Le aziende generalmente generano e immagazzinano quantità colossali di dati da cui ricavano approfondimenti significativi per un processo decisionale rapido e decente utilizzando la BI (Business Intelligence). A causa della combinazione e della complessità di questi dati, è necessaria un'analisi dei dati produttiva ed economica. L'automazione dei dati è un processo cruciale che può essere implementato e integrato per raggiungere questo scopo.
Che cos'è l'automazione dei dati?
L'automazione dei dati è interpretata come la gestione, il caricamento e l'elaborazione dei dati utilizzando tecnologie automatizzate invece di eseguire manualmente queste procedure. La fattibilità a lungo termine del dispositivo della pipeline di dati si basa sull'automazione del metodo di importazione dei dati. Qualsiasi dato aggiornato comporta il pericolo di essere bloccato perché è un compito in più che un individuo deve ottenere, insieme agli altri suoi obblighi. L'automazione dei dati ripristina il lavoro manuale nell'ecosistema dei dati con computer e metodi che svolgono la funzione per te.
Senza intervento umano, questa procedura compila, memorizza, trasforma e analizza i dati utilizzando processi intelligenti, intelligenza artificiale, infrastruttura e software. L'approvvigionamento dei dati può essere automatizzato per risparmiare tempo e denaro aumentando l'efficienza aziendale. L'automazione dei dati beneficia anche della riduzione degli errori assicurando che i dati siano impacchettati in modo strutturato. Affinché la tua azienda proceda sulla strada giusta, dovrai raccogliere le principali informazioni commerciali dai tuoi dati. Di conseguenza, disporre di una procedura di analisi dei dati automatizzata consente agli utenti aziendali di concentrarsi sull'analisi dei dati invece che sulla preparazione dei dati.
Elementi di automazione dei dati
Estrai, trasforma e carica sono i tre componenti centrali dell'automazione dei dati e sono caratterizzati di seguito:
Estratto: include l'estrazione di dati da uno o più sistemi di origine.
Trasformare: Adatta i tuoi dati nella struttura richiesta, come un formato file flat CSV. Ciò potrebbe includere il ripristino di tutte le abbreviazioni di stato con l'intera parola di stato.
Caricare: In questo numero, il portale open data trasferisce i dati da un'operazione all'altra.
Ogni passaggio è fondamentale per automatizzare completamente e completare in modo appropriato i caricamenti dei dati.
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Vantaggi dell'automazione dei dati
Un settore può aiutare ampiamente dall'automazione dei dati. Questi obiettivi sono stati compresi in dettaglio di seguito:
Riduzione del tempo di elaborazione
L'elaborazione di enormi dati da riferimenti disparati non è un compito semplice. I dati estratti da varie fonti differiscono nel formato. Deve essere formalizzato e valutato prima di essere inserito in una rete unificata. L'automazione recupera molto tempo nell'affrontare le faccende che costituiscono una parte della pipeline di dati. Inoltre, riduce l'intervento manuale, il che implica un basso utilizzo delle riserve, risparmi di tempo e una migliore affidabilità dei dati.
Capacità di scalabilità e miglioramento delle prestazioni
L'automazione dei dati garantisce una migliore scalabilità e prestazioni del tuo set di dati. Ad esempio, facilitando Change Data Capture (CDC), tutte le modifiche apportate a livello di origine vengono prodotte in tutto il sistema di investimento in base ai trigger. Al contrario, l'aggiornamento manuale delle attività di dati richiede tempo e richiede competenze sostanziali.
Con le apparecchiature automatizzate per l'integrazione dei dati, l'impacchettamento dei dati e la regolazione simultanea del CDC è solo una questione di trasportare e abbassare gli oggetti sul visual designer. Lo slancio analitico può essere migliorato attraverso l'automazione. Quando un'analisi prevede pochi input umani, un data scientist può condurre analisi più rapidamente e i computer possono eseguire in modo efficiente lavori complicati e dispendiosi in termini di tempo per gli esseri umani. La chiave per valutare in modo efficiente dati enormi è l'automazione.
Razionalizzazione dei costi
L'analisi automatizzata dei dati consente di recuperare tempo e denaro per le industrie. Il tempo dei dipendenti è più costoso durante l'analisi dei dati rispetto alle risorse di elaborazione e i dispositivi possono eseguire analisi rapidamente.
