Vad är datakartläggning och hur kartlägger man data effektivt?

---

Automatisering av datakartläggning

Automatiseringsverktyg för datakartläggning är ovärderliga för företag i modern tid.

Dessa verktyg gör det möjligt för dem att spara tid och pengar samtidigt som de förbättrar noggrannheten och effektiviteten i datakartläggningen.

Följande är några av de mest kända automationsverktygen för datakartläggning.

1. Nanonetter
2. Pentaho
3. Talang
4. Informatik
5. Altova
6. Salesforce
7. IBM InfoSphere

Automatiseringsverktyget hjälper till att automatisera processen att omvandla data från ett format till ett annat. Det gör det lättare att dela information mellan flera system och applikationer. Du kan använda denna automatiserade process inom flera affärsområden. Exempel inkluderar finansiell rapportering, kundrelationshantering (CRM), e-handel med mera.

---

Nanonetter för datakartläggning

Nanonets är en AI-baserad OCR-mjukvara med avancerade arbetsflödesmöjligheter. Det är den perfekta lösningen för företag som vill maximera potentialen för dokumentdata. Oavsett om det är automatisering av dokumentdatainmatning, dokumentverifiering, dokumenthantering eller dokumentlagring, kan Nanonets hantera alla dokumentrelaterade uppgifter effektivt.

Nanonets ansluter till 5000+ applikationer, vilket gör det enklare att snabbt kartlägga data över plattformar, synkronisera data och validera datapunkter. Nanonets kan kartlägga data från vilket dokument som helst (bilder, PDF-filer, word-dokument, CSV, Excel) och synkronisera det med valfri programvara.

Varför nanonetter? Tja, här är några anledningar:

Har du ett användningsfall i åtanke? Kontakta vårt säljteam or påbörja din gratis provperiod!

---

Hur fungerar Data Mapping Automation Tools?

Dessa automationsverktyg fungerar med hjälp av algoritmer och specialiserad programvara. De konverterar data från dess ursprungliga format till ett annat (för bättre förståelse).

Med automatisering av datakartläggning kan företag automatisera många aspekter av sina processer. Det inkluderar datatranskription, rensning, sammanslagning och integration.

Det krävs dock viss teknisk expertis för att korrekt implementera automatiseringen.

Automatiserade kartverktyg ger användbara funktioner som dra-och-släpp-gränssnitt, användarvänliga guider och grafiska representationer av ändringar som gjorts på olika fält eller tabeller.

Avancerade funktioner som fuzzy matchning är tillgängliga, vilket gör att liknande information från olika källor eller dokument kan kombineras samtidigt som precisionen snabbt bibehålls.

Hur är datakartläggningsautomationsverktyg fördelaktiga?

Automatisering av datakartläggning ger företag ett utmärkt sätt att effektivisera sina processer. Det gör det samtidigt som det ger mer exakta resultat på mycket kortare tid än manuella metoder.

Det kräver säkert en inledande installation. Detta kommer dock i slutändan att löna sig avsevärt. Det ökar effektiviteten i processen, sparar tid och förbättrar noggrannheten vid hantering av stora volymer av komplexa datamängder.

Dessutom är automatiska mappningar alltid uppdaterade. De kommer automatiskt att justeras när ändringar sker i käll- eller målformatet, vilket innebär att du inte behöver oroa dig för att vara inaktuell.

---

Vilka är de bästa metoderna för datakartläggning?

Den bästa praxisen för datakartläggning är att upprätthålla en konsekvent, korrekt och uppdaterad karta över dataflödet över system. Det handlar om att förstå och dokumentera sambanden mellan olika element i ett dataflöde. Den bör också snabbt och effektivt identifiera eventuella inkonsekvenser eller likgiltighet. Målet är att säkerställa att data hanteras korrekt under hela dess livscykel, från generering till lagring till analys.

Planera datakartläggningsmetoden

Först och främst bör organisationer planera sin datakartläggning i förväg. Det inkluderar att skapa en färdplan över alla slutpunkter som är involverade i dataflödet, tillsammans med deras respektive kopplingar och beroenden. Denna plan bör dokumenteras så att alla inblandade kan förstå den. Det är också viktigt att granska denna plan upprepade gånger för att säkerställa noggrannhet och fullständighet. En uppdaterad systemkarta hjälper till att förhindra oväntade problem längre fram.

Säkerställa kvalitetsprocesserna

Organisationer bör också fokusera på praxis för kvalitetssäkring under hela processen. Det innebär att validera datanoggrannheten vid varje steg i sin resa samtidigt som man säkerställer att eventuella fel snabbt identifieras och åtgärdas.

Implementering av lämpliga förfaranden

Det är viktigt att ha ett ordentligt sätt att lägga till ny information på kartan och se till att den registreras och att alla känner till den. På så sätt kan alla ändringar spåras och förstås av alla användare.

Användning av tredjepartsanalysverktyg

Organisationer bör också överväga att använda avancerade analysverktyg för datakartläggningsaktiviteter. Dessa verktyg kan automatisera många tråkiga uppgifter i samband med manuella kartläggningsprocesser. Dessa inkluderar spårning av olika versioner av dokument eller verifiering av komplexa relationer mellan datauppsättningar. De kan också avslöja dolda mönster eller insikter inom stora datamängder som inte märks under traditionella metoder.

Automatisera datakartläggningsprocessen

Slutligen, att ha automatiserade verktyg för datakartläggning kan minska den totala tidsåtgången och underhållskostnaderna för större projekt som kräver frekventa uppdateringar över tid.

---

Vilka är de olika användningsfallen för datakartläggning?

Följande är de huvudsakliga användningsfallen för datakartläggning av många.

Dataintegration

Dataintegration anpassar och kombinerar data från två olika källor till ett enda begripligt format. Det hjälper till för effektivare analys och rapportering. Denna process innefattar följande steg

1. Identifiera gemensamma dataelement över flera system

2. Ta bort dubbletter av data

3. Formatera data i ett enda format

Dataöverföring

Datamigrering innebär att flytta data från ett system till ett annat. Denna process involverar identifiering och kartläggning av dataelement från källsystemet till målsystemet. Det säkerställer att all relevant data överförs och att dataintegriteten upprätthålls.

Datatransformation

Datatransformation innebär att ändra formatet eller strukturen för data för att göra den mer användbar eller kompatibel med andra system. Denna process innebär att identifiera och mappa dataelement från originalformatet till önskat format. Och sedan använda den mappningen för att transformera data.

Vi kommer också att diskutera de viktigaste teknikerna för datakartläggning.

Manuell datamappning

Som namnet antyder kräver denna teknik manuellt arbete. En IT-proffs gör alla kartläggningsprocesser manuellt.

Schema Mapping

Den andra tekniken är till hälften automatiserad och hälften manuell. En datamappningsprogramvara används för att fastställa vägen mellan källdata och målet. IT-proffsen kommer sedan att kontrollera det och göra de nödvändiga justeringarna.

Automatiserad datakartläggning

Det är en helt automatiserad datakartläggningsteknik som använder ett automationsverktyg för hela processen. Det är alltså det mest exakta, effektiva och enklaste sättet att kartlägga data.

slutord

Datakartläggning är processen att skapa en färdplan för din data. Det görs så att du bättre kan förstå var det kommer ifrån, hur det flödar genom dina system och vart det tar vägen när det inte längre behövs.

Den här guiden ger en översikt över datakartläggning, inklusive dess fördelar och viktiga steg för att komma igång. Genom att skapa en datakarta kan du tydligt förstå din organisations datalandskap. Då kan du fatta mer välgrundade beslut om att hantera och använda din data på bästa sätt.

---

Ooptimera dataprocesser med Nanonets. Kartlägg data från dokument på 5000+ affärsprogram sömlöst. Ge det ett försök.

---

Läs mer: