Автоматизированный, Без кода Стек данных
Научиться Astera Data Stack может упростить и оптимизировать управление данными вашего предприятия.
Почему автоматизация извлечения данных необходима для роста бизнеса
Современный мир полагается на данные. В каждом процессе организации проходит огромный объем данных, независимо от размера бизнеса. От счетов и расчетов заработной платы до опросов клиентов и журналов вызовов — в каждой сфере бизнеса есть ценная информация, которая может улучшить результаты вашего предприятия. Получение данных из этих различных источников, которые часто неструктурированы, извлечение полезной информации перед ее очисткой и, наконец, ее анализ имеет важное значение для принятия ключевых бизнес-решений. Извлечение данных с помощью различных методов, таких как инструменты очистки данных, позволяет получить полезные показатели данных, которые могут стимулировать рост компании.
К счастью, благодаря современным технологиям обрабатывать документы в виде структурированных данных относительно легко. Однако, полная автоматизация когда извлечение неструктурированных источников данных по-прежнему остается проблемой для организаций. Это также компенсирует большую и трудоемкую часть бэк-офисной деятельности.
Проблемы ручного извлечения данных
Согласно исследованию, более 40% сотрудников тратят примерно четверть недели на выполнение рутинных повторяющихся задач, которые можно автоматизировать. Большинство организаций по-прежнему полагаются на ручное извлечение данных для получения соответствующих данных из неструктурированных источников для использования в бизнесе.
Однако этот процесс не только ресурсоемок, но и имеет ряд недостатков, которые могут повлиять на рост бизнеса. Ручное извлечение данных имеет высокий уровень ошибок по сравнению с автоматизированными инструментами. Частота ошибок может быть связана с:
- Недостаточная подготовка людей, участвующих в вводе данных.
- Человеческая ошибка
- Неправильная интерпретация данных
- Непонятная информация.
Эти проблемы могут вызвать серьезные задержки в различных бизнес-процессах, особенно тех, которые ежедневно обрабатывают большие объемы данных.
Еще одна ключевая проблема, связанная с ручным сбором данных, — это затраты и усилия, необходимые для проверки извлеченных данных. Обычный Качество данных проверки являются важным шагом в процессе извлечения данных. Они предотвращают проблемы, возникающие из-за отправки неточных данных на анализ. Проверка качества с помощью обработки данных вручную требует найма дополнительного персонала, который тратит часы обеспечение точности введенных данных, просматривая каждый файл и проверяя на наличие ошибок или несоответствий. В конечном итоге это стоит организации как времени, так и денег. С помощью инструментов очистки данных, включающих автоматизацию, это можно легко сделать с меньшими затратами и за меньшее время.
И, наконец, ручное извлечение данных может отвлечь сотрудников от выполнения более важных задач. Это может нанести ущерб организации и помешать ей достичь стратегических целей, требующих своевременной доставки конкретных данных.
инструмент для извлечения
Инструменты автоматического извлечения данных – лучшая альтернатива
Обычно организации передают процесс извлечения данных на аутсорсинг, когда источник(и) неструктурирован, полагая, что, делегируя задачу сторонним организациям, они могут ускорить путь от данных к аналитической информации. Хотя это может быть осуществимо, аутсорсинг извлечения данных может привести к задержкам и снижению производительности.
К счастью, быстрый технологический прогресс позволил автоматизировать этот процесс с помощью инструментов извлечения данных. Пользователи могут легко извлекать соответствующую информацию из различных документов, очищать и проверять данные, а также доставлять их в желаемое место назначения. Сотрудники могут легко анализировать и использовать полученные данные для своевременного принятия решений.
Возможности автоматизации этих инструментов обеспечивают более быстрое и безошибочное извлечение данных. Вы можете построить логику извлечения для входящих документов и применить эту логику к другим неструктурированным документам с похожим макетом. Это позволяет организации направить свои ресурсы на значимые задачи, а не на ручную, повторяющуюся работу, которая может вызвать задержки и привести к ошибкам.
Автоматизированное извлечение данных быстро получает широкое распространение в различных отраслях, будь то для получения более точной информации, более быстрого доступа к данным или снижения затрат на обработку данных. Благодаря таким функциям, как OCR (оптическое распознавание символов) и извлечение таблиц, предлагаемым передовые инструменты автоматического извлечения данных предприятия могут идентифицировать и извлекать данные из неструктурированных документов с высокой точностью и минимальными затратами ручного труда.
Отраслевое применение инструментов автоматического извлечения данных
Хорошим примером отрасли, которая могла бы извлечь выгоду из автоматизации извлечения данных, является логистика. Поставщики логистических услуг имеют дело с большим количеством входящих данных. От счетов-фактур и заказов на покупку до информации о клиентах — людям необходимо быстро обрабатывать эти документы. Любая задержка или ошибка могут привести к серьезным проблемам для поставщиков услуг.
Используя инструменты извлечения данных для автоматизации процесса, поставщики логистических услуг могут создавать шаблоны на основе правил. Эти шаблоны легко идентифицируют ключевые поля в различных неструктурированных документах, таких как файлы PDF, текстовые файлы и т. д. Это позволяет программному обеспечению собирать необходимую информацию из документов на основе созданного шаблона. Сотрудники могут легко извлекать информацию из всех входящих документов с одинаковым макетом. Пользователь может сделать это без какого-либо кодирования или повторной калибровки программного обеспечения.
Индустрия туристических агентств — еще один яркий пример бизнеса, который может извлечь выгоду из автоматического извлечения данных. Большинство предприятий в этом секторе сталкиваются с обширным информационным потоком из различных источников, включая внутренние источники или заинтересованные стороны, связанные с бизнесом. Например, информация о бронировании рейсов, оформлении визы, отмене, информации о посадке и журналах полетов, среди прочего.
Ручная обработка процесса извлечения данных может привести к ряду операционных проблем, таких как задержка данных, задержки информации и т. д. Эти проблемы в конечном итоге обходятся бизнесу в большие деньги, напрасные ресурсы и плохое качество обслуживания клиентов. Автоматизация всего процесса извлечения данных может повысить производительность и эффективность затрат внутри организации.
Является ли автоматическое извлечение данных правильным выбором для вашего бизнеса?
Нельзя отрицать преимущества автоматического извлечения данных. Однако не менее важно найти подходящее программное обеспечение для автоматического извлечения данных, которое хорошо подходит для нужд вашего бизнеса. С Astera ReportMiner, вы можете автоматизировать процесс извлечения данных с помощью интерфейса без кода и в кратчайшие сроки получить полезную информацию из неструктурированных документов.
Astera ReportMiner предлагает уникальные функции, такие как извлечение таблиц, шаблоны многократного использования, распознавание текста, а также встроенные функции качества и очистки данных. Благодаря удобному интерфейсу инструмент извлечения данных без кода упрощает извлечение данных на основе шаблонов из многочисленных неструктурированных форматов документов, включая TXT, XLS, COBOL, PDF, RTF и другие.
Чтобы узнать больше о том, как Astera ReportMiner может помочь вашему бизнесу автоматизировать процесс извлечения данных, скачайте 14-дневную бесплатную пробную версию сегодня. Опробуйте все функции и быстрее получайте ценную информацию на основе данных, содержащихся во входящих документах, чтобы ускорить рост вашего бизнеса.
