Eine gut geplante und ordnungsgemäß ausgeführte Datenaufbereitung beeinflusst die Analyseergebnisse und wirkt sich auf nachgelagerte Anwendungen aus. Bei korrekter Durchführung führt die Datenaufbereitung oder Vorverarbeitung zu hochwertigen, zuverlässigen Daten, die zu Erkenntnissen führen, auf die Sie sich verlassen können.
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Astera Anwendungsfall: Automatisierung des Datenflusses von PDFs zu Amazon S3 bei Retailzy
Kämpfen Sie mit dem Extrahieren von Daten aus PDF-Rechnungen zur Analyse? Lesen Sie dieses Whitepaper, um herauszufinden, wie wir Ihnen helfen können, eine End-to-End-Architektur zu entwerfen, die Sie innerhalb von Minuten von PDF-Rechnungen zu XML-Dateien führt, die in Amazon S3 hochgeladen werden
Retailzy, ein Outsourcing-Unternehmen für die Geschäftsabwicklung, hat ehrgeizige Pläne, sein Geschäft über Kalifornien hinaus auszudehnen. Es steht jedoch vor einem Engpass in seiner Datenanalyseabteilung, die mit den Wachstumsplänen des Unternehmens nicht Schritt halten kann.
Die Datenanalyseabteilung erhält jeden Monat rund 5000 PDF-Rechnungen zur Analyse. Die Abteilung muss jede Rechnung manuell aus der E-Mail herunterladen, Daten aus OCR extrahieren und Daten in eine Datenverwaltungssoftware eingeben, die über begrenzte Automatisierungsmöglichkeiten verfügt.
Das Unternehmen verwendet Amazon S3 für seinen Speicherbedarf und die Datenanalyseabteilung muss jede konvertierte Datei einzeln in die Cloud hochladen.
Mit Astera Report Miner konnte das Unternehmen seinen Datenextraktionsprozess komplett überarbeiten und seinen Expansionsplan fortsetzen. In diesem Whitepaper zeigen wir Ihnen, wie Retailzy verwendet Astera Miner melden an:
- Automatisiert die Datenextraktion aus PDF-Rechnungen mit unterschiedlichen Formaten
- Validieren Sie alle eingehenden Daten
- Laden Sie konvertierte Daten ohne manuellen Eingriff in Amazon S3 hoch