Hva er datakartlegging og hvordan kartlegger data effektivt?

---

Automatisering av datakartlegging

Automatiseringsverktøy for datakartlegging er uvurderlige for bedrifter i moderne tid.

Disse verktøyene lar dem spare tid og penger samtidig som de forbedrer nøyaktigheten og effektiviteten til datakartlegging.

Følgende er noen av de mest kjente automatiseringsverktøyene for datakartlegging.

1. Nanonetter
2. Pentaho
3. Talent
4. Informatikk
5. Altova
6. Salesforce
7. IBM InfoSphere

Automatiseringsverktøyet hjelper til med å automatisere prosessen med å transformere data fra ett format til et annet. Det gjør det enklere å dele informasjon på tvers av flere systemer og applikasjoner. Du kan bruke denne automatiserte prosessen i flere forretningsområder. Eksempler inkluderer finansiell rapportering, Customer Relationship Management (CRM), e-handel og mer.

---

Nanonetter for datakartlegging

Nanonets er en AI-basert OCR-programvare med avanserte arbeidsflytfunksjoner. Det er den perfekte løsningen for bedrifter som ønsker å maksimere potensialet til dokumentdata. Enten det er automatisering av dokumentdataregistrering, dokumentverifisering, dokumenthåndtering eller dokumentlagring, kan Nanonets håndtere alle dokumentrelaterte oppgaver effektivt.

Nanonets kobles til 5000+ applikasjoner, noe som gjør det enklere å raskt kartlegge data på tvers av plattformer, synkronisere data og validere datapunkter. Nanonetter kan kartlegge data fra ethvert dokument (bilder, PDF-er, word-dokumenter, CSV, excel) og synkronisere dem med hvilken som helst programvare du ønsker.

Hvorfor nanonetter? Vel, her er noen grunner:

Har du en brukssak i tankene? Ta kontakt med salgsteamet vårt or start din gratis prøveperiode!

---

Hvordan fungerer datakartleggingsautomatiseringsverktøy?

Disse automatiseringsverktøyene fungerer ved å bruke algoritmer og spesialisert programvare. De konverterer data fra det opprinnelige formatet til et annet (for bedre forståelse).

Med automatisering av datakartlegging kan bedrifter automatisere mange aspekter av prosessene sine. Det inkluderer datatranskripsjon, rensing, sammenslåing og integrasjon.

Det kreves imidlertid noe teknisk ekspertise for å implementere automatiseringen på riktig måte.

Automatiserte kartverktøy gir nyttige funksjoner som dra-og-slipp-grensesnitt, brukervennlige veivisere og grafiske representasjoner av endringer som er gjort på forskjellige felt eller tabeller.

Avanserte funksjoner som fuzzy matching er tilgjengelig, slik at lignende informasjon fra forskjellige kilder eller dokumenter kan kombineres samtidig som nøyaktigheten bevares raskt.

Hvordan er datakartleggingsautomatiseringsverktøy fordelaktige?

Automatisering av datakartlegging gir bedrifter en flott måte å strømlinjeforme prosessene sine. Det gjør det samtidig som det gir mer nøyaktige resultater på mye kortere tid enn manuelle metoder.

Det krever sikkert noen innledende oppsett. Dette vil imidlertid til slutt lønne seg betydelig. Det øker effektiviteten til prosessen, sparer tid og forbedrer nøyaktigheten når du håndterer store mengder komplekse datasett.

I tillegg er automatiserte kartlegginger alltid oppdatert. De vil automatisk justere når endringer skjer i kilde- eller målformatet, noe som betyr at du ikke trenger å bekymre deg for å være utdatert.

---

Hva er de beste fremgangsmåtene for datakartlegging?

Den beste praksisen for datakartlegging er å opprettholde et konsistent, nøyaktig og oppdatert kart over dataflyt på tvers av systemer. Det innebærer å forstå og dokumentere sammenhengene mellom ulike elementer i en dataflyt. Den bør også raskt og effektivt identifisere eventuelle inkonsekvenser eller likegyldigheter. Målet er å sikre at data blir riktig administrert gjennom hele livssyklusen, fra generering til lagring til analyse.

Planlegging av datakartleggingsmetoden

Først og fremst bør organisasjoner planlegge sin tilnærming til datakartlegging på forhånd. Det inkluderer å lage et veikart over alle endepunktene som er involvert i dataflyten, sammen med deres respektive forbindelser og avhengigheter. Denne planen bør dokumenteres slik at alle involverte kan forstå den. Det er også viktig å gå gjennom denne planen gjentatte ganger for å sikre nøyaktighet og fullstendighet. Et oppdatert systemkart vil bidra til å forhindre uventede problemer langs linjen.

Sikre kvalitetsprosessene

Organisasjoner bør også fokusere på kvalitetssikringspraksis gjennom hele prosessen. Det innebærer å validere datanøyaktigheten på hvert trinn i reisen, samtidig som det sikres at eventuelle feil raskt blir identifisert og løst.

Implementering av passende prosedyrer

Det er viktig å ha en skikkelig måte å legge inn ny informasjon på kartet og sørge for at den er registrert og at alle vet om den. På denne måten kan alle endringer spores og forstås av alle brukere.

Vedta bruk av tredjeparts analyseverktøy

Organisasjoner bør også vurdere å bruke avanserte analyseverktøy for datakartleggingsaktiviteter. Disse verktøyene kan automatisere mange kjedelige oppgaver knyttet til manuelle kartleggingsprosesser. Disse inkluderer sporing av forskjellige versjoner av dokumenter eller verifisering av komplekse relasjoner mellom datasett. De kan også avdekke skjulte mønstre eller innsikt i store datasett som ikke blir lagt merke til under tradisjonelle metoder.

Automatisering av datakartleggingsprosessen

Til slutt kan det å ha automatiserte verktøy for datakartlegging redusere den totale tidsbruken og vedlikeholdskostnadene for større prosjekter som krever hyppige oppdateringer over tid.

---

Hva er de forskjellige brukstilfellene for datakartlegging?

Følgende er de viktigste brukstilfellene for datakartlegging av mange.

Dataintegrasjon

Dataintegrasjon justerer og kombinerer data fra to forskjellige kilder til ett enkelt forståelig format. Det hjelper for mer effektiv analyse og rapportering. Denne prosessen involverer følgende trinn

1. Identifisere vanlige dataelementer på tvers av flere systemer

2. Fjerne dupliserte data

3. Formatere dataene i ett enkelt format

Dataoverføring

Datamigrering betyr å flytte data fra ett system til et annet. Denne prosessen innebærer å identifisere og kartlegge dataelementer fra kildesystemet til målsystemet. Det sikrer at alle relevante data overføres og dataintegriteten opprettholdes.

Datatransformasjon

Datatransformasjon betyr å endre formatet eller strukturen til data for å gjøre dem mer brukbare eller kompatible med andre systemer. Denne prosessen innebærer å identifisere og kartlegge dataelementer fra originalformatet til ønsket format. Og deretter bruke den kartleggingen til å transformere dataene.

Vi vil også diskutere hovedteknikkene for datakartlegging.

Manuell datakartlegging

Som navnet antyder, krever denne teknikken manuelt arbeid. En IT-profesjonell gjør alle kartleggingsprosessene manuelt.

Skjemakartlegging

Den andre teknikken er halvt automatisert og halvparten manuell. En datakartleggingsprogramvare brukes til å etablere banen mellom kildedataene og målet. IT-eksperten vil deretter sjekke det og gjøre de nødvendige justeringene.

Automatisert datakartlegging

Det er en helautomatisert datakartleggingsteknikk som bruker et automatiseringsverktøy for hele prosessen. Dermed er det den mest nøyaktige, effektive og enkleste måten å kartlegge data på.

Avsluttende ord

Datakartlegging er prosessen med å lage et veikart for dataene dine. Det er gjort slik at du bedre kan forstå hvor det kommer fra, hvordan det flyter gjennom systemene dine, og hvor det går når det ikke lenger er nødvendig.

Denne veiledningen gir en oversikt over datakartlegging, inkludert fordelene og viktige trinn for å komme i gang. Ved å lage et datakart kan du tydelig forstå organisasjonens datalandskap. Da kan du ta mer informerte beslutninger om å administrere og bruke dataene dine best mulig.

---

Ooptimere dataprosesser med Nanonets. Kartdata fra dokumenter på over 5000 forretningsprogramvare sømløst. Gi det et forsøk.

---

Les mer: