Databehandling 101: Hemmeligheten til å ta datadrevne avgjørelser

---

Hvordan kommer du i gang med databehandling?

Hvis du er ny på feltet, er det noen viktige ting du må vurdere. Først og fremst må du bestemme deg for verktøyene og teknologiene du skal bruke. Mange verktøy og teknologier er tilgjengelige for databehandling, alt fra enkel regnearkprogramvare til komplekse programmeringsspråk som Python. Det er viktig å velge passende verktøy for dine behov og ferdighetsnivå. Her er en steg-for-steg tilnærming til databehandling:

Hva er noen vanlige bruksområder for databehandling?

Der det er data, er det en brukssak for databehandling. For å utføre analyser på dataene, må rådataene behandles. Nå, hva er noen vanlige tilfeller av databehandling for bedrifter? La oss ta en titt.

• Forutsigende analyser: Hva er vel bedre enn å vite prognoser om noe som er i ferd med å gå galt? Med automatisert databehandling kan bedrifter proaktivt håndtere vanskelige situasjoner som å slippe inntektstall før det blir et problem.
• Data rensing: Data fra flere kilder er nødt til å ha forskjeller i formatering. Databehandling normaliserer dataene og sikrer lik formatering på tvers av kilder.
• Intelligent automatisering: Databehandling kan bidra til å utløse regelbasert arbeidsflytautomatisering for å automatisere manuelle oppgaver.
• Oppdagelse av svindel: Identifisere uredelige aktiviteter ved å analysere mønstre i transaksjonsdata.
• Anbefalingssystemer: Analyserer brukeratferdsdata for å lage personlige anbefalinger.
• Bildebehandling: Analysere og manipulere bilder for å trekke ut informasjon og innsikt.

Dette er noen brukstilfeller for databehandling, men de kan brukes på mange bransjer og personas.

Hvordan automatisere databehandling?

Det finnes mange applikasjoner for databehandling i næringslivet. Men hvordan gjør du livet enklere med kompleks databehandling?

Spørsmålet til dette svaret er "databehandlingsautomatisering."

Databehandlingsautomatisering bruker ganske enkelt arbeidsflytautomatisering for å sette dataoppgaver på autopilot. Du kan bruke intelligent automatisering å automatisere hverdagslige databehandlingsoppgaver som dataregistrering, dokumentopplasting, datarensing, datatilpasning, verifikasjonog datalagring. For å komme i gang med data behandlingsautomatisering, må du følge følgende trinn:

Identifiser problemet eller spørsmålet du vil svare på:

Før du begynner, må du tydelig forstå hva du ønsker å oppnå gjennom databehandlingsarbeidet ditt. Identifiser problemet du vil løse eller spørsmålet du vil svare på, og vurder deretter dataene du trenger for å løse det.

Velg en automatiseringsplattform:

Du kan bruke SQL, Python og STATA til å kode databehandlingsprosessen. Eller du kan bruke moderne verktøy for administrasjon av arbeidsflyt uten kode for å lage arbeidsflyter for å sette opp regler og utløsere for databehandling.

Plattformer som Nanonets gir en ende-til-ende-løsning for bedrifter for å automatisere forretningsprosesser effektivt.

Samle inn dataene:

Når du vet hvilke data du trenger, er det på tide å begynne å samle dem. Dette kan innebære bruk av sensorer, databaser eller verktøy for nettskraping for å samle inn data. Det er viktig å sikre at dataene som samles inn er nøyaktige, relevante og omfattende.

Du kan automatisere datainnsamling på Nanonets. Se hvordan.

Rengjør og forhåndsbehandler dataene:

Det neste trinnet er å rense og forhåndsbehandle dataene for å sikre at de er brukbare. Dette kan innebære fjerning av feil og inkonsekvenser, formatering og omstrukturering av dataene og håndtering av manglende verdier.

Nanonetter kan enkelt håndtere all datarensing og krangelprosesser. Sjekk det ut for ditt bruksområde.

Transformer dataene:

Når dataene er renset, er det på tide å transformere dem til en mer passende form for analyseoppgaven. Dette kan innebære samle dataene, utføre funksjonsteknikk eller bruke statistiske teknikker.

Analyser og tolk dataene:

Nå er det på tide å ta dataene i bruk. Bruk de riktige verktøyene og teknikkene for å analysere og tolke dataene og trekke ut verdifull innsikt og informasjon.

Kommuniser resultatene:

Til slutt er det viktig å kommunisere resultatene av databehandlingsarbeidet til relevante interessenter. Dette kan innebære å lage rapporter, visualiseringer eller presentasjoner for å dele innsikten du har fått.

---

Hvis du jobber med fakturaer og kvitteringer eller bekymrer deg for ID-verifisering, sjekk ut Nanonets online OCR or PDF-tekstuttrekk for å trekke ut tekst fra PDF-dokumenter gratis. Klikk nedenfor for å lære mer om Nanonets Enterprise Automation Solution.

---

Nanonetter: Databehandlingsautomatisering for bedrifter

Nanonets er en AI-basert intelligent programvare for dokumentbehandling som kan trekke ut data fra ethvert dokument (bilder, håndskrevne bilder, PDF-er og mer) og utføre oppgaver på uttrukket data på autopilot. Du kan bruke arbeidsflyter uten kode til å utføre oppgaver som

Og mer.

Nanonets er en helt tilpassbar plattform, noe som betyr at du kan tilpasse den i henhold til ditt bruksområde og krav. Den kan utføre flere dataformaterings- og forbedringsoppgaver, inkludert, men ikke begrenset til, de som vises på bildet nedenfor.

Hvorfor bør du velge nanonetter?

Som bedrift har du dokumenter. Ofte mange av dem.

Mye informasjon er skjult i dokumentene. Ved å bruke en plattform som Nanonets kan bedrifter bruke data fra poster, automatisere manuelle dokumentprosesser og øke organisasjonens produktivitet samtidig som sikkerheten til dokumenter forbedres.

Nanonetter hjelper bedrifter med å automatisere dokumentdataprosesser som dataregistrering inn i ERP, uttrekk av dokumentdata, konvertere dokumenter fra ett format til et annet og automatisere godkjenninger, sjekker, verifikasjoner og mer.

Bortsett fra funksjonene, her er noen grunner til at du bør flytte til Nanonets:

Kundene våre har noen gode ting å si om oss!

Har du et databehandlingsbruk i tankene? Prøv Nanonets gratis or nå ut til våre eksperter for å sette opp arbeidsflyter for deg!

---

Mange verktøy og teknologier er tilgjengelige, fra enkel regnearkprogramvare til komplekse databehandlingsrammer. Noen standardverktøy og teknologier som brukes i databehandling inkluderer

• Relasjonsdatabaser er strukturerte databaser som lagrer data i tabeller og bruker SQL (Structured Query Language) for å manipulere og spørre dataene. Eksempler inkluderer MySQL, Oracle og PostgreSQL.
• NoSQL-databaser: Disse bruker ikke det tradisjonelle SQL-språket.
• R og Python: Programmeringsspråk populære for dataanalyse og maskinlæring.
• Borde: Et datavisualiseringsverktøy som lar brukere lage interaktive instrumentbord og rapporter.
• SAS, SPSS og STATA: Programvare for statistisk dataanalyse og visualisering.
• KNIME: En åpen kildekode-plattform for dataintegrering og dataanalyse.

konklusjonen

Databehandling er en livline for bedrifter som ønsker å hente meningsfull innsikt fra sine enorme datasett. Databehandlingsautomatisering hjelper bedrifter med å automatisere manuelle aspekter ved behandlingen med minimale feil.

Programvare som Nanonets kan hjelpe organisasjoner med å spare tid og kostnader ved å forenkle dataprosesser med automatisering av arbeidsflyt uten kode. Hvis du ønsker å automatisere hverdagslige dokumentdatabehandlingsoppgaver, nå ut til teamet vårt or start din gratis prøveperiode.

---

Hvis du har et annet bruksområde i tankene, vennligst ta kontakt med oss. Vi kan hjelpe deg med å automatisere datautvinning, prosessering og arkivering ved å bruke arbeidsflyter uten kode til en brøkdel av kostnaden.

---

Les mer: