Podjetja na splošno ustvarjajo in hranijo ogromne količine podatkov, iz katerih pridobijo pomembne vpoglede za hitro in dostojno sprejemanje odločitev z uporabo BI (Business Intelligence). Zaradi mešanice in kompleksnosti teh podatkov je potrebna produktivna in stroškovno učinkovita analitika podatkov. Avtomatizacija podatkov je ključen proces, ki ga je mogoče implementirati in integrirati za dosego tega namena.
Kaj je avtomatizacija podatkov?
Avtomatizacija podatkov se razlaga kot ravnanje, nalaganje in obdelava podatkov z uporabo avtomatiziranih tehnologij namesto ročnega izvajanja teh postopkov. Dolgoročna sposobnost preživetja vaše naprave za prenos podatkov je odvisna od avtomatizacije metode vnosa podatkov. Vsak ažuriran podatek predstavlja nevarnost zastoja, ker je to dodatna naloga, ki jo mora posameznik pridobiti poleg ostalih obveznosti. Data Automation obnovi ročno delo v podatkovnem ekosistemu z računalniki in metodami, ki opravljajo funkcijo namesto vas.
Brez človeškega posredovanja ta postopek zbira, shranjuje, preoblikuje in analizira podatke z uporabo inteligentnih procesov, umetne inteligence, infrastrukture in programske opreme. Pridobivanje podatkov je mogoče avtomatizirati, da prihranite čas in denar ter hkrati povečate učinkovitost podjetja. Data Automation prav tako koristi pri omejevanju napak, saj zagotavlja, da so podatki pakirani na strukturiran način. Da bo vaše podjetje napredovalo po pravi poti, boste morali iz svojih podatkov zbrati glavne poslovne informacije. Kot rezultat, avtomatiziran postopek analize podatkov omogoča poslovnim uporabnikom, da se osredotočijo na analizo podatkov namesto na pripravo podatkov.
Elementi avtomatizacije podatkov
Ekstrakt, preoblikovanje in nalaganje so tri osrednje komponente podatkovne avtomatizacije in so opisane spodaj:
Izvleček: Vključuje pridobivanje podatkov iz enega ali različnih izvornih sistemov.
Transform: Prilagodi vaše podatke v zahtevano strukturo, kot je format ploščate datoteke CSV. To lahko vključuje obnovitev vseh okrajšav stanja s celotno besedo stanja.
Obremenitev: V tej številki portal odprtih podatkov prenaša podatke iz ene operacije v drugo.
Vsak korak je ključnega pomena za popolno avtomatizacijo in ustrezno dokončanje vaših nalaganj podatkov.
Ali želite avtomatizirati podatkovne procese?
Brezplačno avtomatizirajte podatkovna opravila, kot so čiščenje, ekstrakcija, razčlenjevanje in drugo, s platformo poteka dela brez kode Nanonets. Lahko kontaktirate našo ekipo za nastavitev zapletenega primera uporabe, če imate zapleten primer uporabe.
Prednosti avtomatizacije podatkov
Industrija lahko izdatno pomaga z avtomatizacijo podatkov. Ti cilji so bili podrobno razumljeni spodaj:
Zmanjšanje časa obdelave
Obdelava ogromne količine podatkov iz različnih referenc ni preprosta naloga. Podatki, pridobljeni iz različnih virov, se razlikujejo po obliki. Mora biti formaliziran in ocenjen, preden se zapakira v enotno omrežje. Avtomatizacija povrne veliko časa pri ukvarjanju z opravili, ki tvorijo del podatkovnega cevovoda. Prav tako zmanjša ročno posredovanje, kar pomeni nizko uporabo rezerv, prihranek časa in izboljšano zanesljivost podatkov.
Zmogljivost za povečanje in izboljšanje učinkovitosti
Avtomatizacija podatkov zagotavlja boljšo razširljivost in učinkovitost vašega nabora podatkov. Na primer, z omogočanjem zajemanja podatkov o spremembah (CDC) se vse spremembe, narejene na izvorni ravni, ustvarijo v celotnem naložbenem sistemu na podlagi sprožilcev. V nasprotju s tem ročno posodabljanje podatkov zahteva čas in pričakuje precejšnje strokovno znanje.
Z avtomatizirano opremo za integracijo podatkov je hkratno pakiranje podatkov in uravnavanje CDC le stvar vlečenja in spuščanja predmetov na vizualnem oblikovalcu. Analitični zagon je mogoče povečati z avtomatizacijo. Ko analiza pričakuje malo človeškega vložka, lahko podatkovni znanstvenik hitreje izvaja analitiko, računalniki pa lahko učinkovito opravljajo zapletena in dolgotrajna dela za ljudi. Ključ do učinkovitega ocenjevanja ogromnih količin podatkov je avtomatizacija.
Stroškovna učinkovitost
Avtomatizirana podatkovna analiza povrne čas in denar industrijam. Čas zaposlenih je med analizo podatkov dražji od računalniških virov, naprave pa lahko hitro izvajajo analitiko.
Boljša razporeditev časa
Podatkovni znanstveniki se lahko osredotočijo na ustvarjanje svežih vpogledov v podporo odločanju z avtomatiziranjem dodelitev, ki ne pričakujejo veliko človeške izvirnosti. Več članov podatkovne skupine ima koristi od avtomatizacije podatkovne analitike. Podatkovnim znanstvenikom omogoča delovanje z visokokakovostnimi, popolnimi in posodobljenimi podatki.
Izboljšana uporabniška izkušnja
Zagotavljanje izjemnega izdelka ali storitve ni dovolj. Potrošniki napovedujejo optimistično izkušnjo tudi z vami. Od vašega računovodskega odbora do skrbi za potrošnike, Data Automation zagotavlja, da ima vaša fakulteta povezane podatke na dosegu roke, da izpolni potrebe vaših strank.
Izboljšana kakovost podatkov
Ročna obdelava ogromnih količin podatkov vas odkrije do nevarnosti človeških napak, zanašanje na zastarelo, slabo integrirano tehnologijo za vzdrževanje sledi podatkov pa vas odkrije do enake težave. Obdelava podatkov je ustrezno prilagojena tehnologiji brez napak
Prodajna strategija in upravljanje
Vaši odbori za prodajo in trženje se zanašajo na podrobne podatke, da določijo dobre obete in jih dosežejo s prilagojenimi kampanjami. Avtomatizacija podatkov vam lahko omogoči, da svoje podatke vzdržujete dosledno in posodobljeno, kar vam nudi največ možnosti za uspeh.
Kako avtomatizirati podatke v vaši organizaciji?
Zagotoviti morate ustrezne procese za avtomatizacijo podatkov v vaši organizaciji. Tukaj so koraki za začetek avtomatizacije podatkov:
Prepoznajte podatke:
Določite podatke, ki jih morate avtomatizirati. Izberite nize podatkov, iz katerih lahko črpate podatke, in zagotovite, da imate ustrezen dostop za prenos ali urejanje podatkov.
Izberite ustrezno platformo za avtomatizacijo podatkov
Zagotovite, da imate ustrezen nabor orodij za pravilno zbiranje, analiziranje in poročanje podatkov. Zagotovite, da se platforma, ki jo izberete, integrira z vso vašo poslovno programsko opremo in ima avtomatizacijo delovnega toka za enostavno avtomatizacijo vsakodnevnih podatkovnih nalog. To razbremeni dodatno obremenitev zaposlenih, ki se lahko osredotočijo na strategijo in izvedbo.
Razvoj in testiranje procesa ETL
Načrtujte vse korake obdelave podatkov. Vedite, katere vire podatkov povezati, katere spremenljivke morate izbrati, kakšno obliko vrednosti potrebujete in kaj pričakujete v izhodu.
Ustrezen proces ETL lahko poenostavi avtomatizacijo podatkov s poteki dela, ki temeljijo na pravilih.
Načrtovanje avtomatiziranega dela
Načrtujte, da bo vaš nabor podatkov dnevno revidiran. Nanašate se lahko na področja metapodatkov, ki ste jih zbrali kot del svojega inventarja podatkov glede pogostosti osveževanja, zbiranja podatkov in pogostosti posodabljanja.
Ko vnaprej določite jasne cilje in pričakovanja za postopek avtomatizacije, lahko ekipam pomaga pri učinkovitem sodelovanju, ko je avtomatiziran postopek implementiran, in spremljanju njegovih izboljšav.
Nanoneti za avtomatizacijo podatkov v podjetjih
Nanonets je inteligentna programska oprema za obdelavo dokumentov, ki temelji na umetni inteligenci, z napredno avtomatizacijo poteka dela in najboljšo programsko opremo OCR v svojem razredu. Nanoneti lahko na avtopilotu izvlečejo podatke iz katerega koli dokumenta (slike, ročno napisane slike, PDF-ji in drugo). Poteke dela brez kode lahko uporabite za izvajanje nalog, kot je
In še več.
Nanonets je popolnoma prilagodljiva platforma, kar pomeni, da jo lahko prilagodite svojemu primeru uporabe in zahtevam. Nanoneti se uporabljajo v več panogah, kot so finance, gradbeništvo, logistika, zdravstvo, bančništvo itd.
Oglejmo si nekaj preprostih primerov uporabe avtomatizacije podatkov na Nanonetih.
Avtomatizacija oblikovanja podatkov
Pridobivanje tabelaričnih podatkov iz dokumenta PDF na Nanonets
Kako narediti avtomatizacijo podatkov z Nanoneti?
Podjetja imajo veliko dokumentov in veliko je nalog, ki jih je treba opraviti ročno, kar je mogoče avtomatizirati z Nanoneti.
Vsako podjetje kupuje. Od svojih prodajalcev in notranjih ekip prejmejo več dokumentov, ki jih je treba preveriti, preden se izvede plačilo.
Oglejmo si primer uporabe, kako lahko organizacija avtomatizira ujemanje podatkov med naročili za nakup, prodajnimi naročili in računi ter avtomatizira odobritve, naknadna plačila in nalaganje podatkov.
Takole bi izgledal tok na Nanonetih:
Korak 1: Dokumenti se samodejno naložijo na platformo. Platforma Nanonets samodejno prepozna vrsto dokumenta in pošlje dokument, da iz njega izvleče podatke.
Korak 2: Ko so podatki ekstrahirani, je zdaj čas, da podatke uskladite.
Vrednosti lahko poiščete iz ekstrahiranih podatkov in jih povežete. V primeru neujemanja bo datoteka poslana v ročni pregled. Sprožilce lahko preprosto dodate z bloki poteka dela brez kode.
Korak 4: Ko je vse počiščeno, lahko zahtevo za plačilo pošljete na Nanonet Flow.
To je le eden od načinov avtomatizacije podatkov v Nanonetih.
Nanonet se lahko uporablja za različne naloge, vključno z in omejeno na
Če imate v mislih drug primer uporabe, se obrnite na nas. Lahko vam pomagamo avtomatizirati ekstrakcijo, obdelavo in arhiviranje podatkov z uporabo delovnih tokov brez kode za delček cene.
Katere podatke bi morali avtomatizirati?
Čim več podatkov! Bolj ko odobrite strategijo »avtomatiziraj privzeto« za nalaganje podatkov, omejene rezerve boste dolgoročno potrebovali za ohranjanje visoke kakovosti podatkov. Tukaj je nekaj nasvetov za iskanje naborov kandidatov za samodejno nalaganje:
- Ali se nabor podatkov ureja četrtletno ali pogosteje?
- Ali so potrebne spremembe ali kakršna koli oblika manipulacije podatkovnega niza po nalaganju?
- Je nabor podatkov ogromen (več kot 250 MB)?
- Ali lahko za vsako zaporedno posodobitev dobite samo spremenjene vrstice (namesto celotne datoteke)?
- Ali je očitno pridobiti podatke iz izvornega omrežja in ne od posameznika?
Podatkovni nizi, ki pozivajo k "da" na katero koli od zgoraj navedenih vprašanj, so odlični kandidati za avtomatizacijo posodobitev, saj lahko avtomatizacija odpravi tveganje pomanjkanja virov in časa pozneje.
Razumevanje strategije avtomatizacije podatkov
Pomembno je imeti obsežen predlog za avtomatizacijo podatkov za vaše podjetje. Dolgotrajno vzpostavljeno tehniko vam lahko omogoči, da v svojem podjetju ob primernem trenutku vključite ustrezne ljudi. Brez robustne tehnike avtomatizacije podatkov bo vaše podjetje skrenulo s poti, na kateri bi moralo biti, ter bo porabilo čas in sredstva. To bi vam lahko pomenilo tudi dodaten denar v smislu izgubljenega zaslužka. Posledično mora biti vaš predlog za avtomatizacijo podatkovnega procesa usklajen s cilji vaše industrije.
Avtomatizirajte vsakdanja opravila obdelave podatkov z 0 napakami z uporabo delovnih tokov Nanonets brez kode!
Kako razviti strategijo za avtomatizacijo podatkov?
Tukaj je nekaj točk, s katerimi lahko poskusite oblikovati svojo strategijo za avtomatizacijo podatkov:
Prepoznavanje težav
Ugotovite, katera od osrednjih regij vašega podjetja bi si lahko pomagala z avtomatizacijo. Razmislite samo o tem, kje bi lahko bila avtomatizacija podatkov koristna. Ocenite to: koliko časa vaši preiskovalci podatkov porabijo za fizično delo? Kateri elementi vaših podatkovnih sistemov nenehno odpovedujejo? Naredite seznam vseh postopkov, ki bi jih lahko izboljšali.
Klasifikacija podatkov
Predhodna stopnja v avtomatizaciji podatkov je razvrščanje izvornih podatkov v klasifikacije glede na njihov pomen in dostopnost. Pokukajte skozi indeks izvornega sistema, da vidite, katere reference imate tudi vnose. Če boste uporabili avtomatizirano orodje za pridobivanje podatkov, zagotovite, da bo koristilo formatom, ki so ključni za vaše podjetje.
Prednostna naloga operacij
Uporabite količino porabljenega časa za oceno pomena postopka. Več časa kot je porabljenega za fizično delo, pomembnejši je učinek avtomatizacije na rezultat. Naredite posebne značilnosti v času, ki bo potreben za avtomatizacijo procesa. Sharp wins so pravi način, saj ohranjajo razpoloženje vseh, hkrati pa lastnikom industrije nakazujejo pomen avtomatizacije.
Oris zahtevanih transformacij
Naslednja stopnja določa potrebne spremembe za obnovitev izvornih podatkov na ciljno količino. Lahko bi bilo tako preprosto kot pretvarjanje trdih akronimov v besede s polnim besedilom ali tako zapleteno kot pretvorba relacijske baze podatkov v datoteko CSV. Določanje bistvenih transformacij za doseganje načrtovanih rezultatov med avtomatizacijo podatkov je ključnega pomena; drugače se lahko onesnaži celoten nabor podatkov.
Izvedba operacij
Izvajanje podatkovnih tehnik je tehnično najbolj problematična komponenta. Ti izvajajo tri različne procese: ustrezno poročanje, inženirske cevovode in spodobne metode strojnega učenja.
Podatki o razporedu za posodobitve
Naslednji korak je beleženje vaših podatkov, tako da se običajno revidirajo. Za to fazo vam je naročeno, da uporabite izdelek ETL z značilnostmi avtomatizacije procesov, kot so avtomatizacija poteka dela, razporejanje opravil itd. To zagotavlja, da se postopek izvede brez fizičnega posega.
Želite avtomatizirati ponavljajoča se ročna opravila? Prihranite čas, trud in denar ter hkrati povečajte učinkovitost!
Slabosti avtomatizacije podatkov
Avtomatizacija podatkov je lahko koristna za vaše podjetje, vendar ima nekaj slabosti.
Ena od pomanjkljivosti je, da lahko uporaba avtomatizacije podatkov stane veliko denarja. Preden se odločite, razmislite, koliko denarja boste morali porabiti in koliko boste zaslužili z uporabo avtomatizacije.
Druga pomanjkljivost je, da lahko inteligentna avtomatizacija odvzame delovna mesta. Nekateri ljudje lahko izgubijo službo, ker jih ne potrebujejo več. Ni pa nujno, da je to vedno slabo. Inteligentna avtomatizacija podatkov lahko ljudem pomaga pri bolj razburljivem in pomembnem delu ter pomaga podjetju zaslužiti več denarja, kar lahko ustvari nova delovna mesta.
Nazadnje, včasih lahko avtomatizacija podatkov postane ponavljajoča, zlasti ko se proizvodni postopki spremenijo. Pomembno je zagotoviti, da je vaš sistem avtomatizacije mogoče enostavno spremeniti, da bo ustrezal novim izdelkom ali proizvodnim metodam.
V primeru, da imate v mislih drug primer uporabe, se obrnite na nas. Lahko vam pomagamo avtomatizirati ekstrakcijo, obdelavo in arhiviranje podatkov z uporabo delovnih tokov brez kode za delček cene.
Preberite več o obdelavi podatkov na Nanonetih:
Pogosta vprašanja
Avtomatizacija izvornih podatkov
To je kot avtomatizacija podatkov, ki se doseže z ekstrakcijo podatkov iz izvornih omrežij; obstaja avtomatizacija izvornih podatkov. Pomeni vnos podatkov na enak način kot uporaba čitalcev črtne kode v supermarketih. To lastnikom trgovin omogoča, da imajo vse podatke, potrebne za uravnavanje prodaje in zalog, da lahko naredijo zaključke o zalogah za naslednje četrtletje.
To je prednostna tehnika vnosa podatkov, ker izkorenini človeška prizadevanja in negotovosti. Tradicionalne tehnike vnosa podatkov vključujejo pridobivanje informacij na papirju in prenos le-teh v avtomatsko programsko opremo za upravljanje baz podatkov za pregled. Človeško delo je manj nagnjeno k temu, da ne vsebuje napak, odvečnosti, netočnosti in nedoslednih podatkov, usmerjenih v napačne izračune.
Tako naprave Source Data Automation takoj posredujejo podatke, tako da ste pripravljeni na obdelavo podatkov, ki so dostopni takoj. O natančnosti tega procesa ni mogoče dvomiti, ker računalniki ohranjajo doslednost in izračune.
Kaj je primer avtomatizacije izvornih podatkov?
Avtomatizacija podatkov je naredila vnos komercialnih podatkov podrobnejši in dostopnejši ter prihranila ogromne stroške zaposlovanja ljudi, ki bi namesto vas opravili delo z neizogibno netočnostjo.
Na primer, ko posamezniki opazijo svoja naročila v restavracijah, se stroški takoj zabeležijo v zbirki podatkov prek zaslonov na dotik. Tako se ne domneva, da bi bili podatki dvakrat dokumentirani v restavraciji. Večina verig hitre prehrane in maloprodajnih trgovin uporablja te eksponate na svojih delovnih postajah. Poleg izdelave točnih računov je cilj teh naprav avtomatizacija izvornih podatkov.
Dodatne prednosti avtomatizacije izvornih podatkov vključujejo malo časa, ki ga vsak potrošnik porabi na blagajniškem pultu, z odpravo potrebe po ročnih vnosih. Vsi supermarketi lahko opazijo črtne kode na svojem blagu in jih nato skenirajo v trenutku blagajne, zabeležijo vse bistvene informacije in izstavijo račune. Zbrani podatki bodo zagotovili podatke o tem, kateri izdelek se prodaja hitreje kot drugi v zalogi, kar bo lastniku zagotovilo dovolj časa za obnovitev zalog.
Ocene imajo tudi magnetno kodiranje, ki ga dešifrira MICR, zaradi česar je obdelava čekov enostavnejša in stroškovno učinkovitejša. Čas, ki ga operaterji okenc prihranijo pri obravnavi vsakega potrošnika, se lahko uporabi za razširitev storitev na več potrošnikov vsak dan, kar organizacijam omogoča uspevanje. Tukaj je nekaj opreme, ki se uporablja za avtomatizacijo izvornih podatkov.
Oprema za vnos izvornih podatkov je namenjena hitremu pregledu podatkov v dosledni obliki in vnašanju v računalnik. Nekateri izmed njih so:
Naprave za vnos podatkov
Skenerji: Optični bralnik uporablja tehnologijo zaznavanja svetlobe, da prebere portret pred njim in ga shrani v računalnik v digitalni obliki.
Čitalniki črtne kode: Čitalnik črtne kode, kot že ime pove, se uporablja za pregledovanje in razumevanje črtnih kod. Te črtne kode so simboli naprednega kodiranja, ki vključujejo vse podatke o izdelku in njegovi stopnji. Ko bralec pregleda kodo, jo prevede v digitalno postavitev, ki je shranjena v računalniku.
Radiofrekvenčna identifikacija (RFID): RFID uporablja mikročipe za pregled nalepk. Vsak mikročip ima svoj vir energije in vključuje kodne številke, pregledane z RFID. Ta naprednejša metoda avtomatizacije podatkov je začela prenavljati čitalnike črtne kode v različnih scenarijih.
MICR – Magnetic Ink Character Recognition: To je precejšnja oprema za prepoznavanje, ki bere magnetizirano črnilo, kot je tisto, objavljeno na dnu čekov.
OMR – optično prepoznavanje oznak: Shranjuje vsote kandidatov v testu in vključuje oznake svinčnika na edinstvenih papirjih OMR. Za razločevanje podatkov uporablja svetlobo in dvoumnost presledkov.
OCR – optično prepoznavanje znakov: Različne ustanove, ki svojim potrošnikom ročno izpolnijo obrazce za povratne informacije, potrebujejo e-poštni naslov za izboljšanje svojega poštnega seznama bolj kot analize. S programsko opremo OCR lahko obnovijo ročno napisana sporočila v skript, ki ga je mogoče urejati z računalnikom. Oprema je videti kot ročni skener in pretvarja podatke v digitalno postavitev, ki jo je mogoče shraniti v računalnikih.
Kaj je avtomatizacija velikih podatkov?
Big Data je revolucioniral organizacijsko in digitalno pokrajino glede njihovega delovanja. Analitiki so podvomili o vseh razlikah v dosežkih zaposlenih ali določenem izdelku na trgu. Ta vrhunska tehnologija omogoča institucijam, da najdejo vzorce v različici, ne glede na to, ali jo popravljajo ali razumejo.
Vendar pa lahko zbiranje velikih podatkov za institucijo povzroči težave, ker ni dovolj človeških in finančnih virov. Na srečo je avtomatizacija podatkov priskočila na pomoč industrijam, saj omogoča zbiranje podatkov brez pripadajočih ročnih dejanj. Na ta način je mogoče doseči projekcije, ne da bi morali iti skozi dodaten korak za popravljanje fizičnih naporov.
Razumevanje dostopa do podatkov in lastništva
Različne skupine bodo imele elemente procesa ETL, odvisno od dogovora vaše ekipe:
Centraliziran dostop do podatkov in delovanje
Celoten postopek ETL, kot tudi morebitno avtomatizacijo podatkov, pridobi glavni oddelek IT.
Hibridni dostop do podatkov in delovanje
Metode izbire in transformacije običajno pridobijo ločene agencije in uradi, medtem ko osrednja IT institucija pogosto pridobi postopek nalaganja.
Decentraliziran dostop do podatkov in delovanje
Vsaka agencija ali urad bo zadolžen za svoj postopek ETL.
- Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
- vir: https://nanonets.com/blog/data-automation/
- 1
- 2023
- 7
- a
- O meni
- dostop
- dostopnost
- dostopen
- doseženo
- Po
- računovodstvo
- natančna
- dosežek
- pridobljenih
- Pridobiva
- čez
- dejavnosti
- Dodatne
- Naslov
- ustrezno
- napredno
- nasveti
- agencije
- agencija
- naprej
- Pomoč
- vsi
- dodelitev
- omogoča
- vedno
- Dvoumnost
- znesek
- zneski
- Analize
- Analiza
- Analitično
- analitika
- analizirati
- in
- Še ena
- narazen
- očitno
- aparati
- ustrezno
- odobri
- območja
- ureditev
- umetni
- Umetna inteligenca
- ocenili
- Ocene
- zavarovana
- poskus
- avtomatizirati
- Avtomatizirano
- Samodejno
- samodejno
- avtomatizacija
- Avtomatizacija
- nazaj
- Slab
- Bančništvo
- bar
- temeljijo
- Osnova
- ker
- postanejo
- pred
- počutje
- spodaj
- koristi
- Prednosti
- Boljše
- med
- Big
- Big Podatki
- Računov
- Bloki
- svet
- povečanje
- Bottom
- poslovni
- Poslovna inteligenca
- Izračuni
- Kampanje
- Kandidat
- kandidati
- ne more
- zajemanje
- ki
- primeru
- primeri
- CDC
- Osrednji
- verige
- spremenite
- značaja
- prepoznavanje znakov
