پردازش داده 101: راز اتخاذ تصمیمات مبتنی بر داده

---

چگونه با پردازش داده ها شروع می کنید؟

اگر در این زمینه تازه کار هستید، چند نکته کلیدی وجود دارد که باید در نظر بگیرید. اول از همه، باید در مورد ابزارها و فناوری هایی که استفاده می کنید تصمیم بگیرید. ابزارها و فناوری‌های زیادی برای پردازش داده‌ها در دسترس هستند، از نرم‌افزارهای صفحه‌گسترده ساده تا زبان‌های برنامه‌نویسی پیچیده مانند پایتون. انتخاب ابزار مناسب برای نیازها و سطح مهارت شما ضروری است. در اینجا یک رویکرد گام به گام برای پردازش داده ها وجود دارد:

برخی از کاربردهای رایج پردازش داده چیست؟

در جایی که داده وجود دارد، یک مورد استفاده برای پردازش داده ها وجود دارد. برای انجام تجزیه و تحلیل بر روی داده ها، داده های خام باید پردازش شوند. حال، چند مورد استفاده متداول از پردازش داده ها برای شرکت ها چیست؟ بیا یک نگاهی بیندازیم.

• تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده: چه چیزی بهتر از دانستن پیش‌بینی چیزی که در شرف اشتباه است؟ با پردازش خودکار داده‌ها، کسب‌وکارها می‌توانند به طور فعال با موقعیت‌های پیچیده مانند حذف اعداد درآمد قبل از تبدیل شدن به یک مشکل مقابله کنند.
• پاک کردن داده: داده های چند منبع مسلماً تفاوت هایی در قالب بندی دارند. پردازش داده ها داده ها را عادی می کند و قالب بندی مشابه در منابع را تضمین می کند.
• اتوماسیون هوشمند: پردازش داده ها می تواند به راه اندازی اتوماسیون گردش کار مبتنی بر قانون برای خودکارسازی وظایف دستی کمک کند.
• تشخیص تقلب: شناسایی فعالیت های متقلبانه با تجزیه و تحلیل الگوهای موجود در داده های تراکنش.
• سیستم توصیهگر: تجزیه و تحلیل داده های رفتار کاربر برای ارائه توصیه های شخصی.
• پردازش تصویر: تجزیه و تحلیل و دستکاری تصاویر برای استخراج اطلاعات و بینش.

اینها موارد استفاده از پردازش داده ها هستند، اما می توانند برای بسیاری از صنایع و شخصیت ها اعمال شوند.

چگونه پردازش داده ها را خودکار کنیم؟

کاربردهای متعددی برای پردازش داده در تجارت وجود دارد. اما چگونه با پردازش داده های پیچیده زندگی را آسان تر می کنید؟

سوال این پاسخ «اتوماسیون پردازش داده» است.

اتوماسیون پردازش داده به سادگی از اتوماسیون گردش کار برای قرار دادن وظایف داده در خلبان خودکار استفاده می کند. شما می توانید استفاده کنید اتوماسیون هوشمند برای خودکار کردن کارهای روزمره پردازش داده ها مانند ورود داده ها، آپلود اسناد، پاکسازی داده ها، تطبیق داده ها, تاییدو ذخیره سازی داده ها برای شروع کار با داده ها اتوماسیون پردازش، باید مراحل زیر را دنبال کنید:

مشکل یا سوالی را که می خواهید به آن پاسخ دهید شناسایی کنید:

قبل از شروع، باید به وضوح درک کنید که می خواهید از طریق تلاش های پردازش داده خود به چه چیزی برسید. مشکلی را که می‌خواهید حل کنید یا سؤالی را که می‌خواهید به آن پاسخ دهید، شناسایی کنید و سپس داده‌هایی را که برای رسیدگی به آن نیاز دارید در نظر بگیرید.

یک پلت فرم اتوماسیون را انتخاب کنید:

شما می توانید از SQL، Python و STATA برای کدگذاری فرآیند پردازش داده ها استفاده کنید. یا می توانید از ابزارهای مدرن مدیریت گردش کار بدون کد برای ایجاد گردش کار برای تنظیم قوانین و محرک های پردازش داده استفاده کنید.

پلتفرم‌هایی مانند نانو نت‌ها راه‌حلی سرتاسری برای شرکت‌ها فراهم می‌کنند تا فرآیندهای کسب‌وکار را به طور کارآمد خودکار کنند.

جمع آوری داده ها:

هنگامی که دانستید به چه داده هایی نیاز دارید، زمان آن رسیده است که جمع آوری آنها را شروع کنید. این ممکن است شامل استفاده از حسگرها، پایگاه های داده یا ابزارهای خراش دادن وب برای جمع آوری داده ها باشد. مهم است که اطمینان حاصل شود که داده های جمع آوری شده دقیق، مرتبط و جامع هستند.

می‌توانید جمع‌آوری داده‌ها را در شبکه‌های نانو به صورت خودکار انجام دهید. ببینید که چگونه.

پاک کردن و پیش پردازش داده ها:

گام بعدی تمیز کردن و پیش پردازش داده ها برای اطمینان از قابل استفاده بودن آن است. این ممکن است شامل حذف خطاها و ناسازگاری ها، قالب بندی و بازسازی داده ها، و مدیریت مقادیر از دست رفته باشد.

نانوشبکه‌ها می‌توانند تمام فرآیندهای پاک‌سازی و جدال داده‌ها را به راحتی مدیریت کنند. برای مورد استفاده خود آن را بررسی کنید.

تبدیل داده ها:

هنگامی که داده ها پاک شدند، زمان تبدیل آن به شکل مناسب تری برای کار تحلیلی است. این ممکن است شامل شود جمع آوری داده ها، انجام مهندسی ویژگی یا استفاده از تکنیک های آماری.

تجزیه و تحلیل و تفسیر داده ها:

اکنون زمان استفاده از داده ها فرا رسیده است. از ابزارها و تکنیک های مناسب برای تجزیه و تحلیل و تفسیر داده ها و استخراج بینش و اطلاعات ارزشمند استفاده کنید.

ارتباط نتایج:

در نهایت، مهم است که نتایج تلاش‌های پردازش داده خود را به ذینفعان مربوطه منتقل کنید. این ممکن است شامل ایجاد گزارش، تجسم یا ارائه برای به اشتراک گذاشتن بینش‌هایی باشد که به دست آورده‌اید.

---

اگر با فاکتورها و رسیدها کار می کنید یا نگران تأیید هویت هستید، Nanonets را بررسی کنید OCR آنلاین or استخراج کننده متن PDF برای استخراج متن از اسناد PDF رایگان. برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد زیر کلیک کنید راه حل اتوماسیون سازمانی نانوشبکه ها.

---

نانو شبکه ها: اتوماسیون پردازش داده برای شرکت ها

Nanonets مبتنی بر هوش مصنوعی است نرم افزار هوشمند پردازش اسناد که می تواند استخراج داده ها از هر سند (تصاویر، تصاویر دست‌نویس، فایل‌های PDF و موارد دیگر) و انجام وظایف بر روی داده‌های استخراج‌شده در خلبان خودکار. می‌توانید از گردش‌های کاری بدون کد برای انجام کارهایی مانند

و بیشتر.

Nanonets یک پلت فرم کاملاً قابل تنظیم است، به این معنی که شما می توانید آن را با توجه به مورد استفاده و نیازهای خود سفارشی کنید. می‌تواند چندین کار قالب‌بندی و بهبود داده را انجام دهد، از جمله مواردی که در تصویر زیر نشان داده شده‌اند، اما محدود به آن‌ها نیست.

چرا باید نانو شبکه ها را انتخاب کنید؟

به عنوان یک کسب و کار، شما اسناد دارید. اغلب، بسیاری از آنها.

اطلاعات زیادی در اسناد پنهان است. استفاده از پلتفرمی مانند Nanonets به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد تا از داده‌های سوابق استفاده کنند، فرآیندهای اسناد دستی را خودکار کنند و بهره‌وری سازمان را افزایش دهند و در عین حال امنیت اسناد را افزایش دهند.

نانوشبکه‌ها به کسب‌وکارها کمک می‌کنند تا فرآیندهای داده‌های اسناد را خودکار کنند ثبت داده ها به ERP، استخراج داده های سند، تبدیل اسناد از یک فرمت به فرمت دیگر و تاییدیه های خودکار، بررسی ها، تأییدها و موارد دیگر.

جدای از ویژگی های آن، در اینجا دلایلی وجود دارد که چرا باید به نانونت ها بروید:

مشتریان ما چیزهای خوبی در مورد ما برای گفتن دارند!

آیا مورد استفاده از پردازش داده در ذهن دارید؟ Nanonets را به صورت رایگان امتحان کنید or با کارشناسان ما تماس بگیرید برای تنظیم گردش کار برای شما!

---

ابزارها و فن‌آوری‌های زیادی از نرم‌افزار صفحه‌گسترده ساده گرفته تا چارچوب‌های پیچیده پردازش داده در دسترس هستند. برخی از ابزارها و فناوری های استاندارد مورد استفاده در پردازش داده ها عبارتند از

• پایگاه داده های ارتباطی پایگاه داده های ساختاری هستند که داده ها را در جداول ذخیره می کنند و از SQL (زبان پرس و جوی ساختاریافته) برای دستکاری و پرس و جوی داده ها استفاده می کنند. به عنوان مثال می توان به MySQL، Oracle و PostgreSQL اشاره کرد.
• پایگاه های داده NoSQL: اینها از زبان سنتی SQL استفاده نمی کنند.
• R و Python: زبان های برنامه نویسی محبوب برای تجزیه و تحلیل داده ها و یادگیری ماشین.
• هیئت مدیره: ابزاری برای تجسم داده ها که به کاربران امکان می دهد داشبوردها و گزارش های تعاملی ایجاد کنند.
• SAS، SPSS و STATA: نرم افزار تحلیل و تجسم داده های آماری.
• KNIME: یک پلت فرم یکپارچه سازی و تجزیه و تحلیل داده های منبع باز.

نتیجه

پردازش داده ها راه نجاتی برای کسب و کارهایی است که به دنبال به دست آوردن بینش معنادار از مجموعه داده های گسترده خود هستند. اتوماسیون پردازش داده ها به کسب و کارها کمک می کند تا جنبه های دستی پردازش را با حداقل خطا خودکار کنند.

نرم‌افزارهایی مانند Nanonets می‌توانند به سازمان‌ها در صرفه‌جویی در زمان و هزینه‌ها با ساده‌سازی فرآیندهای داده با اتوماسیون گردش کار بدون کد کمک کنند. اگر می خواهید وظایف پردازش داده های اسناد عادی را خودکار کنید، با تیم ما تماس بگیرید or آزمایش رایگان خود را شروع کنید.

---

اگر مورد استفاده دیگری در ذهن دارید، لطفاً با ما تماس بگیرید. ما می‌توانیم به شما کمک کنیم استخراج، پردازش و بایگانی داده‌ها را با استفاده از گردش‌های کاری بدون کد با کسری از هزینه انجام دهید.

---

ادامه مطلب: