Bisnis umumnya menghasilkan dan menyimpan sejumlah besar data yang darinya mereka memperoleh wawasan yang signifikan untuk pengambilan keputusan yang cepat dan layak menggunakan BI (Business Intelligence). Karena campuran dan kompleksitas data ini, diperlukan analitik data yang produktif dan hemat biaya. Otomasi Data adalah proses penting yang dapat diimplementasikan dan diintegrasikan untuk mencapai tujuan ini.
Apa itu otomatisasi data?
Otomasi Data diartikan sebagai penanganan, pengunggahan, dan pemrosesan data yang menggunakan teknologi otomatis alih-alih melakukan prosedur ini secara manual. Kelangsungan jangka panjang perangkat pipa data Anda bergantung pada otomatisasi metode penyerapan data. Data apa pun yang diperbarui berisiko dihentikan karena merupakan tugas tambahan yang harus diperoleh seseorang, bersama dengan kewajiban mereka yang lain. Otomasi Data memulihkan kerja manual dalam ekosistem data dengan komputer dan metode yang berfungsi untuk Anda.
Tanpa campur tangan manusia, prosedur ini menyusun, menyimpan, mengubah, dan menganalisis data menggunakan proses cerdas, kecerdasan buatan, infrastruktur, dan perangkat lunak. Sumber data dapat diotomatisasi untuk menghemat waktu dan uang sambil meningkatkan efisiensi perusahaan. Otomasi Data juga bermanfaat dalam mengurangi kesalahan dengan memastikan bahwa data dikemas secara terstruktur. Agar perusahaan Anda maju di jalur yang benar, Anda perlu mengumpulkan pemahaman bisnis utama dari data Anda. Akibatnya, memiliki prosedur analitik data otomatis memungkinkan pengguna bisnis untuk berkonsentrasi pada analisis data daripada persiapan data.
Elemen Otomasi Data
Ekstrak, Transformasi, dan Muat adalah tiga komponen utama Otomasi Data dan dicirikan di bawah ini:
Ekstrak: Ini termasuk mengekstraksi data dari satu atau berbagai sistem sumber.
Mengubah: Ini menyesuaikan data Anda ke dalam struktur yang diperlukan, seperti format file datar CSV. Ini mungkin termasuk memulihkan semua singkatan negara bagian dengan seluruh kata negara bagian.
Beban: Dalam masalah ini, portal data terbuka mentransfer data dari satu operasi ke operasi lainnya.
Setiap langkah sangat penting untuk mengotomatiskan sepenuhnya dan menyelesaikan pengunggahan data Anda dengan tepat.
Apakah Anda ingin mengotomatiskan proses data?
Otomatiskan tugas data seperti pembersihan, ekstraksi, parsing, dan lainnya dengan platform alur kerja tanpa kode Nanonets secara gratis. Anda dapat menghubungi tim kami untuk menyiapkan kasus penggunaan yang kompleks jika Anda memiliki kasus penggunaan yang kompleks.
Manfaat Otomatisasi Data
Sebuah industri dapat membantu secara ekstensif dari Otomatisasi Data. Tujuan-tujuan ini telah dipahami secara rinci di bawah ini:
Pengurangan Waktu Pemrosesan
Memproses data yang sangat besar dari referensi yang berbeda bukanlah tugas yang mudah. Data yang diekstraksi dari berbagai sumber berbeda dalam format. Itu harus diformalkan dan dinilai sebelum dikemas ke dalam jaringan terpadu. Otomasi menghemat banyak waktu dalam menangani tugas-tugas yang merupakan bagian dari pipa data. Selain itu, ini mengurangi intervensi manual, yang menyiratkan pemanfaatan cadangan yang rendah, penghematan waktu, dan keandalan data yang lebih baik.
Kapasitas untuk Menskalakan dan Peningkatan Kinerja
Otomatisasi Data memastikan skalabilitas dan kinerja yang lebih baik dari kumpulan data Anda. Misalnya, dengan memfasilitasi Change Data Capture (CDC), semua modifikasi yang dibuat di tingkat sumber diproduksi di seluruh sistem investasi berdasarkan pemicu. Berlawanan dengan ini, memperbarui tugas data secara manual menghabiskan waktu dan membutuhkan keahlian yang substansial.
Dengan peralatan integrasi data otomatis, mengemas data dan mengatur CDC secara bersamaan hanyalah masalah mengangkut dan menurunkan objek pada perancang visual. Momentum analitik dapat ditingkatkan melalui otomatisasi. Ketika sebuah analisis mengharapkan input manusia yang kecil, seorang ilmuwan data dapat melakukan analisis lebih cepat, dan komputer dapat secara efisien melakukan pekerjaan manusia yang rumit dan memakan waktu. Kunci untuk menilai data besar secara efisien adalah otomatisasi.
Penghematan biaya
Analitik data otomatis memulihkan waktu dan uang untuk industri. Waktu karyawan lebih mahal selama analisis data daripada sumber daya komputasi, dan perangkat dapat menjalankan analitik dengan cepat.
Alokasi Waktu yang Lebih Baik
Ilmuwan data dapat berkonsentrasi untuk menghasilkan wawasan baru untuk mendukung pengambilan keputusan dengan mengotomatiskan tugas yang tidak mengharapkan banyak orisinalitas manusia. Beberapa anggota tim data mendapat manfaat dari otomatisasi analisis data. Ini memungkinkan ilmuwan data untuk berfungsi dengan data berkualitas tinggi, lengkap, dan terkini.
Pengalaman Pelanggan yang Lebih Baik
Memberikan produk atau layanan yang luar biasa saja tidak cukup. Konsumen memprediksi pengalaman optimis dengan Anda juga. Dari dewan akuntansi Anda hingga layanan konsumen, Otomasi Data memastikan bahwa fakultas Anda memiliki data terkait di ujung jari mereka untuk memenuhi kebutuhan klien Anda.
Peningkatan Kualitas Data
Memproses data dalam jumlah besar secara manual membuat Anda rentan terhadap kesalahan manusia, dan mengandalkan teknologi yang sudah usang dan terintegrasi dengan buruk untuk melacak data membuat Anda mengalami kesulitan yang sama. Pemrosesan data cukup sesuai untuk teknologi bebas kesalahan
Strategi dan Manajemen Penjualan
Komite penjualan dan pemasaran Anda mengandalkan data terperinci untuk menentukan prospek yang bagus dan menjangkau mereka melalui kampanye yang diadaptasi. Otomasi Data dapat memungkinkan Anda untuk menjaga data Anda secara konsisten dan terkini, memberi Anda peluang tertinggi untuk sukses.
Bagaimana cara mengotomatisasi data di organisasi Anda?
Anda harus memastikan proses yang tepat untuk mengotomatisasi data di organisasi Anda. Berikut adalah langkah-langkah untuk memulai otomatisasi data:
Identifikasi datanya:
Identifikasi data yang perlu Anda otomatisasi. Pilih kumpulan data dari mana Anda dapat mengambil data dan pastikan Anda memiliki akses yang tepat untuk mengunduh atau mengedit data.
Pilih platform otomatisasi data yang tepat
Pastikan Anda memiliki perangkat yang tepat untuk mengumpulkan, menganalisis, dan melaporkan data dengan benar. Pastikan platform yang Anda pilih terintegrasi dengan semua perangkat lunak bisnis Anda dan memiliki otomatisasi alur kerja untuk mengotomatisasi tugas data biasa dengan mudah. Ini mengangkat beban ekstra dari karyawan, yang dapat fokus pada strategi dan implementasi.
Mengembangkan dan Menguji Proses ETL
Petakan semua langkah untuk pemrosesan data. Ketahui sumber data apa yang akan dihubungkan, variabel apa yang perlu Anda pilih, format nilai apa yang Anda butuhkan, dan apa yang Anda harapkan dalam output.
Proses ETL yang tepat dapat merampingkan otomatisasi data dengan alur kerja berbasis aturan.
Menjadwalkan Pekerjaan Otomatis
Rencanakan kumpulan data Anda untuk direvisi setiap hari. Anda dapat berhubungan dengan area metadata yang Anda susun sebagai bagian dari inventaris data terkait frekuensi penyegaran, pengumpulan data, dan frekuensi pembaruan.
Setelah Anda menetapkan tujuan dan harapan yang jelas untuk prosedur otomatisasi sebelumnya, ini dapat membantu tim bekerja sama secara efektif setelah prosedur otomatis diterapkan dan melacak peningkatannya.
Nanonet untuk Otomatisasi Data Perusahaan
Nanonets adalah perangkat lunak pengolah dokumen cerdas berbasis AI dengan otomatisasi alur kerja tingkat lanjut dan perangkat lunak OCR terbaik di kelasnya. Nanonets dapat mengekstrak data dari dokumen apa pun (gambar, gambar tulisan tangan, PDF, dan lainnya) dengan autopilot. Anda dapat menggunakan alur kerja tanpa kode untuk melakukan tugas seperti
Dan lagi.
Nanonets adalah platform yang sepenuhnya dapat disesuaikan, yang berarti Anda dapat menyesuaikannya sesuai dengan kasus dan persyaratan penggunaan Anda. Nanonet digunakan di berbagai industri seperti keuangan, konstruksi, logistik, perawatan kesehatan, perbankan, dan banyak lagi.
Mari kita lihat beberapa kasus penggunaan otomatisasi data yang mudah di Nanonets.
Otomatisasi Pemformatan Data
Mengekstrak data tabular dari dokumen PDF di Nanonets
Bagaimana cara melakukan otomatisasi data dengan Nanonets?
Perusahaan memiliki banyak dokumen, dan banyak tugas yang perlu dilakukan secara manual, yang dapat diotomatisasi menggunakan Nanonets.
Setiap perusahaan melakukan pembelian. Dan mereka mendapatkan banyak dokumen dari vendor dan tim internal mereka, yang perlu diverifikasi sebelum pembayaran dilakukan.
Mari ambil kasus penggunaan tentang bagaimana organisasi dapat mengotomatiskan pencocokan data antara pesanan pembelian, pesanan penjualan, dan faktur serta mengotomatiskan persetujuan, pembayaran berikutnya, dan pengunggahan data.
Begini tampilan alurnya di Nanonets:
Langkah 1: Dokumen diunggah secara otomatis ke platform. Platform Nanonets mengidentifikasi jenis dokumen secara otomatis dan mengirim dokumen untuk mengekstrak data dari dokumen tersebut.
Langkah 2: Setelah data diekstraksi, sekarang saatnya untuk mencocokkan data.
Anda dapat mencari nilai dari data yang diekstraksi dan mencocokkan data. Jika ada ketidakcocokan, file akan dialihkan untuk peninjauan manual. Anda dapat menambahkan pemicu dengan mudah menggunakan blok alur kerja tanpa kode.
Langkah 4: Setelah semuanya dibersihkan, permintaan pembayaran dapat dikirim ke Aliran nanonet.
Ini hanyalah salah satu cara di mana data dapat diotomatisasi di Nanonets.
Nanonet dapat digunakan untuk berbagai tugas termasuk dan terbatas pada
Jika Anda memiliki kasus penggunaan lain, harap hubungi kami. Kami dapat membantu Anda mengotomatiskan ekstraksi, pemrosesan, dan pengarsipan data menggunakan alur kerja tanpa kode dengan sedikit biaya.
Data apa yang harus Anda otomatisasi?
Data sebanyak mungkin! Semakin banyak Anda menyetujui strategi "otomatiskan secara default" untuk mengunggah data, cadangan terbatas yang Anda perlukan dalam jangka panjang untuk menjaga kualitas data yang tinggi. Berikut ini beberapa saran untuk menemukan kumpulan data kandidat untuk pengunggahan otomatis:
- Apakah kumpulan data diedit setiap tiga bulan atau lebih sering?
- Apakah modifikasi atau segala bentuk manipulasi harus dilakukan pada set data setelah diunggah?
- Apakah datasetnya besar (lebih dari 250MB)?
- Bisakah Anda hanya mendapatkan baris yang diubah untuk setiap pembaruan berturut-turut (bukan file lengkap)?
- Apakah jelas mendapatkan data dari jaringan sumber daripada dari individu?
Kumpulan data yang mendesak "ya" untuk salah satu pertanyaan yang diberikan di atas adalah nominasi yang bagus untuk mengotomatiskan pembaruan karena otomatisasi dapat menghilangkan risiko kekurangan sumber daya dan waktu di kemudian hari.
Memahami Strategi Otomasi Data
Penting untuk memiliki proposal Otomasi Data yang komprehensif untuk perusahaan Anda. Memiliki teknik untuk waktu yang lama dapat memungkinkan Anda melibatkan cukup banyak orang pada saat yang tepat dalam perusahaan Anda. Tanpa teknik Otomasi Data yang kuat, perusahaan Anda akan menyimpang dari rute yang seharusnya, menghabiskan waktu dan sumber daya. Itu juga bisa memberi Anda uang tambahan dalam hal penghasilan yang hilang. Hasilnya, proposal otomatisasi proses data Anda harus selaras dengan sasaran industri Anda.
