Astera Datenvorbereitung
Der schnellste Weg zur Datenaufbereitung mit KI-gestütztem Chat
22. Juli | 11 Uhr PT

Case Study

Ciena Wasser s Astera zur Automatisierung des Datenextraktionsprozesses für Bestellungen.

Digitalisierungszeit für Bestellungen von 1 Stunde auf 2 Minuten reduziert
15-mal schnellere Datenextraktion erreicht
Hintergrund
Die Ciena Corporation ist ein Pionier in der Netzwerkbranche und dafür bekannt, Telekommunikationsunternehmen ein umfassendes Spektrum an Netzwerkdiensten, Software und Ausrüstung bereitzustellen. Mit einer Marktpräsenz in über 35 Ländern ermöglicht Ciena Telekommunikationsunternehmen, skalierbare, anpassungsfähige Netzwerke aufzubauen, um den sich verändernden Verbraucheranforderungen gerecht zu werden. Das Unternehmen verfügt über ein umfangreiches Portfolio von mehr als 1500 Kunden weltweit, die regelmäßig Bestellungen (PO) für die Produkte und Dienstleistungen von Ciena aufgeben.
Luftüberwachung
Ciena erhält Kundenanfragen für seine Produkte und Dienstleistungen in Form einer Bestellung (PO) über verschiedene Quellen, einschließlich E-Mails. Diese POs sind im Allgemeinen in PDF-Format und enthalten wichtige Informationen wie Kundenname, Preis, Währung, Gesamtwert, Teile, Adressen und mehr, die extrahiert werden müssen, um initiieren eine Transaktion.
Das manuelle Extrahieren von Daten aus PDFs war zeitintensiv und verzögerte die Bearbeitungszeit für Kundenaufträge. Nach der Datenextraktion mussten diese manuell in der Kundenbestellungsdatenbank abgeglichen werden, was aufgrund von Fehlern bei der Dateneingabe zu viel Hin und Her führte. Ciena wollte eine Plattform, die es ihnen ermöglichen würde, den Prozess zu automatisieren und den manuellen Aufwand zu verringern.
Profil
Ciena Corporation ist ein führender Anbieter von Netzwerkprodukten und -diensten und beliefert Telekommunikationsunternehmen auf der ganzen Welt..
Branche
Technologie und Software
Luftüberwachung
Ciena suchte nach einer Lösung für den zeitaufwändigen Prozess der manuellen Extraktion und Bereinigung von Daten aus PDF-Bestellungen und deren Einspeisung in die firmeninterne benutzerdefinierte Anwendung. Ciena verwendet Astera um die Datenextraktion ihrer Bestellungen zu automatisieren.
Ergebnisse
Bei AsteraCiena kann jetzt Einkaufsaufträge in etwa zwei Minuten digitalisieren, was 15-mal schneller ist als zuvor.
Enter Astera
Ciena untersuchte zunächst drei verschiedene Datenextraktionsprodukte. Nachdem ich jede Option ausgiebig getestet habe, Astera war der unangefochtene Champion.

As Astera bietet eine umfassende Datenextraktionslösung, die speziell entwickelt wurde und Ciena dabei half, eine Reihe unstrukturierter Datenformate zu verarbeiten, darunter PDFs, PDF-Formulare, TXT, PRN, RTF, DOC, DOCX, XLS und XLSX. Astera kombinierte regelbasierte Datenextraktion mit einer ETL-Engine der Enterprise-Klasse, um Ciena dabei zu helfen, seinen ETL-Prozess zu optimieren und in unstrukturierten Dateien eingeschlossene Daten zu befreien.
Astera Ciena konnte seinen gesamten Prozess automatisieren, indem es PDF-Dateien direkt aus E-Mails abruft, die erforderlichen Textfelder in XML extrahiert und diese an POMitarbeiter zur Überprüfung und Validierung von Fakten. Ciena nutzt Astera vorlagenbasierte Extraktionsfunktion, die es Benutzern ermöglicht, dasselbe Berichtsmodell für Bestellungen von bestehenden Kunden wiederzuverwenden. Was neue Kunden betrifft, so die Funktionen wie Pattern Match zum Durchsuchen wichtiger Textfelder, insbesondere innerhalb langwierig PDFs und erstellen Sie schnell Vorlagen für die zukünftige Verwendung.
Nach der Implementierung AsteraCiena digitalisiert Bestellungen jetzt in etwa 2 Minuten, was früher 30 Minuten bis einige Stunden dauerte. Die digitalisierten PDFs ermöglichen einen 15-mal schnelleren Datenextraktionsprozess, sodass Kunden- und Auftragsmanager Kundenanfragen weitaus effizienter bearbeiten können. Ciena Corporation setzt auf Astera Funktionen zur Automatisierung der PO-Digitalisierung, sodass Verkaufsaufträge innerhalb weniger Minuten präzise erstellt und verarbeitet werden können.
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Autoren:
Iqbal Ahmed
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