Обробка даних 101: Секрет прийняття рішень на основі даних

---

Як почати обробку даних?

Якщо ви новачок у цій сфері, вам потрібно врахувати кілька ключових речей. Перш за все, вам потрібно буде визначитися з інструментами та технологіями, які ви будете використовувати. Для обробки даних доступно багато інструментів і технологій, починаючи від простих електронних таблиць і закінчуючи складними мовами програмування, такими як Python. Важливо вибрати інструменти, які відповідають вашим потребам і рівню навичок. Ось покроковий підхід до обробки даних:

Які поширені програми обробки даних?

Там, де є дані, є сценарій використання для обробки даних. Щоб виконати аналітику даних, необхідно обробити необроблені дані. Тепер, які типові випадки використання обробки даних для підприємств? Давайте поглянемо.

• Прогнозна аналітика: Що може бути краще, ніж знати прогнози того, що ось-ось піде не так? Завдяки автоматизованій обробці даних підприємства можуть завчасно вирішувати такі складні ситуації, як зниження доходів, перш ніж це стане проблемою.
• Очищення даних: Дані з кількох джерел обов’язково матимуть відмінності у форматуванні. Обробка даних нормалізує дані та забезпечує однакове форматування в усіх джерелах.
• Розумна автоматизація: Обробка даних може допомогти запустити автоматизацію робочого процесу на основі правил для автоматизації ручних завдань.
• Виявлення шахрайства: Виявлення шахрайських дій шляхом аналізу шаблонів у даних транзакцій.
• Рекомендаційні системи: Аналіз даних про поведінку користувачів для надання персоналізованих рекомендацій.
• Обробка зображень: Аналіз і маніпулювання зображеннями для отримання інформації та розуміння.

Це деякі випадки обробки даних, але їх можна застосувати до багатьох галузей і персоналій.

Як автоматизувати обробку даних?

Існує багато програм для обробки даних у бізнесі. Але як полегшити життя завдяки складній обробці даних?

Питання до цієї відповіді: «автоматизація обробки даних».

Автоматизація обробки даних просто використовує автоматизацію робочого процесу, щоб перевести завдання даних на автопілот. Ви можете використовувати інтелектуальна автоматизація для автоматизації повсякденних завдань обробки даних, таких як введення даних, завантаження документів, очищення даних, відповідність даних, перевіркаі зберігання даних. Щоб почати роботу з даними автоматизація обробки, потрібно виконати наступні дії:

Визначте проблему чи запитання, на які ви хочете відповісти:

Перш ніж почати, ви повинні чітко розуміти, чого ви хочете досягти за допомогою обробки даних. Визначте проблему, яку ви хочете вирішити, або запитання, на яке ви хочете відповісти, а потім розгляньте дані, необхідні для її вирішення.

Виберіть платформу автоматизації:

Ви можете використовувати SQL, Python і STATA для кодування процесу обробки даних. Або ви можете використовувати сучасні інструменти керування робочим процесом без коду, щоб створити робочі процеси для налаштування правил і тригерів для обробки даних.

Такі платформи, як Nanonets, надають компаніям наскрізне рішення для ефективної автоматизації бізнес-процесів.

Зберіть дані:

Коли ви знаєте, які дані вам потрібні, настав час почати їх збирати. Це може передбачати використання датчиків, баз даних або інструментів веб-збирання для збору даних. Важливо переконатися, що зібрані дані точні, актуальні та вичерпні.

Ви можете автоматизувати збір даних у Nanonets. Подивіться, як.

Очистіть і попередньо обробіть дані:

Наступним кроком є ​​очищення та попередня обробка даних, щоб переконатися, що вони придатні для використання. Це може включати видалення помилок і невідповідностей, форматування та реструктуризацію даних, а також обробку відсутніх значень.

Наномережі легко впораються з усіма процесами очищення та суперечок даних. Перевірте це для свого випадку використання.

Перетворення даних:

Після очищення даних настав час перетворити їх у більш придатну форму для аналітичного завдання. Це може включати агрегування даних, розробка функцій або застосування статистичних методів.

Проаналізуйте та інтерпретуйте дані:

Тепер настав час використовувати дані. Використовуйте відповідні інструменти та методи для аналізу та інтерпретації даних і отримання цінних ідей та інформації.

Повідомте результати:

Нарешті, важливо повідомити результати вашої обробки даних відповідним зацікавленим сторонам. Це може включати створення звітів, візуалізацій або презентацій для обміну інформацією, яку ви отримали.

---

Якщо ви працюєте з рахунками-фактурами та квитанціями або турбуєтеся про перевірку посвідчення особи, перегляньте Nanonets онлайн OCR or Екстрактор тексту PDF для вилучення тексту з документів PDF безкоштовно. Натисніть нижче, щоб дізнатися більше про Рішення для автоматизації підприємства Nanonets.

---

Наномережі: автоматизація обробки даних для підприємств

Nanonets заснований на ШІ інтелектуальне програмне забезпечення для обробки документів що може витягти дані з будь-якого документа (зображення, рукописні зображення, PDF-файли тощо) і виконуйте завдання з витягнутими даними на автопілоті. Ви можете використовувати робочі процеси без коду для виконання таких завдань, як

І багато іншого.

Nanonets — це повністю настроювана платформа, що означає, що ви можете налаштувати її відповідно до свого сценарію використання та вимог. Він може виконувати численні завдання форматування та вдосконалення даних, включаючи, але не обмежуючись, ті, що показані на зображенні нижче.

Чому варто вибрати Nanonets?

Як бізнес, у вас є документи. Часто їх багато.

Багато інформації приховано в документах. Використання такої платформи, як Nanonets, дозволяє підприємствам використовувати дані із записів, автоматизувати ручну обробку документів і підвищити продуктивність організації, підвищуючи безпеку документів.

Наномережі допомагають підприємствам автоматизувати процеси обробки даних документів, наприклад введення даних в ERP, вилучення даних документа, конвертація документів з одного формату в інший і автоматизація погоджень, перевірки, підтвердження тощо.

Окрім його особливостей, ось кілька причин, чому вам варто перейти на Nanonets:

Наші клієнти можуть сказати про нас багато хорошого!

Чи маєте ви на увазі варіант обробки даних? Спробуйте Nanonets безкоштовно or зверніться до наших експертів щоб налаштувати для вас робочі процеси!

---

Доступно багато інструментів і технологій, від простих електронних таблиць до складних інфраструктур обробки даних. Деякі стандартні інструменти та технології, що використовуються для обробки даних, включають

• Реляційні бази даних це структуровані бази даних, які зберігають дані в таблицях і використовують SQL (мову структурованих запитів) для маніпулювання та запиту даних. Приклади включають MySQL, Oracle і PostgreSQL.
• Бази даних NoSQL: Вони не використовують традиційну мову SQL.
• R і Python: Мови програмування, популярні для аналізу даних і машинного навчання.
• Правління: Інструмент візуалізації даних, який дозволяє користувачам створювати інтерактивні інформаційні панелі та звіти.
• SAS, SPSS і STATA: Програмне забезпечення для аналізу та візуалізації статистичних даних.
• KNIME: Платформа інтеграції та аналітики даних із відкритим кодом.

Висновок

Обробка даних є порятунком для компаній, які прагнуть отримати значущу інформацію зі своїх величезних наборів даних. Автоматизація обробки даних допомагає підприємствам автоматизувати ручні аспекти обробки з мінімальними помилками.

Програмне забезпечення, таке як Nanonets, може допомогти організаціям заощадити час і витрати, спрощуючи процеси обробки даних за допомогою автоматизації робочого процесу без коду. Якщо ви хочете автоматизувати повсякденні завдання обробки даних документів, зверніться до нашої команди or розпочати безкоштовну пробну версію.

---

Якщо у вас на увазі інший варіант використання, зв’яжіться з нами. Ми можемо допомогти вам автоматизувати вилучення, обробку та архівування даних за допомогою робочих процесів без коду за невелику частину вартості.

---

Детальніше: