数据自动化对于业务可持续性越来越重要，尤其是考虑到数据量的指数增长。但这不仅仅是数据量；数据源和数据类型也在增加。

根据国际数据中心 (IDC) 的数据，全球数据领域将增长至 163 ZB 到 2025 年，全球数据流量将达到 163 万亿千兆字节，是 2016 年记录数量的十倍。

对于企业来说，大数据既是挑战，也是机遇。您将如何收集、清理和整合大数据，以便 数据管理、分析和自动化？

是的，整个过程将是一项艰巨的任务，但这正是数据自动化可以拯救它的地方！

在本博客中，我们将讨论数据自动化、其优势、用例、有效自动化策略的步骤以及自动化工具的未来。让我们深入了解吧！

什么是数据自动化？

数据自动化由数据处理系统实现，是通过自动化数据处理工具上传、处理和加工数据的过程，而不是手动执行所有这些任务。其目的是在收集、上传、转换、存储、处理和分析数据时尽量减少人为干预。

数据自动化工具可以自动执行重复且耗时的任务，包括数据提取、转换、清理、验证和集成。

数据自动化通常涉及三个共同要素： 提取、转换、 和 载荷 （也称为 ETL）。ETL 过程包括三个简单步骤：

• 提取 来自一个或多个来源的数据。
• 改造 通过应用转换（例如排序、过滤等）转换为目标系统所需的格式。
• 载荷 进入目标系统，例如数据库或 数据仓库.

自动化数据采购流程可节省时间和金钱，同时提高业务效率。它还有助于通过数据验证减少错误，并确保加载的数据结构化。从数据中收集必要的业务见解对于公司朝着正确的方向发展是必要的。

简而言之，自动化 数据处理 数据分析帮助业务用户专注于分析数据而不是准备数据。

数据自动化用例

数据自动化工具通过建立数据管道来工作，该管道可以自动从不同来源收集数据，处理和转换数据以使其适合目的地，然后将其传送到数据仓库或分析和 BI 工具。

当数据在数据管道中移动时，基于机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 的不同自动化技术开始发挥作用来完成这一过程。

让我们看一下一些流行的实际数据自动化用例：

1. 智能数据捕获

• 使用案例： 实施光学字符识别 (OCR)、条形码扫描和对象识别等技术，从半结构化和非结构化数据源中提取和处理信息。
• 示例： 智能数据采集可自动化和加速数据提取，实时应用洞察并根据提取的输入自动执行流程。这减少了手动任务和人为错误，简化了零售、物流和医疗保健等多个领域的运营。

2. 增强分析

• 使用案例： 采用机器学习 (ML) 和自然语言处理 (NLP) 来自动化数据分析过程，使用户能够更直观地与数据交互并从中获得见解，而无需丰富的技术专业知识。
• 示例： 在农业领域，增强分析可以处理有关用水量、土壤条件和作物生长的数据，以提供可操作的见解，帮助农民做出明智的决策，以优化产量和资源利用率。

3. AutoAI

• 使用案例： 自动化机器学习模型的整个生命周期，从数据准备和模型选择到特征工程和超参数优化。
• 示例： 旨在预测客户对促销活动的反应的企业可以使用 AutoAI 自动准备数据、选择合适的模型类型、设计相关特征并优化参数，从而减少人工干预并做出准确的预测。

4. 人工智能库存管理

• 使用案例： 应用人工智能监控库存水平、预测需求并优化库存补货流程。
• 示例： 通过实施人工智能驱动的库存管理系统， 捆绑 库存过剩减少了 40%。该系统分析销售数据和客户行为，准确预测需求，从而实现更高效的库存控制。

数据自动化的优势：为什么它对您的业务很重要？

数据自动化为企业提供了极好的激励。对于组织来说，这是一种高效且经济的解决方案，可以提高工作效率并节省成本。此外，自动化对员工也有好处，他们可以专注于具有挑战性和高刺激的活动，而不是单调的任务。

1.   更快的洞察力

面对现实吧; 处理来自不同来源的大量数据并不是一件容易的事。 从不同来源提取的数据的格式各不相同。 因此，必须对其进行标准化和 验证 在加载到统一系统之前。

自动化可以节省大量处理构成数据管道一部分的重复任务的时间。 此外，它最大限度地减少了人为干预，这意味着消耗的时间更少，资源利用率更高，数据可靠性更高。

2.   更高的盈利能力

 任何企业的目标都是提高盈利能力，而自动化可以直接影响利润，因为它可以最大限度地减少错误以及与错误相关的成本。

你知道吗，纠正过去的错误可能会导致额外的 每年 25,000 小时，成本为 878,000 美元? 想象一下通过利用自动化可以节省多少时间和成本。

事实上，一个根据麦肯锡的一项调查，自动化可节省高达 30% 的成本。

3.   更快乐的员工队伍

想象一下每天连续几个小时处理一项任务，例如数据输入！ 重复性的任务会让团队不快乐并且效率低下。 这不仅影响公司的利润，也给人力资源团队带来了挑战。

自动化基本任务使团队能够专注于更复杂的工作并在自己的角色中成长。 它还提高了他们的士气和归属感，使他们变得更有效率并且不太可能流失。

4.   更好的性能和可扩展性

数据自动化可确保数据环境​​具有更好的性能和可扩展性。 例如，通过启用变更数据捕获 (CDC)，在源级别所做的所有变更都将根据触发器传播到整个企业系统。 相反，手动更新任务会消耗时间并且需要大量专业知识。

带自动化 数据集成工具，加载数据和管理CDC只需在可视化设计器上拖放对象即可，无需编写代码。

5.   改善客户关系

减少错误、提高效率和充满活力的组织有助于改善客户服务。 健康的关系可以提高与客户的商誉，从而促进交易顺利并提高客户忠诚度。

使用自动化 ETL 工具加快数据集成

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如何开始数据自动化

理想情况下，销售、客户和库存数据应该自动化。但是，如果您认为任何其他类型的数据对您的企业工作至关重要，那么最好也将其包含在自动化管道中。这减少了对资源的依赖，让您更容易维护 数据的完整性 和 数据质量 从长远来看。

以下清单可帮助您确定数据自动化的合适候选人：

• 数据需要频繁更新吗？
• 上传/处理之前是否需要进行操作？
• 数据量大吗？
• 数据来自异构源吗？

简而言之，任何需要频繁更新、转换或操作的大量数据很可能都是数据自动化的候选者。

采用有效的数据自动化策略：8 个关键步骤

缺乏适当的自动化策略可能会导致您的公司浪费时间和资源。 它还可能导致您损失更多的收入。 因此，您的数据处理自动化策略（包括利用自动化数据处理系统）应与您公司的目标保持一致。

以下分步指南可帮助您使用自动化策略：

1.了解您的需求并定义目标

在实施任何解决方案之前，您需要充分了解您的数据需求。 您需要处理多少数据？ 您的企业中普遍存在什么类型的数据？ 哪些数据流程将从自动化中受益最多？ 这些是一些需要考虑的问题。

您还需要定义使用自动化的目标。 一些可以提供帮助的简单目标是：

• 每天处理发票节省 X 小时。
• 每个分析师每月节省 Y 美元。
• 减少Z小时的数据迁移。

这些目标将在实施过程中为您提供指导，并帮助您评估策略的有效性。

2. 对数据进行分类并概述访问角色

第二步，分类 源数据 根据优先级和访问难易程度。请参阅您的源系统清单并确定您可以访问的源。如果您使用的是自动 数据提取工具，确保它支持您业务运营的整体格式。

另外，确定谁有权访问数据。 访问权限是否会授予每个部门团队，还是集中在 IT 专家之间？

3. 绘制工作流程和大纲转换

下一步涉及在纸上概述预期的工作流程。 这包括规划您的数据源、所需的转换和目的地。

确定 转换 对于将源数据转换为所需的大小至关重要。 例如，它可以像将复杂的缩写词转换为全文名称一样简单，也可以像转换一样复杂 关系数据库 数据写入 CSV 文件。 在数据自动化过程中确定正确的转换以获得所需的结果至关重要，否则您的整个数据集可能都是错误的。

4.选择正确的数据自动化工具

您的工作流程将帮助您决定如何执行自动化。 您可以决定通过编码自行创建解决方案，也可以购买数据自动化工具。 您的选择将取决于您的预算、范围和人力资源。

例如，小团队会发现内部方法比企业工具更便宜。

5. 开发和测试 ETL 流程

根据前两个步骤中概述的要求，选择一种具有处理或更新数据同时保持质量所需的所有基本功能的自动化方法。 仔细评估该方法，无论是工具还是自定义解决方案，并在必要时进行调整。

6. 安排数据更新

接下来，安排数据流以便及时更新。对于此步骤，选择 ETL工具 具有作业调度、工作流程自动化等流程自动化功能，确保流程执行无需任何人工干预。

7.跟踪性能

持续跟踪自动化策略的绩效。 监控关键指标，例如处理速度、节省的时间和错误。 定期审查和完善您的工作流程，以优化性能、确定需要改进的领域并适应不断变化的业务需求。

8. 评估你的方法

最后，根据初始目标评估您的自动化策略。 如果不起作用，请返回绘图板。 另一方面，如果您的策略成功，请考虑将其应用到其他流程和部门。

自动化工具的未来

自动化科学的日益普及为机器学习模型中令人兴奋的概念（称为自动化特征工程）铺平了道路。 这是从原始数据中提取特征的过程 数据挖掘技术 和数据收集。 尽管自动化特征工程是一种相对较新的方法，但它可以使用现实世界的数据集解决一些数据科学项目的困难。

此外，数据自动化工具将变得更加用户友好和易于访问。 用户界面将变得更加直观，允许具有不同技术专业水平的用户轻松配置和部署自动化流程。 与其他系统和平台的集成也将变得无缝，使组织能够更有效地利用来自各种来源和系统的数据。 此外，基于云的解决方案将继续占据主导地位，为各种规模的组织提供可扩展性、灵活性和成本效益。

简化数据自动化 Astera

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数据分析和自动化对于数据驱动的业务计划的长期可持续性至关重要。 手动处理数据会增加出错的可能性、执行时间和资源投资。

随着我们的前进，业务报告对高质量数据的需求只会增加。 如今，企业更加依赖数据质量。 通过手动流程无法记录，自动化一劳永逸地解决了这个问题。

数据自动化通过消除重复的手动任务来简化业务流程，使您能够专注于业务增长。自动化数据分析进一步帮助业务用户实时迅速地做出关键业务决策。

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