مدونات

الصفحة الرئيسية / مدونات / خطة اللعب لأتمتة البيانات المكونة من 8 خطوات – Astera Centerprise

جدول المحتويات
الآلي, لا كود مكدس البيانات

تعلم كيف Astera يمكن لـ Data Stack تبسيط وتبسيط إدارة بيانات مؤسستك.

خطة اللعب لأتمتة البيانات المكونة من 8 خطوات – Astera Centerprise

5 يناير، 2024

تعتبر أتمتة البيانات ضرورية لاستدامة الأعمال. وفقًا لمركز البيانات الدولي (IDC) ، سينمو مجال البيانات العالمي إلى 163 زيتا بحلول عام 2025. وهذا يعادل 163 تريليون غيغابايت أو عشرة أضعاف المبلغ المسجل في عام 2016.

بالنسبة للأعمال التجارية، يمكن أن تصبح مثل هذه البيانات الضخمة تحديًا. كيف يمكنك جمعها وتنظيفها وتركيبها معًا؟ إدارة البياناتوالتحليلات والأتمتة؟ العملية برمتها ستكون مهمة هائلة.

لا تقلق ، أتمتة البيانات تأتي لإنقاذك!

في هذه المدونة ، سنغطي:

  • ما هي أتمتة البيانات؟
  • حالات استخدام أتمتة البيانات
  • مزايا أتمتة البيانات
  • كيف تبدأ مع أتمتة البيانات
  • اعتماد إستراتيجية فعالة لأتمتة البيانات من خلال 8 خطوات رئيسية
  • مستقبل أدوات الأتمتة

أتمتة البيانات

ما هي أتمتة البيانات؟

أتمتة البيانات ، التي يتم تمكينها بواسطة أنظمة معالجة البيانات ، هي عملية تحميل البيانات ومعالجتها ومعالجتها عبر أدوات معالجة البيانات الآلية بدلاً من تنفيذ جميع هذه المهام يدويًا.

تتضمن ثلاثة عناصر مشتركة: استخراج ، تحويل ، و حمل (وتسمى أيضًا ETL). يتم تصنيف عملية ETL إلى ثلاث خطوات بسيطة:

  • مقتطف بيانات من مصدر واحد أو أكثر.
  • تحول في التنسيق المطلوب لنظام الوجهة عن طريق تطبيق التحويلات ، مثل الفرز ، والتصفية ، وما إلى ذلك.
  • حمل في النظام الهدف ، مثل قاعدة بيانات أو مستودع البيانات.

تعمل أتمتة عملية تحديد مصادر البيانات على توفير الوقت والمال مع تحسين كفاءة الأعمال. كما أنه يساعد على تقليل الأخطاء من خلال التحقق من صحة البيانات ويضمن تنظيم البيانات المحملة. يعد جمع رؤى الأعمال الأساسية من بياناتك أمرًا ضروريًا للشركة للتقدم في الاتجاه الصحيح. وهكذا، بعد أن الآلي معالجة المعلومات في تحليلات البيانات يساعد مستخدمي الأعمال على التركيز على تحليل البيانات بدلاً من إعدادها.

حالات استخدام أتمتة البيانات

في عالم اليوم سريع الحركة ، هناك العديد من الأمثلة اليومية للمعالجة التلقائية للبيانات ، مثل:

  1. دعم العملاء
  2. دعم مكتبي
  3. أتمتة أوامر الشراء
  4. تحليلات الموظف
  5. جدولة الاجتماعات

الآن بعد أن فهمت معنى أتمتة البيانات واستكشفت أمثلةها ، دعنا نناقش فوائدها.

مزايا أتمتة البيانات

مزايا أتمتة البيانات: ما سبب أهميتها لعملك؟

تقدم أتمتة البيانات حوافز ممتازة للأعمال. إنه حل منتج وفعال من حيث التكلفة للمؤسسة لأنه يحسن كفاءة العمل ويوفر التكاليف. علاوة على ذلك ، فإن الأتمتة مفيدة أيضًا للموظفين ، الذين يمكنهم التركيز على الأنشطة الصعبة والمحفزة بدرجة عالية بدلاً من المهام الرتيبة.

1. وقت أسرع لإجراء نظرة ثاقبة: لنواجه الأمر؛ إن معالجة كميات هائلة من البيانات الواردة من مصادر مختلفة ليس بالأمر السهل. تختلف البيانات المستخرجة من مصادر مختلفة في الشكل. لذلك ، يجب أن تكون موحدة و التحقق من صحة قبل تحميلها في نظام موحد.

توفر الأتمتة الكثير من الوقت في معالجة المهام المتكررة التي تشكل جزءًا من خط أنابيب البيانات. بالإضافة إلى ذلك ، فإنه يقلل من التدخل البشري ، مما يعني استهلاك وقت أقل واستخدام أفضل للموارد وزيادة موثوقية البيانات.

2. ربحية أعلى: الهدف من أي عمل هو زيادة الربحية، والأتمتة لها تأثير مباشر على النتيجة النهائية لأنها تقلل من الأخطاء والتكاليف المرتبطة بالأخطاء. هل تعلم أن تصحيح أخطاء الماضي يمكن أن يسبب أخطاء إضافية 25,000 ساعة سنويًا بتكلفة 878,000 دولار؟ تخيل مقدار الوقت والتوفير في التكلفة الذي يمكن تحقيقه من خلال الاستفادة من الأتمتة. في الواقع، أوفقًا لاستطلاع أجرته شركة McKinsey، يمكن أن تتيح الأتمتة تحقيق وفورات تصل إلى 30٪.

3. قوة عاملة أكثر سعادة: تخيل العمل في مهمة واحدة ، مثل إدخال البيانات ، كل يوم لساعات متتالية! يمكن أن تجعل المهام المتكررة الفرق غير سعيدة وغير فعالة. لا يؤثر هذا على النتيجة النهائية للشركة فحسب ، بل يخلق أيضًا تحديًا لفرق الموارد البشرية.

تتيح أتمتة المهام الأساسية للفرق التركيز على عمل أكثر تعقيدًا والنمو في أدوارهم. كما أنه يحسن معنوياتهم وشعورهم بالانتماء ، مما يسمح لهم بأن يكونوا أكثر كفاءة وأقل عرضة للتوتر.

4. تحسين الأداء وقابلية التوسع: تضمن أتمتة البيانات أداءً أفضل وقابلية التوسع لبيئة البيانات الخاصة بك. على سبيل المثال ، من خلال تمكين التقاط بيانات التغيير (CDC) ، يتم نشر جميع التغييرات التي تم إجراؤها على مستوى المصدر في جميع أنحاء نظام المؤسسة بناءً على المشغلات. على العكس من ذلك ، فإن تحديث المهام يدويًا يستغرق وقتًا ويتطلب خبرة كبيرة.

مع الآلي أدوات تكامل البياناتإن تحميل البيانات وإدارة مركز السيطرة على الأمراض (CDC) هو مجرد مسألة سحب وإسقاط الكائنات على المصمم المرئي دون كتابة التعليمات البرمجية.

5. تحسين العلاقات مع العملاء: يساعد تقليل الأخطاء وتحسين الكفاءة والمؤسسة النشطة في تحسين خدمة العملاء. تعمل العلاقة الصحية على تحسين النية الحسنة مع العملاء ، مما قد يؤدي إلى التعامل السلس وتعزيز ولاء العملاء.

كيف تبدأ مع أتمتة البيانات

من الناحية المثالية، يجب أن تكون بيانات المبيعات والعملاء والمخزون آلية. ولكن إذا كنت تعتبر أي نوع آخر من البيانات ضروريًا لمساعي مؤسستك، فمن الأفضل تضمينه في مسار الأتمتة أيضًا. وهذا يقلل من الاعتماد على الموارد ويسهل عليك صيانتها تكامل البيانات و جودة البيانات في المدى الطويل.

فيما يلي قائمة مرجعية لمساعدتك في تحديد المرشحين المناسبين لأتمتة البيانات:

  • هل تتطلب البيانات تحديثات متكررة؟
  • هل يتطلب التلاعب قبل التحميل / المعالجة؟
  • هل حجم البيانات مرتفع؟
  • هل البيانات قادمة من مصادر غير متجانسة؟

باختصار ، فإن أي كميات كبيرة من البيانات التي تحتاج إلى تحديث متكرر أو تحويل أو معالجة هي على الأرجح مرشحًا لأتمتة البيانات.

أتمتة البيانات تحول المشهد المؤسسي

اعتماد إستراتيجية فعالة لأتمتة البيانات: 8 خطوات رئيسية

يمكن أن يؤدي عدم وجود استراتيجية أتمتة مناسبة إلى إهدار الوقت والموارد لشركتك. يمكن أن يكلفك أيضًا المزيد من حيث خسارة الإيرادات. ومن ثم ، يجب أن تتماشى إستراتيجية أتمتة عمليات البيانات الخاصة بك ، والتي تتضمن استخدام نظام معالجة البيانات الآلي ، مع أهداف شركتك.

إليك دليل خطوة بخطوة لمساعدتك على استخدام إستراتيجية الأتمتة الخاصة بك:

1. فهم احتياجاتك وتحديد الأهداف

قبل تنفيذ أي حل ، يجب أن تفهم تمامًا متطلبات البيانات الخاصة بك. ما مقدار البيانات التي تحتاجها للمعالجة؟ ما نوع البيانات السائد في مؤسستك؟ ما هي عمليات البيانات التي ستستفيد أكثر من الأتمتة؟ هذه بعض الأسئلة التي يجب أخذها في الحسبان.

تحتاج أيضًا إلى تحديد أهدافك لاستخدام الأتمتة. بعض الأهداف البسيطة التي يمكن أن تساعد هي:

  • X عدد الساعات المحفوظة في معالجة الفواتير في اليوم.
  • يتم توفير مبلغ Y $ لكل محلل شهريًا.
  • تقليل ترحيل البيانات بمقدار Z ساعة.

ستوجهك هذه الأهداف أثناء عملية التنفيذ وستساعدك على تقييم فعالية استراتيجيتك.

2. تصنيف أدوار الوصول إلى البيانات والمخطط التفصيلي

الخطوة الثانية هي التصنيف مصدر معلومات حسب الأولوية وسهولة الوصول. ارجع إلى مخزون نظام المصدر الخاص بك وحدد المصادر التي يمكنك الوصول إليها. إذا كنت تستخدم الآلي أداة استخراج البياناتتأكد من أنه يدعم التنسيقات المتكاملة لعمليات عملك.

أيضًا ، حدد من سيكون له حق الوصول إلى البيانات. هل سيتم منح حق الوصول إلى كل فريق إدارة ، أم سيتم مركزه بين متخصصي تكنولوجيا المعلومات؟

3. تعيين مسار العمل وتحولات المخطط التفصيلي

تتضمن الخطوة التالية تحديد سير العمل المتوقع على الورق. يتضمن ذلك تعيين مصادر البيانات والتحويلات والوجهات المطلوبة.

تحديد التحولات ضروري لتحويل بيانات المصدر إلى الحجم المطلوب. على سبيل المثال ، قد يكون الأمر سهلاً مثل تحويل الاختصارات المعقدة إلى أسماء نص كامل أو معقدًا مثل التحويل قاعدة بيانات علائقية البيانات في ملف CSV. من الأهمية بمكان تحديد التحولات الصحيحة للحصول على النتائج المرجوة أثناء أتمتة البيانات ، وإلا فقد تكون مجموعة البيانات بأكملها خاطئة.

4. حدد أدوات أتمتة البيانات الصحيحة

سيساعدك سير العمل في تحديد كيفية أداء الأتمتة. يمكنك أن تقرر إنشاء حل بنفسك من خلال الترميز ، أو يمكنك شراء أداة أتمتة البيانات. يعتمد اختيارك على ميزانيتك ونطاقك ومواردك البشرية.

على سبيل المثال ، ستجد الفرق الصغيرة طريقة داخلية أرخص من أداة المؤسسة.

5. تطوير واختبار عملية ETL

بناءً على المتطلبات الموضحة في الخطوتين السابقتين ، حدد نهج التشغيل الآلي مع جميع الميزات الأساسية المطلوبة لمعالجة البيانات أو تحديثها مع الحفاظ على الجودة. قم بتقييم النهج بعناية ، سواء كان أداة أو حلًا مخصصًا ، وقم بتعديله عند الضرورة.

6. جدولة البيانات للتحديثات

بعد ذلك ، قم بجدولة تدفقات البيانات الخاصة بك للحصول على التحديثات في الوقت المناسب. لهذه الخطوة ، حدد ملف أداة ETL مع ميزات أتمتة العمليات مثل جدولة الوظائف وأتمتة سير العمل وما إلى ذلك ، يضمن تنفيذ العملية دون أي تدخل بشري.

