Veri İşleme 101: Veriye Dayalı Kararlar Vermenin Sırrı

---

Veri işlemeye nasıl başlarsınız?

Bu alanda yeniyseniz, göz önünde bulundurmanız gereken birkaç önemli nokta vardır. Her şeyden önce, kullanacağınız araçlara ve teknolojilere karar vermeniz gerekecek. Veri işleme için basit elektronik tablo yazılımlarından Python gibi karmaşık programlama dillerine kadar birçok araç ve teknoloji mevcuttur. İhtiyaçlarınıza ve beceri seviyenize uygun araçları seçmek çok önemlidir. Veri işlemeye adım adım bir yaklaşım:

Veri işlemenin bazı yaygın uygulamaları nelerdir?

Verilerin olduğu yerde, veri işleme için bir kullanım durumu vardır. Veriler üzerinde analitik gerçekleştirmek için ham verilerin işlenmesi gerekir. Şimdi, işletmeler için veri işlemenin bazı yaygın kullanım durumları nelerdir? Hadi bir bakalım.

• Tahmine dayalı analitik: Yanlış gitmek üzere olan bir şeyin tahminlerini bilmekten daha iyi ne olabilir? İşletmeler, otomatikleştirilmiş veri işleme sayesinde, bir sorun haline gelmeden önce gelir rakamlarını düşürmek gibi zorlu durumlarla proaktif olarak başa çıkabilir.
• Veri Temizleme: Birden çok kaynaktan gelen verilerin biçimlendirmede farklılıkları olması kaçınılmazdır. Veri işleme, verileri normalleştirir ve kaynaklar arasında benzer biçimlendirmeyi sağlar.
• Akıllı Otomasyon: Veri işleme, manuel görevleri otomatikleştirmek için kural tabanlı iş akışı otomasyonunun tetiklenmesine yardımcı olabilir.
• Dolandırıcılık Tespiti: İşlemsel verilerdeki kalıpları analiz ederek dolandırıcılık faaliyetlerini belirleme.
• Tavsiye Sistemleri: Kişiselleştirilmiş önerilerde bulunmak için kullanıcı davranış verilerini analiz etme.
• Görüntü işleme: Bilgi ve içgörü elde etmek için görüntüleri analiz etme ve manipüle etme.

Bunlar bazı veri işleme kullanım durumlarıdır, ancak birçok sektöre ve kişiye uygulanabilirler.

Veri işleme nasıl otomatikleştirilir?

İş dünyasında veri işleme için çok sayıda uygulama vardır. Ancak karmaşık veri işleme ile hayatı nasıl kolaylaştırırsınız?

Bu cevaba soru “veri işleme otomasyonu” dır.

Veri işleme otomasyonu, veri görevlerini otomatik pilota almak için basitçe iş akışı otomasyonunu kullanır. Kullanabilirsiniz akıllı otomasyon veri girişi, belge yükleme, veri temizleme gibi sıradan veri işleme görevlerini otomatikleştirmek, veri eşleştirme, doğrulamave veri depolama. Verileri kullanmaya başlamak için işleme otomasyonu, aşağıdaki adımları izlemeniz gerekir:

Cevaplamak istediğiniz sorunu veya soruyu tanımlayın:

Başlamadan önce, veri işleme çabalarınızla neyi başarmak istediğinizi açıkça anlamalısınız. Çözmek istediğiniz sorunu veya cevaplamak istediğiniz soruyu tanımlayın ve ardından onu ele almak için ihtiyacınız olan verileri düşünün.

Bir otomasyon platformu seçin:

Veri işleme sürecini kodlamak için SQL, Python ve STATA kullanabilirsiniz. Ya da veri işleme için kurallar ve tetikleyiciler ayarlamak amacıyla iş akışları oluşturmak için modern kodsuz iş akışı yönetimi araçlarını kullanabilirsiniz.

Nanonets gibi platformlar, işletmelerin iş süreçlerini verimli bir şekilde otomatikleştirmeleri için uçtan uca bir çözüm sunar.

Verileri toplayın:

Hangi verilere ihtiyacınız olduğunu öğrendikten sonra, onları toplamaya başlamanın zamanı geldi. Bu, verileri toplamak için sensörler, veritabanları veya web kazıma araçlarının kullanılmasını içerebilir. Toplanan verilerin doğru, alakalı ve kapsamlı olmasını sağlamak önemlidir.

Nanonet'lerde veri toplamayı otomatikleştirebilirsiniz. Bakın nasıl.

Verileri temizleyin ve önceden işleyin:

Bir sonraki adım, kullanılabilir olduğundan emin olmak için verileri temizlemek ve ön işleme tabi tutmaktır. Bu, hataları ve tutarsızlıkları ortadan kaldırmayı, verileri biçimlendirmeyi ve yeniden yapılandırmayı ve eksik değerleri ele almayı içerebilir.

Nanonet'ler, tüm veri temizleme ve düzenleme işlemlerini kolayca halledebilir. Kullanım durumunuz için kontrol edin.

Verileri dönüştürün:

Veriler temizlendikten sonra, onu analitik görev için daha uygun bir forma dönüştürmenin zamanı geldi. Bu içerebilir verileri toplama, özellik mühendisliği gerçekleştirme veya istatistiksel teknikler uygulama.

Verileri analiz edin ve yorumlayın:

Şimdi, verileri kullanma zamanı. Verileri analiz etmek ve yorumlamak ve değerli öngörüler ve bilgiler elde etmek için uygun araçları ve teknikleri kullanın.

Sonuçları iletin:

Son olarak, veri işleme çabalarınızın sonuçlarını ilgili paydaşlara iletmek önemlidir. Bu, edindiğiniz bilgileri paylaşmak için raporlar, görselleştirmeler veya sunumlar oluşturmayı içerebilir.

---

Faturalar ve makbuzlarla çalışıyorsanız veya kimlik doğrulama konusunda endişeleniyorsanız, Nanonets'e göz atın çevrimiçi OCR or PDF metin çıkarıcı PDF belgelerinden metin çıkarmak için bedava. Hakkında daha fazla bilgi edinmek için aşağıya tıklayın Nanonets Kurumsal Otomasyon Çözümü.

---

Nanonets: İşletmeler için Veri İşleme Otomasyonu

Nanonets, yapay zeka tabanlı bir akıllı belge işleme yazılımı O can herhangi bir belgeden veri ayıklayın (resimler, el yazısı resimler, PDF'ler ve daha fazlası) ve otomatik pilotta çıkarılan veriler üzerinde görevler gerçekleştirin. gibi görevleri gerçekleştirmek için kodsuz iş akışlarını kullanabilirsiniz.

Ve daha fazlası.

Nanonets tamamen özelleştirilebilir bir platformdur, yani kullanım durumunuza ve gereksinimlerinize göre özelleştirebilirsiniz. Aşağıdaki resimde gösterilenler dahil ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere birden fazla veri biçimlendirme ve geliştirme görevi gerçekleştirebilir.

Neden Nanonets'i seçmelisiniz?

Bir işletme olarak belgeleriniz var. Çoğu zaman, birçoğu.

Belgelerde birçok bilgi gizlidir. Nanonets gibi bir platform kullanmak, işletmelerin kayıtlardaki verileri kullanmasına, manuel belge işlemlerini otomatikleştirmesine ve belgelerin güvenliğini artırırken kuruluşun üretkenliğini artırmasına olanak tanır.

Nanonet'ler, işletmelerin aşağıdakiler gibi belge verisi süreçlerini otomatikleştirmesine yardımcı olur: veri girişi ERP'ye geçiş, belge veri çıkarma, belgeleri bir biçimden diğerine dönüştürme ve onayları otomatikleştirme, kontroller, doğrulamalar ve daha fazlası.

Özelliklerinin yanı sıra, Nanonets'e geçmeniz için bazı nedenler:

Müşterilerimizin bizim hakkımızda söyleyecek güzel şeyleri var!

Aklınızda bir veri işleme kullanım durumu var mı? Nanonets'i ücretsiz deneyin or uzmanlarımıza ulaşın iş akışlarını sizin için ayarlamak için!

---

Basit elektronik tablo yazılımlarından karmaşık veri işleme çerçevelerine kadar pek çok araç ve teknoloji mevcuttur. Veri işlemede kullanılan bazı standart araçlar ve teknolojiler şunları içerir:

• İlişkisel veritabanları verileri tablolarda depolayan ve verileri işlemek ve sorgulamak için SQL (Structured Query Language) kullanan yapılandırılmış veritabanlarıdır. Örnekler MySQL, Oracle ve PostgreSQL'i içerir.
• NoSQL veritabanları: Bunlar geleneksel SQL dilini kullanmaz.
• R ve Python: Veri analizi ve makine öğrenimi için popüler olan programlama dilleri.
• Yazı tahtası: Kullanıcıların etkileşimli panolar ve raporlar oluşturmasına olanak tanıyan bir veri görselleştirme aracı.
• SAS, SPSS ve STATA: İstatistiksel veri analizi ve görselleştirme yazılımı.
• BIÇAK: Açık kaynaklı bir veri entegrasyonu ve veri analitiği platformu.

Sonuç

Veri işleme, geniş veri kümelerinden anlamlı içgörüler elde etmek isteyen işletmeler için bir cankurtaran halatıdır. Veri işleme otomasyonu, işletmelerin işlemenin manuel yönlerini minimum hatayla otomatikleştirmesine yardımcı olur.

Nanonets gibi yazılımlar, kodsuz iş akışı otomasyonu ile veri işlemlerini basitleştirerek kuruluşların zamandan ve maliyetlerden tasarruf etmesine yardımcı olabilir. Sıradan belge veri işleme görevlerini otomatikleştirmek istiyorsanız, ekibimize ulaşın or ÜCRETSİZ deneme sürümünü başlat.

---

Aklınızda başka bir kullanım durumu olması durumunda, lütfen bize ulaşın. Kodsuz iş akışlarını kullanarak veri çıkarma, işleme ve arşivlemeyi maliyetin çok altında otomatikleştirmenize yardımcı olabiliriz.

---

Daha fazla oku: