[ad_1]
Quy trình làm việc dữ liệu rất cần thiết để các doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt và thúc đẩy tăng trưởng. Tuy nhiên, việc quản lý các quy trình công việc này có thể tốn thời gian và lặp đi lặp lại, thường liên quan đến các tác vụ thủ công làm tiêu hao các tài nguyên quý giá.
Các doanh nghiệp thường dành nhiều thời gian cho việc chuẩn bị và làm sạch dữ liệu, chỉ còn rất ít thời gian cho việc phân tích chiến lược. Mặc dù những nhiệm vụ này là cần thiết nhưng chúng không sử dụng tốt nhất các kỹ năng của nhóm bạn.
Tự động hóa quy trình làm việc dữ liệu không phải là một khái niệm mới, nhưng những tiến bộ gần đây trong các giải pháp tự động hóa thông minh đã giúp hợp lý hóa ngay cả những quy trình phức tạp nhất. Giờ đây, bạn có thể tự động hóa việc trích xuất, tích hợp và phân tích dữ liệu, cho phép nhóm của bạn tập trung vào các hoạt động có giá trị cao và mang lại kết quả có ý nghĩa nhanh hơn.
Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ khám phá các phương pháp hay nhất, ví dụ thực tế và các công cụ mạnh mẽ để giúp bạn tự động hóa quy trình làm việc dữ liệu và khai thác được nhiều hơn từ dữ liệu của mình.
Quy trình làm việc dữ liệu là gì?
Luồng công việc dữ liệu là một quy trình có cấu trúc để kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn và định dạng khác nhau thành một tập dữ liệu tích hợp. Mục tiêu chính của nó là cung cấp cho người dùng cái nhìn có cấu trúc, đầy đủ về dữ liệu để hỗ trợ việc ra quyết định một cách tự tin trên toàn doanh nghiệp.
Để đảm bảo tính chính xác và toàn vẹn của quy trình cũng như phân tích kết quả, những người được giao nhiệm vụ quản lý quy trình làm việc dữ liệu thường tuân theo cách tiếp cận từng bước:
- Xác định và thu thập dữ liệu để đưa vào: Đảm bảo bao gồm các dữ liệu có liên quan sẽ đáp ứng nhu cầu của người dùng cuối.
- Làm sạch dữ liệu: Phân tích sơ bộ được sử dụng để xác định và giải quyết các vấn đề về chất lượng dữ liệu như dữ liệu bị thiếu, hồ sơ trùng lặp, dữ liệu có nguồn gốc nghi vấn và hồ sơ có lỗi.
- Tiêu chuẩn hóa và chuẩn hóa: Đảm bảo dữ liệu sử dụng cùng định dạng, cấu trúc và tỷ lệ để tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân tích tiếp theo.
- Đảm bảo dữ liệu: Tạo và áp dụng các tiêu chuẩn chất lượng dữ liệu để cải thiện chất lượng dữ liệu, bao gồm quy trình khắc phục để sửa đổi hoặc xóa dữ liệu nhằm cải thiện chất lượng tổng thể.
- Lưu trữ dữ liệu: Điều này liên quan đến việc xác định vị trí để lưu trữ các tập dữ liệu và chọn định dạng cũng như công cụ lưu trữ để tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân tích và báo cáo.
- Phân tích dữ liệu: Ở bước cuối cùng, các nhà phân tích sử dụng các phương pháp, công cụ và kỹ thuật để phân tích dữ liệu và rút ra những phát hiện hỗ trợ cho việc ra quyết định chắc chắn.
Ví dụ về quy trình làm việc dữ liệu
Việc sử dụng quy trình tích hợp dữ liệu cho phép các nhà phân tích phát triển cái nhìn toàn diện về dữ liệu, dữ liệu tổng hợp từ các nguồn khác nhau. Điều này tiếp tục cho phép doanh nghiệp đưa ra các quyết định tự tin, dựa trên dữ liệu.
Dưới đây là một số ví dụ về quy trình làm việc dữ liệu trong các ngành khác nhau:
- Tích hợp dữ liệu khách hàng từ nhiều điểm tiếp xúc vào một cơ sở dữ liệu duy nhất
- Tự động trích xuất dữ liệu từ báo cáo tài chính, hợp đồng và các tài liệu khác để phân tích và báo cáo
- Đồng bộ dữ liệu khách hàng giữa CRM, quản lý đơn hàng và hệ thống hỗ trợ
- Tự động xử lý, phê duyệt và thanh toán hóa đơn
- Giám sát dòng tiền và tạo báo cáo tuân thủ
- Tích hợp dữ liệu bệnh nhân từ EHR, kết quả xét nghiệm và thiết bị để hỗ trợ quyết định lâm sàng
- Tích hợp dữ liệu từ hệ thống hàng tồn kho, hậu cần và nhà cung cấp
- Tự động hóa việc xử lý và thực hiện đơn hàng của khách hàng dựa trên dữ liệu tồn kho theo thời gian thực
Tại sao bạn cần tối ưu hóa quy trình làm việc dữ liệu của mình
Quy trình làm việc dữ liệu không hiệu quả có thể cản trở đáng kể doanh nghiệp của bạn. Các tác vụ thủ công, nguồn dữ liệu phân tán và quy trình không nhất quán dẫn đến lãng phí thời gian, sai sót tốn kém và bỏ lỡ cơ hội.
Nhưng khi bạn hợp lý hóa quy trình làm việc dữ liệu của mình, những điều tuyệt vời sẽ xảy ra:
- Tiết kiệm thời gian và tăng năng suất: Quy trình làm việc dữ liệu tự động loại bỏ các tác vụ thủ công và công việc lặp đi lặp lại. Không còn sao chép và dán dữ liệu giữa các hệ thống hoặc tìm kiếm thông tin còn thiếu. Nhóm của bạn có thể tập trung vào các hoạt động có giá trị cao để mang lại kết quả.
- Cải thiện chất lượng và tính nhất quán của dữ liệu: Quy trình làm việc dữ liệu hiệu quả đảm bảo dữ liệu được thu thập, làm sạch và chuẩn hóa ở mọi bước. Nói lời tạm biệt với các lỗi nhập dữ liệu, trùng lặp và không nhất quán có thể làm sai lệch phân tích của bạn và dẫn đến những quyết định tồi tệ.
- Cho phép đưa ra quyết định nhanh hơn, tốt hơn: Dữ liệu rõ ràng, đáng tin cậy cho phép bạn đưa ra quyết định sáng suốt một cách nhanh chóng. Tự động hóa quy trình xử lý dữ liệu cho báo cáo tài chính mang lại khả năng hiển thị theo thời gian thực về dòng tiền, chi phí và lợi nhuận. Việc tích hợp dữ liệu từ các hệ thống CRM, tiếp thị và hỗ trợ mang đến cho bạn cái nhìn toàn diện về khách hàng, cho phép đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu để cải thiện khả năng giữ chân và tăng trưởng.
- Mở rộng quy mô hoạt động dữ liệu của bạn: Khi doanh nghiệp của bạn phát triển, dữ liệu của bạn cũng vậy. Quy trình làm việc dữ liệu được tối ưu hóa có thể xử lý khối lượng và độ phức tạp ngày càng tăng mà không bị lỡ nhịp. Bạn sẽ có thể tích hợp các nguồn dữ liệu mới, tự động hóa nhiều quy trình hơn và hỗ trợ hiệu quả cho nhiều người dùng hơn.
- Đạt được lợi thế cạnh tranh: Các doanh nghiệp có thể khai thác dữ liệu của họ một cách hiệu quả sẽ giành chiến thắng. Quy trình làm việc dữ liệu hiệu quả mang lại cho bạn sự linh hoạt và hiểu biết sâu sắc để vượt qua đối thủ cạnh tranh, nắm bắt cơ hội và làm hài lòng khách hàng.
- Giải phóng nhóm của bạn để tập trung vào công việc có giá trị cao: Tự động hóa quy trình làm việc dữ liệu giúp nhóm của bạn tập trung vào công việc chiến lược bằng cách giảm các tác vụ dữ liệu thủ công. Ví dụ: tự động hóa việc xử lý báo cáo chi phí cho phép nhóm tài chính của bạn tập trung vào việc lập kế hoạch tài chính, trong khi việc tự động hóa việc chuẩn bị dữ liệu cho phép các nhà phân tích dành nhiều thời gian hơn để khám phá những hiểu biết sâu sắc và đề xuất hành động.
Điểm mấu chốt? Quy trình làm việc dữ liệu hiệu quả không chỉ là thứ dễ có—chúng là thứ bắt buộc đối với những doanh nghiệp muốn duy trì sự linh hoạt, cạnh tranh và lấy khách hàng làm trung tâm.
Để bắt đầu, hãy xác định quy trình làm việc dữ liệu kém hiệu quả và dễ xảy ra lỗi nhất trong doanh nghiệp của bạn, chẳng hạn như nhập hoặc đối chiếu dữ liệu thủ công. Sau đó, khám phá các công cụ thân thiện với người dùng, có thể mở rộng và an toàn như nền tảng tích hợp dữ liệu và xử lý tài liệu thông minh để tự động hóa và tối ưu hóa các quy trình công việc đó. Cuối cùng, hãy thu hút sự tham gia của nhóm của bạn, truyền đạt lợi ích và đào tạo để đảm bảo áp dụng thành công.
Cách hợp lý hóa quy trình làm việc dữ liệu của bạn
Các doanh nghiệp hiện phải xử lý lượng lớn thông tin một cách nhanh chóng và chính xác để duy trì tính cạnh tranh. Hợp lý hóa quy trình làm việc dữ liệu là rất quan trọng để đạt được mục tiêu này. Tuy nhiên, với khối lượng và độ phức tạp ngày càng tăng của dữ liệu, việc xử lý thủ công không còn khả thi nữa.
Đây là lúc tự động hóa thông minh xuất hiện. Bằng cách tận dụng các công nghệ tiên tiến như Nhận dạng ký tự quang học (OCR), Trí tuệ nhân tạo (AI), Học máy (ML), Tự động hóa quy trình bằng robotic (RPA) và tích hợp, doanh nghiệp có thể tự động hóa và tối ưu hóa dữ liệu của mình quy trình công việc từ đầu đến cuối.
Tổng quan nhanh về các công nghệ này:
- Nhận dạng ký tự quang học (OCR) chuyển đổi hình ảnh của văn bản thành dữ liệu có thể đọc được bằng máy
- Trí tuệ nhân tạo (AI) Và Học máy (ML) cho phép máy tính hiểu, phân tích và học hỏi từ dữ liệu
- Tự động hóa quy trình bằng robotic (RPA) tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, dựa trên quy tắc
- Tích hợp và API cho phép các hệ thống khác nhau giao tiếp và trao đổi dữ liệu một cách liền mạch
Nanonet là một Xử lý tài liệu được hỗ trợ bởi AI nền tảng giúp doanh nghiệp hợp lý hóa quy trình làm việc dữ liệu của họ bằng cách tự động thu thập, phân loại, xác thực, làm phong phú, tích hợp, xử lý và phân tích dữ liệu. Với Nanonet, các tổ chức có thể xử lý các tài liệu có cấu trúc và phi cấu trúc nhanh hơn, chính xác hơn và ở quy mô lớn hơn, cho phép họ đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và tập trung vào phát triển hoạt động kinh doanh của mình.
Để bắt đầu, hãy tìm những nhiệm vụ lặp đi lặp lại, tốn nhiều thời gian nhưng không yêu cầu con người đưa ra quyết định. Ví dụ: nếu nhóm của bạn dành hàng giờ để trích xuất dữ liệu từ hóa đơn theo cách thủ công mỗi ngày thì đó rõ ràng là cơ hội để tự động hóa.
Bây giờ, hãy khám phá cách các công nghệ này có thể hợp lý hóa từng bước trong quy trình xử lý dữ liệu của bạn:
1. Thu thập dữ liệu
Công nghệ OCR có thể tự động trích xuất dữ liệu từ các tài liệu, hình ảnh hoặc PDF được quét, loại bỏ nhu cầu nhập dữ liệu thủ công. Công cụ OCR của Nanonets có thể thu thập chính xác dữ liệu từ các tài liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, chẳng hạn như hóa đơn, biểu mẫu và biên lai.
Ví dụ: Tự động nắm bắt số, ngày và tổng hóa đơn từ hóa đơn của nhà cung cấp
2. Phân loại dữ liệu
Thuật toán AI và ML có thể phân tích và phân loại dữ liệu được trích xuất dựa trên các danh mục hoặc quy tắc được xác định trước. Nanonets sử dụng mô hình AI và ML tiên tiến để tự động phân loại tài liệu và trích xuất thông tin liên quan, chẳng hạn như tên nhà cung cấp, số hóa đơn và số tiền.
Ví dụ: Định tuyến tài liệu đến quy trình công việc phù hợp dựa trên loại của chúng, chẳng hạn như hóa đơn đến tài khoản phải trả và đơn đặt hàng đến mua sắm.
3. Xác thực dữ liệu
Xác thực dữ liệu tự động đảm bảo tính chính xác và đầy đủ của dữ liệu được trích xuất. Nanonet có thể xác thực dữ liệu theo các quy tắc được xác định trước hoặc cơ sở dữ liệu bên ngoài, gắn cờ bất kỳ quy tắc nào.
Ví dụ: Gắn cờ các hóa đơn có số PO bị thiếu hoặc không hợp lệ để xem xét thủ công. Điều này làm giảm lỗi và đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu.
4. Làm giàu dữ liệu
AI và ML có thể giúp làm phong phú dữ liệu được trích xuất bằng thông tin bổ sung từ các nguồn bên trong hoặc bên ngoài. Nanonet có thể tự động chuyển đổi dữ liệu của bạn bằng cách tích hợp với các hệ thống hiện có của bạn hoặc API của bên thứ ba, cung cấp cái nhìn toàn diện hơn về dữ liệu của bạn.
Ví dụ: Khớp tên nhà cung cấp trong hóa đơn với hồ sơ nhà cung cấp trong hệ thống ERP của bạn để đảm bảo tính nhất quán và chính xác.
5. Tích hợp dữ liệu
Tích hợp và API cho phép truyền dữ liệu tự động giữa các hệ thống khác nhau, loại bỏ nhu cầu nhập dữ liệu thủ công và giảm thiểu lỗi. Nanonets tích hợp liền mạch với các ứng dụng kinh doanh hiện có của bạn, chẳng hạn như ERP, CRM và phần mềm kế toán, cho phép bạn tự động đẩy hoặc lấy dữ liệu giữa các hệ thống.
Ví dụ: Đẩy dữ liệu khách hàng đã được trích xuất và làm phong phú vào hệ thống CRM của bạn để cập nhật hồ sơ khách hàng và hỗ trợ các chiến dịch tiếp thị được cá nhân hóa.
6. Xử lý dữ liệu
RPA có thể tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, dựa trên quy tắc trong quy trình làm việc dữ liệu của bạn, chẳng hạn như định dạng, ánh xạ và nhập. Nanonets cung cấp nền tảng linh hoạt, không cần mã để thiết kế và tự động hóa các tác vụ xử lý dữ liệu của bạn, cho phép bạn hợp lý hóa quy trình làm việc của mình mà không cần chuyên môn kỹ thuật.
Ví dụ: Tự động định dạng dữ liệu được trích xuất để phù hợp với yêu cầu của hệ thống, chẳng hạn như chuyển đổi định dạng ngày tháng hoặc ánh xạ các trường dữ liệu.
7. Phân tích dữ liệu
AI và ML có thể giúp phân tích dữ liệu đã xử lý để khám phá những hiểu biết sâu sắc, mô hình và xu hướng. Các nền tảng như Nanonets cung cấp khả năng phân tích và báo cáo mạnh mẽ, cho phép bạn có được khả năng hiển thị dữ liệu của mình theo thời gian thực và đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên thông tin chính xác, cập nhật.
Ví dụ: Bằng cách phân tích dữ liệu hóa đơn, doanh nghiệp có thể xác định mô hình chi tiêu, tối ưu hóa mối quan hệ với nhà cung cấp và cải thiện quản lý dòng tiền.
Fnhững suy nghĩ sâu kín
Mặc dù không phải mọi bước của quy trình xử lý dữ liệu đều có thể hoặc nên được tự động hóa, nhưng việc xác định các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, tốn thời gian là rất quan trọng để tối ưu hóa quy trình của bạn. Bằng cách tận dụng các công cụ và nền tảng thông minh như Nanonets, bạn có thể hợp lý hóa việc thu thập, xác thực, làm phong phú và tích hợp dữ liệu, tiết kiệm thời gian và tài nguyên quý giá. Điều này cho phép nhóm của bạn tập trung vào những gì quan trọng nhất – phân tích thông tin chi tiết, đưa ra quyết định sáng suốt và thúc đẩy thành công trong kinh doanh.
Khi khối lượng dữ liệu tăng lên, việc quản lý và sử dụng dữ liệu hiệu quả sẽ ngày càng trở nên quan trọng. Việc áp dụng các phương pháp hay nhất và áp dụng tự động hóa có thể giúp tổ chức của bạn đạt được thành công trong thế giới dựa trên dữ liệu ngày nay. Bắt đầu từ quy mô nhỏ, lặp lại thường xuyên và liên tục tìm kiếm cơ hội để tối ưu hóa quy trình làm việc dữ liệu của bạn. Những lợi ích – từ việc tăng năng suất đến việc ra quyết định tốt hơn – rất đáng để bạn nỗ lực.
[ad_2]
Source link