7. تتبع الأداء

تتبع باستمرار أداء استراتيجية الأتمتة الخاصة بك. مراقبة المؤشرات الرئيسية مثل سرعة المعالجة والساعات المحفوظة والأخطاء. قم بمراجعة وتنقيح تدفقات العمل بانتظام لتحسين الأداء وتحديد مجالات التحسين والتكيف مع احتياجات العمل المتطورة.

8. تقييم النهج الخاص بك

أخيرًا ، قم بتقييم إستراتيجية الأتمتة الخاصة بك مقابل الأهداف الأولية. إذا لم يعمل ، فارجع إلى لوحة الرسم. من ناحية أخرى ، إذا نجحت استراتيجيتك ، ففكر في تطبيقها على العمليات والإدارات الأخرى.

مستقبل أدوات الأتمتة

لقد مهدت الشعبية المتزايدة لعلم الأتمتة الطريق لمفاهيم مثيرة في نماذج التعلم الآلي تسمى هندسة الميزات الآلية. إنها عملية استخراج الميزات من البيانات الأولية من خلال تقنيات استخراج البيانات وجمع البيانات. على الرغم من أن هندسة الميزات الآلية هي طريقة جديدة نسبيًا، إلا أنها يمكنها حل العديد من صعوبات مشاريع علوم البيانات باستخدام مجموعات بيانات العالم الحقيقي.

بالإضافة إلى ذلك ، تم تعيين أدوات أتمتة البيانات لتصبح أكثر سهولة في الاستخدام ويمكن الوصول إليها. ستصبح واجهات المستخدم أكثر سهولة ، مما يسمح للمستخدمين ذوي المستويات المختلفة من الخبرة الفنية بتكوين ونشر عمليات الأتمتة بسهولة. سيصبح التكامل مع الأنظمة والأنظمة الأساسية الأخرى سلسًا أيضًا ، مما يمكّن المؤسسات من الاستفادة من البيانات من مختلف المصادر والأنظمة بشكل أكثر فعالية. علاوة على ذلك ، ستستمر الحلول المستندة إلى السحابة في اكتساب مكانة بارزة ، مما يوفر قابلية التوسع والمرونة وفعالية التكلفة للمؤسسات من جميع الأحجام.

تبسيط أتمتة البيانات باستخدام Astera Centerprise

أتمتة البيانات

أتمتة البيانات مع Astera Centerprise

يعد تحليل البيانات والأتمتة أمرًا ضروريًا لتحقيق الاستدامة الطويلة لمبادرات الأعمال القائمة على البيانات. يمكن أن تؤدي معالجة البيانات يدويًا إلى زيادة فرص الأخطاء ووقت التنفيذ واستثمار الموارد.

بينما نمضي قدمًا ، ستزداد الحاجة إلى بيانات عالية الجودة لإعداد تقارير الأعمال. تعتمد الشركات بشكل أكبر على جودة البيانات اليوم. لا يمكن تسجيلها من خلال العمليات اليدوية ، والأتمتة تحل هذه المشكلة بشكل نهائي.

من خلال التخلص من المهام اليدوية المتكررة ، تعمل أتمتة البيانات على تبسيط عمليات عملك وتمكنك من التركيز على نمو الأعمال. يساعد تحليل البيانات الآلي أيضًا مستخدمي الأعمال على اتخاذ قرارات الأعمال الحاسمة على الفور في الوقت الفعلي.

Astera Centerprise يسمح بأتمتة البيانات من خلال جدولة الوظائف. يمكنك بسهولة إنشاء خرائط البيانات وأتمتة الأحداث / المشغلات / الإجراءات ، مثل إفلات الملف أو البريد الإلكتروني أو تغيير القيمة. تعرف على كيف يمكن أن يساعدك هذا الحل التلقائي في استخراج رؤى الجودة لتحسين الأعمال.

ربما يعجبك أيضا
ما هي إمكانية ملاحظة البيانات؟ دليل كامل
استكشاف مصدر البيانات: ضمان سلامة البيانات وصحتها
ما هي البيانات الوصفية ولماذا هي مهمة؟
مع مراعاة Astera لتلبية احتياجات إدارة البيانات الخاصة بك؟

أنشئ اتصالاً خاليًا من التعليمات البرمجية مع تطبيقات مؤسستك وقواعد البيانات والتطبيقات السحابية لدمج جميع بياناتك.

دعونا نتواصل الآن!
يتيح الاتصال