یکپارچه‌سازی داده‌ها به یکپارچه‌سازی داده‌های سیستم‌های مختلف کمک می‌کند تا کسب‌وکارها بتوانند بر اساس یک دیدگاه واحد از داده‌های مشتری تصمیمات آگاهانه بگیرند.

---

یکپارچه سازی داده ها برای شرکت ها

شرکت ها باید از یکپارچه سازی داده ها استفاده کنند زیرا می تواند منجر به صرفه جویی قابل توجهی در هزینه و بهبود کارایی شود. یکپارچه سازی داده ها از سیستم های متفاوت می تواند به حذف فرآیندهای دستی و کاهش خطاها و کاهش هزینه های عملیاتی کمک کند. به عنوان مثال، مطالعه توسط تحقیقات فورستر دریافتند که یکپارچه سازی داده ها می تواند زمان ورود دستی داده ها را تا 80 درصد کاهش دهد. این به معنای صرفه جویی در هزینه تقریباً 12,000 دلار در سال برای شرکتی با تنها ده کارمند است.

علاوه بر این، یکپارچه سازی داده ها می تواند با ارائه یک دید جامع و دقیق از عملیات سازمان، به بهبود تصمیم گیری کمک کند. این می تواند به جلوگیری از اشتباهات پرهزینه و افزایش فرصت های درآمد کمک کند. به عنوان مثال، مطالعه ای توسط McKinsey & Company تخمین زده می شود که شرکت هایی که از تجزیه و تحلیل داده های پیشرفته استفاده می کنند می توانند حاشیه عملیاتی خود را تا 60٪ بهبود بخشند.

با راه حل مناسب یکپارچه سازی داده ها، شرکت ها می توانند دقت و در دسترس بودن داده های خود را بهبود بخشند و منجر به افزایش بهره وری و سودآوری شوند.

ابزار یکپارچه سازی داده ها و اتوماسیون

پلتفرم‌هایی مانند نانو شبکه‌ها می‌توانند مجموعه داده‌های بزرگ را از منابع متعدد ادغام کنند و انجام تجزیه و تحلیل داده‌ها را آسان می‌کنند. Nanonets یک پلت فرم اتوماسیون اسناد مبتنی بر هوش مصنوعی است. دارای یک نرم افزار داخلی OCR است که داده ها را از هر سندی استخراج می کند و آن را با بیش از 5000 برنامه تجاری همگام می کند.

در اینجا در Nanonets، می توانید یکپارچه سازی داده ها را از اسناد به راحتی تنظیم کنید:

ورود or یک حساب کاربری رایگان ایجاد کنید در نانو شبکه ها

نوع سندی را که می‌خواهید داده‌ها را از آن استخراج کنید انتخاب کنید - رسید، صورت‌حساب یا ایجاد مدل سفارشی خود.

به طور خودکار سند را با استفاده از گزینه های وارد کردن سند جمع آوری کنید. پس از انجام این کار، اسناد شما به طور خودکار در شبکه های نانو آپلود می شوند و می توانید داده های مربوطه را از اسناد استخراج کنید.

می توانید تعداد دفعات بارگذاری سند را از طریق تنظیمات تنظیم کنید.

حالا قوانین می آید. آیا می خواهید کاری با داده ها انجام دهید؟ می‌توانید گردش‌های کاری بدون کد مبتنی بر قانون را برای انجام بسیاری از وظایف مانند قالب‌بندی تاریخ، جستجو در پایگاه داده، تطبیق داده‌ها، حذف کاما، بزرگ کردن داده‌ها و موارد دیگر تنظیم کنید.

هنگامی که داده‌ها را پردازش کردید، می‌توانید با استفاده از گزینه‌های صادرات داده در Nanonets، داده‌ها را با برنامه‌های کاربردی تجاری خود به اشتراک بگذارید.

راه اندازی یکپارچه سازی داده ها در نانو شبکه ها بسیار ساده است. می توانید خودتان شروع به انجام آن کنید یا با کارشناسان ما تماس بگیرید، چه کسی می تواند به شما در تنظیم گردش کار برای مورد استفاده خود کمک کند.

---

بهترین روش ها برای یکپارچه سازی داده ها

1. اهداف تجاری بلندمدت روشن را تعریف کنید

برای پیاده سازی یک راه حل موفق یکپارچه سازی داده ها، باید اهداف کسب و کار خود را تعیین کنید. فهرستی از آنچه می خواهید در بلندمدت به دست آورید تهیه کنید و توضیح دهید که چه بخش هایی از کسب و کار خود را می خواهید بهبود بخشید.

2. ابزار ادغام داده مناسب را انتخاب کنید

هنگام ادغام داده ها، مقدار، سختی، مبدا و مقیاس پذیری سیستم را در نظر بگیرید.

3. با سادگی پیش بروید

یکپارچه سازی داده ها می تواند برای کاربران تجاری دشوار و دشوار باشد. یک راه عالی برای انجام یکپارچه سازی داده ها، انتخاب ابزارهایی است که استفاده از آنها آسان است، حتی برای افراد غیر فنی. به این ترتیب، می توانید بدون نیاز به کمک تیم فناوری اطلاعات یا مهندسی، مشکلات را شروع و رفع کنید.

4. اطلاعات را درک کنید

قبل از در نظر گرفتن راه حل یکپارچه سازی، معنی داده ها را بدانید. انواع مختلفی از داده ها وجود دارد. شما باید نقاط داده خود را درک کنید تا یک راه عالی برای کنار هم قرار دادن آنها انتخاب کنید.

5- نقش ها و مسئولیت ها را اختصاص دهید 

نقش ها و مسئولیت ها را به همه کاربران درگیر در پروژه اختصاص دهید. یکپارچه سازی داده ها زمان زیادی می برد و شما فقط می توانید از یک نفر انتظار داشته باشید که این کار را در بخشی از زمان با دیگران انجام دهد.

مزایای یکپارچه سازی خودکار داده ها

راه های مختلفی وجود دارد که یکپارچه سازی خودکار داده ها می تواند به سازمان ها کمک کند. این شامل:

از ابتکارات کلان داده پشتیبانی می کند

با اتوماسیون، یکپارچه سازی داده ها فرآیندهایی مانند ETL قابل مدیریت تر می شود. این کمک می کند تا پردازش داده ها سازگار باشد. این هنگام استفاده از داده های بزرگ برای تصمیم گیری در عملیات BI مهم است. تیم های ETL می توانند با کمک اتوماسیون یکپارچه سازی داده ها از زمان خود بهتر استفاده کنند. این کمک می کند تا مقادیر روزافزون داده را درک کنید. با استفاده از نتایج این مطالعه، آنها می توانند بهتر از رویه های موجود استفاده کنند و تصویر کاملی از عملکرد شرکت را مشاهده کنند.

باعث صرفه جویی در وقت و منابع می شود

یک پروژه معمولی یکپارچه سازی داده ها می تواند از چند ساعت تا چند روز طول بکشد. بنابراین، متخصصان فناوری اطلاعات برای ایجاد و نگهداری دستی یکپارچه سازی مورد نیاز هستند. یک سیستم خودکار خوب طراحی شده می تواند این وظایف را به موقع بر عهده بگیرد و انجام دهد. این باعث صرفه جویی در وقت کارگران در هر روز می شود. این امر بار تیم های ETL را کاهش می دهد زیرا آنها نیازی به حفظ جریان داده فعال ندارند.

کاملا مقیاس پذیر

ما می توانیم ادغام خودکار داده ها را برای پشتیبانی از نیازهای هر شرکت اندازه ای مقیاس کنیم. این سیستم در مشاغل مختلف از کوچک تا بزرگ قابل پیاده سازی است.

گرانتر از ادغام دستی 

استفاده از متخصصان فناوری اطلاعات و پرداخت حقوق آنها می تواند پرهزینه باشد. بنابراین، ادغام خودکار داده ها نیاز به یکپارچه سازی دستی را از بین می برد. و این می تواند در دراز مدت باعث صرفه جویی قابل توجهی در شرکت ها شود.

---

نتیجه

یکپارچه‌سازی داده‌ها، سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا داده‌ها را از پایگاه‌های داده و سیستم‌های متعدد در یک نمای واحد ترکیب کنند. این امر با ارائه تجزیه و تحلیل داده های جامع تر و مرتبط تر منجر به تصمیم گیری بهتر می شود. یکپارچه سازی داده ها همچنین می تواند کیفیت داده ها را با حذف موارد تکراری یا ناسازگاری بهبود بخشد.

با این حال، پیاده سازی یکپارچه سازی داده ها می تواند یک فرآیند پیچیده و زمان بر باشد. قبل از شروع پروژه یکپارچه سازی داده ها، ارزیابی دقیق هزینه ها و منافع بسیار مهم است. کمک متخصص همچنین می تواند موفقیت را تضمین کند و مزایای یکپارچه سازی داده ها را به حداکثر برساند. با در دسترس‌تر کردن، تحلیل‌پذیری و استفاده‌تر کردن داده‌ها، یکپارچه‌سازی داده‌ها می‌تواند کارایی را افزایش دهد و در زمان و منابع سازمان صرفه‌جویی کند.

---

ادغام داده ها از اسناد به ERP، CRM یا موارد دیگر را با گردش کار بدون کد به صورت خودکار انجام دهید.

---

ادامه مطلب: