データ統合 101: それは何で、どのように自動化するのですか?

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データ統合のユースケース

リアルタイム アプリケーション (RTA) と運用の強化

データ統合により、リアルタイム アプリケーション (RTA) を XNUMX 秒未満のレイテンシで運用できます。 データ統合ツールは、データのクリーニング、変換、および分析を支援し、RTA を効果的にします。 メイシーズなどの小売大手は、データ統合ツールを使用してデータをリアルタイムで接続および整理し、クラウドとビジネス アプリをより効率的にしています。

異常の検出と予測

データ統合を使用して、異常を検出し、リアルタイムで予測を行うことができます。 データ統合により、組織は複数のソースから IoT データを収集して分析し、異常な動作を検出して防止できます。 サイバーセキュリティでは、異常を認識することが重要であり、データ統合によりデータの収集と分析が行われ、不正な取引が防止されます。 さらに、企業はさまざまなソースからのデータを組み合わせることで、予測を改善できます。

データ ウェアハウジングとビジネス インテリジェンス

データ統合は、企業がさまざまなソースから大量のデータを保存、管理、分析して貴重な洞察を引き出すのに役立ちます。

エンタープライズ リソース プランニング (ERP) とカスタマー リレーションシップ マネジメント (CRM):

データ統合は、さまざまなシステムからのデータを統合して、企業が顧客データの単一ビューに基づいて十分な情報に基づいた意思決定を行えるようにするのに役立ちます。

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企業向けデータ統合

企業はデータ統合を使用する必要があります。これは、大幅なコスト削減と効率の向上につながる可能性があるためです。 異種システムからのデータを統合することで、手動プロセスを排除し、エラーを減らし、運用コストを削減できます。 たとえば、 フォレスター·リサーチ は、データ統合により手作業でのデータ入力時間を最大 80% 削減できることを発見しました。 これは、従業員がわずか 12,000 人の会社の場合、年間約 XNUMX ドルのコスト削減に相当します。

さらに、データ統合は、組織の業務の包括的かつ正確なビューを提供することにより、意思決定を改善するのに役立ちます。 これにより、コストのかかるミスを回避し、収益機会を増やすことができます。 たとえば、 マッキンゼーアンドカンパニー 高度なデータ分析を使用している企業は、営業利益率を 60% 向上させることができると推定されています。

適切なデータ統合ソリューションを使用すると、企業はデータの精度と可用性を向上させ、生産性と収益性を向上させることができます。

データ統合ツールと自動化

Nanonets のようなプラットフォームは、複数のソースからの大規模なデータ セットを統合できるため、データ分析を簡単に実行できます。 Nanonets は、AI ベースのドキュメント データ自動化プラットフォームです。 あらゆるドキュメントからデータを抽出し、5000 以上のビジネス アプリケーションと同期する OCR ソフトウェアが組み込まれています。

Nanonets では、ドキュメントから簡単にデータ統合をセットアップできます。

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データを抽出するドキュメントの種類 (領収書、請求書、またはカスタム モデルの作成) を選択します。

ドキュメントのインポート オプションを使用してドキュメントを自動的に収集します。 これが完了すると、ドキュメントが Nanonets に自動的にアップロードされ、ドキュメントから関連データを抽出できます。

設定でドキュメントのアップロード頻度を設定できます。

次にルールについて説明します。 データを使って何かしたいですか？ ルールベースのノーコード ワークフローを設定して、日付の書式設定、データベースの検索、データの照合、コンマの削除、データの大文字化などの多くのタスクを実行できます。

データを処理したら、Nanonets のデータ エクスポート オプションを使用して、ビジネス アプリケーションとデータを共有できます。

Nanonets でのデータ統合のセットアップは非常に簡単です。 自分でやり始めるか、 専門家に連絡する、ユースケースのワークフローの設定を支援できます。

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データ統合のベスト プラクティス

1. 明確な長期的なビジネス目標を定義する

データ統合ソリューションを成功させるには、ビジネスの目的を決定する必要があります。 長期的に達成したいことのリストを作成し、ビジネスのどの部分を改善したいかを説明してください。

2. 適切なデータ統合ツールを選択する

データを統合するときは、システムの量、難易度、起源、およびスケーラビリティを考慮してください。

3. シンプルに

データ統合は、ビジネス ユーザーにとって扱いにくく、困難な場合があります。 データ統合を行う優れた方法は、技術者でなくても使いやすいツールを選ぶことです。 これにより、IT チームやエンジニアリング チームの助けを借りることなく、問題を開始して修正することができます。

4. データを理解する

統合ソリューションを検討する前に、データの意味を理解してください。 さまざまな種類のデータがあります。 データ ポイントを理解して、それらをまとめる優れた方法を選択する必要があります。

5.役割と責任を割り当てる 

プロジェクトに関与するすべてのユーザーに役割と責任を割り当てます。 データ統合には長い時間がかかります。また、XNUMX 人の担当者が他の担当者と一緒に行うのは、一部の時間だけです。

自動データ統合の利点

自動化されたデータ統合が組織に役立つさまざまな方法があります。 これらには以下が含まれます：

ビッグデータ イニシアチブをサポート

自動化により、 データ統合 ETL などのプロセスがより管理しやすくなります。 データ処理の一貫性を保つのに役立ちます。 これは、ビッグ データを使用して BI 操作で意思決定を行う場合に重要です。 ETL チームは、データ統合の自動化を利用して時間を有効に活用できます。 これは、増え続けるデータの意味を理解するのに役立ちます。 この調査の結果を使用して、既存の手順をより適切に使用し、会社の状況の全体像を把握することができます。

時間とリソースを節約

一般的なデータ統合プロジェクトには、数時間から数日かかることがあります。 そのため、手動での統合の確立と維持には IT 専門家が必要です。 適切に設計された自動化システムは、これらの任務を時間通りに引き継いで完了することができます。 これにより、作業者は毎日かなりの時間を節約できます。 これにより、アクティブなデータフローを維持する必要がないため、ETL チームの負担が軽減されます。

完全にスケーラブル

自動化されたデータ統合を拡張して、あらゆる規模の企業のニーズをサポートできます。 このシステムは、小規模から大規模まで、あらゆる規模の企業に導入できます。

手動統合よりも安価 

IT プロフェッショナルを使用して給与を支払うには、コストがかかる可能性があります。 したがって、自動化されたデータ統合により、手動で統合する必要がなくなります。 これにより、企業は長期的にかなりの金額を節約できます。

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まとめ

データ統合により、組織は複数のデータベースやシステムからのデータを統合ビューに結合できます。 これにより、より包括的で関連性の高いデータ分析が提供され、より良い意思決定が可能になります。 また、データ統合により、重複や不整合が解消されるため、データの品質も向上します。

ただし、データ統合の実装は、複雑で時間のかかるプロセスになる可能性があります。 データ統合プロジェクトに着手する前に、コストとメリットを慎重に評価することが重要です。 専門家の支援により、成功が保証され、データ統合のメリットが最大化されます。 データをよりアクセスしやすく、分析しやすく、使いやすくすることで、データ統合により効率が向上し、組織の時間とリソースを節約できます。

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ノーコード ワークフローで、ドキュメントから ERP、CRM などへのデータ統合を自動化します。

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