Bedrifter genererer og lagerfører generelt kolossale mengder data som de henter betydelig innsikt fra for rask og anstendig beslutningstaking ved hjelp av BI (Business Intelligence). På grunn av blandingen og kompleksiteten til disse dataene, er det nødvendig med produktiv og kostnadseffektiv dataanalyse. Dataautomatisering er en avgjørende prosess som kan implementeres og integreres for å oppnå dette formålet.
Hva er dataautomatisering?
Dataautomatisering tolkes som å håndtere, laste opp og behandle data ved å bruke automatiserte teknologier i stedet for å utføre disse prosedyrene manuelt. Den langsiktige levedyktigheten til datapipeline-enheten din er avhengig av automatisering av datainntaksmetoden. Eventuelle oppdaterte data utgjør en fare for å bli stoppet fordi det er en ekstra oppgave som en person må skaffe seg, sammen med sine andre forpliktelser. Dataautomatisering gjenoppretter manuelt arbeid i dataøkosystemet med datamaskiner og metoder som gjør funksjonen for deg.
Uten menneskelig innblanding kompilerer, lagrer, transformerer og analyserer denne prosedyren data ved å bruke intelligente prosesser, kunstig intelligens, infrastruktur og programvare. Datainnhenting kan automatiseres for å spare tid og penger samtidig som bedriftens effektivitet økes. Dataautomatisering har også fordeler ved å begrense feil ved å sikre at data pakkes på en strukturert måte. For at bedriften din skal komme videre på riktig vei, må du samle inn hovedforretningsforståelser fra dataene dine. Som et resultat lar det å ha en automatisert dataanalyseprosedyre bedriftsbrukere konsentrere seg om dataanalyse i stedet for dataforberedelse.
Elementer i dataautomatisering
Trekk ut, transformer og last er de tre sentrale komponentene i dataautomatisering og er karakterisert nedenfor:
Pakk: Det inkluderer å trekke ut data fra enkelt- eller forskjellige kildesystemer.
Transform: Den tilpasser dataene dine til den nødvendige strukturen, som et CSV-flatfilformat. Dette kan inkludere gjenoppretting av alle tilstandsforkortelser med hele tilstandsordet.
Laste: I denne utgaven overfører den åpne dataportalen data fra en operasjon til en annen.
Hvert trinn er avgjørende for å fullautomatisere og fullføre dataopplastingene dine på riktig måte.
Ønsker du å automatisere dataprosesser?
Automatiser dataoppgaver som rengjøring, utvinning, analysering og mer med Nanonets sin arbeidsflytplattform uten kode gratis. Du kan kontakte teamet vårt for å sette opp en kompleks brukstilfelle hvis du har en kompleks brukstilfelle.
Fordeler med dataautomatisering
En industri kan hjelpe mye fra dataautomatisering. Disse målene har blitt forstått i detalj nedenfor:
Reduksjon i behandlingstid
Å behandle enorme data fra ulike referanser er ikke en enkel oppgave. Data hentet fra ulike kilder varierer i format. Det må formaliseres og vurderes før det pakkes inn i et enhetlig nettverk. Automatisering tjener mye tid på å håndtere gjøremål som utgjør en del av datapipelinen. Det reduserer også manuell intervensjon, noe som innebærer lav reserveutnyttelse, tidsbesparelser og forbedret datapålitelighet.
Kapasitet til skalering og ytelsesforbedring
Dataautomatisering sikrer bedre skalerbarhet og ytelse for datasettet ditt. For eksempel, ved å tilrettelegge for Change Data Capture (CDC), produseres alle endringene som gjøres på kildenivå i hele investeringssystemet basert på triggere. I motsetning til dette tar manuell oppdatering av dataarbeid tid og forventer betydelig ekspertise.
