Pada intinya, pemrosesan data mengacu pada manipulasi dan transformasi data mentah menjadi bentuk yang lebih berharga dan bermakna bagi pengguna akhir.
Ada banyak pendekatan berbeda untuk pemrosesan data, dan langkah spesifik yang terlibat dapat bervariasi tergantung pada sifat data dan tujuan pemrosesan. Berikut adalah langkah-langkah dalam proses pengolahan data:
Ada beberapa jenis pemrosesan data, masing-masing dengan serangkaian teknik dan pendekatannya sendiri:
Otomatiskan proses data dengan alur kerja tanpa kode dalam 15 menit.
Bagaimana Anda memulai pemrosesan data?
Jika Anda baru mengenal bidang ini, ada beberapa hal penting yang perlu Anda pertimbangkan. Pertama dan terpenting, Anda harus memutuskan alat dan teknologi yang akan Anda gunakan. Banyak alat dan teknologi tersedia untuk pemrosesan data, mulai dari perangkat lunak spreadsheet sederhana hingga bahasa pemrograman yang rumit seperti Python. Sangat penting untuk memilih alat yang tepat untuk kebutuhan dan tingkat keahlian Anda. Berikut adalah pendekatan langkah demi langkah untuk pemrosesan data:
Apa sajakah aplikasi umum pemrosesan data?
Di mana ada data, ada kasus penggunaan untuk pemrosesan data. Untuk melakukan analitik pada data, data mentah harus diproses. Sekarang, apa saja kasus penggunaan umum pemrosesan data untuk perusahaan? Mari lihat.
- Analisis prediktif: Apa yang lebih baik daripada mengetahui ramalan tentang sesuatu yang akan salah? Dengan pemrosesan data otomatis, bisnis dapat secara proaktif menangani situasi sulit seperti menurunkan angka pendapatan sebelum menjadi masalah.
- Pembersihan data: Data dari berbagai sumber pasti memiliki perbedaan dalam pemformatan. Pemrosesan data menormalkan data dan memastikan pemformatan serupa di seluruh sumber.
- Otomasi Cerdas: Pemrosesan data dapat membantu memicu otomatisasi alur kerja berbasis aturan untuk mengotomatiskan tugas manual.
- Deteksi Penipuan: Mengidentifikasi aktivitas penipuan dengan menganalisis pola dalam data transaksional.
- Sistem Rekomendasi: Menganalisis data perilaku pengguna untuk membuat rekomendasi yang dipersonalisasi.
- Pengolahan citra: Menganalisis dan memanipulasi gambar untuk mengekstrak informasi dan wawasan.
Ini adalah beberapa kasus penggunaan pemrosesan data, tetapi dapat diterapkan ke banyak industri dan persona.
Bagaimana cara mengotomatiskan pemrosesan data?
Ada banyak aplikasi untuk pengolahan data dalam bisnis. Tapi bagaimana Anda membuat hidup lebih mudah dengan pemrosesan data yang rumit?
Pertanyaan untuk jawaban ini adalah "otomatisasi pemrosesan data".
Otomatisasi pemrosesan data hanya menggunakan otomatisasi alur kerja untuk menempatkan tugas data pada autopilot. Kamu bisa memakai otomatisasi cerdas untuk mengotomatiskan tugas pemrosesan data biasa seperti entri data, pengunggahan dokumen, pembersihan data, pencocokan data, verifikasi, dan penyimpanan data. Untuk memulai dengan data otomatisasi pemrosesan, Anda harus mengikuti langkah-langkah berikut:
Identifikasi masalah atau pertanyaan yang ingin Anda jawab:
Sebelum memulai, Anda harus memahami dengan jelas apa yang ingin Anda capai melalui upaya pemrosesan data Anda. Identifikasi masalah yang ingin Anda selesaikan atau pertanyaan yang ingin Anda jawab, lalu pertimbangkan data yang Anda perlukan untuk mengatasinya.
Pilih platform otomasi:
Anda dapat menggunakan SQL, Python, dan STATA untuk mengkodekan proses pemrosesan data. Atau, Anda dapat menggunakan alat pengelolaan alur kerja tanpa kode modern untuk membuat alur kerja guna menyiapkan aturan dan pemicu untuk pemrosesan data.
Platform seperti Nanonet menyediakan solusi end-to-end bagi perusahaan untuk mengotomatiskan proses bisnis secara efisien.
Kumpulkan datanya:
Setelah Anda mengetahui data apa yang Anda butuhkan, saatnya untuk mulai mengumpulkannya. Ini mungkin melibatkan penggunaan sensor, database, atau alat pengikis web untuk mengumpulkan data. Penting untuk memastikan bahwa data yang dikumpulkan akurat, relevan, dan komprehensif.
Anda dapat mengotomatiskan pengumpulan data di Nanonets. Lihat bagaimana.
Bersihkan dan praproses data:
Langkah selanjutnya adalah membersihkan dan memproses data terlebih dahulu untuk memastikannya dapat digunakan. Ini mungkin melibatkan penghapusan kesalahan dan ketidakkonsistenan, pemformatan dan restrukturisasi data, dan penanganan nilai yang hilang.
Nanonet dapat menangani semua proses pembersihan dan perselisihan data dengan mudah. Lihat untuk kasus penggunaan Anda.
Ubah datanya:
Setelah data dibersihkan, saatnya mengubahnya menjadi bentuk yang lebih sesuai untuk tugas analitis. Ini mungkin melibatkan menggabungkan data, melakukan rekayasa fitur, atau menerapkan teknik statistik.
Menganalisis dan menginterpretasikan data:
Sekarang, saatnya menggunakan data. Gunakan alat dan teknik yang sesuai untuk menganalisis dan menginterpretasikan data dan mengekstrak wawasan dan informasi yang berharga.
Komunikasikan hasilnya:
Terakhir, penting untuk mengomunikasikan hasil upaya pemrosesan data Anda kepada pemangku kepentingan terkait. Ini mungkin melibatkan pembuatan laporan, visualisasi, atau presentasi untuk membagikan wawasan yang telah Anda peroleh.
Jika Anda bekerja dengan faktur, dan tanda terima atau khawatir tentang verifikasi ID, periksa Nanonets OCR online or ekstraktor teks PDF untuk mengekstrak teks dari dokumen PDF gratis. Klik di bawah untuk mempelajari lebih lanjut Solusi Otomatisasi Perusahaan Nanonets.
Nanonets: Otomasi Pemrosesan Data untuk perusahaan
Nanonets adalah berbasis AI perangkat lunak pengolah dokumen cerdas yang dapat mengekstrak data dari dokumen apa pun (gambar, gambar tulisan tangan, PDF, dan lainnya) & lakukan tugas pada data yang diekstraksi 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. Itu dapat melakukan beberapa pemformatan data dan tugas peningkatan, termasuk tetapi tidak terbatas pada yang ditunjukkan pada gambar di bawah.
Mengapa Anda harus memilih Nanonet?
Sebagai bisnis, Anda memiliki dokumen. Seringkali, banyak dari mereka.
Banyak informasi yang disembunyikan dalam dokumen. Menggunakan platform seperti Nanonets memungkinkan bisnis menggunakan data dari catatan, mengotomatiskan proses dokumen manual, dan meningkatkan produktivitas organisasi sekaligus meningkatkan keamanan dokumen.
Nanonet membantu bisnis mengotomatiskan proses data dokumen seperti entri data ke dalam ERP, ekstraksi data dokumen, mengonversi dokumen dari satu format ke format lainnya dan mengotomatisasi persetujuan, cek, verifikasi, dan lainnya.
Terlepas dari fitur-fiturnya, berikut adalah beberapa alasan mengapa Anda harus pindah ke Nanonets:
Pelanggan kami memiliki beberapa hal baik untuk dikatakan tentang kami!
Apakah Anda memiliki kasus penggunaan pemrosesan data? Coba Nanonets secara gratis or hubungi ahli kami untuk mengatur alur kerja untuk Anda!
Banyak alat dan teknologi tersedia, mulai dari perangkat lunak spreadsheet sederhana hingga kerangka kerja pemrosesan data yang kompleks. Beberapa alat dan teknologi standar yang digunakan dalam pemrosesan data meliputi
- Database relasional adalah database terstruktur yang menyimpan data dalam tabel dan menggunakan SQL (Structured Query Language) untuk memanipulasi dan menanyakan data. Contohnya termasuk MySQL, Oracle, dan PostgreSQL.
- Database NoSQL: Ini tidak menggunakan bahasa SQL tradisional.
- R dan Piton: Bahasa pemrograman populer untuk analisis data dan pembelajaran mesin.
- Lukisan: Alat visualisasi data yang memungkinkan pengguna membuat dasbor dan laporan interaktif.
- SAS, SPSS, dan STATA: Analisis data statistik dan perangkat lunak visualisasi.
- PISAU: Integrasi data sumber terbuka dan platform analitik data.
Kesimpulan
Pemrosesan data adalah jalur kehidupan bagi bisnis yang ingin mendapatkan wawasan bermakna dari kumpulan data mereka yang luas. Otomatisasi pemrosesan data membantu bisnis mengotomatiskan aspek pemrosesan manual dengan kesalahan minimal.
