في جوهرها ، تشير معالجة البيانات إلى معالجة البيانات الأولية وتحويلها إلى شكل أكثر قيمة وذات مغزى للمستخدم النهائي.
هناك العديد من الأساليب المختلفة لمعالجة البيانات ، ويمكن أن تختلف الخطوات المحددة المتضمنة اعتمادًا على طبيعة البيانات وأهداف المعالجة. فيما يلي خطوات عملية معالجة البيانات:
هناك عدة أنواع مختلفة من معالجة البيانات ، لكل منها مجموعته الخاصة من الأساليب والأساليب:
أتمتة عمليات البيانات مع سير عمل بدون كود في 15 دقيقة.
كيف تبدأ في معالجة البيانات؟
إذا كنت جديدًا في هذا المجال ، فهناك بعض الأشياء الأساسية التي ستحتاج إلى وضعها في الاعتبار. أولاً وقبل كل شيء ، ستحتاج إلى تحديد الأدوات والتقنيات التي ستستخدمها. تتوفر العديد من الأدوات والتقنيات لمعالجة البيانات ، بدءًا من برامج جداول البيانات البسيطة إلى لغات البرمجة المعقدة مثل Python. من الضروري اختيار الأدوات المناسبة لاحتياجاتك ومستوى مهارتك. فيما يلي نهج تدريجي لمعالجة البيانات:
ما هي بعض التطبيقات الشائعة لمعالجة البيانات؟
في حالة وجود بيانات ، توجد حالة استخدام لمعالجة البيانات. لإجراء تحليلات على البيانات ، يجب معالجة البيانات الأولية. الآن ، ما هي بعض حالات الاستخدام الشائعة لمعالجة البيانات للمؤسسات؟ لنلقي نظرة.
- التحليلات التنبؤية: ما هو أفضل من معرفة التنبؤات بشيء على وشك الوقوع في الخطأ؟ من خلال المعالجة الآلية للبيانات ، يمكن للشركات التعامل بشكل استباقي مع المواقف الصعبة مثل إسقاط أرقام الإيرادات قبل أن تصبح مشكلة.
- تطهير البيانات: البيانات من مصادر متعددة لا بد أن يكون لها اختلافات في التنسيق. تعمل معالجة البيانات على تسوية البيانات وتضمن تنسيقًا مشابهًا عبر المصادر.
- أتمتة ذكي: يمكن أن تساعد معالجة البيانات في تشغيل أتمتة سير العمل المستندة إلى القواعد لأتمتة المهام اليدوية.
- الكشف عن الغش: تحديد الأنشطة الاحتيالية من خلال تحليل الأنماط في بيانات المعاملات.
- أنظمة التوصية: تحليل بيانات سلوك المستخدم لتقديم توصيات مخصصة.
- معالجة الصورة: تحليل ومعالجة الصور لاستخراج المعلومات والأفكار.
هذه بعض حالات استخدام معالجة البيانات ، ولكن يمكن تطبيقها على العديد من الصناعات والشخصيات.
كيفية أتمتة معالجة البيانات؟
هناك العديد من التطبيقات لمعالجة البيانات في مجال الأعمال. ولكن كيف تجعل الحياة أسهل مع معالجة البيانات المعقدة؟
السؤال عن هذه الإجابة هو "أتمتة معالجة البيانات".
تستخدم أتمتة معالجة البيانات ببساطة أتمتة سير العمل لوضع مهام البيانات على الطيار الآلي. يمكنك استخدام أتمتة ذكية لأتمتة مهام معالجة البيانات العادية مثل إدخال البيانات وتحميل المستندات وتنقية البيانات ، مطابقة البيانات, التحققوتخزين البيانات. لتبدأ مع البيانات أتمتة المعالجة، عليك اتباع الخطوات التالية:
حدد المشكلة أو السؤال الذي تريد الإجابة عليه:
قبل أن تبدأ ، يجب أن تفهم بوضوح ما تريد تحقيقه من خلال جهود معالجة البيانات الخاصة بك. حدد المشكلة التي تريد حلها أو السؤال الذي تريد الإجابة عليه ، ثم ضع في اعتبارك البيانات التي تحتاجها لمعالجتها.
حدد منصة التشغيل الآلي:
يمكنك استخدام SQL و Python و STATA لتشفير عملية معالجة البيانات. أو يمكنك استخدام أدوات إدارة سير العمل الحديثة بدون تعليمات برمجية لإنشاء مهام سير عمل لإعداد القواعد والمشغلات لمعالجة البيانات.
توفر المنصات مثل Nanonets حلاً شاملاً للمؤسسات لأتمتة العمليات التجارية بكفاءة.
اجمع البيانات:
بمجرد أن تعرف البيانات التي تحتاجها ، فقد حان الوقت لبدء جمعها. قد يشمل ذلك استخدام أجهزة الاستشعار أو قواعد البيانات أو أدوات تجريف الويب لجمع البيانات. من المهم التأكد من أن البيانات التي تم جمعها دقيقة وذات صلة وشاملة.
يمكنك أتمتة جمع البيانات على شبكات النانو. أنظر كيف.
تنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا:
الخطوة التالية هي تنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا للتأكد من أنها قابلة للاستخدام. قد يشمل ذلك إزالة الأخطاء والتناقضات ، وتنسيق البيانات وإعادة هيكلتها ، ومعالجة القيم المفقودة.
يمكن للشبكات النانوية التعامل مع جميع عمليات تنظيف البيانات والمشاحنات بسهولة. تحقق من حالة الاستخدام الخاصة بك.
تحويل البيانات:
بمجرد تنظيف البيانات ، حان الوقت لتحويلها إلى شكل أكثر ملاءمة للمهمة التحليلية. قد يشمل هذا تجميع البياناتأو أداء هندسة الميزات أو تطبيق التقنيات الإحصائية.
تحليل وتفسير البيانات:
الآن ، حان الوقت لاستخدام البيانات. استخدم الأدوات والتقنيات المناسبة لتحليل البيانات وتفسيرها واستخراج الأفكار والمعلومات القيمة.
توصيل النتائج:
أخيرًا ، من المهم توصيل نتائج جهود معالجة البيانات إلى أصحاب المصلحة المعنيين. قد يتضمن ذلك إنشاء تقارير أو تصورات أو عروض تقديمية لمشاركة الأفكار التي اكتسبتها.
إذا كنت تعمل مع الفواتير والإيصالات أو كنت تقلق بشأن التحقق من الهوية ، فتحقق من شبكات Nanonets التعرف الضوئي على الحروف عبر الإنترنت or مستخرج نص PDF لاستخراج نص من مستندات PDF مجانا. انقر أدناه لمعرفة المزيد عن حلول أتمتة المؤسسات النانونية.
الشبكات النانوية: أتمتة معالجة البيانات للمؤسسات
Nanonets هو الذكاء الاصطناعي برنامج ذكي لمعالجة المستندات التي يمكن أن استخراج البيانات من أي وثيقة (الصور والصور المكتوبة بخط اليد وملفات PDF والمزيد) وأداء المهام على البيانات المستخرجة على الطيار الآلي. يمكنك استخدام مهام سير العمل بدون تعليمات برمجية لأداء مهام مثل
وأكثر من ذلك.
Nanonets عبارة عن نظام أساسي قابل للتخصيص بالكامل ، مما يعني أنه يمكنك تخصيصه وفقًا لحالة الاستخدام ومتطلباتك. يمكنه تنفيذ مهام متعددة لتنسيق البيانات وتحسينها ، بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر المهام الموضحة في الصورة أدناه.
لماذا تختار Nanonets؟
كعمل تجاري ، لديك مستندات. في كثير من الأحيان ، الكثير منهم.
يتم إخفاء الكثير من المعلومات في المستندات. يتيح استخدام نظام أساسي مثل Nanonets للشركات استخدام البيانات من السجلات وأتمتة عمليات المستندات اليدوية وتحسين إنتاجية المؤسسة مع تعزيز أمان المستندات.
تساعد شبكات النانو الشركات في أتمتة عمليات بيانات المستندات مثل إدخال البيانات في ERP ، وثيقة استخراج البيانات، وتحويل المستندات من تنسيق إلى آخر و أتمتة الموافقاتوالشيكات والتحقق والمزيد.
بصرف النظر عن ميزاته ، إليك بعض الأسباب التي تجعلك تنتقل إلى شبكات النانو:
عملاؤنا لديهم بعض الأشياء الجيدة ليقولوها عنا!
هل لديك حالة استخدام لمعالجة البيانات في الاعتبار؟ جرب Nanonets مجانًا or تواصل مع خبرائنا لإعداد مهام سير العمل من أجلك!
تتوفر العديد من الأدوات والتقنيات ، من برامج جداول البيانات البسيطة إلى أطر معالجة البيانات المعقدة. تتضمن بعض الأدوات والتقنيات القياسية المستخدمة في معالجة البيانات
- قواعد البيانات العلائقية هي قواعد بيانات منظمة تخزن البيانات في جداول وتستخدم SQL (لغة الاستعلام الهيكلية) لمعالجة البيانات والاستعلام عنها. تتضمن الأمثلة MySQL و Oracle و PostgreSQL.
- قواعد بيانات NoSQL: هؤلاء لا يستخدمون لغة SQL التقليدية.
- R و Python: لغات البرمجة الشائعة لتحليل البيانات والتعلم الآلي.
- تابلوه: أداة تصور البيانات تتيح للمستخدمين إنشاء لوحات معلومات وتقارير تفاعلية.
- SAS و SPSS و STATA: برنامج تحليل البيانات الإحصائية والتصور.
- كنيم: منصة مفتوحة المصدر لتكامل البيانات وتحليلات البيانات.
وفي الختام
تعد معالجة البيانات بمثابة شريان حياة للشركات التي تتطلع إلى استخلاص رؤى ذات مغزى من مجموعات البيانات الضخمة الخاصة بها. تساعد أتمتة معالجة البيانات الشركات على أتمتة الجوانب اليدوية للمعالجة بأقل قدر من الأخطاء.
يمكن لبرامج مثل Nanonets مساعدة المؤسسات في توفير الوقت والتكاليف من خلال تبسيط عمليات البيانات مع أتمتة سير العمل بدون رمز. إذا كنت ترغب في أتمتة مهام معالجة بيانات المستندات العادية ، تواصل مع فريقنا or ابدأ تجربتك المجانية.
في حالة وجود حالة استخدام أخرى في الاعتبار ، يرجى التواصل معنا. يمكننا مساعدتك في أتمتة استخراج البيانات ومعالجتها وأرشفتها باستخدام تدفقات عمل بدون تعليمات برمجية بجزء بسيط من التكلفة.
اقرأ أكثر:
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- بلاتوبلوكشين. Web3 Metaverse Intelligence. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- المصدر https://nanonets.com/blog/data-processing/