Mengotomatiskan tugas pemrosesan data biasa dengan 0 kesalahan menggunakan alur kerja tanpa kode Nanonet!
Bagaimana cara mengembangkan Strategi Otomasi Data?
Berikut adalah beberapa poin yang dapat dicoba untuk merumuskan Strategi Otomasi Data Anda:
Identifikasi masalah
Simpulkan wilayah inti perusahaan Anda yang mana yang dapat membantu dari otomatisasi. Hanya pertimbangkan di mana Otomatisasi Data dapat membantu. Evaluasi ini: berapa banyak waktu penyelidik data Anda yang digunakan untuk melakukan pekerjaan fisik? Elemen mana dari sistem data Anda yang terus-menerus gagal? Buatlah daftar semua prosedur yang dapat ditingkatkan.
Klasifikasi Data
Tahap awal dalam Otomasi Data adalah mengurutkan data sumber ke dalam klasifikasi berdasarkan signifikansi dan aksesibilitasnya. Intip indeks sistem sumber Anda untuk melihat referensi mana yang juga Anda masukkan. Jika Anda akan menggunakan alat ekstraksi data otomatis, pastikan itu menguntungkan format yang penting untuk bisnis Anda.
Prioritas Operasi
Gunakan kuantitas waktu yang dihabiskan untuk menilai signifikansi suatu prosedur. Semakin besar jumlah waktu yang dihabiskan untuk pekerjaan fisik, semakin signifikan efek otomatisasi pada keuntungan. Buat karakteristik khusus dalam waktu yang diperlukan untuk mengotomatiskan suatu proses. Kemenangan tajam adalah cara untuk pergi karena mempertahankan semangat semua orang sambil menunjukkan pentingnya otomatisasi bagi pemilik industri.
Menguraikan Transformasi yang Diperlukan
Tahap selanjutnya menentukan modifikasi yang diperlukan untuk mengembalikan data sumber ke kuantitas target. Itu bisa semudah mengubah akronim keras menjadi kata-kata teks lengkap atau serumit mengubah database relasional menjadi file CSV. Menentukan transformasi penting untuk mencapai hasil yang diinginkan selama Otomasi Data sangatlah penting; jika tidak, seluruh kumpulan data Anda mungkin tercemar.
Pelaksanaan Operasi
Eksekusi teknik data secara teknis merupakan komponen yang paling bermasalah. Ini menerapkan tiga proses berbeda: pelaporan yang memadai, jalur pipa teknik, dan metode pembelajaran mesin yang layak.
Jadwalkan Data untuk Pembaruan
Langkah selanjutnya adalah merekam data Anda sehingga direvisi secara normal. Untuk fase ini, Anda diinstruksikan untuk memanfaatkan produk ETL dengan karakteristik otomatisasi proses seperti otomatisasi alur kerja, penjadwalan tugas, dan sebagainya. Ini memastikan bahwa prosedur dilakukan tanpa intervensi fisik.
Ingin mengotomatiskan tugas manual yang berulang? Hemat Waktu, Tenaga & Uang sambil meningkatkan efisiensi!
Kekurangan Otomatisasi Data
Otomatisasi data dapat membantu bisnis Anda, tetapi ada beberapa kelemahannya.
Salah satu kelemahannya adalah dapat menghabiskan banyak uang untuk menggunakan otomatisasi data. Sebelum membuat keputusan, Anda harus mempertimbangkan berapa banyak uang yang perlu Anda keluarkan dan berapa banyak yang akan Anda hasilkan dari penggunaan otomatisasi.
Kerugian lainnya adalah otomatisasi cerdas dapat menghilangkan pekerjaan. Beberapa orang mungkin kehilangan pekerjaan karena tidak dibutuhkan lagi. Tapi ini tidak selalu harus menjadi hal yang buruk. Otomatisasi data cerdas dapat membantu orang melakukan pekerjaan yang lebih menarik dan penting serta membantu bisnis menghasilkan lebih banyak uang, yang dapat menciptakan lapangan kerja baru.
Terakhir, terkadang otomatisasi data menjadi berulang, terutama saat prosedur produksi berubah. Penting untuk memastikan bahwa sistem otomasi Anda dapat dengan mudah diubah agar sesuai dengan produk atau metode produksi baru.
