문서 인덱싱에 대한 전문가 가이드를 다운로드하십시오.
종이 파일에서 컴퓨터 기반 파일링 절차로 전환한 많은 기업은 디지털 파일이 아날로그 파일만큼 체계적이지 않고 지저분할 수 있음을 이해했습니다. 하지만, 디지털화 문서 장기적으로 많은 노력과 시간을 절약합니다. 올바르게 수행된 경우에만 작동합니다. 그것이 문서 인덱싱이 도착하는 곳입니다.
문서 인덱싱은 회사에서 디지털 파일을 정리하고 향후 파일을 정리할 수 있는 훌륭한 방법입니다. 또한 미수금 및 미지급금 에 조달-지불.
문서 인덱싱이란 무엇입니까?
문서 인덱싱은 나중에 문서를 검색하는 동안 더 나은 가시성을 위해 적절한 태그 또는 속성으로 문서를 구성합니다.
예를 들어, 회사는 고객 번호, 고객 이름, 직원 이름, 날짜 또는 나중에 관련될 수 있는 기타 중요한 특성을 기준으로 문서를 색인화할 수 있습니다. 조직의 기반이 되는 중요한 부분입니다. 문서 관리 네트워크 내장되어 있습니다.
사전의 예를 들어보겠습니다. 사전은 광범위한 단어와 그 의미로 구성됩니다. 사전에서 특정 작품을 찾아야 한다면 모든 페이지를 보는 데 몇 시간이 걸릴 것입니다.
그러나 인덱스를 활용하면 사냥 시간이 몇 분 또는 몇 초로 줄어듭니다. 문서 인덱싱은 유사한 가설을 규제합니다. 특정 태그를 디지털 문서, 이러한 태그의 용어를 활용하여 산더미 같은 파일을 수동으로 분석하는 대신 필요한 정보를 보다 쉽게 찾을 수 있습니다.
문서 인덱싱 개념
여러 개념에서 문서 인덱싱에 대해 이해하고 알 수 있습니다. 간단히 살펴보겠습니다.
- 데이터 베이스: 데이터베이스는 전자 문서 모음을 한 곳에 보관하고 다양한 목적으로 많은 사용자가 액세스할 수 있도록 합니다. 또한 컴퓨터에 저장되어 있는 조직화된 문서 또는 데이터 모음일 수도 있으며, 프로그램에서 이를 사용하여 질문에 대해 빠르고 유연한 답변을 논의하고 제공할 수 있습니다.
- RDBMS: "RDBMS"(Relational Database Management System)라는 용어는 데이터와 데이터 간의 관계를 테이블 형태로 유지하는 데이터베이스 관리 시스템을 말한다.
- 키 필드—색인 필드—문서를 분류하고 정렬하는 데 사용되는 데이터베이스 필드입니다. 일반적으로 사용자가 정의하며 문서를 스캔하고 검색하는 데 사용할 수 있습니다. 예로는 송장 번호, 고객 이름, 날짜, 주소 등이 있습니다.
- 인덱싱 일치, 병합 및 채우기 다음과 같은 다른 시스템에 이미 인덱스 데이터가 있는 영역 회계 시스템. 이를 통해 하나 이상의 필드를 인덱싱하고 일치하는 회계 또는 인적 자원 시스템과 같은 다른 네트워크에서 제공하는 테이블 조회 또는 텍스트 파일의 데이터로 나머지 필드를 자동으로 채울 수 있습니다.
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문서 인덱싱이 중요한 이유는 무엇입니까?
문서 인덱싱을 사용하면 빠른 문서 검색 이상의 기능을 사용할 수 있습니다. 문서 인덱싱에는 다음과 같은 많은 이점이 있습니다.
향상된 문서 구성
직원들은 올바른 문서 인덱싱 시스템으로 올바른 문서를 검색하는 시간을 절약할 수 있습니다.
보다 쉬운 감사 규정 준수
회계 연도 및 기타 관련 메트릭에 따라 문서가 이미 색인화되고 구성되어 있는 경우 감사를 위해 제 시간에 문서를 수집하기 위해 스크램블을 쉽게 생략할 수 있습니다.
시간을 절약
그러나 귀하와 귀하의 팀에 적절한 문서 인덱싱 프로토콜이 있는 경우 생산적인 작업을 검색하는 데 소요되는 시간을 사용할 수 있습니다.
문서 인덱싱 유형
문서 인덱싱의 많은 이점 외에도 다양한 인덱싱 접근 방식이 있으므로 자신에게 가장 적합한 방법(또는 여러 방법의 조합)을 선택할 수 있습니다. 문서 워크플로. 이러한 전략은 다음과 같이 구성됩니다.
전체 텍스트 인덱싱
전체 텍스트 인덱싱을 사용하면 문서의 전체 내용을 스캔하여 텍스트에서 구 또는 키워드를 검색할 수 있습니다.
대부분의 워드 프로세서 및 웹 브라우저에 포함된 "찾기"(Ctrl+F 또는 Command+F) 도구와 동일합니다. 이 인덱싱 유형은 사용자 친화적이라는 특성으로 인해 가장 간편하지만 저장 공간이 많이 필요합니다.
Nanonets를 사용하여 문서를 검색 가능하게 만들 수 있습니다. 방법을 참조하십시오.
자동 인덱싱
변수 조회 인덱싱이라고도 하는 자동 인덱싱은 전체 페이지를 인덱싱하는 대신 데이터베이스와 일치하는 문서의 필수 부분(예: 고객 번호 또는 이름)을 선택적으로 인덱싱합니다.
이 절차에서는 문서 인덱싱 소프트웨어를 사용합니다. 그럼에도 불구하고 항상 다음과 같은 필드를 포함하는 청구서와 같은 문서를 색인화하는 것이 비즈니스에 도움이 될 수 있습니다. 데이터 일치 데이터베이스에서.
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메타데이터 인덱싱
"데이터에 관한 데이터"는 메타데이터를 지칭할 때 자주 사용되는 용어이지만 매우 상세합니다. 이에 대한 예는 PDF 파일을 만들기 위해 이미지를 캡처하는 동안일 수 있습니다. 촬영된 시간을 포착합니다.
또한 다음과 같은 추가 "태그"를 추가할 수도 있습니다. PDF 메타데이터. 나중에 검색할 때 활용하려는 태그 및 기타 정보와 같은 메타데이터는 문서를 디지털화하거나 스캔하는 동안 사용할 수 있습니다. 그런 다음 문서를 가져올 때 문서 검색 프로그램을 사용하여 전체 문서를 스캔하는 대신 메타데이터를 스캔합니다.
필드 데이터를 사용한 자동 인덱싱
필드 기반 인덱싱은 필드라고도 하는 데이터베이스 내의 다양한 데이터 소스를 나타냅니다. 메타데이터 인덱싱과 개념적으로 동일합니다. 예를 들어 필드 기반 인덱싱을 사용하여 데이터베이스에서 고객 열의 이름이 같은 레코드를 검색할 수 있습니다.
문서 인덱싱은 까다롭지 않습니다. 위의 모든 방법을 사용하여 자동 조종 장치에서 문서를 색인화합니다.
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문서 인덱싱은 어떻게 작동합니까?
귀하에게 가장 적합한 문서 인덱싱은 각 관련 당사자가 귀하가 인덱싱하는 문서를 어떻게 사용하려는지에 따라 다릅니다. 직원이 온라인에서 찾을 가능성이 가장 높은 정보와 정보를 찾는 데 사용할 가능성이 가장 높은 검색어를 알고 있어야 합니다. 직원의 요구 사항을 이해하는 것이 빠른 문서 검색을 가능하게 하는 방식으로 색인을 생성할 수 있는 유일한 방법입니다.
색인이 생성된 문서가 어떻게 사용되는지, 어떤 유형의 색인이 조직에 가장 적합한지 이해하고 나면 문서를 색인화하는 것은 간단합니다. 인덱싱 프로세스는 미리 결정된 핵심 문구를 수동 또는 자동으로 찾기 위해 디지털화되고 스캔된 자료를 스캔하고 분류하는 작업을 수반합니다. 인덱싱 프로세스에 대한 자세한 설명은 다음과 같습니다.
문서 인덱싱 사용 사례 이해
사용해야 하는 색인 유형은 인사 기록, 송장 또는 기타 문서인지 여부에 관계없이 색인을 작성하는 문서에 따라 다릅니다. 이러한 문서를 검색할 사람과 그 이유를 아는 것도 중요합니다.
사용하려는 문서 인덱싱 유형을 확정합니다.
일부 유형의 논문은 색인을 생성하는 데 많은 정보가 필요하지 않고도 쉽게 찾을 수 있습니다. 예를 들어, 계좌 번호나 공급업체 이름과 같은 송장의 기본 정보만 필요할 수 있습니다.
해당 데이터 인덱싱
데이터를 수동으로 인덱싱하거나 가급적 인덱싱 형식을 결정한 후 데이터를 인덱싱할 수 있는 소프트웨어에 의존할 수 있습니다.
이중 키 방법은 수동으로 수행할 때 가장 효과적인 인덱싱 기술입니다. 두 사람이 이 방법을 사용하여 스캔한 각 문서에 파일의 적절한 메타데이터 필드에 표시되는 정보를 입력하여 필요한 색인 문구에 태그를 지정합니다. 이를 통해 교차 비교를 통해 오류를 찾을 수 있습니다. 이중 키는 많은 시간을 절약하고 실수를 대폭 줄입니다.
소프트웨어에 의존하는 경우 소프트웨어가 가져와야 하는 문서 부분에 대한 지침을 지정해야 합니다. 예를 들어 올바른 문서 인덱싱 소프트웨어는 OCR 기술 컴퓨터가 이미지에서 텍스트를 읽을 수 있도록 허용합니다. 이는 관련 데이터를 색인화하고 문서의 물리적 사본을 디지털화하는 데 중요합니다.
Nanonets - 최고의 문서 인덱싱 소프트웨어
나노넷은 AI 기반 문서 관리 시스템 코드 없는 플랫폼을 사용하는 사용자에게 완벽한 문서 관리. Nanonets는 다음과 같은 모든 문서 프로세스를 자동화합니다.
그리고 더. Nanonets에는 키워드 추출을 사용하여 문서를 식별하고 각 데이터베이스에 따라 색인을 생성하는 내장형 OCR 소프트웨어가 있습니다. Nanonets AI 알고리즘은 시간이 지남에 따라 학습하고 비정형, 반정형 또는 사용자 지정 문서를 쉽게 처리합니다.
30,000개 이상의 기업에서 500명 이상의 전문가가 문서를 효율적으로 관리하기 위해 Nanonets를 신뢰합니다.
Nanonets를 사용하면 비용 절감, 규정 준수 강화, 생산성 향상 등 다양한 이점을 얻을 수 있습니다. 다음은 Nanonets를 차별화하는 몇 가지 고유한 이점입니다.
- 코딩 필요 없음
- 모든 문서 유형에서 작동
- 맞춤형 AI 모델
- 후처리 또는 전처리가 필요하지 않습니다.
- 다국어 문서 처리
- 200개 이상의 언어 인식
- 1일 설정
- API 및 Zapier와의 5000개 이상의 통합
- 연중무휴 실시간 지원
- 투명한 가격 옵션
- 화이트 라벨 솔루션
- 온프레미스 및 클라우드 호스팅
다음은 Nanonets에서 기대되는 성능의 스냅샷입니다.
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문서 인덱싱에 Nanonets를 사용하는 방법은 무엇입니까?
1 단계 : 계정 만들기 나노넷(지금 무료로 시작하세요) 로그인합니다.
2단계: 메인 화면에서 문서 분류 모델을 선택합니다.
3단계: 포함할 문서 태그를 선택합니다.
4단계: Nanonets AI 알고리즘은 문서 유형을 인식하도록 AI 모델을 교육하는 데 25개의 문서만 필요합니다. 모든 문서 태그에 대해 25개의 문서를 업로드하고 모델을 학습시키십시오.
5단계: 완료되면 문서 워크플로를 사용하여 필요에 따라 문서를 자동으로 보내고 색인을 생성한 다음 데이터베이스로 보낼 수 있습니다. 문서 워크플로를 사용하여 문서에서 데이터를 추출하거나 문서를 처리하거나 승인 프로세스를 통해 보낼 수 있습니다. 당신의 상상력이 한계입니다.
Nanonets를 사용한 문서 인덱싱은 쉽습니다.
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문서를 찾는 데 어떻게 도움이 됩니까?
문서 인덱싱은 모든 비즈니스 문서 관리 기술의 기본 요소이며 보다 효율적인 워크플로를 구축하는 엄청난 방법입니다. 적절한 인덱싱을 사용하면 작업자가 필요로 하는 모든 문서를 제한된 키 입력만으로 간단하게 검색할 수 있습니다. 그러나 적절한 도구가 없으면 강력한 문서 인덱싱을 구현하기가 복잡할 수 있습니다.
결론
문서 인덱싱은 수천 개의 문서를 포함하여 거대한 아카이브에서 나중에 문서를 검색하는 데 도움이 되는 강력한 접근 방식입니다. 문서는 전체 텍스트 콘텐츠(데이터의 모든 단어에 액세스할 수 있음) 또는 문서와 관련된 정보(예: 제작 날짜, 고유 식별자 또는 문서의 중심 주제)로 색인을 생성할 수 있습니다.
문서 관리에 대해 자세히 알아보기:
자주하는 질문
문서 색인에 사용되는 데이터는 무엇입니까?
새로운 디지털 파일을 최대한 활용하기 위한 한 가지 중요한 결정은 사용할 색인 표준을 선택하는 것입니다. 인덱싱에 사용되는 일부 데이터 인스턴스는 다음과 같습니다.
- 주문 번호
- 주소
- 날짜
- 이름과 성
- 전화 번호
- 송장 번호
- 고객 번호
- 계좌 번호
- 키워드 설명자
인덱싱의 목적은 무엇입니까?
인덱싱의 기본 목적은 스캔한 문서에 포함된 정보를 빠르게 스캔하고 검색할 수 있는 능력을 갖추는 것입니다. 또한 작업자가 파일 상자를 수동으로 실행하지 않고도 정보를 검색할 수 있도록 하여 사무실 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
좋은 인덱싱의 자질은 무엇입니까?
인덱싱 프로젝트의 최종 목표는 사용자가 데이터를 효율적으로 검색할 수 있는 시스템을 구축하는 것입니다. 이는 다음을 통해 수행됩니다.
- 최종 사용자(부서장, 관리자, 직원)와 제휴하여 의견을 얻습니다.
- 사용하기 쉬운 쉬운 시스템.
- 문서 및 전체 텍스트에서 특정 필드를 검색하는 선택을 포함합니다.
- 숙련된 인덱싱 전문가가 참여하여 프로세스를 안내하고 조언합니다.
한 산업에서 다른 산업으로 어떻게 다릅니까?
색인 용어를 선택할 때 필수적인 요소 중 하나는 문서를 조사하는 방법입니다. 예를 들어, 일련의 인사 파일에서 주로 성과 이름 및 고용 날짜가 인기 있는 검색 수단이 됩니다.
반대로 진단서는 생년월일이나 보험 증권 번호를 구문 분석하여 참조할 수 있습니다. 문서 인덱싱 중에 일반적으로 사용되는 검색어를 포함하면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.
문서 인덱싱은 어떻게 작동합니까?
스캔한 문서에 특정 정보를 부여하여 문서 인덱싱 기능을 통해 효율적이고 빠른 검색이 가능합니다. 문서 인덱싱에는 다양한 방법이 있으며 각각 고유한 이점이 있습니다.
최고의 문서 인덱싱 옵션은 무엇입니까?
문서 인덱싱을 적절하게 적용하면 방대한 양의 문서를 원활하게 검색할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 적절한 인덱싱 절차는 만능이 아닙니다. 문서가 전체 텍스트로 색인화되든, 영역별로 구성되든, 좋은 메타데이터로 보완되든 이 옵션은 전체 시스템의 성공을 주도합니다. 숙련된 파트너를 통해 팀은 팀의 고유한 작업에 적합한 적절한 인덱싱 기술을 선택할 수 있습니다.
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