Devriez-vous créer ou acheter votre outil d'analyse de données ?

• Définition de l'analyse
• Qu'est-ce que l'analyse de données ?
• Comment fonctionne un analyseur ?
• Optimisation du flux de travail d'entreprise à l'aide de l'analyse de données
• Pour construire ou acheter votre outil d'analyse de données
• Astera ReportMiner Vous permet d'analyser les données plus rapidement
• ReportMiner Démo

Définition de l'analyse 

Avant de plonger plus profondément dans les outils d'analyse de données, nous devons comprendre ce que signifie l'analyse.

Considérez la phrase suivante : 

Le logiciel adepte a analysé les données problématiques. 

Intuitivement, nous comprenons tous ce que cela signifie, mais que se passerait-il si nous le décomposions en un format plus simple ?  

Le processus de division de cette phrase en son sujet, son verbe et son objet est connu sous le nom d'analyse linguistique. En effectuant une analyse linguistique, les lecteurs peuvent mieux comprendre l'intention derrière les mots d'un auteur. 

De la même manière que les lecteurs utilisent l'analyse linguistique pour donner un sens à la langue, les entreprises utilisent l'analyse des données pour donner un sens à leurs données. 

Qu'est-ce que l'analyse de données ?

L'analyse des données est le processus de conversion des données d'un format à un autre. L'utilisation la plus courante de l'analyse des données consiste à convertir le code HTML brut au format JSON. 

Mais est-ce le seul cas d'utilisation de l'analyse de données ? Pas assez. 

Les fichiers PDF, les e-mails, les fichiers audio et de nombreux autres types de fichiers peuvent stocker des données d'entreprise. L'analyse des données est la conversion de n'importe lequel de ces types de fichiers dans des formats plus facilement compréhensibles. 

Comment fonctionne un analyseur ? 

Un analyseur n'est pas concerné par l'analyse de tous les points de données d'un document commercial. Au lieu de cela, les données sont collectées sur un ensemble prédéfini de règles.

Par conséquent, l'analyse des données s'effectue en deux étapes : 

1. Tout d'abord, définir les règles qui soulignent quelles données doivent être capturées
2. Et ensuite, effectuer les transformations appropriées sur les données analysées pour les préparer au stockage et à l'analyse

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Apprendre encore plus

Optimisation du flux de travail d'entreprise à l'aide de l'analyse de données 

Aujourd'hui, plus de 80 % des données d'entreprise ne sont pas structurées. Apprendre à utiliser ces données peut créer un avantage concurrentiel pour les entreprises, et une solution d'analyse de données robuste peut vous aider à y parvenir. 

Un analyseur de données fournit une structure aux données et automatise les défis d'extraction de données auxquels les entreprises sont confrontées au quotidien. Par conséquent, les entreprises peuvent utiliser des données auparavant inaccessibles et les utiliser pour rationaliser les communications, optimiser les analyses et identifier les processus inefficaces. 

Finance et investissements 

La finance est préparée à l'utilisation d'analyseurs de données. Des réglementations strictes et le besoin de vastes informations financières créent des milliers de points de données qui doivent être triés et analysés. Ainsi, la transformation des données non structurées en données structurées est cruciale pour prendre des décisions d'investissement, déterminer les taux de prêt et préparer les prévisions de bénéfices.  

De plus, il donne également aux institutions financières la possibilité d'analyser des fichiers audio, des documents et des rapports d'audit qui leur permettent de mieux comprendre les tendances et les modèles des utilisateurs. Cela se traduit par une plus grande personnalisation des offres de produits. 

Expédition et logistique 

Comme dans l'industrie financière, l'industrie du transport maritime et de la logistique a également un besoin important et sans cesse croissant d'analyse de données. Quelques exemples de données non structurées qui doivent être correctement formatées pour l'optimisation du flux de travail sont les factures commerciales, les factures de droits d'importation/exportation et les étiquettes d'expédition.

Comptabilité 

Les entreprises opérant dans le secteur de la comptabilité disposent de grandes quantités de données non structurées qu'elles doivent filtrer pour obtenir des informations pertinentes. Ils doivent également satisfaire à des exigences de conformité étendues qui nécessitent des données précises et fiables. 

Des secteurs tels que le droit et le droit, la santé, l'assurance et la fabrication ont également des exigences réglementaires similaires et bénéficient d'un outil d'analyse de données robuste. 

Pour construire ou acheter votre outil d'analyse de données 

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Devriez-vous créer votre propre outil d'analyse de données ou acheter une solution d'analyse de données existante pour gérer vos besoins de gestion de données ? Voici quelques points clés dont vous devez tenir compte. 

La portée de votre ou vos cas d'utilisation

Si vous avez une grande variété de cas d'utilisation avec un degré élevé de différenciation dans les documents pour ces cas d'utilisation, il est judicieux de s'appuyer sur la vaste capacité d'un outil d'analyse de données existant. D'autre part, si vous avez affaire à des fichiers homogènes, la création d'une solution d'analyse de données spécialisée pour ces fichiers spécifiques est également une bonne solution.

Intégration avec d'autres systèmes

Comment envisagez-vous d'intégrer votre outil d'analyse de données à d'autres outils de gestion des données employé par votre entreprise est également une considération importante. Peut-être souhaitez-vous que les données analysées soient introduites dans une plate-forme d'analyse qui vous fournira des informations utiles et exploitables, ou souhaitez-vous introduire ces informations directement dans un entrepôt de données afin de pouvoir les stocker en tant que source unique de vérité. Travailler sur des intégrations peut être difficile. Faisant partie de Asteral'offre plus large de gestion des données, Astera ReportMiner peut vous offrir un puissant outil d'analyse de données aux côtés d'un écosystème d'autres produits de gestion de données qui peuvent faire passer votre utilisation des données d'entreprise à un niveau supérieur.

Investissement

À première vue, l’achat d’un outil d’analyse de données semble être un achat coûteux. Cependant, vous devez également considérer le coût d'opportunité de l'allocation de ressources de développement à la création d'un outil d'analyse de données. Et il est pertinent de garder à l’esprit que la construction de l’outil n’est que la première étape. La maintenance continue et les mises à niveau de l'outil peuvent s'avérer être des tâches tout aussi épuisantes en ressources pour votre entreprise.

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Support à la clientèle

L'exécution d'une solution d'analyse de données n'est pas une tâche simple. En conséquence, votre équipe de développement rencontrera des problèmes à un moment ou à un autre. Avoir une équipe de représentants dédiés au service client tel que celui à Astera veille à ce que ces problèmes soient résolus rapidement et efficacement. 

Astera ReportMiner Vous permet d'analyser les données plus rapidement 

Si vous décidez qu'il vaut la peine d'acheter un outil d'analyse de données pour votre entreprise, Astera ReportMiner est l'outil idéal pour vous. ReportMinerL'extraction de données basée sur des modèles de, combinée à son puissant moteur ETL, vous permet d'analyser les données avec rapidité et précision.  

En cliquant ReportMiner de stock 

La vidéo suivante montre un cas d'utilisation courant du traitement de documents dans ReportMiner et ses fonctionnalités, notamment : 

• La fenêtre de conception intuitive qui vous permet de créer facilement des modèles
• Définition de modèle et sélection de région qui vous permet d'extraire des données en spécifiant les champs pertinents 
• Capture de données qui vous permet d'analyser à la fois les paires de valeurs clés et les régions de table
• Aperçu des données qui vous permet de voir vos données en temps réel

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