Med automatisert dataintegrasjonsutstyr er pakking av data og regulering av CDC samtidig bare et spørsmål om å hale og senke objekter på den visuelle designeren. Analytisk momentum kan forbedres gjennom automatisering. Når en analyse forventer lite menneskelig input, kan en dataforsker utføre analyser raskere, og datamaskiner kan effektivt utføre kompliserte og tidkrevende jobber for mennesker. Nøkkelen til effektiv vurdering av enorme data er automatisering.
Kostnadseffektivitet
Automatisert dataanalyse henter inn tid og penger for industrien. Ansattes tid er dyrere under dataanalyse enn dataressurser, og enheter kan utføre analyser raskt.
Bedre tildeling av tid
Dataforskere kan konsentrere seg om å produsere ny innsikt for å støtte beslutningstaking ved å automatisere oppdrag som ikke forventer mye menneskelig originalitet. Flere medlemmer av et datateam drar nytte av automatisering av dataanalyse. Det gjør det mulig for dataforskere å fungere med høykvalitets, fullstendige og oppdaterte data.
Forbedret kundeopplevelse
Det er ikke nok å levere et fremragende produkt eller en tjeneste. Forbrukere spår en optimistisk opplevelse med deg også. Fra regnskapstavlen til forbrukerbehandling, Data Automation sikrer at fakultetet ditt har de relaterte dataene for hånden for å oppfylle kundenes behov.
Forbedret datakvalitet
Manuell behandling av enorme mengder data avslører faren for menneskelige feil, og å stole på foreldet, dårlig integrert teknologi for å holde oversikt over data avdekker deg i samme vanskelighetsgrad. Databehandling er tilstrekkelig tilpasset feilfri teknologi
Salgsstrategi og ledelse
Salgs- og markedsføringskomiteene dine er avhengige av detaljerte data for å spesifisere gode prospekter og oppnå dem gjennom tilpassede kampanjer. Dataautomatisering kan gjøre det mulig for deg å vedlikeholde dataene dine konsekvent og oppdatert, og gir deg den høyeste muligheten for suksess.
Hvordan automatisere data i organisasjonen din?
Du må sørge for riktige prosesser for å automatisere data i organisasjonen din. Her er trinnene for å komme i gang med dataautomatisering:
Identifiser dataene:
Identifiser dataene du trenger for å automatisere. Velg datasettene du kan tegne data fra, og sørg for at du har riktig tilgang til å laste ned eller redigere dataene.
Velg riktig dataautomatiseringsplattform
Sørg for at du har riktig verktøysett for å samle inn, analysere og rapportere dataene riktig. Sørg for at plattformen du velger integreres med all forretningsprogramvaren din og har arbeidsflytautomatisering for å enkelt automatisere hverdagslige dataoppgaver. Dette løfter ekstra belastning fra ansatte, som kan fokusere på strategi og implementering.
Utvikle og teste ETL-prosess
Kartlegg alle trinnene til databehandling. Vet hvilke datakilder du skal koble til, hvilke variabler du må velge, hvilket format av verdier du trenger, og hva du forventer i utdataene.
En skikkelig ETL-prosess kan effektivisere dataautomatisering med regelbaserte arbeidsflyter.
Planlegging av det automatiserte arbeidet
Planlegg at datasettet ditt skal revideres daglig. Du kan gjelde metadataområdene du kompilerte som en del av databeholdningen din angående oppdateringsfrekvens, datainnsamling og oppdateringsfrekvens.
Når du har satt klare mål og forventninger til automatiseringsprosedyren på forhånd, kan det hjelpe team med å samarbeide effektivt når den automatiserte prosedyren er implementert og holde styr på forbedringen.
Nanonetter for Enterprise Data Automation
Nanonets er en AI-basert intelligent dokumentbehandlingsprogramvare med avansert arbeidsflytautomatisering og klassens beste OCR-programvare. Nanonetter kan trekke ut data fra ethvert dokument (bilder, håndskrevne bilder, PDF-er og mer) på autopilot. Du kan bruke arbeidsflyter uten kode til å utføre oppgaver som
Og mer.
Nanonets er en helt tilpassbar plattform, noe som betyr at du kan tilpasse den i henhold til ditt bruksområde og krav. Nanonetter brukes på tvers av flere bransjer som finans, konstruksjon, logistikk, helsevesen, bank og mer.
La oss se på noen brukervennlige tilfeller av dataautomatisering på Nanonets.
Dataformateringsautomatisering
Trekker ut tabelldata fra PDF-dokument på Nanonets
Hvordan gjøre dataautomatisering med Nanonets?
Bedrifter har mange dokumenter, og det er mange oppgaver som må gjøres manuelt, som kan automatiseres ved hjelp av Nanonets.
Hvert selskap gjør innkjøp. Og de får flere dokumenter fra sine leverandører og interne team, som må verifiseres før en betaling foretas.
La oss ta en brukssak om hvordan en organisasjon kan automatisere datamatching mellom innkjøpsordrer, salgsordrer og fakturaer og automatisere godkjenninger, påfølgende betalinger og dataopplasting.
Slik vil flyten se ut på Nanonets:
Trinn 1: Dokumentene lastes automatisk opp til plattformen. Nanonets-plattformen identifiserer dokumenttypen automatisk og sender dokumentet for å trekke ut data fra dokumentet.
Trinn 2: Når dataene er trukket ut, er det nå på tide å matche dataene.
Du kan slå opp verdiene fra de utpakkede dataene og matche dataene. I tilfelle uoverensstemmelse, vil filen bli rutet for en manuell gjennomgang. Du kan enkelt legge til utløsere ved å bruke arbeidsflytblokker uten kode.
Trinn 4: Når alt er klarert, kan betalingsforespørselen sendes til Nanonetter flyt.
Dette er bare en av måtene data kan automatiseres på Nanonets.
Nanonetter kan brukes til en rekke oppgaver, inkludert og begrenset til
Hvis du har en annen brukssak i tankene, vennligst ta kontakt med oss. Vi kan hjelpe deg med å automatisere datautvinning, prosessering og arkivering ved å bruke arbeidsflyter uten kode til en brøkdel av kostnaden.
Hvilke data bør du automatisere?
Så mye data som mulig! Jo mer du godkjenner en "automatiser som standard"-strategi for å laste opp data, de begrensede reservene vil du kreve på lang sikt for å bevare høy datakvalitet. Her er noen råd for å finne kandidatdatasett for automatiske opplastinger:
- Redigeres datasettet kvartalsvis eller oftere?
- Er det nødvendig å gjøre endringer eller noen form for manipulasjon av datasettet etter opplasting?
- Er datasettet stort (større enn 250 MB)?
- Kan du bare få de endrede radene for hver påfølgende oppdatering (i stedet for hele filen)?
- Er det tydelig å hente data fra kildenettverket i stedet for fra en enkeltperson?
Datasett som oppfordrer til et "ja" til noen av spørsmålene ovenfor er gode nominerte for å automatisere oppdateringer fordi automatisering kan eliminere risikoen for mangel på ressurser og tid senere.
Forstå dataautomatiseringsstrategi
Det er viktig å ha et omfattende dataautomatiseringsforslag for bedriften din. Å ha en teknikk på plass i lang tid kan gjøre deg i stand til å engasjere tilstrekkelige mennesker på et passende tidspunkt i selskapet ditt. Uten en robust dataautomatiseringsteknikk vil bedriften din vandre fra ruten den skal være på, og ta tid og ressurser. Det kan også utgjøre ekstra penger i form av tapt inntekt. Som et resultat bør forslaget om automatisering av dataprosesser samsvare med bransjemålene dine.
Automatiser hverdagslige databehandlingsoppgaver med 0 feil ved å bruke Nanonets no-code arbeidsflyter!
Hvordan utvikle en dataautomatiseringsstrategi?
Her er noen punkter som kan forsøkes for å formulere din dataautomatiseringsstrategi:
Identifisering av problemer
Finn ut hvilke av bedriftens kjerneregioner som kan hjelpe med automatisering. Tenk bare på hvor dataautomatisering kan være nyttig. Vurder dette: hvor mye av dataetterforskernes tid brukes på fysisk arbeid? Hvilke elementer i datasystemene dine svikter stadig? Lag en liste over alle prosedyrene som kan forbedres.
Klassifisering av data
Den innledende fasen i dataautomatisering er å sortere kildedata i klassifiseringer basert på deres betydning og tilgjengelighet. Se gjennom kildesystemets indeks for å se hvilke referanser du også har oppføringer. Hvis du vil bruke et automatisert datautvinningsverktøy, sørg for at det gagner formatene som er avgjørende for virksomheten din.
Prioritering av drift
Bruk mengden tid brukt til å vurdere betydningen av en prosedyre. Jo mer tid brukt på fysisk arbeid, desto mer signifikant effekt av automatisering på bunnlinjen. Lag spesifikke egenskaper i tiden det vil ta for å automatisere en prosess. Skarpe seire er veien å gå fordi de opprettholder alles humør samtidig som de indikerer betydningen av automatisering for bransjeeierne.
Skisserer nødvendige transformasjoner
Det påfølgende trinnet spesifiserer nødvendige modifikasjoner for å gjenopprette kildedataene til målmengden. Det kan være like enkelt som å gjøre harde akronymer om til fulltekstord eller så komplisert som å konvertere en relasjonsdatabase til en CSV-fil. Det er avgjørende å spesifisere de essensielle transformasjonene for å oppnå de tiltenkte resultatene under dataautomatisering; ellers kan hele datasettet ditt bli forurenset.
Gjennomføring av operasjonene
Utførelsen av datateknikker er teknisk sett den mest problematiske komponenten. Disse implementerer tre forskjellige prosesser: tilstrekkelig rapportering, tekniske rørledninger og anstendige maskinlæringsmetoder.
Planlegg data for oppdateringer
Følgende trinn er å registrere dataene dine slik at de blir revidert på normal basis. For denne fasen blir du bedt om å bruke et ETL-produkt med prosessautomatiseringsegenskaper som arbeidsflytautomatisering, oppgaveplanlegging og så videre. Dette sikrer at prosedyren utføres uten fysisk inngrep.
Ønsker du å automatisere repeterende manuelle oppgaver? Spar tid, innsats og penger samtidig som du øker effektiviteten!
Ulemper med dataautomatisering
Dataautomatisering kan være nyttig for virksomheten din, men det er noen ulemper.
En ulempe er at det kan koste mye penger å bruke dataautomatisering. Før du tar en avgjørelse, bør du vurdere hvor mye penger du trenger å bruke og hvor mye du vil tjene tilbake på å bruke automatisering.
En annen ulempe er at intelligent automatisering kan ta bort jobber. Noen mennesker kan miste jobben fordi de ikke er nødvendige lenger. Men dette trenger ikke alltid være en dårlig ting. Intelligent dataautomatisering kan hjelpe folk til å gjøre mer spennende og viktig arbeid og hjelpe en bedrift med å tjene mer penger, noe som kan skape nye arbeidsplasser.
Til slutt, noen ganger kan dataautomatisering bli repeterende, spesielt når produksjonsprosedyrene endres. Det er viktig å sørge for at automatiseringssystemet ditt enkelt kan endres for å passe til nye produkter eller produksjonsmetoder.
I tilfelle du har en annen brukssak i tankene, vennligst ta kontakt med oss. Vi kan hjelpe deg med å automatisere datautvinning, prosessering og arkivering ved å bruke arbeidsflyter uten kode til en brøkdel av kostnaden.
Les mer om databehandling på Nanonets:
Spørsmål og svar
Kildedataautomatisering
Det er som automatisering av data som oppnås ved å trekke ut data fra kildenettverk; det er automatisering av kildedata. Det innebærer å sette inn data på lik linje med bruk av strekkodelesere i supermarkeder. Dette gjør det lettere for butikkeierne å ha all data som trengs for å regulere salg og varelager for å kunne gjøre neste kvartals lagerkonklusjoner.