Jika Anda memiliki kasus penggunaan lain, harap hubungi kami. Kami dapat membantu Anda mengotomatiskan ekstraksi, pemrosesan, dan pengarsipan data menggunakan alur kerja tanpa kode dengan sedikit biaya.
Baca lebih lanjut tentang pemrosesan data di Nanonets:
Pertanyaan Umum (FAQ)
Otomasi Data Sumber
Ini seperti otomatisasi data yang dilakukan dengan mengekstraksi data dari jaringan sumber; ada otomatisasi data sumber. Ini menyiratkan memasukkan data dengan dasar yang sama dengan menggunakan Pembaca Kode Batang di supermarket. Ini memfasilitasi pemilik toko untuk memiliki semua data yang diperlukan untuk mengatur penjualan dan inventaris untuk membuat kesimpulan inventaris kuartal berikutnya.
Ini adalah teknik entri data yang disukai karena menghilangkan upaya manusia dan ketidakpastian. Teknik entri data tradisional melibatkan memperoleh informasi di atas kertas dan mengirimkannya ke perangkat lunak manajemen basis data otomatis untuk pemeriksaan. Pekerjaan manusia cenderung bebas dari kesalahan, redundansi, ketidakakuratan, dan data yang tidak konsisten yang mengarah pada perhitungan yang salah.
Dengan demikian, perangkat Otomasi Data Sumber segera mengumpan data sehingga Anda siap memproses data yang dapat diakses secara instan. Seseorang tidak dapat mempertanyakan ketepatan proses ini karena komputer mempertahankan konsistensi dan perhitungan.
Apa itu Contoh Otomatisasi Data Sumber?
Otomatisasi data telah membuat entri data komersial menjadi lebih terperinci dan mudah diakses, menghemat biaya yang sangat besar untuk mempekerjakan orang yang akan melakukan pekerjaan untuk Anda dengan ketidakakuratan yang tak terhindarkan.
Misalnya, ketika seseorang melihat pesanan mereka di restoran, tagihan segera dicatat dalam database melalui layar sentuh. Dengan demikian, data tersebut tidak dianggap didokumentasikan dua kali oleh restoran. Sebagian besar rantai makanan cepat saji dan toko ritel menggunakan pameran ini di tempat kerja mereka. Selain menghasilkan tagihan yang akurat, otomatisasi data sumber adalah tujuan dari peralatan ini.
Manfaat tambahan dari otomatisasi data sumber terdiri dari sedikit waktu yang dihabiskan di meja kasir oleh setiap konsumen dengan menghilangkan kebutuhan input manual. Semua supermarket dapat melihat kode batang pada komoditas mereka dan kemudian memindainya pada saat pembayaran, mencatat semua informasi penting, dan menghasilkan tagihan. Data yang dikumpulkan akan memberikan data tentang produk mana yang terjual lebih cepat daripada yang lain dalam inventaris, memberikan waktu yang cukup bagi pemilik untuk mengisi kembali.
Penilaian juga memiliki pengkodean Magnetik, yang didekripsi oleh MICR, membuat pemrosesan cek lebih sederhana dan hemat biaya. Waktu yang dihemat oleh operator loket dalam menangani setiap konsumen dapat digunakan untuk memperluas layanan ke lebih banyak konsumen setiap hari, memungkinkan organisasi untuk berkembang. Berikut adalah beberapa peralatan yang digunakan untuk otomatisasi data sumber.
Peralatan entri data sumber dimaksudkan untuk memeriksa data dengan cepat dalam format yang konsisten dan memasukkannya ke dalam komputer. Beberapa dari mereka adalah:
Perangkat entri data
scanner: Pemindai menggunakan teknologi penginderaan cahaya untuk membaca potret yang diletakkan di depannya dan menyimpannya di komputer dalam bentuk digital.
Pembaca kode batang: Pembaca Kode Batang, seperti namanya, digunakan untuk memeriksa dan memahami kode batang. Barcode ini adalah simbol pengkodean lanjutan termasuk semua data tentang produk dan tarifnya. Setelah pembaca memeriksa kodenya, itu menerjemahkannya ke dalam tata letak digital yang disimpan di komputer.
Identifikasi Frekuensi Radio (RFID): RFID menggunakan microchip untuk memeriksa label. Setiap microchip memiliki sumber energinya sendiri dan termasuk nomor kode yang diperiksa oleh RFID. Metode otomatisasi data yang lebih canggih ini telah mulai merenovasi pembaca kode batang dalam berbagai skenario.
