데이터 수집 자동화 및 의사 결정 최적화

오늘날 우리가 처리하는 엄청난 양의 데이터는 시장이 점점 더 빠르게 성장하고 있음을 의미합니다. 이러한 성장으로 인한 가장 큰 과제는 적절한 양, 품질 및 시기에 적절한 데이터를 수집하는 것입니다. 기업은 관련 데이터를 최신 상태로 유지하는 문제를 극복함으로써 변화하는 고객 행동에 대해 훨씬 빠르게 학습하고 적응할 수 있으며 향후 기업 자산에 대한 중단을 방지할 수 있습니다.

기업의 70% 이상이 실시간으로 데이터를 확보하고 분석할 수 없어 비즈니스 기회를 놓치고 있습니다. 결과적으로 기업은 문제를 예측하고 목표를 달성하기 위해 이러한 이점을 제공하는 통합 운영 플랫폼을 점점 더 찾고 있습니다.

데이터 수집이란 무엇입니까?

데이터 수집은 다양한 소스에서 데이터를 흡수하여 해당 데이터가 저장되고 분석되는 대상 사이트로 전송하는 프로세스로 정의됩니다. 수집은 실시간(즉, 지속적으로 업데이트되어 전송되는 데이터)이거나 일괄 처리(예:정기적으로 예정된 간격으로 업데이트되는 데이터)일 수 있습니다.

디지털 시대를 선도하기 위해서는 실시간 의사결정이 필요하므로 가장 정확하고 최신의 정보에 접근하여 간단하게 분석하는 것이 필수적입니다.

데이터 수집을 자동화하는 이유

기업이 의사 결정을 최적화할 수 있기 때문입니다. 이는 데이터 수집 자동화의 4가지 주요 경쟁 이점을 포함하여 이 프로세스의 수많은 이점 때문입니다.

1. 생산성 향상
효율성은 모든 프로젝트의 핵심이며 자체적으로 수행할 수 있는 관련 없는 작업에 시간을 보내는 것은 비용 효율적이지 않습니다. 데이터 수집을 자동화하면 다양한 작업에 대한 사람의 개입이 줄어들어 팀이 더 많은 주의를 기울여야 하는 수동 작업에서 생산성을 높일 수 있습니다.

2. 향상된 성능
앞서 언급한 생산성 향상은 인적, 물리적, 가상 도구 모두에서 프로세스의 최적화와 자원 관리를 가능하게 합니다. 생산성과 가용 자원 간의 관계에서 효율성이 향상되고 자동화로 인한 프로세스의 가속화와 그에 따른 시간 절약은 회사 성과의 상당한 개선을 의미합니다.

3. 비용 절감
자동화를 통한 인적 자원의 최적화는 인건비뿐만 아니라 회사의 디지털 혁신에 더 이상 필요하지 않은 물리적 및 가상 도구의 상당한 절감으로 이어져 수익이 크게 증가할 것입니다. 절약할 수 있습니다.

4. 의사 결정의 실질적인 개선
데이터 수집 자동화 덕분에 우리 팀은 더 이상 수동이었던 작업에 대해 걱정할 필요가 없고 이제는 스스로 수행할 수 있습니다. 결과적으로 직원들은 어려운 작업이나 회사와 매우 관련이 있는 결정을 내리는 데 집중과 에너지를 유지하여 성공을 눈에 띄게 만들고 결과를 개선할 수 있습니다.

기업 진화의 핵심 포인트

데이터를 통제하는 것은 회사에서 내리는 결정을 결정하는 열쇠입니다. 데이터 수집의 자동화는 우리에게 가능한 최대의 데이터 양과 품질을 제공할 것입니다. 따라서 결정을 내리고 행동을 취해야 할 때 필요한 정보를 분석하고 쉽게 합성하여 해석할 수 있도록 함으로써 회사가 나아갈 방향과 방향을 선택할 때 더 큰 정확성으로 이어질 것입니다.

기업의 디지털 트랜스포메이션의 결과는 단기적으로 가시화됩니다. 데이터 수집 자동화는 과거 데이터 기록을 자체적으로 해석하여 미래 행동을 예측할 수 있습니다.

성과를 개선하고 더 나은 결정을 내리려면 무엇이 필요합니까?

• 실시간 데이터.
• 프로세스 자동화.
• 작동 가능한 디지털 환경에서 물리적 장치의 상호 연결.
• 해석 및 분석이 가능한 동일한 언어로 된 데이터
• 예측 분석(머신 러닝, 인공 지능).
• 360º 비즈니스 비전

진화를 원하는 기업은 그 어느 때보다 디지털 혁신을 시작하고 있으며 이를 수행하는 데 가장 필요한 방법은 실시간 데이터 수집을 통한 생산 프로세스의 자동화입니다.

자동화가 제공하는 비전 덕분에 결정을 내리기 전에 모든 변수를 고려할 수 있어 보다 엄격하고 정확하며 안전한 조치를 취할 수 있습니다.

Nexus Integra는 실시간 최신 데이터 수집을 제공하는 통합 운영 플랫폼입니다. Nexus Integra는 다른 기업 정보 시스템과의 상호 운용성을 보장하는 데 필요한 데이터를 포함하여 대량의 데이터 수집을 처리합니다. 그런 다음 소스에 관계없이 데이터를 표준화, 정렬 및 구조화하여 클라이언트에게 간단하고 이해하기 쉬운 방식으로 표시합니다.

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