व्यवसाय आम तौर पर बड़ी मात्रा में डेटा उत्पन्न करते हैं और स्टॉक करते हैं जिससे वे बीआई (बिजनेस इंटेलिजेंस) का उपयोग करके तेजी से और सभ्य निर्णय लेने के लिए महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्राप्त करते हैं। इस डेटा के मिश्रण और जटिलता के कारण उत्पादक और लागत प्रभावी डेटा विश्लेषण की आवश्यकता है। डेटा स्वचालन एक महत्वपूर्ण प्रक्रिया है जिसे इस उद्देश्य को प्राप्त करने के लिए कार्यान्वित और एकीकृत किया जा सकता है।
डेटा ऑटोमेशन क्या है?
डेटा ऑटोमेशन की व्याख्या इन प्रक्रियाओं को मैन्युअल रूप से संचालित करने के बजाय स्वचालित तकनीकों का उपयोग करने वाले डेटा को संभालने, अपलोड करने और संसाधित करने के रूप में की जाती है। आपके डेटा पाइपलाइन डिवाइस की दीर्घकालिक व्यवहार्यता डेटा अंतर्ग्रहण विधि को स्वचालित करने पर निर्भर करती है। कोई भी अद्यतन जानकारी रोके जाने के खतरे को संचालित करती है क्योंकि यह एक अतिरिक्त कार्य है जिसे एक व्यक्ति को अपने अन्य दायित्वों के साथ प्राप्त करना चाहिए। डेटा ऑटोमेशन डेटा पारिस्थितिकी तंत्र में कंप्यूटर और विधियों के साथ मैन्युअल श्रम को पुनर्स्थापित करता है जो आपके लिए कार्य करता है।
मानवीय हस्तक्षेप के बिना, यह प्रक्रिया बुद्धिमान प्रक्रियाओं, कृत्रिम बुद्धिमत्ता, बुनियादी ढाँचे और सॉफ्टवेयर का उपयोग करके डेटा का संकलन, भंडारण, परिवर्तन और विश्लेषण करती है। कॉर्पोरेट दक्षता को बढ़ावा देने के दौरान समय और धन बचाने के लिए डेटा सोर्सिंग को स्वचालित किया जा सकता है। डेटा ऑटोमेशन यह सुनिश्चित करके त्रुटियों को कम करने में भी लाभ देता है कि डेटा को संरचित तरीके से पैक किया गया है। आपकी कंपनी को उचित पथ पर प्रगति करने के लिए, आपको अपने डेटा से मुख्य व्यावसायिक समझ एकत्र करने की आवश्यकता होगी। परिणामस्वरूप, एक स्वचालित डेटा विश्लेषण प्रक्रिया होने से व्यावसायिक उपयोगकर्ता डेटा तैयार करने के बजाय डेटा विश्लेषण पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।
डेटा स्वचालन के तत्व
एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म और लोड डेटा ऑटोमेशन के तीन केंद्रीय घटक हैं और इन्हें नीचे वर्णित किया गया है:
उद्धरण: इसमें एकल या विभिन्न स्रोत प्रणालियों से डेटा निकालना शामिल है।
बदालना: यह आपके डेटा को आवश्यक संरचना में अनुकूलित करता है, जैसे CSV फ्लैट-फ़ाइल स्वरूप। इसमें संपूर्ण राज्य शब्द के साथ सभी राज्य संक्षेपों को पुनर्स्थापित करना शामिल हो सकता है।
भार: इस अंक में, ओपन डेटा पोर्टल डेटा को एक ऑपरेशन से दूसरे में स्थानांतरित करता है।
आपके डेटा अपलोड को पूरी तरह से स्वचालित और उचित रूप से पूरा करने के लिए प्रत्येक चरण महत्वपूर्ण है।
क्या आप डेटा प्रक्रियाओं को स्वचालित करना चाहते हैं?
नैनोनेट्स के नो-कोड वर्कफ्लो प्लेटफॉर्म के साथ सफाई, निष्कर्षण, पार्सिंग और अधिक जैसे डेटा कार्यों को स्वचालित करें। आप हमारी टीम से संपर्क कर सकते हैं यदि आपके पास जटिल उपयोग मामला है तो एक जटिल उपयोग मामला स्थापित करने के लिए।
डेटा ऑटोमेशन के लाभ
एक उद्योग डेटा ऑटोमेशन से व्यापक रूप से सहायता कर सकता है। इन लक्ष्यों को नीचे विस्तार से समझा गया है:
प्रसंस्करण समय में कमी
अलग-अलग संदर्भों से विशाल डेटा को प्रोसेस करना कोई आसान काम नहीं है। विभिन्न स्रोतों से निकाले गए डेटा प्रारूप में भिन्न होते हैं। एकीकृत नेटवर्क में पैक किए जाने से पहले इसे औपचारिक रूप दिया जाना चाहिए और मूल्यांकन किया जाना चाहिए। ऑटोमेशन डेटा पाइपलाइन के एक हिस्से को बनाने वाले कामों से निपटने में बहुत समय लगाता है। इसके अलावा, यह मैनुअल हस्तक्षेप को कम करता है, जिसका अर्थ है कम आरक्षित उपयोग, समय की बचत और बेहतर डेटा विश्वसनीयता।
पैमाने और प्रदर्शन में सुधार करने की क्षमता
डेटा ऑटोमेशन आपके डेटा सेट की बेहतर मापनीयता और प्रदर्शन का आश्वासन देता है। उदाहरण के लिए, चेंज डेटा कैप्चर (सीडीसी) की सुविधा से, स्रोत स्तर पर किए गए सभी संशोधन ट्रिगर्स के आधार पर पूरे निवेश प्रणाली में उत्पन्न होते हैं। इसके विपरीत, डेटा कार्यों को मैन्युअल रूप से अपडेट करने में समय लगता है और पर्याप्त विशेषज्ञता की अपेक्षा होती है।
स्वचालित डेटा एकीकरण उपकरण के साथ, डेटा पैक करना और सीडीसी को एक साथ विनियमित करना केवल विज़ुअल डिज़ाइनर पर वस्तुओं को खींचने और कम करने का मामला है। स्वचालन के माध्यम से विश्लेषणात्मक गति को बढ़ाया जा सकता है। जब किसी विश्लेषण में कम मानव इनपुट की अपेक्षा होती है, तो एक डेटा वैज्ञानिक अधिक तेज़ी से विश्लेषण कर सकता है, और कंप्यूटर कुशलतापूर्वक मनुष्यों के लिए जटिल और समय लेने वाले कार्य कर सकते हैं। विशाल डेटा का कुशलतापूर्वक मूल्यांकन करने की कुंजी स्वचालन है।
कीमत का सामर्थ्य
स्वचालित डेटा विश्लेषण उद्योगों के लिए समय और पैसा वसूल करता है। कंप्यूटिंग संसाधनों की तुलना में डेटा विश्लेषण के दौरान कर्मचारी का समय अधिक महंगा होता है, और डिवाइस एनालिटिक्स को तेजी से निष्पादित कर सकते हैं।
समय का बेहतर आवंटन
डेटा वैज्ञानिक उन कार्यों को स्वचालित करके निर्णय लेने का समर्थन करने के लिए नई अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं जो बहुत अधिक मानवीय मौलिकता की अपेक्षा नहीं करते हैं। डेटा एनालिटिक्स ऑटोमेशन से डेटा टीम के कई सदस्य लाभान्वित होते हैं। यह डेटा वैज्ञानिकों को उच्च-गुणवत्ता, पूर्ण और अप-टू-डेट डेटा के साथ कार्य करने में सक्षम बनाता है।
बेहतर ग्राहक अनुभव
एक उत्कृष्ट उत्पाद या सेवा प्रदान करना पर्याप्त नहीं है। उपभोक्ता आपके साथ भी एक आशावादी अनुभव की भविष्यवाणी करते हैं। आपके अकाउंटिंग बोर्ड से लेकर उपभोक्ता देखभाल तक, डेटा ऑटोमेशन यह सुनिश्चित करता है कि आपके ग्राहकों की जरूरतों को पूरा करने के लिए आपके संकाय के पास संबंधित डेटा उनकी उंगलियों पर हो।
बेहतर डेटा गुणवत्ता
बड़ी मात्रा में डेटा को मैन्युअल रूप से संसाधित करने से आपको मानवीय गलतियों के खतरे का पता चलता है, और डेटा का ट्रैक बनाए रखने के लिए अप्रचलित, खराब एकीकृत तकनीक पर भरोसा करने से आपको उसी कठिनाई का सामना करना पड़ता है। डाटा प्रोसेसिंग त्रुटि मुक्त प्रौद्योगिकी के लिए पर्याप्त रूप से अनुकूल है
बिक्री रणनीति और प्रबंधन
आपकी बिक्री और विपणन समितियाँ अच्छी संभावनाओं को निर्दिष्ट करने और उन्हें अनुकूलित अभियानों के माध्यम से प्राप्त करने के लिए विस्तृत डेटा पर निर्भर करती हैं। डेटा ऑटोमेशन आपको अपने डेटा को लगातार और अद्यतित बनाए रखने में सक्षम बनाता है, जिससे आपको सफलता का उच्चतम अवसर मिलता है।
अपने संगठन में डेटा को स्वचालित कैसे करें?
आपको अपने संगठन में डेटा को स्वचालित करने के लिए उचित प्रक्रियाओं को सुनिश्चित करना होगा। डेटा स्वचालन के साथ आरंभ करने के चरण यहां दिए गए हैं:
डेटा की पहचान करें:
उस डेटा की पहचान करें जिसे आपको स्वचालित करने की आवश्यकता है। उन डेटासेट का चयन करें जिनसे आप डेटा प्राप्त कर सकते हैं और सुनिश्चित करें कि आपके पास डेटा को डाउनलोड करने या संपादित करने के लिए उचित पहुंच है।
उचित डेटा स्वचालन मंच का चयन करें
सुनिश्चित करें कि आपके पास डेटा एकत्र करने, विश्लेषण करने और रिपोर्ट करने के लिए उचित टूलसेट है। सुनिश्चित करें कि आपके द्वारा चुना गया प्लेटफ़ॉर्म आपके सभी व्यावसायिक सॉफ़्टवेयर के साथ एकीकृत है और सांसारिक डेटा कार्यों को आसानी से स्वचालित करने के लिए वर्कफ़्लो स्वचालन है। यह कर्मचारियों से अतिरिक्त भार उठाता है, जो रणनीति और कार्यान्वयन पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।
ईटीएल प्रक्रिया का विकास और परीक्षण
डेटा प्रोसेसिंग के सभी चरणों को मैप करें। जानें कि कौन से डेटा स्रोत कनेक्ट करने हैं, आपको किन चरों को चुनने की आवश्यकता है, आपको किस प्रकार के मूल्यों की आवश्यकता है, और आप आउटपुट में क्या उम्मीद करते हैं।
एक उचित ईटीएल प्रक्रिया नियम-आधारित कार्यप्रवाहों के साथ डेटा स्वचालन को सुव्यवस्थित कर सकती है।
स्वचालित कार्य का निर्धारण
अपने डेटासेट को प्रतिदिन संशोधित करने की योजना बनाएं। आप रीफ़्रेश फ़्रीक्वेंसी, डेटा संग्रह और अपडेट फ़्रीक्वेंसी से संबंधित अपनी डेटा इन्वेंट्री के हिस्से के रूप में आपके द्वारा संकलित मेटाडेटा क्षेत्रों से संबंधित हो सकते हैं।
एक बार जब आप स्वचालन प्रक्रिया के लिए समय से पहले स्पष्ट उद्देश्य और अपेक्षाएं निर्धारित कर लेते हैं, तो यह स्वचालित प्रक्रिया लागू होने और इसके सुधार पर नज़र रखने के बाद टीमों को प्रभावी ढंग से सहयोग करने में मदद कर सकता है।
एंटरप्राइज़ डेटा ऑटोमेशन के लिए नैनोनेट्स
नैनोनेट्स उन्नत वर्कफ़्लो ऑटोमेशन और सर्वश्रेष्ठ-इन-क्लास ओसीआर सॉफ़्टवेयर के साथ एक एआई-आधारित बुद्धिमान दस्तावेज़ प्रसंस्करण सॉफ़्टवेयर है। नैनोनेट्स ऑटोपायलट पर किसी भी दस्तावेज़ (चित्र, हस्तलिखित चित्र, PDF, और बहुत कुछ) से डेटा निकाल सकते हैं। आप जैसे कार्य करने के लिए नो-कोड कार्यप्रवाह का उपयोग कर सकते हैं
और अधिक.
