데이터 통합 ​​101: 무엇이고 어떻게 자동화합니까?

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데이터 통합 ​​사용 사례

실시간 애플리케이션(RTA) 및 운영 지원

데이터 통합을 통해 실시간 애플리케이션(RTA)이 XNUMX초 미만의 대기 시간으로 작동할 수 있습니다. 데이터 통합 ​​도구는 데이터를 정리, 변환 및 분석하여 RTA를 효과적으로 만듭니다. Macy's와 같은 거대 소매업체는 데이터 통합 ​​도구를 사용하여 데이터를 실시간으로 연결하고 구성하여 클라우드 및 비즈니스 앱을 보다 효율적으로 만듭니다.

이상 감지 및 예측

데이터 통합을 사용하여 이상을 감지하고 실시간으로 예측할 수 있습니다. 데이터 통합을 통해 조직은 여러 소스에서 IoT 데이터를 수집 및 분석하여 비정상적인 동작을 감지하고 방지할 수 있습니다. 사이버 보안에서는 이상 징후를 인식하는 것이 중요하며, 데이터 통합은 사기성 거래를 방지하기 위해 데이터를 수집하고 분석하는 데 도움이 됩니다. 또한 기업은 다양한 소스의 데이터를 결합하여 예측을 개선할 수 있습니다.

데이터 웨어하우징 및 비즈니스 인텔리전스

데이터 통합을 통해 기업은 다양한 소스에서 대량의 데이터를 저장, 관리 및 분석하여 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

전사적 자원 관리(ERP) 및 고객 관계 관리(CRM):

데이터 통합은 서로 다른 시스템의 데이터를 통합하여 기업이 단일 고객 데이터 보기를 기반으로 현명한 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

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기업용 데이터 통합

기업은 상당한 비용 절감과 효율성 향상으로 이어질 수 있으므로 데이터 통합을 사용해야 합니다. 서로 다른 시스템의 데이터를 통합하면 수동 프로세스를 제거하고 오류를 줄여 운영 비용을 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 한 연구 포레스터 리서치 데이터 통합이 수동 데이터 입력 시간을 최대 80%까지 줄일 수 있다는 사실을 발견했습니다. 이는 직원이 12,000명뿐인 회사의 경우 연간 약 $XNUMX의 비용 절감으로 해석됩니다.

또한 데이터 통합은 조직 운영에 대한 포괄적이고 정확한 보기를 제공하여 의사 결정을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 비용이 많이 드는 실수를 피하고 수익 기회를 늘릴 수 있습니다. 예를 들어, 한 연구 맥킨지 & 컴퍼니 고급 데이터 분석을 사용하는 기업은 운영 마진을 60%까지 개선할 수 있다고 추정했습니다.

올바른 데이터 통합 ​​솔루션을 통해 기업은 데이터의 정확성과 가용성을 개선하여 생산성과 수익성을 높일 수 있습니다.

데이터 통합 ​​도구 및 자동화

Nanonets와 같은 플랫폼은 여러 소스의 대규모 데이터 세트를 통합하여 데이터 분석을 쉽게 수행할 수 있습니다. Nanonets는 AI 기반의 문서 데이터 자동화 플랫폼입니다. 모든 문서에서 데이터를 추출하고 5000개 이상의 비즈니스 응용 프로그램과 동기화하는 내장형 OCR 소프트웨어가 있습니다.

Nanonets에서는 문서에서 데이터 통합을 쉽게 설정할 수 있습니다.

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데이터를 추출하려는 문서의 종류(영수증, 청구서 또는 맞춤형 모델 생성)를 선택하십시오.

문서 가져오기 옵션을 사용하여 문서를 자동으로 수집합니다. 이 작업이 완료되면 문서가 Nanonets에 자동으로 업로드되고 문서에서 관련 데이터를 추출할 수 있습니다.

설정을 통해 문서 업로드 빈도를 설정할 수 있습니다.

이제 규칙이 나옵니다. 데이터로 무언가를 하시겠습니까? 규칙 기반 코드 없는 워크플로를 설정하여 날짜 서식 지정, 데이터베이스 조회, 데이터 일치, 쉼표 제거, 데이터 대문자 표시 등과 같은 많은 작업을 수행할 수 있습니다.

데이터를 처리한 후에는 Nanonets의 데이터 내보내기 옵션을 사용하여 비즈니스 애플리케이션과 데이터를 공유할 수 있습니다.

Nanonets에서 데이터 통합을 설정하는 것은 매우 간단합니다. 직접 시작하거나 전문가에게 문의, 사용 사례에 대한 워크플로 설정을 도와줄 수 있습니다.

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데이터 통합을 위한 모범 사례

1. 명확한 장기 비즈니스 목표 정의

성공적인 데이터 통합 ​​솔루션을 구현하려면 비즈니스 목표를 결정해야 합니다. 장기적으로 달성하고 싶은 것의 목록을 만들고 비즈니스에서 개선하고 싶은 부분을 설명하세요.

2. 올바른 데이터 통합 ​​도구 선택

데이터를 통합할 때 시스템의 양, 난이도, 출처, 확장성을 고려하십시오.

3. 단순함을 추구하라

비즈니스 사용자에게는 데이터 통합이 까다롭고 어려울 수 있습니다. 데이터 통합을 수행하는 가장 좋은 방법은 비전문가도 사용하기 쉬운 도구를 선택하는 것입니다. 이렇게 하면 IT 또는 엔지니어링 팀의 도움 없이도 문제를 시작하고 해결할 수 있습니다.

4. 데이터 이해

통합 솔루션을 고려하기 전에 데이터가 무엇을 의미하는지 알아야 합니다. 다양한 종류의 데이터가 있습니다. 데이터 요소를 결합하는 훌륭한 방법을 선택하려면 데이터 요소를 이해해야 합니다.

5. 역할과 책임 할당 

프로젝트에 관련된 모든 사용자에게 역할과 책임을 할당합니다. 데이터 통합은 오랜 시간이 걸리며, 한 사람이 일정 시간 동안 다른 사람과 함께 할 것이라고 기대할 수 있습니다.

자동화된 데이터 통합의 이점

자동화된 데이터 통합이 조직을 도울 수 있는 다양한 방법이 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

빅 데이터 이니셔티브 지원

자동화를 통해 데이터 통합 ETL과 같은 프로세스는 보다 관리하기 쉬워집니다. 데이터 처리의 일관성을 유지하는 데 도움이 됩니다. 이는 빅 데이터를 사용하여 BI 작업에서 의사 결정을 내릴 때 중요합니다. ETL 팀은 데이터 통합 ​​자동화를 통해 시간을 더 잘 활용할 수 있습니다. 이렇게 하면 계속 증가하는 데이터 양을 이해하는 데 도움이 됩니다. 이 연구의 결과를 사용하여 그들은 기존 절차를 더 잘 사용할 수 있고 회사가 어떻게 하고 있는지에 대한 완전한 그림을 볼 수 있습니다.

시간과 자원 절약

일반적인 데이터 통합 ​​프로젝트는 몇 시간에서 며칠이 걸릴 수 있습니다. 따라서 수동 통합 구축 및 유지를 위한 IT 전문가가 필요합니다. 잘 설계된 자동화 시스템은 이러한 임무를 제 시간에 인계하고 완료할 수 있습니다. 이를 통해 작업자는 매일 상당한 시간을 절약할 수 있습니다. 활성 데이터 흐름을 유지 관리할 필요가 없기 때문에 ETL 팀의 부담이 줄어듭니다.

완벽하게 확장 가능

자동화된 데이터 통합을 확장하여 모든 규모의 회사의 요구 사항을 지원할 수 있습니다. 이 시스템은 소규모에서 대규모에 이르기까지 모든 규모의 기업에서 구현할 수 있습니다.

수동 통합보다 저렴 

IT 전문가를 사용하고 급여를 지불하는 데 비용이 많이 들 수 있습니다. 따라서 자동화된 데이터 통합은 수동 통합의 필요성을 제거합니다. 그리고 이것은 회사가 장기적으로 상당한 금액을 절약할 수 있습니다.

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결론

데이터 통합을 통해 조직은 여러 데이터베이스 및 시스템의 데이터를 통합 보기로 결합할 수 있습니다. 이는 보다 포괄적이고 관련성 있는 데이터 분석을 제공하여 더 나은 의사 결정으로 이어집니다. 데이터 통합은 또한 중복이나 불일치를 제거하여 데이터 품질을 향상시킬 수 있습니다.

그러나 데이터 통합을 구현하는 것은 복잡하고 시간이 많이 걸리는 프로세스일 수 있습니다. 데이터 통합 ​​프로젝트를 시작하기 전에 비용과 이점을 신중하게 평가하는 것이 중요합니다. 전문가의 도움도 성공을 보장하고 데이터 통합의 이점을 극대화할 수 있습니다. 데이터를 보다 쉽게 ​​액세스하고 분석 및 사용할 수 있게 함으로써 데이터 통합을 통해 효율성을 높이고 조직의 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.

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코드 없는 워크플로를 통해 문서에서 ERP, CRM 또는 그 이상으로 데이터 통합을 자동화합니다.

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