As empresas geralmente geram e armazenam quantidades colossais de dados dos quais obtêm insights significativos para uma tomada de decisão rápida e decente usando BI (Business Intelligence). Devido à mistura e complexidade desses dados, é necessária uma análise de dados produtiva e econômica. A automação de dados é um processo crucial que pode ser implementado e integrado para atingir esse objetivo.
O que é automação de dados?
Automação de dados é interpretada como manuseio, upload e processamento de dados utilizando tecnologias automatizadas em vez de conduzir manualmente esses procedimentos. A viabilidade de longo prazo do seu dispositivo de pipeline de dados depende da automação do método de ingestão de dados. Quaisquer dados atualizados correm o risco de serem interrompidos porque é uma tarefa extra que um indivíduo deve obter, juntamente com suas outras obrigações. A automação de dados restaura o trabalho manual no ecossistema de dados com computadores e métodos que fazem a função para você.
Sem intervenção humana, esse procedimento compila, armazena, transforma e analisa dados utilizando processos inteligentes, inteligência artificial, infraestrutura e software. A fonte de dados pode ser automatizada para economizar tempo e dinheiro enquanto aumenta a eficiência corporativa. A automação de dados também se beneficia na redução de erros, garantindo que os dados sejam compactados de maneira estruturada. Para que sua empresa avance no caminho certo, você precisará coletar os principais entendimentos de negócios de seus dados. Como resultado, ter um procedimento automatizado de análise de dados permite que os usuários de negócios se concentrem na análise de dados em vez da preparação de dados.
Elementos de Automação de Dados
Extrair, Transformar e Carregar são os três componentes centrais da Automação de Dados e são caracterizados abaixo:
Extrair: Inclui a extração de dados de um ou vários sistemas de origem.
Transformar: ele adapta seus dados na estrutura necessária, como um formato de arquivo simples CSV. Isso pode incluir a restauração de todas as abreviações de estado com a palavra de estado inteira.
Ver: Nesta edição, o portal de dados aberto transfere dados de uma operação para outra.
Cada etapa é crucial para automatizar totalmente e concluir adequadamente seus uploads de dados.
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Benefícios da automação de dados
Uma indústria pode ajudar amplamente a partir da Automação de Dados. Esses objetivos foram entendidos em detalhes abaixo:
Redução no Tempo de Processamento
Processar dados enormes de referências díspares não é uma tarefa simples. Os dados extraídos de várias fontes diferem em formato. Deve ser formalizado e avaliado antes de ser empacotado em uma rede unificada. A automação recupera muito tempo ao lidar com tarefas que formam uma parte do pipeline de dados. Além disso, reduz a intervenção manual, o que implica em baixa utilização de reserva, economia de tempo e maior confiabilidade dos dados.
Capacidade de Escala e Melhoria de Desempenho
A Automação de Dados garante melhor escalabilidade e desempenho do seu conjunto de dados. Por exemplo, ao facilitar o Change Data Capture (CDC), todas as modificações feitas no nível da fonte são produzidas em todo o sistema de investimento com base em gatilhos. Ao contrário disso, a atualização manual das tarefas de dados consome tempo e exige conhecimentos substanciais.
Com equipamentos automatizados de integração de dados, empacotar dados e regular o CDC simultaneamente é apenas uma questão de transportar e baixar objetos no designer visual. O impulso analítico pode ser aprimorado por meio da automação. Quando uma análise espera pouca entrada humana, um cientista de dados pode realizar análises mais rapidamente, e os computadores podem executar com eficiência trabalhos complicados e demorados para humanos. A chave para avaliar com eficiência dados enormes é a automação.
Eficiência de custos
A análise de dados automatizada recupera tempo e dinheiro para as indústrias. O tempo do funcionário é mais caro durante a análise de dados do que os recursos de computação, e os dispositivos podem executar análises rapidamente.
Melhor alocação de tempo
Os cientistas de dados podem se concentrar em produzir novos insights para apoiar a tomada de decisões automatizando tarefas que não esperam muita originalidade humana. Vários membros de uma equipe de dados se beneficiam da automação da análise de dados. Ele permite que os cientistas de dados funcionem com dados de alta qualidade, completos e atualizados.
Melhor experiência do cliente
Entregar um excelente produto ou serviço não é suficiente. Os consumidores preveem uma experiência otimista com você também. Do seu conselho de contabilidade ao atendimento ao consumidor, a Automação de Dados garante que seu corpo docente tenha os dados relacionados na ponta dos dedos para atender às necessidades de seus clientes.
Qualidade de dados aprimorada
O processamento manual de enormes quantidades de dados expõe você ao risco de erros humanos, e confiar em tecnologia obsoleta e mal integrada para manter o controle dos dados expõe você à mesma dificuldade. O processamento de dados é adequado para uma tecnologia livre de erros
Estratégia e Gestão de Vendas
Seus comitês de vendas e marketing contam com dados detalhados para especificar bons prospects e alcançá-los por meio de campanhas adaptadas. A automação de dados pode permitir que você mantenha seus dados consistentemente e atualizados, oferecendo a você a maior oportunidade de sucesso.
Como automatizar os dados em sua organização?
Você deve garantir processos adequados para automatizar os dados em sua organização. Aqui estão as etapas para começar a automação de dados:
Identifique os dados:
Identifique os dados que você precisa automatizar. Selecione os conjuntos de dados dos quais você pode extrair dados e certifique-se de ter acesso adequado para baixar ou editar os dados.
Selecione a plataforma de automação de dados adequada
Certifique-se de ter o conjunto de ferramentas adequado para coletar, analisar e relatar os dados adequadamente. Certifique-se de que a plataforma selecionada se integre a todos os seus softwares de negócios e tenha automação de fluxo de trabalho para automatizar tarefas de dados comuns com facilidade. Isso elimina a carga extra dos funcionários, que podem se concentrar na estratégia e na implementação.
Desenvolvendo e testando o processo ETL
Mapeie todas as etapas do processamento de dados. Saiba quais fontes de dados conectar, quais variáveis você precisa escolher, qual formato de valores você precisa e o que você espera na saída.
Um processo ETL adequado pode simplificar a automação de dados com fluxos de trabalho baseados em regras.
Agendando o trabalho automatizado
Planeje que seu conjunto de dados seja revisado diariamente. Você pode pertencer às áreas de metadados que você compilou como parte de seu inventário de dados sobre frequência de atualização, coleta de dados e frequência de atualização.
Depois de definir objetivos e expectativas claros para o procedimento de automação com antecedência, isso pode ajudar as equipes a cooperar de maneira eficaz assim que o procedimento automatizado for implementado e acompanhar sua melhoria.
Nanonets para Automação de Dados Corporativos
O Nanonets é um software de processamento de documentos inteligente baseado em IA com automação de fluxo de trabalho avançada e o melhor software de OCR da categoria. Nanonets podem extrair dados de qualquer documento (imagens, imagens manuscritas, PDFs e mais) no piloto automático. Você pode usar fluxos de trabalho sem código para executar tarefas como
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Nanonets é uma plataforma totalmente personalizável, o que significa que você pode personalizá-la de acordo com seu caso de uso e requisitos. Nanonets é usado em vários setores, como finanças, construção, logística, saúde, bancos e muito mais.
Vejamos alguns casos de uso fáceis de automação de dados em Nanonets.
Automação de formatação de dados
Extraindo dados tabulares de um documento PDF em Nanonets
Como fazer automação de dados com Nanonets?
As empresas têm muitos documentos e muitas tarefas que precisam ser feitas manualmente, que podem ser automatizadas usando Nanonets.
Toda empresa faz compras. E eles obtêm vários documentos de seus fornecedores e equipes internas, que precisam ser verificados antes que o pagamento seja feito.
Vamos pegar um caso de uso sobre como uma organização pode automatizar a correspondência de dados entre ordens de compra, ordens de venda e faturas e automatizar aprovações, pagamentos subsequentes e upload de dados.
Veja como o fluxo ficaria em Nanonets:
- Os documentos são automaticamente carregados na plataforma. A plataforma Nanonets identifica o tipo de documento automaticamente e envia o documento para extrair os dados do documento.
- Depois que os dados são extraídos, agora é a hora de corresponder os dados.
Você pode procurar os valores dos dados extraídos e corresponder aos dados. Caso haja alguma incompatibilidade, o arquivo será encaminhado para uma revisão manual. Você pode adicionar gatilhos facilmente usando blocos de fluxo de trabalho sem código.
- Depois de tudo resolvido, o pedido de pagamento pode ser enviado para Fluxo de nanonets.
Esta é apenas uma das maneiras pelas quais os dados podem ser automatizados em Nanonets.
Nanonets podem ser usados para uma variedade de tarefas, incluindo e limitadas a
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Quais dados você deve automatizar?
Tantos dados quanto possível! Quanto mais você aprovar uma estratégia de “automatizar por padrão” para fazer upload de dados, mais reservas limitadas serão necessárias a longo prazo para conservar a alta qualidade dos dados. Aqui estão alguns conselhos para localizar conjuntos de dados candidatos para uploads automáticos:
- O conjunto de dados é editado trimestralmente ou com mais frequência?
- É necessário fazer modificações ou qualquer forma de manipulação no conjunto de dados após o upload?
- O conjunto de dados é enorme (maior que 250 MB)?
- Você pode obter apenas as linhas alteradas para cada atualização sucessiva (em vez do arquivo completo)?
- É aparente obter dados da rede de origem em vez de um indivíduo?