- lastnosti
- značilna
- naboj
- Stroški
- preveriti
- Na blagajno
- Pregledi
- čiščenje
- jasno
- stranke
- Koda
- Kodiranje
- zbiranje
- zbirka
- komercialna
- Blago
- podjetje
- dokončanje
- dokončanje
- kompleksna
- kompleksnost
- zapleten
- komponenta
- deli
- celovito
- računalnik
- računalniki
- računalništvo
- osredotočiti
- Ravnanje
- vodenje
- Connect
- Razmislite
- dosledno
- nenehno
- Gradbeništvo
- Potrošnik
- Potrošniki
- kontakt
- vsebina
- nasprotno
- Core
- Corporate
- KORPORACIJA
- strošek
- stroškovno učinkovito
- stroški
- bi
- Števec
- ustvarjajo
- ključnega pomena
- stranka
- prilagodljiv
- prilagodite
- vsak dan
- NEVARNOST
- datum
- dostop do podatkov
- Analiza podatkov
- Podatkovna analiza
- vnos podatkov
- Priprava podatkov
- obdelava podatkov
- podatkovni znanstvenik
- nabor podatkov
- Baze podatkov
- nabor podatkov
- Datum
- dan
- deliti
- Odločitev
- Odločanje
- dostavo
- Oddelek
- oblikovalec
- Podatki
- podrobno
- Razvoj
- naprava
- naprave
- se razlikujejo
- Težavnost
- digitalni
- Slabost
- različno
- izrazit
- dokument
- Dokumenti
- tem
- prenesi
- med
- vsak
- Plače
- enostavno
- ekosistem
- učinek
- učinkovito
- učinkovitosti
- učinkovito
- prizadevanje
- prizadevanja
- elementi
- odpravo
- E-naslov
- vgrajeni
- Zaposlen
- Zaposleni
- omogočajo
- omogoča
- omogočanje
- energija
- sodelovati
- Inženiring
- okrepljeno
- izboljšanje
- ogromno
- dovolj
- zagotovitev
- zagotavlja
- Podjetje
- Celotna
- popolnoma
- Vpis
- oprema
- napake
- zlasti
- bistvena
- oceniti
- vsak dan
- vsakdo je
- vse
- Pregleduje
- Primer
- zanimivo
- izvršiti
- izvedba
- eksponati
- Razširi
- pričakovati
- pričakovanja
- pričakuje
- izkušnje
- strokovno znanje
- dodatna
- ekstrakt
- olajša
- olajšanje
- napačno
- povratne informacije
- file
- izpolnite
- financiranje
- finančna
- Najdi
- fit
- Pretok
- Osredotočite
- po
- obrazec
- format
- Obrazci
- Na srečo
- ulomek
- brezplačno
- frekvenca
- sveže
- iz
- spredaj
- Izpolnite
- polno
- v celoti
- funkcija
- splošno
- ustvarjajo
- dobili
- Go
- Cilji
- dobro
- veliko
- več
- Skupine
- Ravnanje
- Trdi
- ob
- zdravstveno varstvo
- pomoč
- pomoč
- tukaj
- visoka
- visoka kvaliteta
- najvišja
- Kako
- Kako
- HTTPS
- velika
- človeškega
- Ljudje
- Identifikacija
- identificira
- slike
- takoj
- izvajati
- Izvajanje
- izvajali
- Pomembno
- izboljšanje
- izboljšalo
- Izboljšanje
- in
- nagnjen
- vključujejo
- vključuje
- Vključno
- Indeks
- označuje
- individualna
- posamezniki
- industrij
- Industrija
- Podatki
- Infrastruktura
- vhod
- vpogledi
- primer
- Namesto
- ustanova
- Institucije
- integrirana
- Integrira
- integracija
- Intelligence
- Inteligentna
- Inteligentna obdelava dokumentov
- notranji
- intervencije
- inventar
- naložbe
- vključujejo
- vprašanje
- IT
- Job
- Delovna mesta
- samo en
- Imejte
- Ključne
- Vedite
- Oznake
- dela
- Pomanjkanje
- Pokrajina
- postavitev
- Stopnja
- light
- Limited
- vrstica
- Seznam
- malo
- obremenitev
- nalaganje
- logistika
- Long
- dolgo časa
- dolgoročna
- Poglej
- izgleda kot
- si
- POGLEDI
- izgubiti
- Sklop
- nizka
- je
- Glavne
- vzdrževati
- Znamka
- IZDELA
- Izdelava
- upravljanje
- Manipulacija
- Način
- Navodilo
- ročno
- znamka
- Tržna
- Trženje
- Stave
- ujemanje
- Matter
- pomeni
- člani
- sporočil
- metapodatki
- Metoda
- Metode
- morda
- moti
- napake
- mešanico
- spremembe
- Trenutek
- Momentum
- Denar
- več
- Najbolj
- več
- Ime
- potrebno
- Nimate
- potrebe
- mreža
- omrežij
- Novo
- novi izdelki
- Naslednja
- normalno
- številke
- Cilj
- Cilji
- predmeti
- obveznice
- zastarela
- pridobitev
- OCR
- Programska oprema OCR
- Office
- pisarne
- ONE
- odprite
- Odpri podatki
- deluje
- Delovanje
- operaterji
- Priložnost
- optično prepoznavanje znakov
- Optimistično
- naročila
- Organizacija
- organizacijsko
- organizacije
- izvirnost
- Ostalo
- drugi
- drugače
- Neporavnani
- lastne
- Lastnik
- Lastniki
- pakirano
- Papir
- članki
- del
- preteklosti
- pot
- vzorci
- Plačilo
- Plačila
- ljudje
- Izvedite
- performance
- faza
- fizično
- kramp
- plinovod
- Kraj
- platforma
- platon
- Platonova podatkovna inteligenca
- PlatoData
- prosim
- točke
- Portal
- portret
- Precision
- napovedati
- prednostno
- pripravljeni
- Težave
- Postopki
- Postopek
- Avtomatizacija procesov
- Procesi
- obravnavati
- proizvodnjo
- Proizvedeno
- Izdelek
- proizvodnja
- Izdelki
- Napredek
- napredovala
- Napovedi
- pravilno
- pravilno
- snubitev
- možnosti
- zagotavljajo
- zagotavljanje
- objavljeno
- nakup
- nakupi
- Namen
- kakovost
- Količina
- četrtletje
- vprašanje
- Vprašanje
- vprašanja
- hitro
- hitro
- hitro
- Oceniti
- dosežejo
- dosegel
- Preberi
- Bralec
- bralci
- Priznanje
- zapis
- Zabeležena
- zmanjšuje
- reference
- regije
- Uredi
- povezane
- zanesljivost
- poročilo
- Poročanje
- zahteva
- zahteva
- obvezna
- Zahteve
- reševanje
- Reserve
- rezerve
- viri
- obnavljanje
- Trgovina na drobno
- pregleda
- revolucionirala
- Tveganje
- robusten
- Pot
- prodaja
- Enako
- Shrani
- shranjevanje
- Prihranki
- Prilagodljivost
- Lestvica
- skeniranje
- scenariji
- Znanstvenik
- Znanstveniki
- zasloni
- Izkoristite
- izbor
- Prodaja
- Storitev
- Storitve
- nastavite
- več
- oster
- shouldnt
- Pomen
- pomemben
- Enostavno
- hkrati
- sam
- So
- Software
- nekaj
- vir
- Viri
- Sourcing
- specifična
- preživeti
- porabljen
- Komercialni
- Stage
- začel
- Država
- Korak
- Koraki
- zaloge
- trgovina
- trgovine
- Strategija
- racionalizirati
- Struktura
- strukturirano
- kasneje
- precejšen
- uspeh
- taka
- dovolj
- superior
- podpora
- sistem
- sistemi
- Bodite
- ciljna
- Naloga
- Naloge
- skupina
- Skupine
- tehnike
- Tehnologije
- Tehnologija
- Pogoji
- Test
- Testiranje
- O
- Vir
- njihove
- stvar
- 3
- Uspevajo
- skozi
- vsej
- čas
- zamudno
- do
- tudi
- orodje
- na dotik
- sledenje
- tradicionalna
- transferji
- Transform
- Preoblikovanje
- transformacije
- Obračalni
- tipično
- negotovosti
- razumeli
- razumel
- poenoteno
- edinstven
- up-to-date
- Nadgradnja
- posodobljeno
- posodobitve
- posodabljanje
- naložili
- Prenos
- us
- uporaba
- primeru uporabe
- Uporabniki
- uporabiti
- uporablja
- izkorišča
- Uporaben
- Vrednote
- raznolikost
- različnih
- Ve
- prodajalci
- preverjeno
- različica
- sposobnost preživetja
- načini
- Kaj
- ali
- ki
- medtem
- WHO
- bo
- Zmage
- v
- brez
- beseda
- besede
- delo
- delovnih tokov
- bi
- Vi
- Vaša rutina za
- youtube
- zefirnet