Det er en foretrukket dataregistreringsteknikk fordi den utrydder menneskelig innsats og usikkerhet. De tradisjonelle dataregistreringsteknikkene innebærer å skaffe informasjon på papir og transportere den til den automatiserte databasebehandlingsprogramvaren for undersøkelse. Menneskelig arbeid er mindre tilbøyelig til å være fri for feil, redundans, unøyaktighet og inkonsistente data som er rettet mot feilaktige beregninger.
Kildedataautomatiseringsenhetene mater derfor data umiddelbart slik at du er forberedt på å behandle data som er tilgjengelig umiddelbart. Man kan ikke stille spørsmål ved nøyaktigheten til denne prosessen fordi datamaskiner beholder konsistens og beregninger.
Hva er et eksempel på kildedataautomatisering?
Dataautomatisering har gjort kommersiell dataregistrering mer detaljert og tilgjengelig, og sparer enorme kostnader på å ansette folk som ville gjort jobben for deg med uunngåelig unøyaktighet.
For eksempel, når enkeltpersoner oppdager bestillingene sine på spisesteder, blir kostnadene umiddelbart registrert i databasen via berøringsskjermer. Dataene forutsettes således ikke dokumentert to ganger av en spisested. De fleste hurtigmatkjeder og detaljbutikker bruker disse utstillingene på arbeidsstasjonene sine. Bortsett fra å produsere nøyaktige regninger, er kildedataautomatisering målet for disse apparatene.
Ekstra fordeler med automatisering av kildedata omfatter lite tid som hver forbruker bruker på kassen ved å eliminere behovet for manuelle inndata. Alle supermarkeder kan oppdage strekkoder på varene sine og deretter skanne dem i kassen, registrere all viktig informasjon og produsere regningene. Dataene som samles vil gi data om hvilket produkt som selger raskere enn andre i varelageret, og gir eieren tilstrekkelig tid til å fylle på.
Vurderingene har også magnetisk koding, som dekrypteres av MICR-er, noe som gjør sjekkbehandlingen enklere og kostnadseffektiv. Tiden som skrankeoperatører sparer på å håndtere hver forbruker, kan brukes til å utvide tjenestene til flere forbrukere hver dag, slik at organisasjoner kan trives. Her er noe utstyr som brukes til automatisering av kildedata.
Kildedatainnføringsutstyr er ment å raskt undersøke dataene i et konsistent format og mate dem inn i datamaskinen. Noen av dem er:
Enheter for dataregistrering
Skannere: En skanner bruker lysfølende teknologi for å lese portrettet som er plassert foran den og lagre det i datamaskinen i digital form.
Strekkodelesere: En strekkodeleser, som navnet indikerer, brukes til å undersøke og forstå strekkoder. Disse strekkodene er avanserte kodesymboler, inkludert alle data om produktet og dets hastighet. Når leseren har undersøkt koden, oversetter den den til en digital layout på datamaskinen.
Radiofrekvensidentifikasjon (RFID): RFID bruker mikrobrikker for å undersøke etikettene. Hver mikrobrikke har sin energikilde og inkluderer kodenumre inspisert av RFID-er. Denne mer avanserte dataautomatiseringsmetoden har begynt å renovere strekkodelesere i ulike scenarier.
MICR – Magnetic Ink Character Recognition: Dette er betydelig gjenkjenningsutstyr som leser magnetisert blekk, slik som det som er publisert på bunnen av sjekkene.
OMR — Optisk merkegjenkjenning: Den lagrer kandidatenes totalbeløp i en test og impliserer blyantmerker på unike OMR-papirer. Den bruker lys og tvetydighet av blanks for å skjelne data.
OCR — Optisk tegngjenkjenning: Ulike institusjoner som lar forbrukerne fylle ut tilbakemeldingsskjemaer manuelt, trenger en e-postadresse for å forbedre e-postlisten mer enn analyser. De kan bruke OCR-programvare til å gjenopprette håndskrevne meldinger til et datamaskinredigerbart skript. Utstyret ser ut som en håndholdt skanner og konverterer data til en digital layout som kan lagres i datamaskinene.
Hva er Big Data Automation?
Big Data har revolusjonert det organisatoriske og digitale landskapet i hvordan de fungerer. Analysen har stilt spørsmål ved alle avvikene i ansattes prestasjoner eller et spesifikt produkt i markedet. Denne overlegne teknologien gjør det mulig for institusjoner å finne mønstre i versjonen, enten det er å rette opp eller forstå det.
Imidlertid kan sammenstillingen av Big Data by på problemer for en institusjon fordi det ikke er nok menneskelige og økonomiske ressurser. Heldigvis har dataautomatisering nådd industrien til unnsetning, noe som muliggjør datainnsamling uten å måtte utføre manuelle handlinger. På denne måten kan projeksjoner oppnås uten å måtte gå gjennom et ekstra trinn for å korrigere fysisk anstrengelse.
Forstå datatilgang og eierskap
Ulike grupper vil eie elementer av ETL-prosessen, avhengig av teamarrangementet ditt:
Sentralisert datatilgang og drift
Hele ETL-prosedyren, samt eventuell dataautomatisering, anskaffes av IT-hovedavdelingen.
Hybrid datatilgang og drift
Utvelgelses- og transformasjonsmetodene anskaffes typisk av separate byråer og kontorer, mens den sentrale IT-institusjonen ofte anskaffer lasteprosedyren.
Desentralisert datatilgang og drift
Hvert byrå eller kontor vil ha ansvaret for sin egen ETL-prosedyre.
- SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
- Platoblokkkjede. Web3 Metaverse Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
- kilde: https://nanonets.com/blog/data-automation/
- 1
- 2023
- 7
- a
- Om oss
- adgang
- tilgjengelighet
- tilgjengelig
- oppnådd
- Ifølge
- Regnskap og administrasjon
- nøyaktig
- prestasjon
- ervervet
- kjøper
- tvers
- handlinger
- Ytterligere
- adresse
- tilstrekkelig
- avansert
- råd
- byråer
- byrå
- fremover
- Aid
- Alle
- allokering
- tillater
- alltid
- tvetydighet
- beløp
- beløp
- analyser
- analyse
- Analytisk
- analytics
- analysere
- og
- En annen
- hverandre
- tilsynelatende
- hvitevarer
- hensiktsmessig
- godkjenne
- områder
- ordning
- kunstig
- kunstig intelligens
- vurderes
- vurderingene
- forsikret
- forsøkt
- automatisere
- Automatisert
- Automatisk
- automatisk
- Automatisere
- Automatisering
- tilbake
- dårlig
- Banking
- Bar
- basert
- basis
- fordi
- bli
- før du
- være
- under
- nytte
- Fordeler
- Bedre
- mellom
- Stor
- Store data
- Sedler
- Blocks
- borde
- øke
- Bunn
- virksomhet
- business intelligence
- beregninger
- Kampanjer
- kandidat
- kandidater
- kan ikke
- fangst
- hvilken
- saken
- saker
- CDC
- sentral
- kjeder
- endring
- karakter
- karaktergjenkjenning
- egenskaper
- karakterisert
- kostnad
- avgifter
- sjekk
- Sjekk ut
- Sjekker
- Rengjøring
- fjerne
- klienter
- kode
- Koding
- samle
- samling
- kommersiell
- Commodities
- Selskapet
- fullføre
- fullført
- komplekse
- kompleksitet
- komplisert
- komponent
- komponenter
- omfattende
- datamaskin
- datamaskiner
- databehandling
- konsentrere
- Gjennomføre
- gjennomføre
- Koble
- Vurder
- konsistent
- stadig
- konstruksjon
- forbruker
- Forbrukere
- kontakt
- innhold
- motsetning
- Kjerne
- Bedriftens
- SELSKAP
- Kostnad
- kostnadseffektiv
- Kostnader
- kunne
- Motvirke
- skape
- avgjørende
- kunde
- tilpasses
- tilpasse
- daglig
- FARE
- dato
- data tilgang
- dataanalyse
- Data Analytics
- dataregistrering
- Dataklargjøring
- databehandling
- dataforsker
- datasett
- Database
- datasett
- Dato
- dag
- håndtering
- avgjørelse
- Beslutningstaking
- levere
- Avdeling
- designer
- detalj
- detaljert
- utvikle
- enhet
- Enheter
- avvike
- Vanskelighetsgrad
- digitalt
- Ulempe
- uensartede
- distinkt
- dokument
- dokumenter
- gjør
- nedlasting
- under
- hver enkelt
- Inntjening
- lett
- økosystem
- effekt
- effektivt
- effektivitet
- effektivt
- innsats
- innsats
- elementer
- eliminere
- emalje
- innebygd
- Ansatt
- ansatte
- muliggjøre
- muliggjør
- muliggjør
- energi
- engasjere
- Ingeniørarbeid
- forbedret
- styrke
- enorm
- nok
- sikre
- sikrer
- Enterprise
- Hele
- fullstendig
- entry
- utstyr
- feil
- spesielt
- avgjørende
- evaluere
- hver dag
- alles
- alt
- undersøker
- eksempel
- spennende
- henrette
- gjennomføring
- utstillinger
- Expand
- forvente
- forventninger
- forventer
- erfaring
- ekspertise
- ekstra
- trekke ut
- forenkler
- tilrettelegging
- defekt
- tilbakemelding
- filet
- fyll
- finansiere
- finansiell
- Finn
- passer
- flyten
- Fokus
- etter
- skjema
- format
- skjemaer
- Heldigvis
- brøkdel
- Gratis
- Frekvens
- fersk
- fra
- foran
- Innfri
- fullt
- fullt
- funksjon
- generelt
- generere
- få
- Go
- Mål
- god
- flott
- større
- Gruppens
- Håndtering
- Hard
- å ha
- helsetjenester
- hjelpe
- nyttig
- her.
- Høy
- høykvalitets
- høyest
- Hvordan
- Hvordan
- HTTPS
- stort
- menneskelig
- Mennesker
- Identifikasjon
- identifiserer
- bilder
- umiddelbart
- iverksette
- gjennomføring
- implementert
- viktig
- forbedre
- forbedret
- forbedring
- in
- skråstilt
- inkludere
- inkluderer
- Inkludert
- indeks
- indikerer
- individuelt
- individer
- bransjer
- industri
- informasjon
- Infrastruktur
- inngang
- innsikt
- f.eks
- i stedet
- Institusjon
- institusjoner
- integrert
- Integrerer
- integrering
- Intelligens
- Intelligent
- Intelligent dokumentbehandling
- intern
- intervensjon
- inventar
- investering
- involvere
- utstedelse
- IT
- Jobb
- Jobb
- bare én
- Hold
- nøkkel
- Vet
- etiketter
- arbeidskraft
- maling
- landskap
- Layout
- Nivå
- lett
- Begrenset
- linje
- Liste
- lite
- laste
- lasting
- logistikk
- Lang
- lang tid
- langsiktig
- Se
- ser ut som
- ser
- UTSEENDE
- taper
- Lot
- Lav
- laget
- Hoved
- vedlikeholde
- gjøre
- GJØR AT
- Making
- ledelse
- Manipulasjon
- måte
- håndbok
- manuelt
- merke
- marked
- Marketing
- Match
- matchende
- Saken
- midler
- medlemmer
- meldinger
- metadata
- metode
- metoder
- kunne
- tankene
- feil
- blanding
- modifikasjoner
- øyeblikk
- Momentum
- penger
- mer
- mest
- flere
- navn
- nødvendig
- Trenger
- behov
- nettverk
- nettverk
- Ny
- nye produkter
- neste
- normal
- tall
- Målet
- mål
- gjenstander
- bindinger
- foreldet
- å skaffe seg
- OCR
- OCR-programvare
- Office
- kontorer
- ONE
- åpen
- åpne data
- betjene
- drift
- operatører
- Opportunity
- Optisk karaktergjenkjennelse
- Optimistisk
- ordrer
- organisasjon
- organisasjons
- organisasjoner
- originalitet
- Annen
- andre
- ellers
- enestående
- egen
- eieren
- eiere
- pakket
- Papir
- papirer
- del
- Past
- banen
- mønstre
- betaling
- betalinger
- Ansatte
- Utfør
- ytelse
- fase
- fysisk
- plukke
- rørledning
- Sted
- plattform
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatonData
- vær så snill
- poeng
- Portal
- portrett
- Precision
- forutsi
- trekkes
- forberedt
- problemer
- prosedyrer
- prosess
- Prosessautomatisering
- Prosesser
- prosessering
- produsere
- produsert
- Produkt
- Produksjon
- Produkter
- Progress
- utviklet seg
- Anslagene
- ordentlig
- riktig
- forslag
- prospekter
- gi
- gi
- publisert
- Kjøp
- kjøp
- formål
- kvalitet
- kvantitet
- Fjerdedel
- spørsmål
- avhørt
- spørsmål
- raskt
- rask
- raskt
- Sats
- å nå
- nådd
- Lese
- Reader
- lesere
- anerkjennelse
- rekord
- registrert
- reduserer
- referanser
- regioner
- Regulere
- i slekt
- pålitelighet
- rapporterer
- Rapportering
- anmode
- krever
- påkrevd
- Krav
- redde
- Reserve
- reserver
- Ressurser
- gjenopprette
- detaljhandel
- anmeldelse
- revolusjon
- Risiko
- robust
- Rute
- salg
- samme
- Spar
- besparende
- Besparelser
- skalerbarhet
- Skala
- skanne
- scenarier
- Forsker
- forskere
- skjermer
- Gripe
- utvalg
- Å Sell
- tjeneste
- Tjenester
- sett
- flere
- skarpe
- bør
- betydning
- signifikant
- Enkelt
- samtidig
- enkelt
- So
- Software
- noen
- kilde
- Kilder
- Sourcing
- spesifikk
- bruke
- brukt
- Spot
- Scene
- startet
- Tilstand
- Trinn
- Steps
- lager
- oppbevare
- butikker
- Strategi
- effektivisere
- struktur
- strukturert
- senere
- betydelig
- suksess
- slik
- tilstrekkelig
- overlegen
- støtte
- system
- Systemer
- Ta
- Target
- Oppgave
- oppgaver
- lag
- lag
- teknikker
- Technologies
- Teknologi
- vilkår
- test
- Testing
- De
- Kilden
- deres
- ting
- tre
- Thrive
- Gjennom
- hele
- tid
- tidkrevende
- til
- også
- verktøy
- berøre
- spor
- tradisjonelle
- overføringer
- Transform
- Transformation
- transformasjoner
- Turning
- typisk
- usikkerheter
- forstå
- forstås
- enhetlig
- unik
- up-to-date
- Oppdater
- oppdatert
- oppdateringer
- oppdatering
- lastet opp
- Opplasting
- us
- bruke
- bruk sak
- Brukere
- bruke
- benyttes
- bruker
- utnytte
- Verdier
- variasjon
- ulike
- Ve
- leverandører
- verifisert
- versjon
- levedyktighet
- måter
- Hva
- om
- hvilken
- mens
- HVEM
- vil
- Vinner
- innenfor
- uten
- ord
- ord
- Arbeid
- arbeidsflyt
- ville
- Du
- Din
- youtube
- zephyrnet