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京东云_杰科r1阿里云版_试用

来源:胜利云 发布时间:2021-04-30 15:31 标签:京东阿里试用杰科
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SAP Data Intelligence产品团队最近发起了一项业务内容"在家冲刺"计划,在该计划中,他们聘请了多个合作伙伴为SAP Data Intelligence开发业务内容。SAP要求我们参与内容冲刺,中移物联网有限公司,基于我们在SAP Data Intelligence方面的技术和业务专长,我们很高兴参与其中。

该方案是围绕极端数据维护开发的。在本博客中,我们将解释我们的意思,为什么它很重要,它是如何工作的,它的好处,包括已经在进行极端数据维护的参考客户的链接。

基于纸质表单的信息手动系统维护是许多公司日常企业生活的一部分,无论企业规模或行业如何。这项手工工作非常耗时,而且会产生巨大的开销。同时,优惠券返利,由于数据录入过程繁琐,手工维护结果也可能导致人为错误和员工不满。Camelot Automated Data Extraction Tool(CADET)提供了一个自动化的跨行业解决方案,包括简化的信息提取和任何物理文档的验证。

特别是在制药行业,数据的质量和安全至关重要,因为人们的生活往往直接依赖于开发和生产的产品。因此,对供应商交付的材料进行密切监测,并对指定的材料特性进行广泛的质量检查,以确保符合规定的质量标准。然后,根据填写的质量证书表格(也称为分析证书(CoA))在公司的ERP系统中手动输入质量检查结果。假设每月有3000张表格,每个表格手动输入公司系统大约需要30分钟,输入数据的过程本身大约需要9万分钟。这相当于有9名全职员工单独输入数据。

我们的解决方案实现了手动维护条目的自动评估和系统维护。它为协调输入处理、自动提取和数字化信息提供了一个标准解决方案,并针对各种外部来源对提取的信息进行了额外验证,可根据任何行业和工艺要求进行定制。

赢创就是一个例子,世卫组织每年必须处理来自供应商的多达10000份产品规格。他们能够减少缺货情况,减少系统维护时间,使员工能够专注于更高价值的任务。

该解决方案允许用户通过上传现有的结构化文档和边界框中的图形来创建文档模板,指示标签及其相应值在文档中的位置。此初始模板设置允许用户通过轻松定义字段区域和预期字段条目,为指定文档生成数据提取和处理管道。对于每个字段,用户可以选择定义提取的数据是否将根据特定的数据源进行验证,是否必须遵守业务规则或是否需要匹配特定的格式,例如日期、数字或文本。上传文档的信息通过iOCR提取,值在系统中进一步处理之前由用户验证。

与结构化文档功能不同,大数据100,非结构化文档功能不需要用户初始设置文档模板。当文档格式和布局在文档之间发生变化时(例如,从各种客户或供应商处接收非标准化表单时),此功能尤其重要。利用机器学习(ML)模型,该功能与任何形式、格式或结构(印刷或手写文本)兼容。因此,这是一个更灵活的选择,尽管它附带了一个先决条件,即用户和企业需要对自己的数据进行培训,因此应用程序将能够从非结构化表单中提取数据。目前有两个内置用例:制药行业的质量保证和材料规格表。

将手动数据输入过程数字化和自动数据提取导致更好的数据质量以及更好的洞察力和分析。当用户在应用程序中验证算法结果的准确性时,解决方案将过程中的人为错误降至最低。

加快将数据输入系统的过程会增加员工可以处理的文档数量。这些效率的提高减少了重复性任务所花费的时间,超级淘客,并释放出合格的资源来专注于更复杂和更苛刻的任务。

基于SAP®数据智能云服务,该解决方案通过定义数据语义,自动将标准化表单或文档中的数据传送到客户的ECC或数据库系统。

基于上传的结构化或非结构化文档模板,CADET应用程序将自动启动一个进程,大数据网,使用iOCR从图像中提取文本,如下所述:

学员iOCR过程

一旦提取文本,学员算法进入游戏。对于结构化文档,应用程序将根据定义的坐标和字段执行与iOCR输出的直接键值匹配。相比之下,非结构化文档是利用先进的机器学习算法来识别iOCR输出中的键值对的。结果将通过自动验证层得到增强,该层解决了可能的打字错误,然后将信息发送到有角度的前端。在前端,用户可以验证和纠正可能的错误条目,算法会显式突出显示这些条目。

想了解更多吗?

如果您想了解有关此场景的更多信息,请随时在本博客的评论部分提供反馈。

您也可以通过此博客或电子邮件联系我们。

我们还开发了智能规则挖掘解决方案,作为SAP Data Intelligence Content Sprint in Home计划的一部分。

您还可以通过以下方式了解更多信息:访问以下社区页面:

SAP Analytics Cloudhttps://community.sap.com/topics/cloud-analytics

SAP数据仓库云https://community.sap.com/topics/data-warehouse-cloud

SAP数据智能:https://community.sap.com/topics/data-intelligence

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