Migliore allocazione del tempo
I data scientist possono concentrarsi sulla produzione di nuove informazioni per supportare il processo decisionale automatizzando compiti che non si aspettano molta originalità umana. Diversi membri di un team di dati traggono vantaggio dall'automazione dell'analisi dei dati. Consente ai data scientist di operare con dati di alta qualità, completi e aggiornati.
Esperienza del cliente migliorata
Offrire un prodotto o un servizio eccezionale non è sufficiente. Anche i consumatori prevedono un'esperienza ottimistica con te. Dal tuo consiglio di amministrazione all'assistenza ai consumatori, l'automazione dei dati garantisce che la tua facoltà abbia i dati correlati a portata di mano per soddisfare le esigenze dei tuoi clienti.
Miglioramento della qualità dei dati
L'elaborazione manuale di enormi quantità di dati ti espone al rischio di errori umani e fare affidamento su tecnologie obsolete e scarsamente integrate per tenere traccia dei dati ti espone alla stessa difficoltà. L'elaborazione dei dati è adeguata a una tecnologia priva di errori
Strategia e gestione delle vendite
I tuoi comitati di vendita e marketing si basano su dati dettagliati per specificare buone prospettive e raggiungerle attraverso campagne adattate. L'automazione dei dati può consentirti di mantenere i tuoi dati in modo coerente e aggiornato, offrendoti la massima opportunità di successo.
Come automatizzare i dati nella tua organizzazione?
È necessario garantire processi adeguati per automatizzare i dati nella propria organizzazione. Ecco i passaggi per iniziare con l'automazione dei dati:
Identifica i dati:
Identifica i dati che devi automatizzare. Seleziona i set di dati da cui puoi estrarre i dati e assicurati di disporre dell'accesso appropriato per scaricare o modificare i dati.
Seleziona la piattaforma di automazione dei dati adeguata
Assicurati di disporre degli strumenti adeguati per raccogliere, analizzare e riportare correttamente i dati. Assicurati che la piattaforma selezionata si integri con tutto il tuo software aziendale e disponga di automazione del flusso di lavoro per automatizzare facilmente le attività di dati banali. Ciò solleva il carico aggiuntivo dai dipendenti, che possono concentrarsi sulla strategia e sull'implementazione.
Sviluppo e test del processo ETL
Mappa tutti i passaggi per l'elaborazione dei dati. Sapere quali origini dati collegare, quali variabili è necessario selezionare, quale formato di valori è necessario e cosa ci si aspetta nell'output.
Un corretto processo ETL può semplificare l'automazione dei dati con flussi di lavoro basati su regole.
Programmazione del lavoro automatizzato
Pianifica la revisione giornaliera del tuo set di dati. Puoi fare riferimento alle aree di metadati che hai compilato come parte del tuo inventario di dati riguardanti la frequenza di aggiornamento, la raccolta dei dati e la frequenza di aggiornamento.
Dopo aver fissato in anticipo obiettivi e aspettative chiari per la procedura di automazione, può aiutare i team a cooperare in modo efficace una volta implementata la procedura automatizzata e tenere traccia del suo miglioramento.
Nanonet per l'automazione dei dati aziendali
Nanonets è un software di elaborazione dei documenti intelligente basato sull'intelligenza artificiale con automazione avanzata del flusso di lavoro e il miglior software OCR della categoria. Le nanonet possono estrarre dati da qualsiasi documento (immagini, immagini scritte a mano, PDF e altro) con il pilota automatico. Puoi utilizzare flussi di lavoro senza codice per eseguire attività come
E altro ancora.
Nanonets è una piattaforma completamente personalizzabile, il che significa che puoi personalizzarla in base al tuo caso d'uso e ai tuoi requisiti. Le nanonet sono utilizzate in diversi settori come finanza, edilizia, logistica, assistenza sanitaria, banche e altro ancora.
Diamo un'occhiata ad alcuni semplici casi d'uso dell'automazione dei dati su Nanonet.
Automazione della formattazione dei dati
Estrazione di dati tabulari da documenti PDF su Nanonet
Come eseguire l'automazione dei dati con Nanonet?
Le aziende hanno molti documenti e ci sono molte attività che devono essere eseguite manualmente, che possono essere automatizzate utilizzando Nanonet.
Ogni azienda fa acquisti. E ricevono più documenti dai loro fornitori e dai team interni, che devono essere verificati prima che venga effettuato un pagamento.
Riprendiamo un caso d'uso su come un'organizzazione può automatizzare la corrispondenza dei dati tra ordini di acquisto, ordini di vendita e fatture e automatizzare le approvazioni, i pagamenti successivi e il caricamento dei dati.
Ecco come sarebbe il flusso su Nanonet:
Passo 1: I documenti vengono caricati automaticamente sulla piattaforma. La piattaforma Nanonets identifica automaticamente il tipo di documento e invia il documento per estrarre i dati dal documento.
Passo 2: Una volta estratti i dati, ora è il momento di abbinarli.
È possibile cercare i valori dai dati estratti e abbinare i dati. In caso di mancata corrispondenza, il file verrà inoltrato per una revisione manuale. Puoi aggiungere facilmente i trigger utilizzando i blocchi del flusso di lavoro senza codice.
Passo 4: Una volta che tutto è stato cancellato, la richiesta di pagamento può essere inviata a Flusso di nanoreti.
Questo è solo uno dei modi in cui i dati possono essere automatizzati su Nanonet.
Le nanonet possono essere utilizzate per una varietà di attività incluse e limitate a
Se hai in mente un altro caso d'uso, contattaci. Possiamo aiutarti ad automatizzare l'estrazione, l'elaborazione e l'archiviazione dei dati utilizzando flussi di lavoro senza codice a una frazione del costo.
Quali dati dovresti automatizzare?
Quanti più dati possibili! Più approvi una strategia di "automatizzazione per impostazione predefinita" per il caricamento dei dati, le riserve limitate di cui avrai bisogno a lungo termine per conservare un'elevata qualità dei dati. Ecco alcuni consigli per individuare i set di dati candidati per i caricamenti automatici:
- Il set di dati viene modificato trimestralmente o più spesso?
- È necessario apportare modifiche o qualsiasi forma di manipolazione al set di dati dopo il caricamento?
- Il set di dati è enorme (superiore a 250 MB)?
- Puoi ottenere solo le righe modificate per ogni aggiornamento successivo (piuttosto che il file completo)?
- È evidente ottenere dati dalla rete di origine piuttosto che da un individuo?
I set di dati che sollecitano un "sì" a una qualsiasi delle domande sopra indicate sono ottimi candidati per l'automazione degli aggiornamenti perché l'automazione può eliminare il rischio di una mancanza di risorse e tempo in seguito.
Comprensione della strategia di automazione dei dati
È importante disporre di una proposta completa di automazione dei dati per la tua azienda. Avere una tecnica in atto da molto tempo può consentirti di coinvolgere persone adeguate in un momento opportuno all'interno della tua azienda. Senza una solida tecnica di automazione dei dati, la tua azienda devierà dal percorso su cui dovrebbe trovarsi, consumando tempo e risorse. Potrebbe anche ammontare a te denaro aggiuntivo in termini di mancati guadagni. Di conseguenza, la tua proposta di automazione del processo dei dati dovrebbe essere in linea con i tuoi obiettivi di settore.
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Come sviluppare una strategia di automazione dei dati?
Ecco alcuni punti che possono essere tentati per formulare la tua strategia di automazione dei dati:
Identificazione dei problemi
Deduci quali delle regioni principali della tua azienda potrebbero aiutare dall'automazione. Considera solo dove potrebbe essere utile l'automazione dei dati. Valuta questo: quanto tempo dei tuoi investigatori dei dati viene utilizzato per il lavoro fisico? Quali elementi dei tuoi sistemi di dati si guastano costantemente? Fare un elenco di tutte le procedure che potrebbero essere migliorate.
Classificazione dei dati
La fase preliminare nell'automazione dei dati consiste nell'ordinare i dati di origine in classificazioni in base al loro significato e accessibilità. Dai un'occhiata all'indice del tuo sistema di origine per vedere quali riferimenti hai anche voci. Se utilizzerai uno strumento di estrazione dati automatizzato, assicurati che vada a vantaggio dei formati cruciali per la tua attività.
Priorità delle operazioni
Utilizzare la quantità di tempo impiegato per valutare l'importanza di una procedura. Maggiore è la quantità di tempo dedicata al lavoro fisico, più significativo sarà l'effetto dell'automazione sui profitti. Crea caratteristiche specifiche nel tempo che impiegherà per automatizzare un processo. Le vincite taglienti sono i mezzi da percorrere perché mantengono lo spirito di tutti mentre indicano l'importanza dell'automazione per i proprietari del settore.
Delineare le trasformazioni richieste
La fase successiva specifica le modifiche necessarie per ripristinare i dati di origine alla quantità di destinazione. Potrebbe essere facile come trasformare acronimi complessi in parole full-text o complicato come convertire un database relazionale in un file CSV. Specificare le trasformazioni essenziali per raggiungere i risultati previsti durante l'automazione dei dati è fondamentale; in caso contrario, l'intero set di dati potrebbe essere inquinato.
Esecuzione delle Operazioni
L'esecuzione di tecniche di dati è tecnicamente la componente più problematica. Questi implementano tre processi distinti: reporting adeguato, pipeline ingegneristiche e metodi di apprendimento automatico decenti.
Pianifica i dati per gli aggiornamenti
Il passaggio successivo consiste nel registrare i dati in modo che vengano rivisti su base normale. Per questa fase, ti viene richiesto di utilizzare un prodotto ETL con caratteristiche di automazione dei processi come l'automazione del flusso di lavoro, la pianificazione delle attività e così via. Questo assicura che la procedura venga eseguita senza intervento fisico.
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Svantaggi dell'automazione dei dati
L'automazione dei dati può essere utile per la tua azienda, ma presenta alcuni svantaggi.
Uno svantaggio è che può costare molto denaro utilizzare l'automazione dei dati. Prima di prendere una decisione, dovresti considerare quanti soldi dovrai spendere e quanto guadagnerai dall'utilizzo dell'automazione.
Un altro svantaggio è che l'automazione intelligente può sottrarre posti di lavoro. Alcune persone potrebbero perdere il lavoro perché non sono più necessarie. Ma questo non deve essere sempre una cosa negativa. L'automazione intelligente dei dati può aiutare le persone a svolgere un lavoro più entusiasmante e importante e aiutare un'azienda a guadagnare di più, il che può creare nuovi posti di lavoro.
Infine, a volte l'automazione dei dati può diventare ripetitiva, soprattutto quando cambiano le procedure di produzione. È importante assicurarsi che il sistema di automazione possa essere facilmente modificato per adattarsi a nuovi prodotti o metodi di produzione.
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Maggiori informazioni sull'elaborazione dei dati su Nanonet:
FAQ
Automazione dei dati di origine
È come l'automazione dei dati che si ottiene estraendo i dati dalle reti di origine; c'è l'automazione dei dati di origine. Implica l'inserimento dei dati allo stesso modo dell'utilizzo dei lettori di codici a barre nei supermercati. Ciò consente ai proprietari dei negozi di disporre di tutti i dati necessari per regolare le vendite e l'inventario per trarre conclusioni sull'inventario del trimestre successivo.
È una tecnica di immissione dati preferita perché sradica gli sforzi e le incertezze umane. Le tradizionali tecniche di immissione dei dati comportano l'ottenimento di informazioni su carta e il loro trasporto al software di gestione del database automatizzato per l'esame. Il lavoro umano è meno incline a essere privo di errori, ridondanza, imprecisioni e dati incoerenti diretti a calcoli errati.
Pertanto, i dispositivi di automazione dei dati di origine alimentano i dati immediatamente in modo da essere pronti a elaborare i dati accessibili istantaneamente. Non si può mettere in dubbio la precisione di questo processo perché i computer conservano coerenza e calcoli.
Qual è un esempio di automazione dei dati di origine?
L'automazione dei dati ha reso l'inserimento dei dati commerciali più dettagliato e accessibile, risparmiando enormi costi sull'assunzione di persone che farebbero il lavoro per te con inevitabile imprecisione.
Ad esempio, quando le persone individuano i loro ordini ai commensali, le spese vengono immediatamente registrate nel database tramite touch screen. Pertanto, non si presume che i dati siano stati documentati due volte da un commensale. La maggior parte delle catene di fast food e dei negozi al dettaglio utilizza queste esposizioni sulle proprie postazioni di lavoro. Oltre a produrre fatture accurate, l'automazione dei dati di origine è l'obiettivo di questi dispositivi.
