Megoldási ötletek
Ez a cikk egy megoldási ötlet. Ha azt szeretné, hogy további információkkal bővítsük a tartalmat, például a lehetséges használati eseteket, az alternatív szolgáltatásokat, a megvalósítási szempontokat vagy a díjszabással kapcsolatos útmutatást, tudassa velünk a GitHub visszajelzésével.
Ez az architektúra bemutatja, hogyan használhatja a tudásbányászatot az üzleti folyamatkezelésben információk feltárására, betekintésre és kapcsolatok keresésére a szervezet adataiban.
Architektúra
Töltse le az architektúra Visio-fájlját.
Adatfolyam
A tudásbányászatnak három lépése van: a betöltés, a bővítés és a felfedezés.
Betöltés
A betöltési lépés számos forrásból összesíti a tartalmat, beleértve a strukturált és strukturálatlan adatokat is.
Az üzleti folyamatkezeléshez különböző típusú tartalmakat lehet beolvasni, például projekttel kapcsolatos elemeket, például SOW-okat, ajánlatkéréseket és értékesítési csapat levelezését. A pénzügyi vonatkozású tartalmakat a következők is betölthetik: számlaarchívumok, W2-űrlapok, nyugták, egészségügyi igénylési űrlapok, bankszámlakivonatok, jogi megállapodások, mérlegek, eredménykimutatások, cash flow-kimutatások, vállalati közzétételek, SEC-dokumentumok és éves jelentések.
Gazdagítani
A bővítési lépés során az Azure Applied AI Services AI-képességeivel információkat nyerhet ki, mintákat kereshet, és elmélyítheti a megértést.
Ebben a lépésben optikai karakterfelismerést (OCR) és űrlapfelismerést használhat a dokumentumokon. Az űrlapok felismeréséhez használhatja az Azure Computer Vision OCR-hez és az Azure Form Recognizer-hez. Form Recognizer előre összeállított modelleket biztosít olyan dokumentumokhoz, mint a számlák, az identitásdokumentumok és a nyugták. A nagyobb rugalmasság érdekében létrehozhat egy egyéni modellt.
Tallózás
A feltárási lépés az adatok keresése kereséssel, robotokkal, meglévő üzleti alkalmazásokkal és adatvizualizációkkal.
Fedezze fel a tartalmat úgy, hogy automatikusan feltölti a számlákból származó adatokat ELP-rendszerekbe, adatbázisokba, vagy lefordítja a tudástárban lévő bővített dokumentumokat, és táblázatos vagy objektumtárolókba vetíti őket. Ezek a fizikai tárolók trendeket jeleníthetnek meg egy elemzési irányítópulton, például gyakori problémákat, népszerű termékeket és sok mást.
Összetevők
Ezek a legfontosabb technológiák a technikai tartalom áttekintéséhez és kutatásához:
Forgatókönyv részletei
Ez a megoldás bemutatja, hogyan használhatja a tudásbányászatot az üzleti folyamatkezelésben.
Lehetséges használati esetek
Ez a megoldás ideális a pénzügyi ágazat számára. Amikor a szervezetek a műszaki adatok áttekintésével és kutatásával megbízják az alkalmazottakat, fárasztó lehet a sűrű szöveg lapja után olvasni az oldalt. A tudásbányászat segít az alkalmazottaknak gyorsan áttekinteni ezeket az anyagokat. A tudásbányászat segíthet elkerülni a költséges hibákat olyan helyzetekben, amikor a licitverseny kiélezett, vagy ahol gyorsan vagy közel valós időben kell diagnosztizálnia a problémákat. Ilyenek például a következő területek:
- Sales
- Informatikai szolgáltatáskezelés
- Pénzügyek
- Logisztika
Közreműködők
Ezt a cikket a Microsoft tartja karban. Eredetileg a következő közreműködők írták.
Fő szerző:
- Kathryn Papandrew | Igazgató, speciális GBB
A nem nyilvános LinkedIn-profilok megtekintéséhez jelentkezzen be a LinkedInbe.
Következő lépések
- A tudásbányászati megoldásgyorsítóval létrehozhat egy kezdeti tudásbányászati prototípust Azure Cognitive Search.
- Egyéni képesség létrehozása Azure Cognitive Search.
- Megtudhatja, hogyan nyerhet ki adatokat dokumentumokból és űrlapokból OCR és Form Recognizer használatával.
- Ismerkedés a Microsoft képzési tervével: Tudásbányászat megvalósítása Azure Cognitive Search.