기업은 일반적으로 BI(비즈니스 인텔리전스)를 사용하여 빠르고 적절한 의사 결정을 위한 중요한 통찰력을 도출하는 엄청난 양의 데이터를 생성하고 비축합니다. 이 데이터의 혼합과 복잡성으로 인해 생산적이고 비용 효율적인 데이터 분석이 필요합니다. 데이터 자동화는 이러한 목적을 달성하기 위해 구현 및 통합할 수 있는 중요한 프로세스입니다.
데이터 자동화란 무엇입니까?
데이터 자동화는 이러한 절차를 수동으로 수행하는 대신 자동화된 기술을 활용하여 데이터를 처리, 업로드 및 처리하는 것으로 해석됩니다. 데이터 파이프라인 장치의 장기적인 실행 가능성은 데이터 수집 방법을 자동화하는 데 달려 있습니다. 업데이트된 데이터는 개인이 다른 의무와 함께 획득해야 하는 추가 작업이기 때문에 중단될 위험이 있습니다. 데이터 자동화는 사용자를 대신해 기능을 수행하는 컴퓨터와 방법을 통해 데이터 에코시스템에서 수작업을 복원합니다.
사람의 개입 없이 이 절차는 지능형 프로세스, 인공 지능, 인프라 및 소프트웨어를 활용하여 데이터를 컴파일, 저장, 변환 및 분석합니다. 데이터 소싱을 자동화하여 기업 효율성을 높이면서 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 데이터 자동화는 또한 데이터가 구조화된 방식으로 압축되도록 하여 오류를 줄이는 데 도움이 됩니다. 회사가 올바른 경로로 진행하려면 데이터에서 주요 비즈니스 이해를 수집해야 합니다. 결과적으로 자동화된 데이터 분석 절차를 통해 비즈니스 사용자는 데이터 준비 대신 데이터 분석에 집중할 수 있습니다.
데이터 자동화의 요소
추출, 변환 및 로드는 데이터 자동화의 세 가지 핵심 구성 요소이며 다음과 같이 특성화됩니다.
발췌: 단일 또는 다양한 소스 시스템에서 데이터를 추출하는 것을 포함합니다.
변환: 데이터를 CSV 플랫 파일 형식과 같은 필수 구조로 조정합니다. 여기에는 전체 상태 단어로 모든 상태 약어를 복원하는 것이 포함될 수 있습니다.
하중: 이번 호에서는 개방형 데이터 포털이 한 작업에서 다른 작업으로 데이터를 전송합니다.
각 단계는 데이터 업로드를 완전히 자동화하고 적절하게 완료하는 데 중요합니다.
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Nanonets의 코드 없는 워크플로 플랫폼을 사용하여 정리, 추출, 구문 분석 등과 같은 데이터 작업을 무료로 자동화하세요. 당신은 우리 팀에 연락 할 수 있습니다 복잡한 사용 사례가 있는 경우 복잡한 사용 사례를 설정합니다.
데이터 자동화의 이점
업계는 데이터 자동화를 통해 광범위하게 지원할 수 있습니다. 이러한 목표는 아래에서 자세히 이해되었습니다.
처리 시간 단축
서로 다른 참조에서 방대한 데이터를 처리하는 것은 간단한 작업이 아닙니다. 다양한 소스에서 추출한 데이터는 형식이 다릅니다. 통합 네트워크에 포함되기 전에 공식화되고 평가되어야 합니다. 자동화는 데이터 파이프라인의 일부를 형성하는 집안일을 처리하는 데 많은 시간을 회수합니다. 또한 수동 개입을 줄여 예비 사용률이 낮고 시간이 절약되며 데이터 신뢰성이 향상됩니다.
확장성 및 성능 향상
데이터 자동화는 데이터 세트의 더 나은 확장성과 성능을 보장합니다. 예를 들어, 변경 데이터 캡처(CDC)를 촉진함으로써 소스 수준에서 이루어진 모든 수정 사항은 트리거를 기반으로 투자 시스템 전체에서 생성됩니다. 이와는 대조적으로, 데이터를 수동으로 업데이트하려면 시간이 많이 걸리고 상당한 전문 지식이 필요합니다.
자동화된 데이터 통합 장비를 사용하면 데이터를 압축하고 CDC를 동시에 규제하는 것은 비주얼 디자이너에서 개체를 운반하고 낮추는 문제입니다. 분석 모멘텀은 자동화를 통해 향상될 수 있습니다. 분석에서 사람의 입력이 거의 없을 때 데이터 과학자는 분석을 더 빠르게 수행할 수 있고 컴퓨터는 사람을 위해 복잡하고 시간이 많이 걸리는 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다. 방대한 데이터를 효율적으로 평가하기 위한 핵심은 자동화입니다.
비용 효율성
자동화된 데이터 분석은 업계의 시간과 비용을 회수합니다. 직원의 시간은 컴퓨팅 리소스보다 데이터 분석 중에 더 많은 비용이 소요되며 장치는 분석을 신속하게 실행할 수 있습니다.
더 나은 시간 할당
데이터 과학자는 인간의 독창성을 많이 기대하지 않는 할당을 자동화하여 의사 결정을 지원하는 새로운 통찰력을 생성하는 데 집중할 수 있습니다. 데이터 팀의 여러 구성원은 데이터 분석 자동화의 혜택을 받습니다. 이를 통해 데이터 과학자는 고품질의 완전한 최신 데이터로 기능할 수 있습니다.
향상된 고객 경험
뛰어난 제품이나 서비스를 제공하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 소비자는 귀하와 함께 낙관적 인 경험을 예측합니다. 회계 보드에서 소비자 관리에 이르기까지 데이터 자동화는 교수진이 고객의 요구를 충족할 수 있는 관련 데이터를 손쉽게 사용할 수 있도록 합니다.
데이터 품질 향상
엄청난 양의 데이터를 수동으로 처리하면 사람이 실수할 위험이 있으며, 데이터 추적을 유지하기 위해 오래되고 제대로 통합되지 않은 기술에 의존하면 동일한 어려움에 노출됩니다. 데이터 처리는 오류 없는 기술에 적합합니다.
영업 전략 및 관리
귀사의 영업 및 마케팅 위원회는 상세한 데이터에 의존하여 좋은 잠재 고객을 지정하고 조정된 캠페인을 통해 이를 달성합니다. 데이터 자동화를 통해 데이터를 일관되고 최신 상태로 유지하여 성공을 위한 최고의 기회를 제공할 수 있습니다.
조직에서 데이터를 자동화하는 방법은 무엇입니까?
조직의 데이터를 자동화하려면 적절한 프로세스를 보장해야 합니다. 다음은 데이터 자동화를 시작하는 단계입니다.
데이터 식별:
자동화해야 하는 데이터를 식별합니다. 데이터를 그릴 수 있는 데이터 세트를 선택하고 데이터를 다운로드하거나 편집할 수 있는 적절한 액세스 권한이 있는지 확인하십시오.
적절한 데이터 자동화 플랫폼 선택
데이터를 올바르게 수집, 분석 및 보고할 수 있는 적절한 도구 세트가 있는지 확인하십시오. 선택한 플랫폼이 모든 비즈니스 소프트웨어와 통합되고 일상적인 데이터 작업을 쉽게 자동화할 수 있는 워크플로우 자동화가 있는지 확인하십시오. 이는 전략 및 구현에 집중할 수 있는 직원의 추가 부담을 덜어줍니다.
ETL 프로세스 개발 및 테스트
데이터 처리에 대한 모든 단계를 계획하십시오. 연결할 데이터 소스, 선택해야 하는 변수, 필요한 값 형식 및 출력에서 예상되는 내용을 파악하십시오.
적절한 ETL 프로세스는 규칙 기반 워크플로를 통해 데이터 자동화를 간소화할 수 있습니다.
자동화된 작업 일정 잡기
데이터 세트를 매일 수정하도록 계획하십시오. 새로 고침 빈도, 데이터 수집 및 업데이트 빈도와 관련하여 데이터 인벤토리의 일부로 컴파일한 메타데이터 영역과 관련될 수 있습니다.
자동화 절차에 대한 명확한 목표와 기대치를 미리 설정하면 자동화 절차가 구현된 후 팀이 효과적으로 협력하고 개선 사항을 추적하는 데 도움이 될 수 있습니다.
엔터프라이즈 데이터 자동화를 위한 나노넷
Nanonets는 고급 워크플로 자동화 및 동급 최고의 OCR 소프트웨어를 갖춘 AI 기반 지능형 문서 처리 소프트웨어입니다. Nanonets는 자동 조종 장치의 모든 문서(이미지, 필기 이미지, PDF 등)에서 데이터를 추출할 수 있습니다. 코드 없는 워크플로를 사용하여 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
그리고 더.
Nanonets는 완전히 사용자 정의 가능한 플랫폼이므로 사용 사례 및 요구 사항에 따라 사용자 정의할 수 있습니다. Nanonets는 금융, 건설, 물류, 의료, 은행 등과 같은 여러 산업에서 사용됩니다.
Nanonets에서 데이터 자동화의 몇 가지 쉬운 사용 사례를 살펴보겠습니다.
데이터 형식화 자동화
Nanonets의 PDF 문서에서 테이블 형식 데이터 추출
Nanonets로 데이터 자동화를 수행하는 방법은 무엇입니까?
기업에는 많은 문서가 있고 수동으로 수행해야 하는 작업이 많으며 Nanonets를 사용하여 자동화할 수 있습니다.
모든 회사는 구매합니다. 또한 공급업체와 내부 팀으로부터 결제가 이루어지기 전에 확인해야 하는 여러 문서를 받습니다.
조직이 구매 주문, 판매 주문 및 송장 간의 데이터 일치를 자동화하고 승인, 후속 결제 및 데이터 업로드를 자동화하는 방법에 대한 사용 사례를 선택해 보겠습니다.
Nanonets에서의 흐름은 다음과 같습니다.
1 단계 : 문서는 자동으로 플랫폼에 업로드됩니다. Nanonets 플랫폼은 문서 유형을 자동으로 식별하고 문서에서 데이터를 추출하기 위해 문서를 보냅니다.
2 단계 : 데이터가 추출되면 이제 데이터를 일치시킬 차례입니다.
추출된 데이터에서 값을 조회하고 데이터를 일치시킬 수 있습니다. 불일치하는 경우 수동 검토를 위해 파일이 라우팅됩니다. 코드 없는 워크플로 블록을 사용하여 쉽게 트리거를 추가할 수 있습니다.
4 단계 : 모든 것이 지워지면 결제 요청을 다음 주소로 보낼 수 있습니다. 나노넷 흐름.
이는 Nanonet에서 데이터를 자동화할 수 있는 방법 중 하나일 뿐입니다.
나노넷은 다음을 포함한 다양한 작업에 사용할 수 있습니다.
생각하고 있는 다른 사용 사례가 있는 경우 당사에 문의하십시오. 적은 비용으로 코드 없는 워크플로를 사용하여 데이터 추출, 처리 및 보관을 자동화할 수 있습니다.
어떤 데이터를 자동화해야 합니까?
가능한 한 많은 데이터! 데이터 업로드에 대한 "기본적으로 자동화" 전략을 더 많이 승인할수록 높은 데이터 품질을 유지하기 위해 장기적으로 제한된 예약이 필요합니다. 다음은 자동 업로드를 위한 후보 데이터 세트를 찾기 위한 몇 가지 조언입니다.
- 데이터 세트가 분기별로 또는 더 자주 편집됩니까?
- 업로드 이후에 데이터세트에 수정이나 어떤 형태의 조작을 수행해야 합니까?
- 데이터 세트가 방대합니까(250MB 이상)?
- 전체 파일이 아닌 각 연속 업데이트에 대해 변경된 행만 가져올 수 있습니까?
- 개인이 아닌 소스 네트워크에서 데이터를 가져오는 것이 분명합니까?
자동화를 통해 나중에 리소스 및 시간 부족의 위험을 제거할 수 있기 때문에 위에 주어진 질문에 "예"라고 답하는 데이터 세트는 업데이트 자동화를 위한 훌륭한 후보자입니다.
데이터 자동화 전략 이해
귀사에 포괄적인 데이터 자동화 제안을 하는 것은 중요합니다. 오랫동안 기술을 유지하면 회사 내에서 적절한 순간에 적절한 사람들을 참여시킬 수 있습니다. 강력한 데이터 자동화 기술이 없으면 회사는 있어야 할 경로에서 벗어나 시간과 리소스를 소비하게 됩니다. 또한 수입 손실 측면에서 추가 금액이 발생할 수 있습니다. 결과적으로 데이터 프로세스 자동화 제안은 업계 목표와 일치해야 합니다.
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데이터 자동화 전략을 개발하는 방법은 무엇입니까?
다음은 데이터 자동화 전략을 수립하기 위해 시도할 수 있는 몇 가지 사항입니다.
문제 식별
귀사의 핵심 지역 중 자동화가 도움이 될 수 있는 지역을 추론하십시오. 데이터 자동화가 도움이 될 수 있는 부분만 고려하십시오. 다음을 평가하십시오. 데이터 조사자의 시간 중 얼마나 많은 시간이 물리적 작업에 사용됩니까? 데이터 시스템의 어떤 요소가 지속적으로 실패하고 있습니까? 향상될 수 있는 모든 절차의 목록을 만드십시오.
데이터 분류
데이터 자동화의 예비 단계는 소스 데이터를 중요성과 접근성에 따라 분류로 정렬하는 것입니다. 항목이 있는 참조를 확인하려면 소스 시스템 색인을 살펴보십시오. 자동화된 데이터 추출 도구를 활용하려는 경우 비즈니스에 중요한 형식에 이점이 있는지 확인하십시오.
운영 우선순위
절차의 중요성을 평가하기 위해 소비된 시간의 양을 사용하십시오. 육체 노동에 소요되는 시간이 많을수록 수익에 미치는 자동화의 영향이 더 커집니다. 프로세스를 자동화하기 위해 포착할 시간에 특정 특성을 만듭니다. 날카로운 승리는 업계 소유자에게 자동화의 중요성을 나타내면서 모든 사람의 정신을 유지하기 때문에 가는 수단입니다.
필수 변환 개요
후속 단계에서는 원본 데이터를 목표 수량으로 복원하는 데 필요한 수정 사항을 지정합니다. 어려운 약어를 전체 텍스트 단어로 변환하는 것만큼 쉬울 수도 있고 관계형 데이터베이스를 CSV 파일로 변환하는 것만큼 복잡할 수도 있습니다. 데이터 자동화 중에 의도한 결과를 얻기 위한 필수 변환을 지정하는 것이 중요합니다. 그렇지 않으면 전체 데이터 세트가 오염될 수 있습니다.
운영의 실행
데이터 기술의 실행은 기술적으로 가장 문제가 되는 구성 요소입니다. 이들은 적절한 보고, 엔지니어링 파이프라인 및 적절한 기계 학습 방법이라는 세 가지 별개의 프로세스를 구현합니다.
업데이트를 위한 일정 데이터
다음 단계는 정상적으로 수정되도록 데이터를 기록하는 것입니다. 이 단계에서는 워크플로 자동화, 작업 예약 등과 같은 프로세스 자동화 특성이 있는 ETL 제품을 활용하도록 지시받습니다. 이를 통해 물리적 개입 없이 절차를 수행할 수 있습니다.
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데이터 자동화의 단점
데이터 자동화는 비즈니스에 도움이 될 수 있지만 몇 가지 단점이 있습니다.
한 가지 단점은 데이터 자동화를 사용하는 데 많은 비용이 들 수 있다는 것입니다. 결정을 내리기 전에 지출해야 할 금액과 자동화를 사용하여 얻을 수 있는 금액을 고려해야 합니다.
또 다른 단점은 지능형 자동화가 일자리를 빼앗을 수 있다는 것입니다. 어떤 사람들은 더 이상 필요하지 않기 때문에 일자리를 잃을 수도 있습니다. 그러나 이것이 항상 나쁜 것만은 아닙니다. 지능형 데이터 자동화는 사람들이 더 흥미롭고 중요한 작업을 수행하고 기업이 더 많은 돈을 벌 수 있도록 도와 새로운 일자리를 창출할 수 있습니다.
마지막으로, 때때로 데이터 자동화는 특히 생산 절차가 변경될 때 반복될 수 있습니다. 새로운 제품이나 생산 방법에 맞게 자동화 시스템을 쉽게 변경할 수 있는지 확인하는 것이 중요합니다.
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자주 묻는 질문
소스 데이터 자동화
소스 네트워크에서 데이터를 추출하여 수행되는 데이터 자동화와 같습니다. 소스 데이터 자동화가 있습니다. 슈퍼마켓에서 바코드 판독기를 사용하는 것과 동등하게 데이터를 삽입하는 것을 의미합니다. 이를 통해 상점 소유자는 다음 분기의 재고 결론을 내리기 위해 판매 및 재고를 규제하는 데 필요한 모든 데이터를 쉽게 얻을 수 있습니다.
인간의 노력과 불확실성을 없애기 때문에 선호되는 데이터 입력 기술입니다. 기존의 데이터 입력 기술은 종이에 정보를 수집하고 검사를 위해 자동화된 데이터베이스 관리 소프트웨어로 전송하는 것을 포함합니다. 인간 작업은 오류, 중복, 부정확성 및 잘못된 계산으로 인한 일관성 없는 데이터가 없는 경향이 있습니다.
따라서 소스 데이터 자동화 장치는 데이터를 즉시 공급하므로 즉시 액세스할 수 있는 데이터를 처리할 준비가 됩니다. 컴퓨터는 일관성과 계산을 유지하기 때문에 이 프로세스의 정확성에 의문을 제기할 수 없습니다.
소스 데이터 자동화의 예는 무엇입니까?
데이터 자동화는 상용 데이터 입력을 보다 상세하고 접근 가능하게 하여 피할 수 없는 부정확성으로 작업을 수행할 인력을 고용하는 데 드는 막대한 비용을 절약합니다.
예를 들어, 개인이 식당에서 주문한 것을 발견하면 터치 스크린을 통해 요금이 즉시 데이터베이스에 기록됩니다. 따라서 데이터는 식당에 의해 두 번 문서화되는 것으로 추정되지 않습니다. 대부분의 패스트푸드 체인점과 소매점은 워크스테이션에서 이러한 전시물을 사용합니다. 정확한 청구서를 생성하는 것 외에도 소스 데이터 자동화는 이러한 어플라이언스의 목표입니다.
소스 데이터 자동화의 추가 이점은 수동 입력의 필요성을 제거하여 각 소비자가 계산대에서 소비하는 시간이 거의 없다는 것입니다. 모든 슈퍼마켓은 상품에서 바코드를 발견한 다음 계산할 때 바코드를 스캔하고 모든 필수 정보를 기록하고 청구서를 생성할 수 있습니다. 수집된 데이터는 어떤 제품이 재고의 다른 제품보다 더 빨리 판매되고 있는지에 대한 데이터를 제공하여 소유자가 재고를 보충할 수 있는 충분한 시간을 제공합니다.