Ulteriori vantaggi dell'automazione dei dati di origine comprendono poco tempo speso alla cassa da ciascun consumatore eliminando la necessità di input manuali. Tutti i supermercati possono individuare i codici a barre sulle loro merci e quindi scansionarli al momento della cassa, registrare tutte le informazioni essenziali ed emettere le bollette. I dati compilati forniranno dati su quale prodotto viene venduto più rapidamente rispetto ad altri nell'inventario, fornendo al proprietario tempo sufficiente per rifornirsi.
Le valutazioni hanno anche la codifica magnetica, che viene decifrata dai MICR, rendendo l'elaborazione degli assegni più semplice ed economica. Il tempo che gli operatori di banco risparmiano nella gestione di ciascun consumatore può essere utilizzato per espandere i servizi a più consumatori ogni giorno, consentendo alle organizzazioni di prosperare. Ecco alcune apparecchiature utilizzate per l'automazione dei dati di origine.
L'attrezzatura per l'immissione dei dati di origine ha lo scopo di esaminare rapidamente i dati in un formato coerente e inserirli nel computer. Alcuni di loro sono:
Dispositivi di inserimento dati
Scanner: Uno scanner utilizza la tecnologia di rilevamento della luce per leggere il ritratto posto di fronte ad esso e memorizzarlo nel computer in forma digitale.
Lettori di codici a barre: Un lettore di codici a barre, come indica il nome, viene utilizzato per esaminare e comprendere i codici a barre. Questi codici a barre sono simboli di codifica avanzati che includono tutti i dati sul prodotto e il suo tasso. Una volta che il lettore esamina il codice, lo traduce in un layout digitale memorizzato sul computer.
Identificazione a radiofrequenza (RFID): RFID utilizza microchip per esaminare le etichette. Ogni microchip ha la sua fonte di energia e include numeri di codice ispezionati da RFID. Questo metodo di automazione dei dati più avanzato ha iniziato a rinnovare i lettori di codici a barre in vari scenari.
MICR - Riconoscimento dei caratteri dell'inchiostro magnetico: Si tratta di sostanziali apparecchiature di riconoscimento che leggono l'inchiostro magnetizzato, come quello pubblicato sul fondo degli assegni.
OMR — Riconoscimento ottico del marchio: Memorizza i totali dei candidati in un test e implica segni di matita su documenti OMR unici. Utilizza la luce e l'ambiguità degli spazi vuoti per discernere i dati.
OCR — Riconoscimento ottico dei caratteri: Varie istituzioni che richiedono ai propri consumatori di compilare manualmente i moduli di feedback hanno bisogno di un indirizzo e-mail per migliorare la loro mailing list più delle analisi. Possono utilizzare il software OCR per ripristinare i messaggi scritti a mano in uno script modificabile dal computer. L'apparecchiatura si presenta come uno scanner portatile e converte i dati in un layout digitale che può essere conservato nei computer.
Cos'è l'automazione dei Big Data?
I Big Data hanno rivoluzionato il panorama organizzativo e digitale nel modo in cui funzionano. L'analisi ha messo in discussione tutte le discrepanze nei risultati dei dipendenti o in un prodotto specifico sul mercato. Questa tecnologia superiore consente alle istituzioni di trovare modelli nella versione, sia che la stia rettificando o comprendendola.
Tuttavia, la compilazione dei Big Data potrebbe porre problemi a un'istituzione perché le risorse umane e finanziarie sono insufficienti. Fortunatamente, l'automazione dei dati è arrivata in soccorso delle industrie, consentendo la raccolta dei dati senza azioni manuali pertinenti. In questo modo, le proiezioni possono essere realizzate senza dover passare attraverso un passaggio aggiuntivo per correggere gli sforzi fisici.
Comprendere l'accesso ai dati e la proprietà
Vari gruppi possederanno elementi del processo ETL, basandosi sulla disposizione del tuo team:
Accesso e funzionamento centralizzato dei dati
L'intera procedura ETL, così come l'eventuale Data Automation, è acquisita dal dipartimento IT principale.
Accesso e funzionamento dei dati ibridi
Le modalità di selezione e trasformazione sono tipicamente acquisite da enti e uffici separati, mentre l'istituto informatico centrale spesso acquisisce la procedura di caricamento.
Accesso e funzionamento dei dati decentralizzati
Ogni agenzia o ufficio sarà responsabile della propria procedura ETL.
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