Как да обработваме множество файлове с данни с минимални усилия

обработка на множество файлове с данни

Бизнесът генерира данни буквално всяка минута. Обработката и пълноценното им използване само по себе си е предизвикателна задача, но нещата стават още по-сложни когато добавим в уравнението и всички данни, постъпващи от източници извън компанията. Отчети от дистрибутори и пунктове на продажба, отзиви от клиенти, информация от подизпълнители – източниците на външни данни са най-разнообразни и информацията от тях допълва цялостната картина за състоянието и развитието на бизнеса.

Обработката на множество файлове, постъпващи от външни източници, традиционно е труден и бавен процес. Редки са случаите, при които компаниите успяват да интегрират системите си с тези на своите контрагенти по такъв начин, че обмена на информация да става изцяло автоматизирано и в такъв формат, който не налага ръчна последваща обработка. За съжаление, често за постигането на такава интеграция се налага прилагането на сложни и скъпи софтуери, поддържането на които не е по силите на много бизнеси.

И така, често се озоваваме в ситуация, при която получаваме файлове с ценна информация от различни външни източници, но се затрудняваме да я използваме пълноценно защото:

  • Данните в различните файлове са структурирани по различен начин за всеки различен източник
  • Самата структура на файловете е такава, че затруднява автоматизираната им обработка – хората имат склонност да създават файловете с данни по начин, който ще улесни други хора, но не и машини, да възприемат информацията (заглавия и подзаглавия, забележки, свободен текст, поредност на попълване на колони)
  • Нови файлове с данни пристигат по-бързо, отколкото съумяваме да обработим старите

В резултат на тези и много други причини, обработката на постъпващите в компанията ни външни отчети се затруднява и забавя.

  • Губим ценно време в ръчната обработка на всеки нов файл и добавянето на данните от него към останалата информация
  • Вероятността от грешки или загуба на данни при тези обработки значително се увеличава
  • Колкото повече стават данните, толкова по-бавна и трудна става тяхната обработка, а ако консолидацията се извършва в инструменти като Excel например, може да се озовем в ситуация, в която обема на данните надвишава капацитета на инструмента.

Проучванията показват, че при повечето от бизнесите подготовката на данните в подходяща за анализ форма отнема почти 80 % от времето, срещу едва 20 % изразходвани за същинския анализ. Представете си колко по-високо ефективна може да бъде работата ви, ако успеете да обърнете съотношението в тези проценти.

Изграждането на база данни, която изисква минимална ръчна намеса, е начин да преодолеете този проблем. Съвременните системи за анализ, като Tableau, притежават нужните инструменти, които подпомагат автоматизираната обработка на данните и превръщането им в готови за употреба справки.

Ето някои от функционалностите на Tableau, които помагат да обработвате множество файлове с данни от различни източници с минимум усилия:

  1. Възможност за обединяване на файлове от цели директории, филтриране на отделни страници от excel или имена на файлове

Функционалността на Tableau позволява само с няколко клика в системата да се добавят като източник на данни цели директории с всички включени в тях файлове. Например, ако всички отчети на даден ваш дистрибутор постъпват в определена директория на сървъра, то е достатъчно да я посочите като източник на данни в Tableau, за да може системата да извлече информация от всички, намиращи се в нея файлове. Още по-удобно, достатъчно е да опресните справката си в Tableau, за да добавите към нея данните от всеки нов файл, който периодично (ежедневно, ежеседмично и т.н.) постъпва в тази директория.

Нещо повече, Tableau разполага с богати възможности за търсене и филтриране, които позволяват да изберем с кои страници от даден excel файл искаме да работим или кои конкретни файлове трябва да участват в нашата справка.

  1. Cross Join между обединението на файловете, мапинг на номенклатурите при дистрибутора и сегментацията в нашата база

Свързването на всички налични данни в едно цяло далеч не решава всички проблеми, с които бизнеса се сблъсква при обработката на данни от множество различни източници. Пример за един такъв проблем е различното обозначаване на едни и същи данни в различните източници – различни номенклатури и артикулни номера на суровини, материали и стоки, различно обозначаване на доставчици и клиенти и други.

Например, когато вашата компания получава справки за реализирани продажби от различни свои дистрибутори, много често, ако не и почти винаги, използваните номенклатури и артикулни номера за едни и същи продукти при дистрибуторите се различават спрямо тези във вашата собствена система. Този проблем лесно можете да се реши в Tableau чрез създаване на съответствие (mapping), което посочва кои ваши номенклатури на кои при дадения дистрибутор съответстват. По този начин, с минимална намеса от наша страна, можем да получим цялостна картина на продажбите, която не само ще даде основа за по-нататъшни анализи, но също така ще бъде разбираема и информативна за всеки в компанията.

Свързване на данни от различни източници с TableauФункционалностите за свързване на файлове в Tableau могат да се използват както за обединяване на множество файлове с данни от различни външни източници, така и за обогатяването на информацията с допълнителни параметри и детайли, идващи от вътрешни за компанията системи. Тези допълнителни детайли могат да помогнат за още по-прецизното сегментиране и последващ анализ на разглежданата информация.

  1. Лесни проверки за дублиране или липса на файл в период

Периодичното получаване на информация от различни външни източници винаги крие рискове от дублиране на файлове, пропуски или грешки. Дублирането само на един файл в директорията с продажбите на даден дистрибутор може значително да изкриви цялостната картина на продажбите ни и да подведе хората, които използват данните като основа за вземането на оперативни и стратегически решения. Ето защо Tableau позволява прилагането на редица лесни проверки, които незабавно показват наличието на дублирани файлове или липсата на файлове с данни в даден времеви интервал. Това помага на анализаторите да открият и отстранят проблемите довели до тези ситуации и да гарантират достоверността и надеждността на справките.

 

Използването на модерни BI инструменти като Tableau може значително да съкрати времето и да намали необходимостта от ръчните дейности при обработката на множество файлове, постъпващи от различни източници, независимо вътрешни или външни за компанията. Автоматизирането на тези процеси неминуемо ще доведе до по-висока ефективност на работа, по-малко грешки и по-пълноценно използване на данните в бизнеса.

Ако искате да научите още полезни съвети за работата с данни, не пропускайте да се включите в нашия безплатен онлайн трейнинг „Как да спестите време и пари при работата с данни“

Да, искам да науча как мога да спестя време и пари при работата с данни

Share This

Copy Link to Clipboard

Copy