O que é o processamento automatizado de dados? Benefícios, tipos e técnicas

O fluxo constante de dados para as empresas pode ser um enigma. É extremamente valioso quando utilizado corretamente, no entanto, requer processamento adequado usando técnicas automatizadas para dados. Quando as empresas automatizam o processamento de dados, elas podem eliminar a confusão da equação e maximizar o valor dos dados e informações.

Exploraremos os exemplos de processamento automatizado de dados e como o software para a automação financeira pode ser extremamente útil.

O que é o processamento automatizado de dados?

O processamento de dados automatizado é o uso da tecnologia para gerenciar, atualizar e processar dados. Para que esse processo ocorra, são necessários computadores e sistemas de comunicação, que permitem armazenar, coletar, transformar, processar e distribuir dados.

O processamento de dados, em geral, inclui:

Agregação: Combinando e coletando dados de várias fontes
Validação: Verificando que os dados são verdadeiros e claros
Conversão: Conversão de dados em outro meio ou linguagem a ser usado

O processamento automatizado de dados é essencial para as empresas manter uma vantagem no mercado. Os dados estão disponíveis em todos os departamentos de negócios, e é por isso que permitem que profissionais de todo o mundo coletem insights que vão aumentar a produtividadecorte as despesas e aumente a eficiência.

Benefícios do processamento automático de dados?

Ao automatizar o processamento de dados, sua equipe pode ter tempo e recursos para se concentrar na análise real, em vez de lidar com os aspectos de processamento do processo.

Além desse grande benefício, sua empresa também pode colher vários benefícios, como:

1. Aumente a eficiência

Como você pode imaginar (ou já tem uma boa idéia), o processamento manual de dados leva muito tempo. Demora dias, horas e até semanas para reunir, processar e converter dados a serem usados.

Com a automação de dados, mesmo no Excel, você gastará mais tempo do que precisará gerenciar uma grande quantidade de dados. O processamento de dados automatizado acelera o processo significativamente, assim como as ferramentas de automação.

2. Reduza os silos

Outro problema com o processamento manual de dados pode ser o silenciamento de dados. O cenário ideal é que os dados sejam acessíveis a todos os departamentos e outras partes interessadas que exigem acesso.

Quando você está trabalhando em diferentes desktops e sistemas, os dados freqüentemente se enrolam entre os departamentos, e isso pode dificultar a possibilidade de ter uma única perspectiva.

3. Aumente a segurança

O aspecto mais importante a ser ciente de quando Gerenciar dados é segurançanão há dúvida! Qualquer que seja o nível de cuidado que os humanos são, sempre existe a possibilidade de erros.

O processamento de dados automatizado elimina a chance de erros, o que pode resultar em resultados caros e prejudiciais. Além disso, com segurança de primeira linha, o software para automação financeira garante a integridade dos dados e mantém atualizados para proteger os dados.

Limitações do processamento automatizado de dados

Embora seja uma ótima idéia automatizar o processamento de dados, ele não resolverá cada desafio que você pode enfrentar. Em particular, você precisará considerar os seguintes desafios a serem considerados ao automatizar o processamento de dados

1. Qualidade dos dados

A saída da automação de dados é tão boa quanto suas entradas, o que significa que cabe a você coletar informações precisas e confiáveis.

2. Custo

Com base no software que você seleciona, o custo pode ser um fator importante. Porém, existem soluções como a Solvexia que não são apenas acessíveis, mas também podem ajudar a automatizar inúmeras tarefas complexas, como: reconciliação, análise de despesas, gerenciamento de descontos e muito mais.

3. Gerenciamento de mudanças

Semelhante a qualquer outra tecnologia que seja implementada, Gerenciamento de mudanças é parte integrante da imagem. Você deve garantir que seus funcionários entendam o motivo por trás da ferramenta e como ela se beneficiará.

Principais técnicas de processamento de dados automatizados

Existem vários tipos de técnicas automatizadas de processamento de dados usadas por soluções de software. Os mais populares desses métodos são:

1. Processamento em lote

Como o nome sugere, esse tipo de automação de processamento de dados envolve processamento de quantidades maciças ou em lotes, com uma frequência específica. Não importa se é semanalmente, diariamente ou mensalmente, os dados são levados em ação. É assim que a maioria das empresas gerencia a folha de pagamento todos os meses.

2. Processamento em tempo real

Se houver uma pequena quantidade de dados que possam ser relevantes imediatamente, o processamento em tempo real poderá ajudar a obter informações. O processamento em tempo real é extremamente útil para determinar as conexões de causa e efeito.

3. Multiprocessamento

O multiprocessamento ocorre sempre que mais de um processador está processando os mesmos dados em um único sistema. Devido à quantidade de energia necessária, ele acelera o processamento de dados, o que ajuda a resolver problemas rapidamente.

4. Compartilhamento de tempo

Se um processador for compartilhado entre os usuários simultaneamente, é referido como compartilhamento de tempo. Na realidade, o processador pode trabalhar com dados através do servidor usando vários “slots de tempo”.

5. Processamento distribuído

O último, mas não menos importante, o processo distribuído divide os dados entre os processadores, permitindo que os dados sejam movidos com eficiência em vários servidores.

Elementos da automação de dados

Para automatizar o processamento de dados, ele percorre três principais funções, referidas pelo acrônimo ETL que significa:

1. Extrato

O processo começa retomando (extraindo) os dados de uma única fonte ou de várias fontes. Por exemplo, a Solvexia se integra à sua pilha de tecnologia existente para coletar e armazenar dados sem problemas.

2. Transform

A transformação é o processo de conversão de dados na estrutura necessária, como um arquivo CSV. Para converter dados Para uso por um sistema que você deseja usar, pode ser necessário alterar o formato de dados para que os dados possam ser lidos corretamente. Em um exemplo, isso pode ser tão fácil quanto mudar as abreviações dos nomes de estados para nomes escritos para estados.

3. Carga

Em seguida, os dados serão transferidos para o sistema de saída que você deseja usar.

Como criar uma estratégia de automação de dados?

Como empresa que se move para o processamento automatizado de dados, seu processo pode ser diferente para todas as empresas, no entanto, é útil ter um plano que seja uma espécie de. Essas etapas podem ajudá -lo a configurá -lo para ter sucesso:

1. Identifique pontos de dor

Comece observando o estado atual de seus dados. Quais departamentos se beneficiariam mais com o processamento automatizado de dados? Você pode determinar isso rapidamente, revelando o valor do tempo de sua equipe atualmente gasto modificando os dados manualmente. As equipes de contabilidade e finanças geralmente são as que são mais absorvidas pelos dados.

2. Classifique os dados

Classifique os dados de acordo com sua importância, usabilidade e acessibilidade.

3. Priorize operações

A lista abaixo destaca as áreas em que o processamento automatizado de dados é mais eficaz e benéfico.

4. Defina requisitos

Faça uma lista das coisas necessárias para converter dados na dimensão e formato desejados.

5. Execute operações

Naturalmente, a execução pode ser a parte mais difícil do processo, no entanto, se você determinar como configurar pipelines, relatórios e Processos de aprendizado de máquinaentão você já está um passo à frente. Além disso, quando você seleciona um aplicativo que possa atender a todas as necessidades, a implantação é fácil.

6 etapas para automatizar o processamento de dados?

Com sua estratégia automatizada de processamento de dados em mente, é hora de colocá -la em prática! Abaixo estão algumas etapas que você deve seguir para automatizar o processamento de dados

1. Identifique dados

Defina as metas de negócios e decida as fontes de dados necessárias para atingir essas metas. Descubra onde seus dados de origem estão localizados e quais sistemas estão envolvidos.

2. Defina o acesso de dados

Qual é o método de obter dados? Depende do formato que os dados são. O processo também envolverá pessoas que atualmente são responsáveis pelos dados para definir a situação dos dados.

3. Selecione ferramentas

Nesta fase, você precisará escolher o software certo para processamento de dados adequado para sua empresa. É útil selecionar uma opção simples de usar, flexível, colaborativa, escalável e segura.

4. Defina operações

Determine o formato em que os dados são armazenados e a saída em que ele precisa ser convertido para usar.

5. Desenvolva o processo

Experimente o software para garantir que você tenha certeza de que o Processo ETL é suave.

6. Cronograma e revisão

Automatize seus processos e determine a frequência em que o processo ocorrerá. Revise e analise como o sistema está funcionando para garantir que ele esteja fornecendo os resultados desejados.

Tipos de processamento automatizado de dados?

O uso da automação de dados é generalizado em todo o mundo e inclui:

1. Integração de dados

A integração de dados é o processo de observar os dados de uma maneira unificadora. Isso significa que os dados são coletados de uma variedade de fontes e depois transformados para que possam ser armazenados em um repositório apropriado.

2. Transformação de dados

O processo envolve a transformação de dados em um formato adequado para análise, que pode ser um processo de algum tipo de manipulação de dados. A transformação automatizada de dados pode economizar muito tempo e permitir que sua equipe concentre mais tempo na parte de análise do processo.

3. Carregamento de dados

O carregamento de dados é como carregar paletes em recipientes. Depois que tudo estiver bem embrulhado e organizado corretamente, os dados podem ser transferidos para o data warehouse, de onde serão armazenados com segurança e depois acessados.

Melhores práticas para automatizar o processamento de dados

O objetivo de automatizar o processamento de dados é importante e crucial, e requer uma visão bem planejada e bem definida.

Para garantir o sucesso em seu esforço para ter sucesso, compartilharemos algumas das dicas mais eficazes para o sucesso:

Certifique -se de ter certeza de seus objetivos e intenções desde o início
Reconheça as fontes de dados que estão maduras para a automação
Passe algum tempo pesquisando ferramentas que podem ajudá -lo e verifique se você está discernindo sobre sua escolha de solução
Envolva as partes interessadas para garantir que todos estejam na mesma página
Aplique soluções lenta e cautelosamente e teste enquanto você avança
Os processos de documentos são claramente definidos para que todos conheçam seus papéis
Sempre monitore suas saídas e permaneça aberto a melhorias constantes

Resumo

Se você automatizar o processamento de dados, é capaz de reduzir o tempo, aumentar a produtividade, minimizar erros e, o mais importante, pode confiar em seus dados e insights com confiança absoluta.

Com tanta integridade e precisão de dados disponíveis, é possível fazer escolhas informadas a qualquer momento no presente, mantendo sua vantagem competitiva, melhorando a experiência do cliente e do funcionário no processo.