Perangkat lunak seperti Nanonets dapat membantu organisasi menghemat waktu dan biaya dengan menyederhanakan proses data dengan otomatisasi alur kerja tanpa kode. Jika Anda ingin mengotomatiskan tugas pemrosesan data dokumen biasa, hubungi tim kami or mulai Uji coba Gratis Anda.
n 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:
- Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
- Platoblockchain. Intelijen Metaverse Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
- Sumber: https://nanonets.com/blog/data-processing/
- 39
- 7
- a
- Tentang Kami
- Menurut
- tepat
- Mencapai
- di seluruh
- kegiatan
- alamat
- Semua
- memungkinkan
- analisis
- Analytical
- analisis
- menganalisa
- menganalisis
- dan
- Lain
- menjawab
- aplikasi
- terapan
- Menerapkan
- pendekatan
- pendekatan
- sesuai
- aspek
- mengotomatisasikan
- Otomatis
- Otomatisasi
- tersedia
- menjadi
- sebelum
- di bawah
- Lebih baik
- Terikat
- bisnis
- bisnis
- kasus
- kasus
- memeriksa
- Cek
- Pilih
- Pembersihan
- Jelas
- kode
- Mengumpulkan
- koleksi
- Umum
- menyampaikan
- kompleks
- luas
- kesimpulan
- Mempertimbangkan
- Core
- Biaya
- Biaya
- membuat
- membuat
- pelanggan
- disesuaikan
- menyesuaikan
- data
- analisis data
- Data Analytics
- entri data
- pengolahan data
- penyimpanan data
- visualisasi data
- Data-driven
- database
- kumpulan data
- keputusan
- Tergantung
- Deteksi
- perbedaan
- berbeda
- dokumen
- dokumen
- Jatuhan
- setiap
- mudah
- mudah
- efisien
- upaya
- ujung ke ujung
- Teknik
- meningkatkan
- memastikan
- Memastikan
- Enterprise
- perusahaan
- sepenuhnya
- masuk
- ERP
- kesalahan
- penting
- contoh
- ekstrak
- Fitur
- Fitur
- beberapa
- bidang
- Pertama
- mengikuti
- berikut
- terutama
- bentuk
- format
- pecahan
- kerangka
- Gratis
- dari
- mendapatkan
- Go
- Anda
- baik
- menangani
- Penanganan
- membantu
- membantu
- di sini
- Tersembunyi
- Seterpercayaapakah Olymp Trade? Kesimpulan
- HTTPS
- mengenali
- mengidentifikasi
- gambar
- gambar
- penting
- in
- memasukkan
- Termasuk
- industri
- informasi
- wawasan
- integrasi
- interaktif
- melibatkan
- terlibat
- IT
- kunci
- Tahu
- Mengetahui
- bahasa
- Bahasa
- BELAJAR
- pengetahuan
- Tingkat
- Hidup
- Terbatas
- melihat
- mencari
- Lot
- mesin
- Mesin belajar
- membuat
- Membuat
- pengelolaan
- manajemen Alat
- memanipulasi
- manipulasi
- panduan
- banyak
- berarti
- cara
- keberatan
- minimal
- menit
- hilang
- modern
- lebih
- pindah
- beberapa
- mysql
- Alam
- Perlu
- kebutuhan
- New
- berikutnya
- nomor
- banyak sekali
- ONE
- open source
- peramal
- organisasi
- organisasi
- sendiri
- pola
- Melakukan
- melakukan
- Personalized
- Platform
- plato
- Kecerdasan Data Plato
- Data Plato
- silahkan
- Populer
- Postgresql
- Presentasi
- Masalah
- proses
- Diproses
- proses
- pengolahan
- produktifitas
- Pemrograman
- bahasa pemrograman
- memberikan
- menempatkan
- Ular sanca
- pertanyaan
- mulai
- Mentah
- RE
- mencapai
- alasan
- penerimaan
- rekomendasi
- arsip
- mengacu
- relevan
- menghapus
- laporan
- Persyaratan
- restrukturisasi
- Hasil
- pendapatan
- aturan
- Save
- Rahasia
- keamanan
- sensor
- set
- beberapa
- Share
- harus
- ditunjukkan
- mirip
- Sederhana
- menyederhanakan
- hanya
- situasi
- ketrampilan
- Perangkat lunak
- larutan
- MEMECAHKAN
- beberapa
- sesuatu
- sumber
- tertentu
- Spreadsheet
- stakeholder
- standar
- awal
- mulai
- statistik
- Langkah
- Tangga
- penyimpanan
- menyimpan
- tersusun
- cocok
- sistem
- Mengambil
- tugas
- tugas
- teknik
- Teknologi
- Grafik
- mereka
- hal
- Melalui
- waktu
- untuk
- alat
- alat
- tradisional
- transaksional
- Mengubah
- Transformasi
- memicu
- jenis
- memahami
- us
- menggunakan
- gunakan case
- Pengguna
- Pengguna
- Berharga
- Nilai - Nilai
- Luas
- Verifikasi
- visualisasi
- jaringan
- Apa
- yang
- sementara
- Kerja
- Alur kerja
- Salah
- Kamu
- Anda
- zephyrnet.dll