नैनोनेट्स एक पूरी तरह से अनुकूलन योग्य प्लेटफॉर्म है, जिसका अर्थ है कि आप इसे अपने उपयोग के मामले और आवश्यकताओं के अनुसार अनुकूलित कर सकते हैं। नैनोनेट्स का उपयोग कई उद्योगों जैसे वित्त, निर्माण, रसद, स्वास्थ्य सेवा, बैंकिंग और अन्य में किया जाता है।
आइए नैनोनेट्स पर डेटा ऑटोमेशन के कुछ आसान उपयोग के मामलों को देखें।
डेटा स्वरूपण स्वचालन
नैनोनेट्स पर पीडीएफ दस्तावेज़ से सारणीबद्ध डेटा निकालना
नैनोनेट्स के साथ डेटा ऑटोमेशन कैसे करें?
उद्यमों के पास बहुत सारे दस्तावेज़ हैं, और बहुत सारे कार्य हैं जिन्हें मैन्युअल रूप से करने की आवश्यकता है, जिन्हें नैनोनेट्स का उपयोग करके स्वचालित किया जा सकता है।
हर कंपनी खरीदारी करती है। और उन्हें अपने विक्रेताओं और आंतरिक टीमों से कई दस्तावेज़ मिलते हैं, जिन्हें भुगतान करने से पहले सत्यापित करने की आवश्यकता होती है।
आइए उपयोग के मामले को उठाते हैं कि कैसे एक संगठन खरीद आदेश, बिक्री आदेश और चालान के बीच डेटा मिलान को स्वचालित कर सकता है और अनुमोदन, बाद के भुगतान और डेटा अपलोड को स्वचालित कर सकता है।
यहां बताया गया है कि नैनोनेट्स पर प्रवाह कैसा दिखेगा:
चरण १: दस्तावेज़ स्वचालित रूप से प्लेटफ़ॉर्म पर अपलोड हो जाते हैं। नैनोनेट्स प्लेटफॉर्म स्वचालित रूप से दस्तावेज़ प्रकार की पहचान करता है और दस्तावेज़ से डेटा निकालने के लिए दस्तावेज़ भेजता है।
चरण १: एक बार डेटा निकालने के बाद, अब डेटा का मिलान करने का समय है।
आप निकाले गए डेटा से मान देख सकते हैं और डेटा का मिलान कर सकते हैं। किसी भी बेमेल के मामले में, फ़ाइल को मैन्युअल समीक्षा के लिए रूट किया जाएगा। आप नो-कोड वर्कफ़्लो ब्लॉक का उपयोग करके आसानी से ट्रिगर जोड़ सकते हैं।
चरण १: एक बार सब कुछ साफ हो जाने के बाद, भुगतान अनुरोध को भेजा जा सकता है नैनोनेट्स प्रवाह.
यह सिर्फ एक तरीका है जिससे नैनोनेट्स पर डेटा को स्वचालित किया जा सकता है।
नैनोनेट्स का उपयोग विभिन्न प्रकार के कार्यों के लिए किया जा सकता है जिनमें शामिल हैं और सीमित हैं
यदि आपके मन में कोई अन्य उपयोग मामला है, तो कृपया हमसे संपर्क करें। हम लागत के एक अंश पर नो-कोड वर्कफ़्लोज़ का उपयोग करके डेटा निष्कर्षण, प्रसंस्करण और संग्रह को स्वचालित करने में आपकी सहायता कर सकते हैं।
आपको कौन सा डेटा स्वचालित करना चाहिए?
जितना संभव हो उतना डेटा! जितना अधिक आप डेटा अपलोड करने के लिए "डिफ़ॉल्ट रूप से स्वचालित" रणनीति को स्वीकार करते हैं, सीमित भंडार आपको उच्च डेटा गुणवत्ता के संरक्षण के लिए दीर्घकालिक आवश्यकता होगी। स्वचालित अपलोड के लिए उम्मीदवार डेटासेट का पता लगाने के लिए यहां कुछ सलाह दी गई है:
- क्या डेटासेट को त्रैमासिक या अधिक बार संपादित किया जाता है?
- क्या अपलोड करने के बाद डेटासेट में संशोधन या किसी प्रकार की हेर-फेर की आवश्यकता है?
- क्या डेटासेट बहुत बड़ा है (250MB से अधिक)?
- क्या आप केवल प्रत्येक क्रमिक अद्यतन (पूर्ण फ़ाइल के बजाय) के लिए परिवर्तित पंक्तियाँ प्राप्त कर सकते हैं?