MICR โ Pengenalan Karakter Tinta Magnetik: Ini adalah peralatan pengenal substansial yang membaca tinta bermagnet, seperti yang diterbitkan di bagian bawah cek.
OMR โ Pengenalan Tanda Optik: Ini menyimpan total kandidat dalam ujian dan mengimplikasikan tanda pensil pada kertas OMR yang unik. Ini menggunakan cahaya dan ambiguitas kosong untuk membedakan data.
OCR โ Pengenalan Karakter Optik: Berbagai institusi yang meminta konsumennya mengisi formulir umpan balik secara manual membutuhkan alamat email untuk meningkatkan milis mereka lebih dari sekadar analisis. Mereka dapat menggunakan perangkat lunak OCR untuk memulihkan pesan tulisan tangan menjadi skrip yang dapat diedit komputer. Peralatan tersebut terlihat seperti pemindai genggam dan mengubah data menjadi tata letak digital yang dapat disimpan di komputer.
Apa itu Otomasi Big Data?
Big Data telah merevolusi lanskap organisasi dan digital dalam cara fungsinya. Analitik telah mempertanyakan semua perbedaan dalam pencapaian karyawan atau produk tertentu di pasar. Teknologi unggul ini memungkinkan institusi untuk menemukan pola dalam versi tersebut, apakah itu meluruskan atau memahaminya.
Namun, kompilasi Big Data dapat menimbulkan masalah bagi suatu institusi karena sumber daya manusia dan keuangan yang tidak mencukupi. Untungnya, otomatisasi data telah mencapai penyelamatan industri, memungkinkan pengumpulan data tanpa tindakan manual terkait. Dengan cara ini, proyeksi dapat dilakukan tanpa harus melalui langkah tambahan untuk memperbaiki upaya fisik.
Memahami Akses dan Kepemilikan Data
Berbagai grup akan memiliki elemen proses ETL, bergantung pada pengaturan tim Anda:
Akses dan Operasi Data Terpusat
Seluruh prosedur ETL, serta Otomasi Data apa pun, diakuisisi oleh departemen TI utama.
Akses dan Pengoperasian Data Hybrid
Metode pemilihan dan transformasi biasanya diperoleh oleh agensi dan kantor terpisah, sedangkan institusi TI pusat sering kali memperoleh prosedur pemuatan.
Akses dan Operasi Data Terdesentralisasi
Setiap instansi atau kantor akan bertanggung jawab atas prosedur ETL sendiri.
- Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
- Platoblockchain. Intelijen Metaverse Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
- Sumber: https://nanonets.com/blog/data-automation/
- 1
- 2023
- 7
- a
- Tentang Kami
- mengakses
- aksesibilitas
- dapat diakses
- dicapai
- Menurut
- akuntansi
- tepat
- prestasi
- diperoleh
- Mengakuisisi
- di seluruh
- tindakan
- Tambahan
- alamat
- cukup
- maju
- nasihat
- lembaga
- badan
- di depan
- Membantu
- Semua
- alokasi
- memungkinkan
- selalu
- Kemenduaan
- jumlah
- jumlah
- Analisis
- analisis
- Analytical
- analisis
- menganalisa
- dan
- Lain
- selain
- semu
- peralatan
- tepat
- menyetujui
- daerah
- pengaturan
- buatan
- kecerdasan buatan
- dinilai
- penilaian
- meyakinkan
- berusaha
- mengotomatisasikan
- Otomatis
- secara otomatis
- secara otomatis
- mengotomatisasi
- Otomatisasi
- kembali
- Buruk
- Perbankan
- bar
- berdasarkan
- dasar
- karena
- menjadi
- sebelum
- makhluk
- di bawah
- manfaat
- Manfaat
- Lebih baik
- antara
- Besar
- Big data
- Uang kertas
- Blok
- papan
- meningkatkan
- Bawah
- bisnis
- intelijen bisnis
- perhitungan
- Kampanye
- calon
- calon
- tidak bisa
