企业通常会生成并储存大量数据,他们从中获得重要见解,以便使用 BI(商业智能)快速做出正确的决策。 由于这些数据的混合性和复杂性,需要进行高效且具有成本效益的数据分析。 数据自动化是可以实施和集成以实现此目的的关键过程。
什么是数据自动化?
数据自动化被解释为使用自动化技术处理、上传和处理数据,而不是手动执行这些过程。 数据管道设备的长期生存能力取决于数据摄取方法的自动化。 任何更新的数据都有被停止的危险,因为这是个人必须完成的一项额外任务,以及他们的其他义务。 数据自动化通过计算机和方法为您恢复数据生态系统中的体力劳动。
在没有人为干预的情况下,此过程利用智能流程、人工智能、基础设施和软件编译、存储、转换和分析数据。 数据来源可以自动化以节省时间和金钱,同时提高企业效率。 通过确保以结构化方式打包数据,数据自动化还有助于减少错误。 为了让您的公司在正确的道路上前进,您将需要从您的数据中收集主要业务的理解。 因此,拥有一个自动化的数据分析程序可以让业务用户专注于数据分析而不是数据准备。
数据自动化的要素
提取、转换和加载是数据自动化的三个核心组件,其特征如下:
提取:它包括从单个或多个源系统中提取数据。
改造:它将您的数据调整为所需的结构,如 CSV 平面文件格式。 这可能包括使用整个州词恢复所有州缩写。
加载:在本期中,开放数据门户将数据从一个操作传输到另一个操作。
每个步骤对于完全自动化和适当地完成数据上传都是至关重要的。
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数据自动化的好处
一个行业可以从数据自动化中得到广泛的帮助。 这些目标已在下面详细了解:
减少处理时间
处理来自不同引用的大量数据并不是一项简单的任务。 从各种来源提取的数据格式不同。 在打包到统一网络之前,必须对其进行形式化和评估。 自动化可以节省大量时间来处理构成数据管道一部分的琐事。 此外,它减少了人工干预,这意味着低储备利用率、节省时间和提高数据可靠性。
扩展能力和性能改进
数据自动化可确保您的数据集具有更好的可扩展性和性能。 例如,通过促进变更数据捕获 (CDC),在源级别所做的所有修改都基于触发器在整个投资系统中生成。 与此相反,手动更新数据杂务会耗费时间并且需要大量的专业知识。
使用自动化数据集成设备,同时打包数据和调节 CDC 只是视觉设计师拖拉和放下物体的问题。 通过自动化可以增强分析动力。 当分析不需要人工输入时,数据科学家可以更快地进行分析,而计算机可以有效地为人类执行复杂且耗时的工作。 高效评估海量数据的关键是自动化。
性价比一流
自动化数据分析可以为行业节省时间和金钱。 在数据分析过程中,员工时间比计算资源成本更高,并且设备可以快速执行分析。
更好的时间分配
数据科学家可以专注于产生新的洞察力,通过自动化任务来支持决策,而这些任务并不需要大量的人类原创性。 数据团队的一些成员受益于数据分析自动化。 它使数据科学家能够处理高质量、完整和最新的数据。
改善客户体验
提供出色的产品或服务是不够的。 消费者也会预测与您的愉快体验。 从您的会计委员会到消费者关怀,数据自动化确保您的教职员工可以轻松获得相关数据,以满足您客户的需求。
提高数据质量
手动处理大量数据会让您面临人为错误的风险,而依靠过时、集成度低的技术来维护数据跟踪也会让您面临同样的困难。 数据处理充分适用于无差错技术
销售策略与管理
您的销售和营销委员会依靠详细的数据来指定良好的前景并通过调整的活动来实现它们。 数据自动化可以使您始终如一地维护数据并保持最新状态,从而为您提供最大的成功机会。
如何自动化组织中的数据?
您必须确保采用适当的流程来自动化组织中的数据。 以下是开始数据自动化的步骤:
识别数据:
确定您需要自动化的数据。 选择您可以从中提取数据的数据集,并确保您具有下载或编辑数据的适当访问权限。
选择合适的数据自动化平台
确保您拥有合适的工具集来正确收集、分析和报告数据。 确保您选择的平台与您的所有业务软件集成,并具有工作流自动化功能,可轻松自动执行日常数据任务。 这减轻了员工的额外负担,他们可以专注于战略和实施。
开发和测试 ETL 流程
列出数据处理的所有步骤。 了解要连接的数据源、需要选择的变量、需要的值格式以及输出中的预期内容。
适当的 ETL 过程可以通过基于规则的工作流简化数据自动化。
安排自动化工作
计划每天修改您的数据集。 您可以将作为数据清单的一部分编译的元数据区域与刷新频率、数据收集和更新频率相关联。
一旦你提前为自动化程序设定了明确的目标和期望,它可以帮助团队在自动化程序实施后有效地合作并跟踪其改进。
用于企业数据自动化的 Nanonet
Nanonets 是一款基于 AI 的智能文档处理软件,具有先进的工作流程自动化和一流的 OCR 软件。 Nanonets 可以自动从任何文档(图像、手写图像、PDF 等)中提取数据。 您可以使用无代码工作流来执行诸如
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Nanonets 是一个完全可定制的平台,这意味着您可以根据您的用例和要求对其进行定制。 Nanonets 用于金融、建筑、物流、医疗保健、银行等多个行业。
让我们看一下 Nanonet 上数据自动化的一些简单用例。
数据格式化自动化
从 Nanonets 上的 PDF 文档中提取表格数据
如何使用 Nanonets 进行数据自动化?
企业有很多文档,有很多需要手动完成的任务,这些可以使用 Nanonets 自动化。
每个公司都进行采购。 他们从供应商和内部团队那里获得了多份文件,这些文件需要在付款前进行验证。
让我们选择一个用例,了解组织如何自动执行采购订单、销售订单和发票之间的数据匹配以及自动批准、后续付款和数据上传。
Nanonets 上的流程如下所示:
步骤1: 文件自动上传到平台。 Nanonets平台自动识别文档类型并发送文档,从文档中提取数据。
步骤2: 一旦数据被提取出来,现在就是匹配数据的时候了。
您可以从提取的数据中查找值并匹配数据。 如果有任何不匹配,文件将被路由以进行人工审查。 您可以使用无代码工作流程块轻松添加触发器。
步骤4: 一切都清除后,付款请求可以发送到 纳米网流.
这只是 Nanonet 上数据自动化的方式之一。
纳米网可用于多种任务,包括但不限于
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您应该自动化哪些数据?
尽可能多的数据! 您越赞成“默认自动”上传数据的策略,您将需要长期保留高质量数据的有限储备。 以下是一些关于查找自动上传候选数据集的建议:
- 数据集是每季度编辑一次还是更频繁?
- 是否需要对上传后的数据集进行修改或任何形式的操作?
- 数据集是否庞大(大于 250MB)?
- 您能否只获取每次连续更新的更改行(而不是完整文件)?
- 从源网络而不是从个人获取数据是否显而易见?
敦促对上述任何问题回答“是”的数据集是自动更新的理想选择,因为自动化可以消除以后缺乏资源和时间的风险。
了解数据自动化策略
为您的公司制定全面的数据自动化建议非常重要。 长期采用一项技术可以让您在适当的时候在公司内吸引足够多的人。 如果没有强大的数据自动化技术,您的公司将偏离它应该走的路线,耗费时间和资源。 就收入损失而言,这也可能会给您额外的钱。 因此,您的数据处理自动化提案应符合您的行业目标。
使用 Nanonets 无代码工作流程,以 0 错误自动执行普通数据处理任务!
如何制定数据自动化战略?
以下是可以尝试制定数据自动化策略的一些要点:
问题识别
推断贵公司的哪些核心区域可以从自动化中获得帮助。 只考虑数据自动化在哪些方面可能会有所帮助。 评估这一点:您的数据调查员有多少时间用于体力工作? 您的数据系统的哪些元素经常出现故障? 列出所有可以改进的程序。
数据分类
数据自动化的初始阶段是根据源数据的重要性和可访问性将源数据分类。 查看您的源系统索引以查看您也有哪些引用条目。 如果您将使用自动数据提取工具,请确保它有益于对您的业务至关重要的格式。
行动的优先次序
使用花费的时间量来评估程序的重要性。 花在体力劳动上的时间越多,自动化对利润的影响就越大。 在它将抓住的时间内做出特定的特征来自动化一个过程。 锐利的胜利是必经之路,因为他们保持了每个人的精神,同时向行业所有者表明了自动化的重要性。
概述所需的转换
后续阶段指定必要的修改以将源数据恢复到目标数量。 它可以像将硬首字母缩写词转换为全文单词一样简单,也可以像将关系数据库转换为 CSV 文件一样复杂。 指定基本转换以在数据自动化期间获得预期结果至关重要; 否则,您的整个数据集可能会被污染。
操作的执行
数据技术的执行在技术上是最有问题的部分。 它们实现了三个不同的过程:充分的报告、工程管道和体面的机器学习方法。
计划更新数据
接下来的步骤是记录您的数据,以便在正常的基础上对其进行修改。 在此阶段,您将被指导使用具有过程自动化特征(例如工作流自动化、任务调度等)的 ETL 产品。 这确保了在没有物理干预的情况下执行该过程。
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数据自动化的缺点
数据自动化对您的业务有帮助,但也有一些缺点。
一个缺点是使用数据自动化可能会花费很多钱。 在做出决定之前,您应该考虑需要花多少钱以及使用自动化将获得多少回报。
另一个缺点是智能自动化会夺走工作。 有些人可能会因为不再需要而失去工作。 但这并不总是一件坏事。 智能数据自动化可以帮助人们做更多令人兴奋和重要的工作,帮助企业赚更多的钱,从而创造新的就业机会。
最后,有时数据自动化会变得重复,尤其是当生产程序发生变化时。 重要的是要确保您的自动化系统可以轻松更改以适应新产品或生产方法。
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阅读有关 Nanonet 上数据处理的更多信息:
常见问题
源数据自动化
就像数据的自动化,通过从源网络中提取数据来完成; 有源数据自动化。 它意味着在与在超市使用条形码阅读器同等的基础上插入数据。 这有利于店主拥有调节销售和库存所需的所有数据,以做出下一季度的库存结论。
它是一种首选的数据输入技术,因为它消除了人为的努力和不确定性。 传统的数据录入技术涉及获取纸质信息并将其传输到自动化数据库管理软件进行检查。 人工工作不太可能没有错误、冗余、不准确以及导致错误计算的不一致数据。
因此,Source Data Automation 设备会立即提供数据,以便您准备好处理即时可访问的数据。 人们不能质疑这一过程的准确性,因为计算机会保持一致性和计算。
什么是源数据自动化的示例?
数据自动化使商业数据输入更加详细和易于访问,从而节省了雇用人员的巨大成本,这些人员会在不可避免的不准确的情况下为您完成这项工作。
例如,当个人在食客处发现他们的订单时,费用会立即通过触摸屏记录在数据库中。 因此,不假定数据被用餐者记录了两次。 大多数快餐连锁店和零售店在他们的工作站上使用这些展品。 除了生成准确的账单之外,源数据自动化是这些设备的目标。
源数据自动化的额外好处包括通过消除手动输入的必要性,每个消费者在结账柜台上花费的时间很少。 所有的超市都可以在他们的商品上发现条形码,然后在结账时扫描它们,记录所有必要的信息,并出示账单。 编制的数据将提供有关库存中哪种产品的销售速度比其他产品更快的数据,从而为所有者提供足够的时间来补货。
评估还具有磁性编码,由 MICR 解密,使支票处理更简单且具有成本效益。 柜台操作员在处理每个消费者时节省下来的时间可用于每天向更多消费者提供服务,从而使组织蓬勃发展。 这是用于源数据自动化的一些设备。
源数据输入设备旨在以一致的格式快速检查数据并将其输入计算机。 他们之中有一些是:
数据输入设备
扫描仪:扫描仪利用光感应技术读取放在它面前的肖像,并将其以数字形式存储在计算机中。
条形码阅读器:顾名思义,条码阅读器用于检查和理解条码。 这些条形码是先进的编码符号,包括有关产品及其价格的所有数据。 阅读器检查代码后,会将其转换为存储在计算机上的数字布局。
射频识别 (RFID): RFID 使用微芯片来检查标签。 每个微芯片都有自己的能源,并包含由 RFID 检查的代码。 这种更先进的数据自动化方式已经开始革新各种场景下的条码阅读器。
MICR – 磁性墨水字符识别: 这些是可读取磁化墨水的实体识别设备,例如印在支票底部的墨水。
OMR——光学标记识别: 它将考生的总分存储在测试中,并在独特的 OMR 试卷上留下铅笔标记。 它使用空白的光和歧义来辨别数据。
OCR——光学字符识别: 让消费者手动填写反馈表的各种机构需要一个电子邮件地址来改进他们的邮件列表,而不是分析。 他们可以使用 OCR 软件将手写信息还原为计算机可编辑的脚本。 该设备看起来像手持扫描仪,可将数据转换为可保存在计算机中的数字布局。
什么是大数据自动化?
大数据彻底改变了组织和数字环境的运作方式。 分析质疑了员工成就或市场上特定产品的所有差异。 这种卓越的技术使机构能够在版本中找到模式,无论是纠正还是理解。
然而,大数据的编制可能会给机构带来问题,因为人力和财力资源不足。 幸运的是,数据自动化已经拯救了行业,无需手动操作即可收集数据。 通过这种方式,无需通过额外的步骤来纠正体力即可完成预测。
了解数据访问和所有权
不同的小组将拥有 ETL 过程的元素,具体取决于您的团队安排:
集中数据访问和操作
整个 ETL 过程以及任何数据自动化都由主要的 IT 部门获得。
混合数据访问和操作
选择和转换方法通常由不同的机构和办公室获得,而中央 IT 机构通常获得加载过程。
分散的数据访问和操作
每个机构或办事处将负责自己的 ETL 程序。
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