Conjuntos de dados que exigem um “sim” para qualquer uma das perguntas acima são ótimos indicados para automatizar atualizações porque a automação pode eliminar o risco de falta de recursos e tempo mais tarde.
Compreendendo a estratégia de automação de dados
É importante ter uma proposta abrangente de automação de dados para sua empresa. Ter uma técnica em vigor por muito tempo pode permitir que você envolva pessoas adequadas em um momento oportuno dentro de sua empresa. Sem uma técnica robusta de Automação de Dados, sua empresa sairá do caminho que deveria estar, consumindo tempo e recursos. Também pode significar dinheiro adicional em termos de ganhos perdidos. Como resultado, sua proposta de automação de processos de dados deve estar alinhada com os objetivos do seu setor.
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Como desenvolver uma estratégia de automação de dados?
Aqui estão alguns pontos que podem ser tentados para formular sua estratégia de automação de dados:
Identificação de problemas
Deduza quais das principais regiões da sua corporação podem ajudar na automação. Considere apenas onde a automação de dados pode ser útil. Avalie isso: quanto do tempo de seus investigadores de dados é usado fazendo trabalho físico? Quais elementos de seus sistemas de dados estão falhando constantemente? Faça uma lista de todos os procedimentos que podem ser melhorados.
Classificação de dados
O estágio preliminar na automação de dados é classificar os dados de origem em classificações com base em seu significado e acessibilidade. Dê uma olhada no índice do sistema de origem para ver quais referências você também possui entradas. Se você for utilizar uma ferramenta automatizada de extração de dados, certifique-se de que ela beneficia os formatos cruciais para o seu negócio.
Priorização de Operações
Use a quantidade de tempo gasto para avaliar a importância de um procedimento. Quanto maior a quantidade de tempo gasto em trabalho físico, mais significativo é o efeito da automação nos resultados. Faça características específicas no tempo que vai aproveitar para automatizar um processo. As vitórias nítidas são o caminho a percorrer, porque mantêm o ânimo de todos, ao mesmo tempo em que indicam a importância da automação para os proprietários da indústria.
Descrevendo as Transformações Necessárias
O estágio subsequente especifica as modificações necessárias para restaurar os dados de origem para a quantidade de destino. Pode ser tão fácil quanto transformar siglas difíceis em palavras de texto completo ou tão complicado quanto converter um banco de dados relacional em um arquivo CSV. Especificar as transformações essenciais para atingir os resultados pretendidos durante a Automação de Dados é crucial; caso contrário, todo o conjunto de dados pode ficar poluído.
Execução das Operações
A execução de técnicas de dados é tecnicamente o componente mais problemático. Eles implementam três processos distintos: relatórios adequados, pipelines de engenharia e métodos decentes de aprendizado de máquina.
Agendar dados para atualizações
O próximo passo é registrar seus dados para que sejam revisados normalmente. Para esta fase, você é instruído a utilizar um produto ETL com características de automação de processo, como automação de fluxo de trabalho, agendamento de tarefas e assim por diante. Isso garante que o procedimento seja realizado sem intervenção física.
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Desvantagens da automação de dados
A automação de dados pode ser útil para o seu negócio, mas há algumas desvantagens.
Uma desvantagem é que pode custar muito dinheiro usar a automação de dados. Antes de tomar uma decisão, você deve considerar quanto dinheiro precisará gastar e quanto ganhará com o uso da automação.
Outra desvantagem é que a automação inteligente pode eliminar empregos. Algumas pessoas podem perder seus empregos porque não são mais necessárias. Mas isso nem sempre tem que ser uma coisa ruim. A automação inteligente de dados pode ajudar as pessoas a fazer um trabalho mais interessante e importante e ajudar uma empresa a ganhar mais dinheiro, o que pode criar novos empregos.
Finalmente, às vezes a automação de dados pode se tornar repetitiva, especialmente quando os procedimentos de produção mudam. É importante certificar-se de que seu sistema de automação possa ser facilmente alterado para atender a novos produtos ou métodos de produção.
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Perguntas Frequentes:
Automação de dados de origem
É como a automação de dados realizada pela extração de dados de redes de origem; há automação de dados de origem. Implica inserir dados de forma igual ao uso de Leitores de Código de Barras em supermercados. Isso facilita que os lojistas tenham todos os dados necessários para regular as vendas e o estoque para tirar as conclusões de estoque do próximo trimestre.
É uma técnica de entrada de dados preferida porque erradica os esforços humanos e as incertezas. As técnicas tradicionais de entrada de dados envolvem a obtenção de informações em papel e seu transporte para o software de gerenciamento de banco de dados automatizado para exame. O trabalho humano é menos propenso a estar livre de erros, redundância, imprecisão e dados inconsistentes direcionados a cálculos incorretos.
Assim, os dispositivos Source Data Automation fornecem dados imediatamente para que você esteja preparado para processar dados acessíveis instantaneamente. Não se pode questionar a precisão desse processo porque os computadores mantêm a consistência e os cálculos.
O que é um exemplo de automação de dados de origem?
A automação de dados tornou a entrada de dados comerciais mais detalhada e acessível, economizando enormes custos na contratação de pessoas que fariam o trabalho para você com imprecisão inevitável.
Por exemplo, quando as pessoas identificam seus pedidos nos restaurantes, as cobranças são imediatamente registradas no banco de dados por meio de telas sensíveis ao toque. Assim, não se presume que os dados sejam documentados duas vezes por um comensal. A maioria das cadeias de fast-food e lojas de varejo usam essas exposições em suas estações de trabalho. Além de produzir contas precisas, a automação de dados de origem é o objetivo desses aparelhos.
Os benefícios adicionais da automação de dados de origem compreendem pouco tempo gasto no caixa por cada consumidor, eliminando a necessidade de entradas manuais. Todos os supermercados podem identificar códigos de barras em suas mercadorias e escaneá-los no momento do check-out, registrar todas as informações essenciais e apresentar as notas. Os dados compilados fornecerão dados sobre qual produto está vendendo mais rapidamente do que outros no estoque, fornecendo ao proprietário tempo suficiente para reabastecer.
As avaliações também possuem codificação magnética, que é descriptografada por MICRs, tornando o processamento do cheque mais simples e econômico. O tempo que os operadores de balcão economizam no atendimento de cada consumidor pode ser usado para expandir os serviços para mais consumidores todos os dias, permitindo que as organizações prosperem. Aqui estão alguns equipamentos utilizados para automação de dados de origem.
O equipamento de entrada de dados de origem destina-se a examinar rapidamente os dados em um formato consistente e alimentá-los no computador. Alguns deles são:
Dispositivos de entrada de dados
Scanners: um scanner utiliza tecnologia de detecção de luz para ler o retrato colocado à sua frente e armazená-lo no computador em formato digital.
Leitores de código de barras: Um Leitor de Código de Barras, como o nome indica, é usado para examinar e entender os códigos de barras. Esses códigos de barras são símbolos de codificação avançados, incluindo todos os dados sobre o produto e sua taxa. Depois que o leitor examina o código, ele o traduz em um layout digital armazenado no computador.
Identificação por radiofrequência (RFID): RFID usa microchips para examinar as etiquetas. Cada microchip tem sua fonte de energia e inclui números de código inspecionados por RFIDs. Este método de automação de dados mais avançado começou a renovar os leitores de código de barras em vários cenários.
MICR – Reconhecimento de caracteres de tinta magnética: Estes são equipamentos de reconhecimento substancial que lêem tinta magnetizada, como a publicada na parte inferior dos cheques.
OMR — Reconhecimento de Marca Óptica: Ele armazena os totais dos candidatos em um teste e implica marcas de lápis em documentos OMR exclusivos. Ele usa luz e ambiguidade de espaços em branco para discernir dados.
OCR — Reconhecimento óptico de caracteres: Várias instituições que fazem com que seus consumidores preencham formulários de feedback manualmente precisam de um endereço de e-mail para melhorar sua lista de mala direta mais do que análises. Eles podem usar o software OCR para restaurar mensagens manuscritas em um script editável por computador. O equipamento se parece com um scanner portátil e converte os dados em um layout digital que pode ser conservado nos computadores.
O que é Automação de Big Data?
Big Data revolucionou o cenário organizacional e digital em como eles funcionam. A análise questionou todas as discrepâncias nas conquistas dos funcionários ou de um produto específico no mercado. Essa tecnologia superior permite que as instituições encontrem padrões na versão, seja retificando-a ou compreendendo-a.
No entanto, a compilação de Big Data pode trazer problemas para uma instituição devido à insuficiência de recursos humanos e financeiros. Felizmente, a automação de dados chegou ao resgate das indústrias, permitindo a coleta de dados sem ações manuais pertinentes. Dessa forma, as projeções podem ser realizadas sem a necessidade de passar por uma etapa adicional para corrigir esforços físicos.
Noções básicas sobre acesso e propriedade de dados
Vários grupos terão elementos do processo de ETL, contando com o arranjo de sua equipe:
Acesso e operação de dados centralizados
Todo o procedimento de ETL, bem como qualquer Automação de Dados, é adquirido pelo departamento de TI principal.
Acesso e operação de dados híbridos
Os métodos de seleção e transformação são normalmente adquiridos por agências e escritórios separados, enquanto a instituição central de TI geralmente adquire o procedimento de carregamento.
Acesso e operação de dados descentralizados
Cada agência ou escritório será responsável por seu próprio procedimento de ETL.
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- Fonte: https://nanonets.com/blog/data-automation/
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