- menangkap
- yang
- kasus
- kasus
- CDC
- pusat
- rantai
- perubahan
- karakter
- pengenalan karakter
- karakteristik
- ditandai
- biaya
- beban
- memeriksa
- Pembayaran
- Cek
- Pembersihan
- jelas
- klien
- kode
- Pengkodean
- mengumpulkan
- koleksi
- komersial
- Komoditas
- perusahaan
- lengkap
- menyelesaikan
- kompleks
- kompleksitas
- rumit
- komponen
- komponen
- luas
- komputer
- komputer
- komputasi
- memusatkan
- Mengadakan
- melakukan
- Terhubung
- Mempertimbangkan
- konsisten
- terus-menerus
- konstruksi
- konsumen
- Konsumen
- kontak
- Konten
- kebalikan
- Core
- Timeline
- PERUSAHAAN
- Biaya
- hemat biaya
- Biaya
- bisa
- Melawan
- membuat
- sangat penting
- pelanggan
- disesuaikan
- menyesuaikan
- harian
- BAHAYA
- data
- akses data
- analisis data
- Data Analytics
- entri data
- Persiapan data
- pengolahan data
- ilmuwan data
- kumpulan data
- Basis Data
- kumpulan data
- Tanggal
- hari
- berurusan
- keputusan
- Pengambilan Keputusan
- mengantarkan
- Departemen
- perancang
- rinci
- terperinci
- mengembangkan
- alat
- Devices
- berbeda
- Kesulitan
- digital
- Kerugian
- berbeda
- berbeda
- dokumen
- dokumen
- melakukan
- Download
- selama
- setiap
- Pendapatan
- mudah
- ekosistem
- efek
- efektif
- efisiensi
- efisien
- usaha
- upaya
- elemen
- menghapuskan
- tertanam
- Karyawan
- karyawan
- aktif
- memungkinkan
- memungkinkan
- energi
- mengikutsertakan
- Teknik
- ditingkatkan
- meningkatkan
- besar sekali
- cukup
- memastikan
- Memastikan
- Enterprise
- Seluruh
- sepenuhnya
- masuk
- peralatan
- kesalahan
- terutama
- penting
- mengevaluasi
- setiap hari
- semua orang
- segala sesuatu
- Memeriksa
- contoh
- menarik
- menjalankan
- eksekusi
- pameran
- Lihat lebih lanjut
- mengharapkan
- harapan
- mengharapkan
- pengalaman
- keahlian
- tambahan
- ekstrak
- memfasilitasi
- memfasilitasi
- salah
- umpan balik
- File
- mengisi
- keuangan
- keuangan
- Menemukan
- cocok
- aliran
- Fokus
- berikut
- bentuk
- format
- bentuk
- Untung
- pecahan
- Gratis
- Frekuensi
- segar
- dari
- depan
- Memenuhi
- penuh
- sepenuhnya
- fungsi
- umumnya
- menghasilkan
- mendapatkan
- Go
- Anda
- baik
- besar
- lebih besar
- Grup
- Penanganan
- Sulit
- memiliki
- kesehatan
- membantu
- bermanfaat
- di sini
- High
- berkualitas tinggi
- paling tinggi
- Seterpercayaapakah Olymp Trade? Kesimpulan
- How To
- HTTPS
- besar
- manusia
- Manusia
- Identifikasi
- mengidentifikasi
- gambar
- segera
- melaksanakan
- implementasi
- diimplementasikan
- penting
- memperbaiki
- ditingkatkan
- perbaikan
- in
- Cenderung
- memasukkan
- termasuk
- Termasuk
- indeks
- menunjukkan
- sendiri-sendiri
- individu
- industri
- industri
- informasi
- Infrastruktur
- memasukkan
- wawasan
- contoh
- sebagai gantinya
- Lembaga
- lembaga
- terpadu
- Terintegrasi
- integrasi
- Intelijen
- Cerdas
- Pemrosesan dokumen cerdas
- intern
- intervensi
- inventaris
- investasi
- melibatkan
- isu
- IT
- Pekerjaan
- Jobs
- hanya satu
- Menjaga
- kunci
- Tahu
- Label
- tenaga kerja
- Kekurangan
- pemandangan
- tata ruang
- Tingkat
- cahaya
- Terbatas
- baris
- Daftar
- sedikit
- memuat
- pemuatan
- logistik
- Panjang
- lama
- jangka panjang
- melihat
- terlihat seperti
- mencari
- TERLIHAT
- kehilangan
- Lot
- Rendah
- terbuat
- Utama
- memelihara
- membuat
- MEMBUAT
- Membuat
- pengelolaan
- manipulasi
- cara
- panduan
- manual
- tanda
- Pasar
- Marketing
- Cocok
- sesuai
- hal
- cara
- Anggota
- pesan
- Metadata
- metode
- metode
- mungkin
- keberatan
- kesalahan
- campuran
- Modifikasi
- saat
- Momentum
- uang
- lebih
- paling
- beberapa
- nama
- perlu
- Perlu
- kebutuhan
- jaringan
- jaringan
- New
- produk baru
- berikutnya
- normal
- nomor
- tujuan
- target
- objek
- obligasi
- usang
- mendapatkan
- OCR
- Perangkat Lunak OCR
- Office
- kantor
- ONE
- Buka
- Data terbuka
- beroperasi
- operasi
- operator
- Kesempatan
- optical character recognition
- Optimis
- perintah
- organisasi
- organisatoris
- organisasi
- keaslian
- Lainnya
- Lainnya
- jika tidak
- terkemuka
- sendiri
- pemilik
- pemilik
- penuh sesak
- kertas
- dokumen
- bagian
- lalu
- path
- pola
- pembayaran
- pembayaran
- Konsultan Ahli
- Melakukan
- prestasi
- tahap
- fisik
- memilih
- pipa saluran
- Tempat
- Platform
- plato
- Kecerdasan Data Plato
- Data Plato
- silahkan
- poin
- Portal
- potret
- Ketelitian
- meramalkan
- disukai
- siap
- masalah
- Prosedur
- proses
- Otomatisasi proses
- proses
- pengolahan
- menghasilkan
- Diproduksi
- Produk
- Produksi
- Produk
- Kemajuan
- berkembang
- proyeksi
- tepat
- tepat
- usul
- prospek
- memberikan
- menyediakan
- diterbitkan
- membeli
- pembelian
- tujuan
- kualitas
- kuantitas
- Perempat
- pertanyaan
- Mempertanyakan
- Pertanyaan
- segera
- cepat
- cepat
- Penilaian
- mencapai
- tercapai
- Baca
- Pembaca
- pembaca
- pengakuan
- catatan
- tercatat
- mengurangi
- referensi
- daerah
- Mengatur
- terkait
- keandalan
- melaporkan
- Pelaporan
- permintaan
- membutuhkan
- wajib
- Persyaratan
- menyelamatkan
- Cadangan
- Cadangan
- Sumber
- memulihkan
- eceran
- ulasan
- merevolusi
- Risiko
- kuat
- Rute
- penjualan
- sama
- Save
- penghematan
- Tabungan
- Skalabilitas
- Skala
- pemindaian
- skenario
- ilmuwan
- ilmuwan
- layar
- Merebut
- seleksi
- Penjualan
- layanan
- Layanan
- set
- beberapa
- tajam
- harus
- makna
- penting
- Sederhana
- serentak
- tunggal
- So
- Perangkat lunak
- beberapa
- sumber
- sumber
- Sourcing
- tertentu
- menghabiskan
- menghabiskan
- Spot
- Tahap
- mulai
- Negara
- Langkah
- Tangga
- saham
- menyimpan
- toko
- Penyelarasan
- mempersingkat
- struktur
- tersusun
- selanjutnya
- besar
- sukses
- seperti itu
- cukup
- unggul
- mendukung
- sistem
- sistem
- Mengambil
- target
- tugas
- tugas
- tim
- tim
- teknik
- Teknologi
- Teknologi
- istilah
- uji
- pengujian
- Grafik
- Sumber
- mereka
- hal
- tiga
- Berkembang
- Melalui
- di seluruh
- waktu
- membuang-buang waktu
- untuk
- terlalu
- alat
- menyentuh
- jalur
- tradisional
- transfer
- Mengubah
- Transformasi
- transformasi
- Putar
- khas
- ketidakpastian
- memahami
- dipahami
- terpadu
- unik
- mutakhir
- Memperbarui
- diperbarui
- Pembaruan
- memperbarui
- upload
- Mengunggah
- us
- menggunakan
- gunakan case
- Pengguna
- Penggunaan
- dimanfaatkan
- memanfaatkan
- Memanfaatkan
- Nilai - Nilai
- variasi
- berbagai
- Ve
- vendor
- diverifikasi
- versi
- kelangsungan hidup
- cara
- Apa
- apakah
- yang
- sementara
- SIAPA
- akan
- Wins
- dalam
- tanpa
- Word
- kata
- Kerja
- Alur kerja
- akan
- Kamu
- Anda
- Youtube
- zephyrnet.dll