또한 평가에는 MICR에 의해 해독되는 자기 코딩이 있어 수표 처리가 더 간단하고 비용 효율적입니다. 카운터 운영자가 각 소비자를 처리하는 데 절약한 시간을 사용하여 매일 더 많은 소비자에게 서비스를 확장하여 조직이 번창할 수 있습니다. 다음은 소스 데이터 자동화에 활용되는 장비입니다.
원본 데이터 입력 장비는 데이터를 일관된 형식으로 신속하게 검사하고 컴퓨터에 입력하기 위한 것입니다. 그들 중 일부는 다음과 같습니다.
데이터 입력 장치
스캐너: 스캐너는 빛 감지 기술을 활용하여 앞에 놓인 초상화를 판독하고 디지털 형태로 컴퓨터에 저장합니다.
바코드 판독기: Bar Code Reader는 이름에서 알 수 있듯이 바코드를 검사하고 이해하는 데 사용됩니다. 이 바코드는 제품 및 요율에 대한 모든 데이터를 포함하는 진행 코딩 기호입니다. 독자가 코드를 검토하면 컴퓨터에 저장되어 있는 디지털 레이아웃으로 코드를 변환합니다.
무선 주파수 식별(RFID): RFID는 마이크로칩을 사용하여 라벨을 검사합니다. 각 마이크로칩에는 자체 에너지원이 있으며 RFID로 검사되는 코드 번호가 포함되어 있습니다. 이 고급 데이터 자동화 방법은 다양한 시나리오에서 바코드 판독기를 혁신하기 시작했습니다.
MICR – 자기 잉크 문자 인식: 수표 밑면에 적힌 것과 같이 자화 잉크를 읽는 실질적인 인식 장비입니다.
OMR — 광학 마크 인식: 시험에서 응시자의 합계를 저장하고 고유한 OMR 용지에 연필 표시를 표시합니다. 공백의 빛과 모호성을 사용하여 데이터를 식별합니다.
OCR — 광학 문자 인식: 소비자가 피드백 양식을 수동으로 작성하도록 하는 다양한 기관은 분석보다 메일링 목록을 개선하기 위해 이메일 주소가 필요합니다. OCR 소프트웨어를 사용하여 필기 메시지를 컴퓨터 편집 가능한 스크립트로 복원할 수 있습니다. 이 장비는 휴대용 스캐너처럼 보이며 데이터를 컴퓨터에서 보존할 수 있는 디지털 레이아웃으로 변환합니다.
빅데이터 자동화란?
빅 데이터는 조직 및 디지털 환경의 작동 방식에 혁신을 가져왔습니다. 분석은 직원 성과 또는 시장의 특정 제품의 모든 불일치에 의문을 제기했습니다. 이 우수한 기술을 통해 기관은 버전을 수정하든 이해하든 관계없이 버전에서 패턴을 찾을 수 있습니다.
그러나 빅데이터의 취합은 기관의 인적, 물적 자원이 부족하여 문제가 될 수 있다. 다행스럽게도 데이터 자동화는 산업 구조에 도달하여 관련 수동 조치 없이 데이터 수집을 가능하게 합니다. 이런 식으로 신체적 노력을 교정하기 위해 추가 단계를 거치지 않고도 예측을 수행할 수 있습니다.
데이터 액세스 및 소유권 이해
다양한 그룹이 팀 구성에 따라 ETL 프로세스의 요소를 소유하게 됩니다.
중앙 집중식 데이터 액세스 및 운영
모든 데이터 자동화와 마찬가지로 전체 ETL 절차는 주요 IT 부서에서 인수합니다.
하이브리드 데이터 액세스 및 운영
선택 및 변환 방법은 일반적으로 별도의 기관 및 사무실에서 획득하는 반면 중앙 IT 기관은 종종 로드 절차를 획득합니다.
분산 데이터 액세스 및 운영
각 기관 또는 사무실은 자체 ETL 절차를 담당합니다.
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