自動化されたデータ処理: なぜ昨日それらが必要だったのか

検索 発注書 注文書の山から特定のベンダーから手動で請求書を作成し、それを対応する請求書と照合するのは面倒に思えませんか?

ありがたいことに、心配する必要はありません。 自動化されたデータ処理プラットフォームを使用すると、すべての手動タスクを簡単に自動化できます。

自動化されたデータ処理により、インテリジェントな自動化により複数のビジネス プロセスが簡素化されました。 2023年に効率的に使う方法を見てみましょう。

自動データ処理とは

自動データ処理は ワークフロー自動化プラットフォーム 要件に従ってデータを収集、処理、整理、および保存するため。 ADP は、データ処理の手動要件を排除し、すべての手動データ処理タスクを簡単に処理します。

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自動データ処理の例

請求書を受け取るシナリオを考えてみましょう。

請求書の詳細を発注書と照合する必要があります。 この後、更新する必要があります 財務会計ソフトウェア 請求書の詳細を添えて、上司から電子メールで承認を得てください。 それが完了したら、請求書を経理部門に転送し、必要な情報で財務会計ソフトウェアを更新します。 これは、このプロセスを手動で行う方法です。

Nanonets のような ADP ソフトウェアを使用すると、このプロセスは非常にシンプルかつ自動化されます。

• 請求書はメールで受信されます。
• 請求書は ADP ソフトウェアにアップロードされます。
• OCRソフトウェアを使用して、請求書からデータが自動的に抽出されます。
• 請求書データは発注書データと照合されます。
• 相違がある場合は、 承認ワークフロー トリガーされ、請求書と注文書がマネージャーに送信され、手動で確認されます。
• レビューが完了すると、データは自動的にアップロードされ、財務会計システムに更新されます。

自動データ処理システムを使用する理由

自動データ処理システムは、大規模なデータ処理を処理できます。 自動データ処理システムは、効率の向上、ヒューマン エラーの削減、およびセキュリティの強化により、現代のビジネスに多くのメリットをもたらします。 2023 年に ADP を採用する理由は次のとおりです。

• 効率の向上： データ処理タスクを自動化することで、必要な手作業の量を減らし、時間とリソースを他のアクティビティに解放できます。
• 精度の向上： 自動化されたデータ処理システムは、手動プロセスよりも人的エラーが発生しにくいため、エラーやミスのリスクを軽減するのに役立ちます。
• 拡張性の向上: 自動化されたデータ処理システムは、変化するニーズに合わせて簡単にスケールアップまたはスケールダウンできるため、企業は新しい課題や機会に簡単に適応できます。
• コストの削減： 自動化されたデータ処理により、手作業の必要性が減り、効率が向上するため、コストを削減できます。
• セキュリティ強化： 自動化されたデータ処理システムは、データがプロセス全体で一貫して安全に処理されるようにすることで、データ セキュリティの向上に役立ちます。

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組織で自動データ処理の使用を検討していますか?

ナノネットをチェックしてください。 データ処理タスクを自動化するためのコードと面倒なプラットフォームはありません。 ノーコード ワークフローでデータ収集、データ抽出、処理、保存を自動化します。

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5 自動データ処理技術

データ処理にはいくつかの異なる種類があり、それぞれに独自の一連の手法とアプローチがあります。

• バッチ処理 リアルタイムではなく、大量のバッチでデータを処理する必要があります。 これは、レポートの生成やバックアップの実行など、即時の結果を必要としないタスクによく使用されます。
• リアルタイム処理: これには、生成されたデータを処理して、すぐに結果を提供したり、すぐにアクションを実行したりすることが含まれます。 これは、不正検出やトラフィック制御などのアプリケーションでよく使用されます。
• ストリーム処理: これには、データがシステムに連続的かつ順次に流れ込むときにデータを処理することが含まれます。 これは、ソーシャル メディア データの分析やマシン ログの監視などのタスクによく使用されます。
• 分散処理 複数のコンピューターまたはサーバーを使用してデータを並行処理し、速度とスケーラビリティを向上させます。 これは、データ マイニングや機械学習などのタスクでよく使用されます。
• 時間を共有する 単一のプロセッサを複数のユーザーに割り当て、同時に対話できるようにします。 プロセッサは、各ユーザーに特定のタイムスロットを割り当て、先着順で要求を処理します。 ユーザーはクエリを入力し、応答を待って、順番に受信します。 タイムシェアリングは、特に時間に敏感でないタスクの場合、効率的で費用対効果の高い手法です。

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自動データ処理のためのナノネット

Nanonets は、ノーコード ワークフローの自動化によりデータ処理を簡素化します。 OCR、ワークフロー、グローバル決済プラットフォームを使用して、ドキュメント データの処理を自動化できます。

Nanonets は、ドキュメントのアップロードからすべてを自動化できます。 ドキュメント データの抽出、データ処理、ラングリング、およびストレージ。 ノーコード ワークフローを使用して、次のようなタスクを実行できます。

そして、もっと。

Nanonets は、コード不要で使いやすく、完全にカスタマイズ可能なプラットフォームです。 これは、ナノネットをさまざまなユースケースに使用し、要件に応じて修正できることを意味します。

Nanonets は、Excel、CSV、Word ファイル、PDF、画像、電子メール、Web などのデータを処理できます。 可能性は無限大。 その機能とは別に、Nanonets は以下を提供し、際立っています。  

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Nanonets は G2 と Capterra で高く評価されています。

自動化されたデータ処理にナノネットを使用できるいくつかの方法を次に示します。

請求書のデータ処理を自動化するには?

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領収書データ処理を自動化するには?

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PDFから表を抽出するには?

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メールからデータを抽出する方法は?

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• 情報源： https://nanonets.com/blog/automated-data-processing/