الآلي, لا كود مكدس البيانات
تعلم كيف Astera يمكن لـ Data Stack تبسيط وتبسيط إدارة بيانات مؤسستك.
معالجة تغير التخطيط في استخراج البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي
يعد استخراج البيانات مكونًا مهمًا في خطوط أنابيب معالجة البيانات الحديثة. تعتمد الشركات عبر الصناعات على معلومات قيمة من مجموعة من المستندات لتحسين عملياتها واتخاذ قرارات مستنيرة.
إحدى الطرق الشائعة لاستخراج البيانات هي الطريقة التقليدية القائمة على القوالب. تتضمن هذه التقنية إنشاء قوالب أو قواعد محددة مسبقًا تحدد الهيكل المتوقع وحقول البيانات داخل المستندات. ترشد هذه القوالب نظام الاستخراج إلى مكان وكيفية تحديد واستخراج حقول البيانات ذات الصلة. يطابق نظام الاستخراج المستند مع هذه القوالب ويستخرج البيانات وفقًا لذلك.
عند استخدام استخراج البيانات التقليدي المستند إلى القوالب ، يجب مراعاة جوانب مختلفة لضمان استرجاع البيانات بسلاسة من هذه المستندات ، مثل:
- تناقضات في بنية المستند يمكن أن تعيق عملية الاستخراج.
- الطبيعة التي تستغرق وقتًا طويلاً لإنشاء النموذج ، والتي تتطلب موارد كبيرة.
- احتمال حدوث أخطاء أثناء إجراء الاستخراج ، مما يشكل خطرًا على دقة البيانات.
- مشاكل قابلية التوسع التي قد تحد من القدرة على التعامل بكفاءة مع حجم متزايد من المستندات.
أقصى قدر من الدقة والكفاءة: أثر استخراج البيانات الآلي
إذا اعتبرنا أن إنشاء نموذج لفاتورة واحدة يستغرق حوالي 20-30 دقيقة وهناك 20 فاتورة بتخطيطات مختلفة ، فسيتطلب الأمر إجمالي 30 * 20 = 600 دقيقة ، أي ما يعادل 10 ساعات ، لإكمال عملية إنشاء النموذج . تسلط هذه العملية التي تستغرق وقتًا طويلاً الضوء على الحاجة إلى تقنيات استخراج بيانات أكثر تقدمًا وفعالية لإدارة تخطيطات المستندات المتنوعة.
لذلك ، تستكشف الشركات الحديثة نهجًا هجينًا يجمع بين كفاءة استخراج البيانات القائمة على القوالب وقوة نماذج اللغة المتقدمة ، مثل GPT الخاص بـ OpenAI أو نماذج اللغة الأخرى واسعة النطاق المماثلة (LLMs) ، لتبسيط عملية استخراج البيانات ومعالجة مشكلة إنشاء النماذج. يمكن أن يؤدي دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في خط أنابيب استخراج البيانات إلى تقليل الوقت والجهد اللازمين لإنشاء القالب بشكل كبير.
هذا هو المكان Astera ReportMiner يأتي. استخراج البيانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي في ReportMiner يمكنه استخراج البيانات بسرعة وبدقة من مجموعة متنوعة من أنواع المستندات. تسمح هذه الميزة باستخراج البيانات من أوامر الشراء والفواتير بتنسيقات مختلفة دون متاعب.
حالة الاستخدام: أتمتة استخراج بيانات أمر الشراء باستخدام Astera ReportMiner
لنفكر في حالة الاستخدام. يجب أن تدير SwiftFlow Services Inc. (SFS) التدفق اليومي لأوامر الشراء من مختلف البائعين المستلمة عبر البريد الإلكتروني. كل يوم ، يتلقون ما يقرب من 10 إلى 20 أمر شراء ، حيث يقدم كل بائع تخطيط أمر شراء فريدًا.
يهدف SFS إلى استخراج حقول محددة من أوامر الشراء هذه وتخزين البيانات في قاعدة بيانات لمزيد من التحليل ، مثل تقييم أداء البائع ، وتحديد فرص توفير التكاليف ، وتحسين إدارة سلسلة التوريد.
أرادت SFS حلاً فعالاً ومبسطًا يمكنه استخراج المعلومات المطلوبة بسهولة دون الحاجة إلى إنشاء قالب يدويًا. لذلك اختاروا Asteraحل استخراج البيانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي. يجب على المستخدمين تحديد نوع المستند والتخطيط المطلوب فقط للاستخراج ، ويستفيد النظام من قدرة الذكاء الاصطناعي على بناء السياق لاستخراج المعلومات وإنشاء قوالب تتكون من مناطق وحقول باستخدام الأساليب البحثية.
تقوم الأداة تلقائيًا بإنشاء قوالب لجميع المصادر داخل مجلد على مستوى المشروع. اعترافًا بأهمية التغذية الراجعة البشرية ، يقوم النظام بتخزين أي قوالب إشكالية (RMDs) تتطلب تعديلات من قبل المستخدم في مجلد معين.
بعد التحقق من RMD والتخصيص حسب متطلبات العمل ، يمكن للمستخدمين إنشاء سير عمل للتكرار خلال RMDs وكتابة البيانات المستخرجة إلى وجهة. يعمل كائن قواعد جودة البيانات على تحسين الكفاءة من خلال ضمان التزام البيانات المستخرجة بقواعد العمل المحددة ، مما يؤدي إلى استرداد البيانات بشكل أسرع وأكثر دقة.
من خلال تبسيط عملية استخراج البيانات وأتمتتها ، يمكن لـ SFS تقليل العمل اليدوي ، وتحسين دقة البيانات المستخرجة ، والتركيز على المهام الأكثر أهمية في خط أنابيب معالجة البيانات. تحقق من هذا الفيديو لمعرفة المزيد:
إذا كنت ترغب في معرفة المزيد عن ReportMiner، اتصل بفريق المبيعات لدينا جدولة عرض اليوم.
