Automatisert databehandling: Hvorfor du trengte dem i går

Finne en innkjøpsordre fra en bestemt leverandør fra en haug med innkjøpsordrer manuelt og å matche den med tilsvarende fakturaer høres kjedelig ut, gjør det ikke?

Heldigvis trenger du ikke bekymre deg for det. Med automatiserte databehandlingsplattformer kan alle dine manuelle oppgaver automatiseres enkelt.

Automatisert databehandling har forenklet flere forretningsprosesser med intelligent automatisering. La oss se hvordan du kan bruke det effektivt i 2023.

Hva er automatisert databehandling?

Automatisert databehandling bruker en plattform for automatisering av arbeidsflyt å samle inn, behandle, organisere og lagre data i henhold til kravene. ADP eliminerer de manuelle kravene til håndtering av data og håndterer alle manuelle databehandlingsoppgaver enkelt.

---

Eksempel på automatisert databehandling

La oss vurdere et scenario der du får en faktura.

Du må matche fakturadetaljene med innkjøpsordren. Etter dette må du oppdatere din programvare for finansiell regnskap med fakturadetaljene og få godkjenning fra din leder via e-post. Når det er gjort, videresender du fakturaen til regnskapsavdelingen og oppdaterer programvaren for finansregnskap med nødvendig informasjon. Dette er den manuelle måten å gjøre denne prosessen på.

Denne prosessen blir veldig enkel og automatisert når vi bruker ADP-programvare som Nanonets:

• Fakturaen mottas på e-posten din.
• Fakturaen blir lastet opp på ADP-programvaren.
• Data trekkes automatisk ut fra fakturaen ved hjelp av OCR-programvare.
• Fakturadataene matches med innkjøpsordredata.
• I tilfelle avvik, en godkjenningsarbeidsflyt utløses, som sender faktura og innkjøpsordre til lederen for manuell gjennomgang.
• Etter gjennomgang vil dataene automatisk lastes opp og oppdateres i økonomiregnskapssystemet.

Hvorfor bruke automatiske databehandlingssystemer?

Automatiske databehandlingssystemer kan håndtere dataprosesser i stor skala. Med forbedret effektivitet, reduserte menneskelige feil og økt sikkerhet, har automatiske databehandlingssystemer mye å tilby moderne virksomheter. Her er noen grunner til å ta i bruk ADP i 2023:

• Økt effektivitet: Automatisering av databehandlingsoppgaver kan bidra til å redusere mengden manuelt arbeid som kreves, og frigjøre tid og ressurser til andre aktiviteter.
• Forbedret nøyaktighet: Automatiserte databehandlingssystemer kan bidra til å redusere risikoen for feil eller feil, siden de er mindre utsatt for menneskelige feil enn manuelle prosesser.
• Forbedret skalerbarhet: Automatiserte databehandlingssystemer kan enkelt skaleres opp eller ned for å møte endrede behov, noe som gjør det lettere for en bedrift å tilpasse seg nye utfordringer eller muligheter.
• Reduserte kostnader: Automatisert databehandling kan bidra til å redusere kostnadene ved å redusere behovet for manuelt arbeid og forbedre effektiviteten.
• Forbedret sikkerhet: Automatiserte databehandlingssystemer kan bidra til å forbedre datasikkerheten ved å sikre at de håndteres konsekvent og sikkert gjennom hele prosessen.

---

Ønsker du å bruke automatisert databehandling i din organisasjon?

Sjekk ut Nanonetter. Ingen kode og ingen problemfri plattform for å automatisere databehandlingsoppgaver. Automatiser datainnsamling, datautvinning, prosessering og lagring med arbeidsflyter uten kode!

---

5 Automatiserte databehandlingsteknikker

Det finnes flere forskjellige typer databehandling, hver med sitt eget sett med teknikker og tilnærminger:

• Batchbehandling innebærer å behandle data i store partier i stedet for i sanntid. Dette brukes ofte til oppgaver som ikke krever umiddelbare resultater, for eksempel å generere rapporter eller kjøre sikkerhetskopier.
• Sanntidsbehandling: Dette innebærer behandling av data etter hvert som de genereres for å gi umiddelbare resultater eller iverksette umiddelbare tiltak. Dette brukes ofte i applikasjoner som svindeloppdagelse eller trafikkkontroll.
• Strømbehandling: Dette innebærer å behandle data etter hvert som det strømmer inn i systemet kontinuerlig og sekvensielt. Dette brukes ofte til oppgaver som å analysere sosiale medier-data eller overvåke maskinlogger.
• Distribuert behandling innebærer å bruke flere datamaskiner eller servere for å behandle data parallelt for å øke hastigheten og skalerbarheten. Dette brukes ofte i oppgaver som data mining eller maskinlæring.
• Tidsdeling tildeler en enkelt prosessor til flere brukere, slik at de kan samhandle samtidig. Prosessoren tildeler hver bruker et spesifikt tidsrom og behandler forespørslene deres i en første-til-mølla-rekkefølge. Brukere legger inn spørsmålene sine, venter på svar og mottar det etter tur. Tidsdeling er en effektiv og kostnadseffektiv teknikk, spesielt for ikke-tidssensitive oppgaver.

---

Nanonetter for automatisert databehandling

Nanonets forenkler databehandling med automatisering av arbeidsflyt uten kode. Du kan automatisere dokumentdatabehandling med OCR, arbeidsflyter og globale betalingsplattformer.

Nanonetter kan automatisere alt fra dokumentopplasting, uttrekk av dokumentdata, databehandling, krangel og lagring. Du kan bruke arbeidsflyter uten kode til å utføre oppgaver som

Og mer.

Nanonets er en kodefri, enkel å bruke og fullstendig tilpassbar plattform. Dette betyr at du kan bruke Nanonets til forskjellige brukstilfeller og reparere det i henhold til dine behov.

Nanonetter kan behandle data fra excel, CSV, word-filer, PDF-er, bilder, e-poster, web og mer! Mulighetene er endeløse. Bortsett fra funksjonene, tilbyr Nanonets følgende, noe som gjør at den skiller seg ut:  

• 7 dagers gratis prøveversjon
• 24×7 Live Support
• Full migrering og teknisk assistanse – Vi gjør det tunge løftet for deg
• Dedikerte kundesuksesssjefer
• Personlige treningsøkter
• Ingen kode plattform
• Tilpassede prisplaner!

Og Nanonets er høyt rangert på G2 og Capterra.

Her er noen måter du kan bruke Nanonets for automatisert databehandling:

Hvordan automatisere fakturadatabehandling?

[Innebygd innhold]

Hvordan automatisere kvitteringsdatabehandling?

[Innebygd innhold]

Hvordan trekke ut tabeller fra PDF?

[Innebygd innhold]

Hvordan trekke ut data fra e-poster?

[Innebygd innhold]

Har du en annen spesifikk brukssak i tankene? Ta kontakt med teamet vårt for å hjelpe deg raskt å implementere brukstilfellet ditt på Nanonets. Eller du kan starte en gratis prøveperiode selv!

---

Les mer:

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• Platoblokkkjede. Web3 Metaverse Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• kilde: https://nanonets.com/blog/automated-data-processing/