- क्या किसी व्यक्ति के बजाय स्रोत नेटवर्क से डेटा प्राप्त करना स्पष्ट है?
डेटासेट जो ऊपर दिए गए किसी भी प्रश्न के लिए "हां" का आग्रह करते हैं, स्वचालित अपडेट के लिए महान नामांकित व्यक्ति हैं क्योंकि स्वचालन बाद में संसाधनों और समय की कमी के जोखिम को समाप्त कर सकता है।
डेटा स्वचालन रणनीति को समझना
आपके निगम के लिए एक व्यापक डेटा स्वचालन प्रस्ताव होना महत्वपूर्ण है। लंबे समय तक एक तकनीक होने से आप अपने निगम के भीतर उचित समय पर पर्याप्त लोगों को शामिल करने में सक्षम हो सकते हैं। एक मजबूत डेटा ऑटोमेशन तकनीक के बिना, आपकी कंपनी समय और संसाधनों का उपभोग करते हुए उस मार्ग से भटक जाएगी जिस पर उसे होना चाहिए। खोई हुई कमाई के मामले में यह आपके लिए अतिरिक्त धनराशि भी हो सकती है। परिणामस्वरूप, आपका डेटा प्रोसेस ऑटोमेशन प्रस्ताव आपके उद्योग लक्ष्यों के अनुरूप होना चाहिए।
नैनोनेट्स नो-कोड वर्कफ्लो का उपयोग करके 0 त्रुटियों के साथ सांसारिक डेटा प्रोसेसिंग कार्यों को स्वचालित करें!
डेटा स्वचालन रणनीति कैसे विकसित करें?
यहां कुछ बिंदु दिए गए हैं जिन्हें आपकी डेटा स्वचालन रणनीति तैयार करने का प्रयास किया जा सकता है:
समस्याओं की पहचान
यह पता लगाएं कि आपके निगम के कौन से मुख्य क्षेत्र स्वचालन से सहायता कर सकते हैं। केवल इस बात पर विचार करें कि डेटा स्वचालन कहाँ सहायक हो सकता है। इसका मूल्यांकन करें: आपके डेटा जांचकर्ताओं का कितना समय शारीरिक कार्य करने में व्यतीत होता है? आपके डेटा सिस्टम के कौन से तत्व लगातार विफल हो रहे हैं? उन सभी प्रक्रियाओं की सूची बनाएं जिन्हें बढ़ाया जा सकता है।
डेटा का वर्गीकरण
डेटा ऑटोमेशन में प्रारंभिक चरण स्रोत डेटा को उनके महत्व और पहुंच के आधार पर वर्गीकृत करना है। अपने स्रोत सिस्टम इंडेक्स के माध्यम से देखें कि आपके पास कौन से संदर्भ हैं। यदि आप एक स्वचालित डेटा निष्कर्षण उपकरण का उपयोग करेंगे, तो सुनिश्चित करें कि यह आपके व्यवसाय के लिए महत्वपूर्ण स्वरूपों को लाभान्वित करता है।
संचालन की प्राथमिकता
किसी प्रक्रिया के महत्व का आकलन करने के लिए खर्च किए गए समय की मात्रा का उपयोग करें। शारीरिक श्रम पर जितना अधिक समय व्यतीत होता है, नीचे की रेखा पर स्वचालन का प्रभाव उतना ही महत्वपूर्ण होता है। एक प्रक्रिया को स्वचालित करने के लिए जब्त किए जाने वाले समय में विशिष्ट विशेषताएं बनाएं। तीव्र जीत जाने का साधन है क्योंकि वे उद्योग के मालिकों को स्वचालन के महत्व का संकेत देते हुए सभी की आत्माओं को बनाए रखते हैं।
आवश्यक परिवर्तनों को रेखांकित करना
अनुवर्ती चरण स्रोत डेटा को लक्ष्य मात्रा में पुनर्स्थापित करने के लिए आवश्यक संशोधनों को निर्दिष्ट करता है। कठिन परिवर्णी शब्दों को पूर्ण-पाठ शब्दों में बदलना जितना आसान हो सकता है या उतना ही जटिल जितना किसी संबंधपरक डेटाबेस को CSV फ़ाइल में बदलना। डेटा स्वचालन के दौरान इच्छित परिणाम प्राप्त करने के लिए आवश्यक परिवर्तनों को निर्दिष्ट करना महत्वपूर्ण है; अन्यथा, आपका संपूर्ण डेटासेट प्रदूषित हो सकता है।
संचालन का निष्पादन
डेटा तकनीकों का निष्पादन तकनीकी रूप से सबसे अधिक समस्याग्रस्त घटक है। ये तीन अलग-अलग प्रक्रियाओं को लागू करते हैं: पर्याप्त रिपोर्टिंग, इंजीनियरिंग पाइपलाइन और अच्छे मशीन-लर्निंग तरीके।
