Företag genererar och lagrar i allmänhet kolossala mängder data från vilka de får betydande insikter för snabbt och anständigt beslutsfattande med hjälp av BI (Business Intelligence). På grund av blandningen och komplexiteten hos dessa data behövs produktiv och kostnadseffektiv dataanalys. Dataautomatisering är en avgörande process som kan implementeras och integreras för att uppnå detta syfte.
Vad är dataautomatisering?
Dataautomation tolkas som att hantera, ladda upp och bearbeta data med hjälp av automatiserade tekniker istället för att manuellt utföra dessa procedurer. Den långsiktiga livskraften för din datapipelineenhet är beroende av automatisering av datainmatningsmetoden. Alla uppdaterade uppgifter riskerar att stoppas eftersom det är en extra uppgift som en individ måste få, tillsammans med sina andra skyldigheter. Data Automation återställer manuellt arbete i dataekosystemet med datorer och metoder som gör funktionen åt dig.
Utan mänsklig inblandning sammanställer, lagrar, transformerar och analyserar denna procedur data med hjälp av intelligenta processer, artificiell intelligens, infrastruktur och programvara. Datakällan kan automatiseras för att spara tid och pengar samtidigt som företagets effektivitet ökar. Dataautomation drar också fördel av att minska fel genom att säkerställa att data packas på ett strukturerat sätt. För att ditt företag ska gå vidare på rätt väg måste du samla in huvudsakliga affärsuppfattningar från dina data. Som ett resultat, med en automatiserad dataanalysprocedur, kan företagsanvändare koncentrera sig på dataanalys istället för dataförberedelse.
Element av dataautomatisering
Extrahera, transformera och ladda är de tre centrala komponenterna i dataautomation och kännetecknas nedan:
Utdrag: Det inkluderar extrahering av data från enstaka eller olika källsystem.
Förvandla: Den anpassar dina data till den struktur som krävs, som ett platt CSV-filformat. Detta kan innefatta att återställa alla delstatsförkortningar med hela delstatsordet.
Ladda: I det här numret överför den öppna dataportalen data från en operation till en annan.
Varje steg är avgörande för att helt automatisera och på lämpligt sätt slutföra dina datauppladdningar.
Vill du automatisera dataprocesser?
Automatisera datauppgifter som rensning, extrahering, parsning och mer med Nanonets kodfria arbetsflödesplattform gratis. Du kan kontakta vårt team för att ställa in ett komplext användningsfall om du har ett komplext användningsfall.
Fördelar med dataautomatisering
En industri kan hjälpa till mycket från Data Automation. Dessa mål har förståtts i detalj nedan:
Minskad handläggningstid
Att bearbeta enorma data från olika referenser är inte en enkel uppgift. Data som extraherats från olika källor skiljer sig i format. Det måste formaliseras och utvärderas innan det packas in i ett enhetligt nätverk. Automatisering tjänar mycket tid på att hantera sysslor som utgör en del av datapipelinen. Dessutom minskar det manuella ingrepp, vilket innebär lågt reservutnyttjande, tidsbesparingar och förbättrad datatillförlitlighet.
Kapacitet att skala och prestandaförbättring
Dataautomatisering säkerställer bättre skalbarhet och prestanda för din datamängd. Till exempel, genom att underlätta Change Data Capture (CDC), produceras alla ändringar som görs på källnivån i hela investeringssystemet baserat på triggers. I motsats till detta tar manuell uppdatering av datasysslor tid och förväntar sig betydande expertis.
Med automatiserad dataintegrationsutrustning är packning av data och reglering av CDC samtidigt bara en fråga om att dra och sänka objekt på den visuella designern. Det analytiska momentumet kan förbättras genom automatisering. När en analys förväntar sig lite mänsklig input kan en dataforskare utföra analyser snabbare, och datorer kan effektivt utföra komplicerade och tidskrävande jobb för människor. Nyckeln till att effektivt bedöma enorma data är automatisering.
Kostnadseffektivitet
Automatiserad dataanalys ger branscher tillbaka tid och pengar. Anställdas tid är dyrare under dataanalys än datorresurser, och enheter kan utföra analyser snabbt.
Bättre allokering av tid
Dataforskare kan koncentrera sig på att producera nya insikter för att stödja beslutsfattande genom att automatisera uppdrag som inte förväntar sig mycket mänsklig originalitet. Flera medlemmar i ett datateam drar nytta av automatisering av dataanalys. Det gör det möjligt för datavetare att arbeta med högkvalitativ, komplett och uppdaterad data.
Förbättrad kundupplevelse
Det räcker inte att leverera en enastående produkt eller tjänst. Konsumenter förutspår en optimistisk upplevelse med dig också. Från din redovisningstavla till konsumentvård, Data Automation säkerställer att din fakultet har relaterade data till hands för att uppfylla dina kunders behov.
Förbättrad datakvalitet
Manuell bearbetning av enorma mängder data avslöjar risken för mänskliga misstag, och att förlita dig på föråldrad, dåligt integrerad teknik för att hålla reda på data upptäcker dig i samma svårighet. Databehandling är tillräckligt lämpad för felfri teknik
Försäljningsstrategi och ledning
Dina försäljnings- och marknadsföringskommittéer förlitar sig på detaljerad information för att specificera goda framtidsutsikter och uppnå dem genom anpassade kampanjer. Dataautomatisering kan göra det möjligt för dig att underhålla din data konsekvent och uppdaterad, vilket ger dig den högsta möjligheten till framgång.
Hur automatiserar man data i din organisation?
Du måste säkerställa korrekta processer för att automatisera data i din organisation. Här är stegen för att komma igång med dataautomatisering:
Identifiera data:
Identifiera data som du behöver för att automatisera. Välj de datauppsättningar som du kan hämta data från och se till att du har rätt åtkomst att ladda ner eller redigera data.
Välj rätt dataautomatiseringsplattform
Se till att du har rätt verktyg för att samla in, analysera och rapportera data ordentligt. Se till att plattformen du väljer integreras med all din affärsmjukvara och har automatisering av arbetsflöden för att enkelt automatisera vardagliga datauppgifter. Detta lyfter extra belastning från medarbetarna, som kan fokusera på strategi och genomförande.
Utveckla och testa ETL-processen
Kartlägg alla steg för databehandling. Vet vilka datakällor du ska ansluta, vilka variabler du behöver välja, vilket format av värden du behöver och vad du förväntar dig i utdata.
En korrekt ETL-process kan effektivisera dataautomatisering med regelbaserade arbetsflöden.
Schemaläggning av det automatiserade arbetet
Planera att din datauppsättning ska revideras dagligen. Du kan hänföra dig till de metadataområden du sammanställt som en del av din datainventering angående uppdateringsfrekvens, datainsamling och uppdateringsfrekvens.
När du väl har satt upp tydliga mål och förväntningar på automatiseringsproceduren i förväg kan det hjälpa team att samarbeta effektivt när den automatiserade proceduren väl har implementerats och hålla reda på dess förbättring.
Nanonetter för Enterprise Data Automation
Nanonets är en AI-baserad intelligent dokumentbehandlingsprogramvara med avancerad automatisering av arbetsflöden och klassens bästa OCR-mjukvara. Nanonetter kan extrahera data från alla dokument (bilder, handskrivna bilder, PDF-filer och mer) på autopilot. Du kan använda arbetsflöden utan kod för att utföra uppgifter som
Och mer.
Nanonets är en helt anpassningsbar plattform, vilket innebär att du kan anpassa den efter ditt användningsfall och krav. Nanonet används i flera branscher som finans, konstruktion, logistik, sjukvård, bank och mer.
Låt oss titta på några lättanvända fall av dataautomatisering på Nanonets.
Dataformateringsautomation
Extrahera tabelldata från PDF-dokument på Nanonets
Hur gör man dataautomatisering med Nanonets?
Företag har många dokument, och det finns många uppgifter som måste göras manuellt, som kan automatiseras med hjälp av Nanonets.
Varje företag gör inköp. Och de får flera dokument från sina leverantörer och interna team, som måste verifieras innan en betalning görs.
Låt oss ta upp ett användningsfall om hur en organisation kan automatisera datamatchning mellan inköpsorder, försäljningsorder och fakturor och automatisera godkännanden, efterföljande betalningar och datauppladdning.
Så här skulle flödet se ut på Nanonets:
Steg 1: Dokumenten laddas automatiskt upp till plattformen. Nanonets-plattformen identifierar dokumenttypen automatiskt och skickar dokumentet för att extrahera data från dokumentet.
Steg 2: När data har extraherats är det nu dags att matcha data.
Du kan slå upp värdena från de extraherade data och matcha data. Vid eventuella missmatchningar kommer filen att dirigeras för manuell granskning. Du kan enkelt lägga till utlösare med hjälp av arbetsflödesblock utan kod.
Steg 4: När allt är klart kan betalningsförfrågan skickas till Nanonets Flow.
Detta är bara ett av sätten på vilka data kan automatiseras på Nanonets.
Nanonetter kan användas för en mängd olika uppgifter inklusive och begränsas till
Om du har ett annat användningsfall i åtanke, vänligen kontakta oss. Vi kan hjälpa dig att automatisera datautvinning, bearbetning och arkivering med hjälp av kodfria arbetsflöden till en bråkdel av kostnaden.
Vilken data ska du automatisera?
Så mycket data som möjligt! Ju mer du godkänner en "automatisera som standard"-strategi för att ladda upp data, de begränsade reserverna kommer du att behöva på lång sikt för att bevara hög datakvalitet. Här är några råd för att hitta kandidatdatauppsättningar för automatiska uppladdningar:
- Redigeras datasetet kvartalsvis eller oftare?
- Krävs ändringar eller någon form av manipulation av datasetet efter uppladdning?
- Är datasetet enormt (större än 250 MB)?
- Kan du bara få de ändrade raderna för varje efterföljande uppdatering (snarare än hela filen)?
- Är det uppenbart att få data från källnätverket snarare än från en individ?
Datauppsättningar som uppmanar ett "ja" till någon av de ovan givna frågorna är utmärkta nominerade för att automatisera uppdateringar eftersom automatisering kan eliminera risken för brist på resurser och tid senare.
Förstå dataautomatiseringsstrategin
Det är viktigt att ha ett omfattande förslag till dataautomatisering för ditt företag. Att ha en teknik på plats under lång tid kan göra det möjligt för dig att engagera lämpliga människor vid ett lämpligt tillfälle inom ditt företag. Utan en robust dataautomatiseringsteknik kommer ditt företag att vandra från den rutt det borde vara på, vilket tar tid och resurser. Det kan också uppgå till dig ytterligare pengar i form av förlorade intäkter. Som ett resultat bör ditt förslag till automatisering av dataprocesser överensstämma med dina branschmål.
Automatisera vardagliga databearbetningsuppgifter med 0 fel med Nanonets no-code arbetsflöden!
Hur utvecklar man en dataautomatiseringsstrategi?
Här är några punkter som du kan försöka formulera din dataautomatiseringsstrategi:
Identifiering av problem
Ta reda på vilka av ditt företags kärnregioner som kan hjälpa till med automatisering. Tänk bara på var Data Automation kan vara till hjälp. Utvärdera detta: hur mycket av dina datautredares tid går åt till fysiskt arbete? Vilka delar av dina datasystem misslyckas ständigt? Gör en lista över alla procedurer som kan förbättras.
Klassificering av data
Det preliminära steget i Data Automation är att sortera källdata i klassificeringar baserat på deras betydelse och tillgänglighet. Titta igenom ditt källsystemindex för att se vilka referenser du också har poster. Om du kommer att använda ett automatiskt dataextraktionsverktyg, se till att det gynnar formaten som är avgörande för ditt företag.
Prioritering av verksamheten
Använd mängden tid som går åt för att bedöma betydelsen av ett förfarande. Ju mer tid som spenderas på fysiskt arbete, desto mer betydande blir effekten av automatisering på resultatet. Gör specifika egenskaper under den tid det tar för att automatisera en process. Skarpa vinster är vägen att gå eftersom de bibehåller allas humör samtidigt som de indikerar automatiseringens betydelse för industriägarna.
Beskriv nödvändiga transformationer
Det efterföljande steget specificerar nödvändiga ändringar för att återställa källdata till målkvantiteten. Det kan vara lika enkelt som att omvandla hårda akronymer till fulltextord eller så komplicerat som att konvertera en relationsdatabas till en CSV-fil. Att specificera de väsentliga transformationerna för att uppnå de avsedda resultaten under dataautomatisering är avgörande; annars kan hela din datauppsättning bli förorenad.
Utförande av Operationerna
Utförandet av datatekniker är tekniskt sett den mest problematiska komponenten. Dessa implementerar tre distinkta processer: adekvat rapportering, tekniska pipelines och anständiga maskininlärningsmetoder.
Schemalägg data för uppdateringar
Följande steg är att registrera dina uppgifter så att de revideras på normal basis. För den här fasen instrueras du att använda en ETL-produkt med processautomatiseringsegenskaper som arbetsflödesautomatisering, uppgiftsschemaläggning och så vidare. Detta säkerställer att proceduren utförs utan fysiskt ingrepp.
Vill du automatisera repetitiva manuella uppgifter? Spara tid, ansträngning och pengar samtidigt som du ökar effektiviteten!
Nackdelar med dataautomatisering
Dataautomatisering kan vara till hjälp för ditt företag, men det finns några nackdelar.
En nackdel är att det kan kosta mycket pengar att använda dataautomation. Innan du fattar ett beslut bör du överväga hur mycket pengar du kommer att behöva spendera och hur mycket du kommer att tjäna tillbaka på att använda automatisering.
En annan nackdel är att intelligent automation kan ta bort jobb. Vissa människor kan förlora sina jobb för att de inte behövs längre. Men detta behöver inte alltid vara en dålig sak. Intelligent dataautomatisering kan hjälpa människor att göra mer spännande och viktigt arbete och hjälpa ett företag att tjäna mer pengar, vilket kan skapa nya jobb.
Slutligen, ibland kan dataautomatisering bli repetitiv, särskilt när produktionsprocedurer förändras. Det är viktigt att se till att ditt automationssystem enkelt kan ändras för att passa nya produkter eller produktionsmetoder.
Om du har ett annat användningsfall i åtanke, vänligen kontakta oss. Vi kan hjälpa dig att automatisera datautvinning, bearbetning och arkivering med hjälp av kodfria arbetsflöden till en bråkdel av kostnaden.
Läs mer om databehandling på Nanonets:
Vanliga frågor
Källdataautomatisering
Det är som automatiseringen av data som åstadkoms genom att extrahera data från källnätverk; det finns källdataautomatisering. Det innebär att infoga data på samma sätt som att använda streckkodsläsare i stormarknader. Detta underlättar för butiksägarna att ha all data som behövs för att reglera försäljning och lager för att göra nästa kvartals lagerslutsatser.
Det är en föredragen datainmatningsteknik eftersom den utrotar mänskliga ansträngningar och osäkerheter. De traditionella datainmatningsteknikerna innebär att man skaffar information på papper och transporterar den till den automatiserade programvaran för databashantering för granskning. Mänskligt arbete är mindre benäget att vara fritt från fel, redundans, inexakthet och inkonsekventa data riktade till felaktiga beräkningar.
Därför matar Source Data Automation-enheterna data omedelbart så att du är beredd att behandla data som är tillgänglig omedelbart. Man kan inte ifrågasätta precisionen i denna process eftersom datorer behåller konsekvens och beräkningar.
Vad är ett exempel på källdataautomatisering?
Dataautomatisering har gjort kommersiell datainmatning mer detaljerad och tillgänglig, vilket sparar enorma kostnader på att anställa personer som skulle göra jobbet åt dig med oundviklig felaktighet.
Till exempel, när individer ser sina beställningar på matställen, registreras avgifterna omedelbart i databasen via pekskärmar. Uppgifterna förutsätts alltså inte dokumenteras två gånger av en matgäst. De flesta snabbmatskedjor och butiker använder dessa utställningar på sina arbetsstationer. Förutom att producera korrekta räkningar är källdataautomatisering målet för dessa apparater.
Ytterligare fördelar med automatisering av källdata omfattar lite tid som spenderas på kassadisken av varje konsument genom att eliminera behovet av manuella inmatningar. Alla stormarknader kan hitta streckkoder på sina varor och sedan skanna dem i kassan, registrera all viktig information och producera räkningarna. De sammanställda uppgifterna kommer att ge information om vilken produkt som säljs snabbare än andra i lagret, vilket ger ägaren tillräckligt med tid att fylla på.
Bedömningarna har även magnetisk kodning, som dekrypteras av MICR, vilket gör checkhanteringen enklare och kostnadseffektiv. Den tid som diskoperatörer sparar på att hantera varje konsument kan användas för att utöka tjänsterna till fler konsumenter varje dag, vilket gör det möjligt för organisationer att blomstra. Här är en del utrustning som används för automatisering av källdata.
Källdatainmatningsutrustning är avsedd att snabbt undersöka data i ett konsekvent format och mata in det i datorn. Några av dem är:
Datainmatningsenheter
Skannrar: En skanner använder ljusavkännande teknik för att läsa porträttet framför den och lagra det i datorn i digital form.
Streckkodsläsare: En streckkodsläsare, som namnet indikerar, används för att undersöka och förstå streckkoder. Dessa streckkoder är avancerade kodningssymboler inklusive all information om produkten och dess hastighet. När läsaren granskar koden översätter den den till en digital layout som finns på datorn.
Radio Frequency Identification (RFID): RFID använder mikrochips för att undersöka etiketterna. Varje mikrochip har sin energikälla och innehåller kodnummer som inspekteras av RFID. Denna mer avancerade dataautomatiseringsmetod har börjat renovera streckkodsläsare i olika scenarier.
MICR – Magnetic Ink Character Recognition: Dessa är betydande igenkänningsutrustning som läser magnetiserat bläck, som den som publiceras på undersidan av kontroller.
OMR — Optical Mark Recognition: Den lagrar kandidaternas totalsummor i ett test och implicerar pennmärken på unika OMR-papper. Den använder ljus och tvetydighet av ämnen för att urskilja data.
OCR — Optisk teckenigenkänning: Olika institutioner som låter sina konsumenter fylla i feedbackformulär manuellt behöver en e-postadress för att förbättra sin e-postlista mer än analyser. De kan använda OCR-programvara för att återställa handskrivna meddelanden till ett datorredigerbart skript. Utrustningen ser ut som en handhållen skanner och omvandlar data till en digital layout som kan sparas i datorerna.
Vad är Big Data Automation?
Big Data har revolutionerat det organisatoriska och digitala landskapet i hur de fungerar. Analysen har ifrågasatt alla avvikelser i de anställdas prestationer eller en specifik produkt på marknaden. Denna överlägsna teknik gör det möjligt för institutioner att hitta mönster i versionen, oavsett om den korrigerar eller förstår den.
Men sammanställningen av Big Data kan innebära problem för en institution eftersom det inte finns tillräckliga mänskliga och ekonomiska resurser. Lyckligtvis har dataautomatisering nått till undsättning för industrier, vilket möjliggör datainsamling utan att behöva utföra manuella åtgärder. På detta sätt kan projektioner åstadkommas utan att behöva gå igenom ytterligare ett steg för att korrigera fysiska ansträngningar.
Förstå dataåtkomst och ägande
Olika grupper kommer att äga delar av ETL-processen, beroende på ditt teamarrangemang:
Centraliserad dataåtkomst och drift
Hela ETL-proceduren, såväl som eventuell dataautomatisering, förvärvas av IT-huvudavdelningen.
Hybrid dataåtkomst och drift
Urvals- och omvandlingsmetoderna förvärvas vanligtvis av separata byråer och kontor, medan den centrala IT-institutionen ofta förvärvar laddningsproceduren.
Decentraliserad dataåtkomst och drift
Varje byrå eller kontor kommer att ansvara för sitt eget ETL-förfarande.
- SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
- Källa: https://nanonets.com/blog/data-automation/
- 1
- 2023
- 7
- a
- Om oss
- tillgång
- tillgänglighet
- tillgänglig
- åstadkommit
- Enligt
- Redovisning
- exakt
- uppnåendet
- förvärvade
- förvärvar
- tvärs
- åtgärder
- Annat
- adress
- adekvat
- avancerat
- rådgivning
- byråer
- byrå
- framåt
- Stöd
- Alla
- fördelning
- tillåter
- alltid
- Tvetydighet
- mängd
- mängder
- analyser
- analys
- Analytisk
- analytics
- analysera
- och
- Annan
- isär
- skenbar
- apparater
- lämpligt
- godkänna
- områden
- arrangemang
- konstgjord
- artificiell intelligens
- bedömas
- bedömningar
- försäkrar
- försökte
- automatisera
- Automatiserad
- Automat
- automatiskt
- automatisera
- Automation
- tillbaka
- Badrum
- Banking
- bar
- baserat
- grund
- därför att
- blir
- innan
- Där vi får lov att vara utan att konstant prestera,
- nedan
- fördel
- Fördelarna
- Bättre
- mellan
- Stor
- Stora data
- Sedlar
- Block
- ombord
- öka
- Botten
- företag
- business intelligence
- beräkningar
- Kampanjer
- kandidat
- kandidater
- kan inte
- fånga
- vilken
- Vid
- fall
- CDC
- centrala
- kedjor
- byta
- karaktär
- karaktärigenkänning
- egenskaper
- känne
- laddning
- avgifter
- ta
- Till Kassan
- Kontroller
- Rengöring
- klar
- klienter
- koda
- Kodning
- samla
- samling
- kommersiella
- Råvaror
- företag
- fullborda
- fullborda
- komplex
- Komplexiteten
- komplicerad
- komponent
- komponenter
- omfattande
- dator
- datorer
- databehandling
- koncentrera
- Genomför
- ledande
- Kontakta
- Tänk
- konsekvent
- ständigt
- konstruktion
- Konsumenten
- konsumenter
- kontakta
- innehåll
- motsats
- Kärna
- Företag
- FÖRETAG
- Pris
- kostnadseffektiv
- Kostar
- kunde
- Motverka
- skapa
- avgörande
- kund
- anpassningsbar
- skräddarsy
- dagligen
- FARA
- datum
- datatillgång
- dataanalys
- Data Analytics
- datainmatning
- Förberedelse av data
- databehandling
- datavetare
- datauppsättning
- Databas
- datauppsättningar
- Datum
- dag
- som handlar om
- Beslutet
- Beslutsfattande
- leverera
- Avdelning
- designer
- detalj
- detaljerad
- utveckla
- anordning
- enheter
- skilja sig
- Svårighet
- digital
- Nackdel
- disparat
- distinkt
- dokumentera
- dokument
- gör
- ladda ner
- under
- varje
- Resultat
- lätt
- ekosystemet
- effekt
- effektivt
- effektivitet
- effektivt
- ansträngning
- ansträngningar
- element
- eliminera
- inbäddade
- Anställd
- anställda
- möjliggöra
- möjliggör
- möjliggör
- energi
- engagera
- Teknik
- förbättrad
- förbättra
- enorm
- tillräckligt
- säkerställa
- säkerställer
- Företag
- Hela
- helt
- inträde
- Utrustning
- fel
- speciellt
- väsentlig
- utvärdera
- varje dag
- allas
- allt
- undersöker
- exempel
- spännande
- exekvera
- utförande
- utställningar
- Bygga ut
- förvänta
- förväntningar
- förväntar
- erfarenhet
- expertis
- extra
- extrahera
- underlättar
- underlättande
- defekt
- återkoppling
- Fil
- fylla
- finansiering
- finansiella
- hitta
- passa
- flöda
- Fokus
- efter
- formen
- format
- former
- Lyckligtvis
- fraktion
- Fri
- Frekvens
- färsk
- från
- främre
- Uppfylla
- full
- fullständigt
- fungera
- allmänhet
- generera
- skaffa sig
- Go
- Mål
- god
- stor
- större
- Gruppens
- Arbetsmiljö
- Hård
- har
- hälso-och sjukvård
- hjälpa
- hjälp
- här.
- Hög
- hög kvalitet
- högsta
- Hur ser din drömresa ut
- How To
- HTTPS
- stor
- humant
- Människa
- Identifiering
- identifierar
- bilder
- blir omedelbart
- genomföra
- genomförande
- genomföras
- med Esport
- förbättra
- förbättras
- förbättring
- in
- lutande
- innefattar
- innefattar
- Inklusive
- index
- pekar på
- individuellt
- individer
- industrier
- industrin
- informationen
- Infrastruktur
- ingång
- insikter
- exempel
- istället
- Institution
- institutioner
- integrerade
- integrerar
- integrering
- Intelligens
- Intelligent
- Intelligent dokumentbehandling
- inre
- ingripande
- lager
- investering
- engagera
- fråga
- IT
- Jobb
- Lediga jobb
- bara en
- Ha kvar
- Nyckel
- Vet
- Etiketter
- arbetskraft
- Brist
- liggande
- Layout
- Nivå
- ljus
- Begränsad
- linje
- Lista
- liten
- läsa in
- läser in
- logistik
- Lång
- länge sedan
- lång sikt
- se
- ser ut som
- du letar
- UTSEENDE
- förlorar
- Lot
- Låg
- gjord
- Huvudsida
- bibehålla
- göra
- GÖR
- Framställning
- ledning
- Manipulation
- sätt
- manuell
- manuellt
- markera
- marknad
- Marknadsföring
- Match
- matchande
- Materia
- betyder
- Medlemmar
- meddelanden
- metadata
- metod
- metoder
- kanske
- emot
- misstag
- blandning
- modifieringar
- ögonblick
- Momentum
- pengar
- mer
- mest
- multipel
- namn
- nödvändigt för
- Behöver
- behov
- nät
- nätverk
- Nya
- nya produkter
- Nästa
- normala
- nummer
- mål
- mål
- objekt
- bindningar
- föråldrad
- erhållande
- OCR
- OCR-programvara
- Office
- kontor
- ONE
- öppet
- öppna uppgifter
- driva
- drift
- operatörer
- Möjlighet
- optisk teckenigenkänning
- Optimistiska
- ordrar
- organisation
- organisatoriska
- organisationer
- originalitet
- Övriga
- Övrigt
- annat
- utestående
- egen
- ägaren
- ägare
- packad
- Papper
- papper
- del
- Tidigare
- bana
- mönster
- betalning
- betalningar
- Personer
- Utföra
- prestanda
- fas
- fysisk
- plocka
- rörledning
- Plats
- plattform
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatonData
- snälla du
- poäng
- Portal
- porträtt
- Precision
- förutse
- föredragen
- beredd
- problem
- förfaranden
- process
- Processautomation
- processer
- bearbetning
- producera
- producerad
- Produkt
- Produktion
- Produkter
- Framsteg
- utvecklats
- utsprång
- rätt
- ordentligt
- förslag
- utsikter
- ge
- tillhandahålla
- publicerade
- inköp
- inköp
- Syftet
- kvalitet
- mängd
- Kvartal
- fråga
- Tillfrågad
- frågor
- snabbt
- snabb
- snabbt
- Betygsätta
- nå
- kommit fram till
- Läsa
- Läsare
- läsare
- erkännande
- post
- registreras
- minskar
- referenser
- regioner
- Reglera
- relaterad
- tillförlitlighet
- rapport
- Rapportering
- begära
- kräver
- Obligatorisk
- Krav
- rädda
- Reserv
- reserver
- Resurser
- återställa
- detaljhandeln
- översyn
- revolution
- Risk
- robusta
- Rutt
- försäljning
- Samma
- Save
- sparande
- Besparingar
- skalbarhet
- Skala
- scanna
- scenarier
- Forskare
- vetenskapsmän
- skärmar
- Gripa
- Val
- Försäljningen
- service
- Tjänster
- in
- flera
- skarp
- skall
- signifikans
- signifikant
- Enkelt
- samtidigt
- enda
- So
- Mjukvara
- några
- Källa
- Källor
- Sourcing
- specifik
- spendera
- spent
- Spot
- Etapp
- igång
- Ange
- Steg
- Steg
- lager
- lagra
- lagrar
- Strategi
- effektivisera
- struktur
- strukturerade
- senare
- väsentlig
- framgång
- sådana
- tillräcklig
- överlägsen
- stödja
- system
- System
- Ta
- Målet
- uppgift
- uppgifter
- grupp
- lag
- tekniker
- Tekniken
- Teknologi
- villkor
- testa
- Testning
- Smakämnen
- källan
- deras
- sak
- tre
- Frodas
- Genom
- hela
- tid
- tidskrävande
- till
- alltför
- verktyg
- Rör
- spår
- traditionell
- överföringar
- Förvandla
- Transformation
- transformationer
- Vrida
- typiskt
- oklarheter
- förstå
- förstått
- enhetlig
- unika
- TIDSENLIG
- Uppdatering
- uppdaterad
- Uppdateringar
- uppdatering
- uppladdad
- uppladdning
- us
- användning
- användningsfall
- användare
- utnyttja
- utnyttjas
- Återvinnare
- Använda
- Värden
- mängd
- olika
- Ve
- försäljare
- verifierade
- version
- livskraft
- sätt
- Vad
- om
- som
- medan
- VEM
- kommer
- Vinner
- inom
- utan
- ord
- ord
- Arbete
- arbetsflöden
- skulle
- Om er
- Din
- Youtube
- zephyrnet