अपडेट के लिए शेड्यूल डेटा
अगला चरण आपके डेटा को रिकॉर्ड करना है ताकि इसे सामान्य आधार पर संशोधित किया जा सके। इस चरण के लिए, आपको प्रक्रिया स्वचालन विशेषताओं जैसे वर्कफ़्लो स्वचालन, कार्य शेड्यूलिंग आदि के साथ एक ETL उत्पाद का उपयोग करने का निर्देश दिया जाता है। यह आश्वासन देता है कि प्रक्रिया शारीरिक हस्तक्षेप के बिना की जाती है।
दोहराए जाने वाले मैन्युअल कार्यों को स्वचालित करना चाहते हैं? दक्षता बढ़ाते हुए समय, प्रयास और धन बचाएं!
डेटा ऑटोमेशन के नुकसान
डेटा ऑटोमेशन आपके व्यवसाय के लिए मददगार हो सकता है, लेकिन इसके कुछ नुकसान भी हैं।
एक नुकसान यह है कि डेटा स्वचालन का उपयोग करने में बहुत पैसा खर्च हो सकता है। निर्णय लेने से पहले, आपको इस बात पर विचार करना चाहिए कि आपको कितने पैसे खर्च करने की आवश्यकता होगी और आप ऑटोमेशन का उपयोग करके कितना वापस कर पाएंगे।
एक और नुकसान यह है कि बुद्धिमान स्वचालन नौकरियां छीन सकता है। कुछ लोगों को अपनी नौकरी से हाथ धोना पड़ सकता है क्योंकि उनकी अब कोई आवश्यकता नहीं है। लेकिन यह हमेशा एक बुरी चीज नहीं होनी चाहिए। इंटेलिजेंट डेटा ऑटोमेशन लोगों को अधिक रोमांचक और महत्वपूर्ण काम करने में मदद कर सकता है और व्यवसाय को अधिक पैसा बनाने में मदद कर सकता है, जिससे नए रोजगार सृजित हो सकते हैं।
अंत में, कभी-कभी डेटा ऑटोमेशन दोहरावदार हो सकता है, खासकर जब उत्पादन प्रक्रियाएं बदलती हैं। यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि आपके ऑटोमेशन सिस्टम को नए उत्पादों या उत्पादन विधियों के अनुकूल बनाने के लिए आसानी से बदला जा सकता है।
यदि आपके मन में कोई अन्य उपयोग मामला है, तो कृपया हमसे संपर्क करें। हम लागत के एक अंश पर नो-कोड वर्कफ़्लोज़ का उपयोग करके डेटा निष्कर्षण, प्रसंस्करण और संग्रह को स्वचालित करने में आपकी सहायता कर सकते हैं।
नैनोनेट्स पर डाटा प्रोसेसिंग के बारे में और पढ़ें:
अक्सर पूछे गए प्रश्न
स्रोत डेटा स्वचालन
यह डेटा के स्वचालन की तरह है जो स्रोत नेटवर्क से डेटा निकालकर पूरा किया जाता है; स्रोत डेटा स्वचालन है। इसका तात्पर्य सुपरमार्केट में बार कोड रीडर्स का उपयोग करने के लिए समान आधार पर डेटा सम्मिलित करना है। यह स्टोर मालिकों को अगली तिमाही के इन्वेंट्री निष्कर्ष बनाने के लिए बिक्री और इन्वेंट्री को विनियमित करने के लिए आवश्यक सभी डेटा रखने की सुविधा प्रदान करता है।
यह एक पसंदीदा डेटा प्रविष्टि तकनीक है क्योंकि यह मानवीय प्रयासों और अनिश्चितताओं को मिटा देती है। पारंपरिक डेटा प्रविष्टि तकनीकों में कागज पर जानकारी प्राप्त करना और इसे परीक्षा के लिए स्वचालित डेटाबेस प्रबंधन सॉफ़्टवेयर में ले जाना शामिल है। मानव कार्य त्रुटियों, अतिरेक, अशुद्धि और दोषपूर्ण गणना के लिए निर्देशित असंगत डेटा से मुक्त होने के लिए कम इच्छुक है।
इस प्रकार, स्रोत डेटा ऑटोमेशन डिवाइस डेटा को तुरंत फीड करते हैं ताकि आप डेटा को तुरंत एक्सेस करने के लिए तैयार रहें। कोई इस प्रक्रिया की सटीकता पर सवाल नहीं उठा सकता क्योंकि कंप्यूटर निरंतरता और गणना को बनाए रखते हैं।
स्रोत डेटा स्वचालन का एक उदाहरण क्या है?
डेटा ऑटोमेशन ने व्यावसायिक डेटा प्रविष्टि को अधिक विस्तृत और सुलभ बना दिया है, जिससे अपरिहार्य अशुद्धि के साथ आपके लिए काम करने वाले लोगों को रोजगार देने में भारी लागत बचती है।
उदाहरण के लिए, जब लोग डिनर पर अपना ऑर्डर देखते हैं, तो शुल्क तुरंत टच स्क्रीन के माध्यम से डेटाबेस में दर्ज हो जाते हैं। इस प्रकार, डेटा को डाइनर द्वारा दो बार प्रलेखित नहीं माना जाता है। अधिकांश फास्ट-फूड चेन और रिटेल स्टोर इन प्रदर्शनों का उपयोग अपने वर्कस्टेशन पर करते हैं। सटीक बिल प्रस्तुत करने के अलावा, स्रोत डेटा स्वचालन इन उपकरणों का उद्देश्य है।
स्रोत डेटा स्वचालन के अतिरिक्त लाभों में प्रत्येक उपभोक्ता द्वारा मैन्युअल इनपुट की आवश्यकता को समाप्त करके चेकआउट काउंटर पर कम समय व्यतीत करना शामिल है। सभी सुपरमार्केट अपनी वस्तुओं पर बार कोड देख सकते हैं और फिर चेकआउट के समय उन्हें स्कैन कर सकते हैं, सभी आवश्यक जानकारी रिकॉर्ड कर सकते हैं और बिल पेश कर सकते हैं। संकलित किया गया डेटा इस बारे में डेटा प्रदान करेगा कि कौन सा उत्पाद इन्वेंट्री में दूसरों की तुलना में अधिक तेजी से बिक रहा है, जिससे मालिक को पर्याप्त समय मिल सके।
मूल्यांकन में मैग्नेटिक कोडिंग भी होती है, जिसे MICRs द्वारा डिक्रिप्ट किया जाता है, जिससे चेक प्रोसेसिंग सरल और लागत प्रभावी हो जाती है। काउंटर ऑपरेटर प्रत्येक उपभोक्ता को संभालने में जो समय बचाते हैं, उसका उपयोग हर दिन अधिक उपभोक्ताओं के लिए सेवाओं का विस्तार करने के लिए किया जा सकता है, जिससे संगठन फल-फूल सकें। स्रोत डेटा स्वचालन के लिए उपयोग किए जाने वाले कुछ उपकरण यहां दिए गए हैं।
स्रोत डेटा-एंट्री उपकरण डेटा को एक सुसंगत प्रारूप में तेजी से जांचने और कंप्यूटर में फीड करने के लिए है। उनमें से कुछ हैं:
डेटा-एंट्री डिवाइस
स्कैनर्स: एक स्कैनर अपने सामने रखे पोर्ट्रेट को पढ़ने के लिए लाइट-सेंसिंग तकनीक का उपयोग करता है और इसे डिजिटल रूप में कंप्यूटर में स्टोर करता है।
बार-कोड रीडर: बार कोड रीडर, जैसा कि नाम से संकेत मिलता है, बारकोड को जांचने और समझने के लिए उपयोग किया जाता है। ये बारकोड उत्पाद और उसकी दर के बारे में सभी डेटा सहित कोडिंग प्रतीकों की प्रगति कर रहे हैं। एक बार जब पाठक कोड की जांच कर लेता है, तो वह इसे कंप्यूटर पर स्टॉक किए गए डिजिटल लेआउट में बदल देता है।
रेडियो फ्रीक्वेंसी आइडेंटिफिकेशन (RFID): आरएफआईडी लेबल की जांच करने के लिए माइक्रोचिप्स का उपयोग करता है। प्रत्येक माइक्रोचिप का अपना ऊर्जा स्रोत होता है और इसमें आरएफआईडी द्वारा निरीक्षण किए गए कोड नंबर शामिल होते हैं। यह अधिक उन्नत डेटा ऑटोमेशन विधि विभिन्न परिदृश्यों में बार कोड रीडर्स का नवीनीकरण करने के लिए शुरू हो गई है।
MICR - चुंबकीय स्याही वर्ण पहचान: ये पर्याप्त पहचान उपकरण हैं जो चुंबकीय स्याही को पढ़ते हैं, जैसे कि चेक के तल पर प्रकाशित।
ओएमआर - ऑप्टिकल मार्क पहचान: यह एक परीक्षण में उम्मीदवारों के योग को संग्रहीत करता है और अद्वितीय ओएमआर पेपर पर पेंसिल के निशान लगाता है। यह डेटा को समझने के लिए रिक्त स्थान की रोशनी और अस्पष्टता का उपयोग करता है।
ओसीआर - ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन: विभिन्न संस्थाएँ जिनके पास उनके उपभोक्ता फीडबैक फॉर्म भरते हैं, उन्हें विश्लेषण से अधिक अपनी मेलिंग सूची को बेहतर बनाने के लिए एक ईमेल पते की आवश्यकता होती है। वे हस्तलिखित संदेशों को कंप्यूटर-संपादन योग्य स्क्रिप्ट में पुनर्स्थापित करने के लिए OCR सॉफ़्टवेयर का उपयोग कर सकते हैं। यह उपकरण हैंडहेल्ड स्कैनर की तरह दिखता है और डेटा को एक डिजिटल लेआउट में परिवर्तित करता है जिसे कंप्यूटर में संरक्षित किया जा सकता है।
बिग डेटा ऑटोमेशन क्या है?
बिग डेटा ने संगठनात्मक और डिजिटल परिदृश्य में क्रांति ला दी है कि वे कैसे कार्य करते हैं। एनालिटिक्स ने कर्मचारी उपलब्धि या बाजार में किसी विशिष्ट उत्पाद की सभी विसंगतियों पर सवाल उठाया है। यह बेहतर तकनीक संस्थानों को संस्करण में पैटर्न खोजने में सक्षम बनाती है, चाहे वह इसे सुधार रहा हो या समझ रहा हो।
हालाँकि, बिग डेटा का संकलन किसी संस्था के लिए समस्याएँ खड़ी कर सकता है क्योंकि अपर्याप्त मानव और वित्तीय संसाधन हैं। सौभाग्य से, डेटा स्वचालन उद्योगों के बचाव के लिए पहुंच गया है, मैन्युअल कार्यों से संबंधित डेटा संग्रह को सक्षम करने के लिए। इस तरह, शारीरिक प्रयासों को सही करने के लिए एक अतिरिक्त कदम उठाए बिना अनुमानों को पूरा किया जा सकता है।
डेटा एक्सेस और स्वामित्व को समझना
आपकी टीम व्यवस्था पर निर्भर करते हुए, विभिन्न समूह ईटीएल प्रक्रिया के तत्वों के स्वामी होंगे:
केंद्रीकृत डेटा एक्सेस और ऑपरेशन
संपूर्ण ईटीएल प्रक्रिया, साथ ही साथ कोई भी डेटा ऑटोमेशन, मुख्य आईटी विभाग द्वारा अधिग्रहित किया जाता है।
हाइब्रिड डेटा एक्सेस और ऑपरेशन
चयन और परिवर्तन के तरीके आमतौर पर अलग-अलग एजेंसियों और कार्यालयों द्वारा प्राप्त किए जाते हैं, जबकि केंद्रीय आईटी संस्थान अक्सर लोडिंग प्रक्रिया का अधिग्रहण करते हैं।
विकेंद्रीकृत डेटा एक्सेस और संचालन
प्रत्येक एजेंसी या कार्यालय अपनी ईटीएल प्रक्रिया के प्रभारी होंगे।
- एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
- प्लेटोब्लॉकचैन। Web3 मेटावर्स इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://nanonets.com/blog/data-automation/
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