Chuyển đổi số (DX) cùng với Dr.Sum!
Tích hợp dữ liệu

Dr.Sum có chức năng thu thập, tích hợp và quản lý nhiều loại dữ liệu. Không chỉ dữ liệu được tập hợp trong mỗi hệ thống mà cả dữ liệu từ Excel và IoT (dữ liệu thời gian thực) cũng có thể được nhập vào và xử lý, thân thiện với người dùng để tích hợp dữ liệu. Dưới đây là các tính năng:

Dr.Sum tích hợp dữ liệu

Trích xuất từ Excel

Excel Extractor là một công cụ thiết lập các tệp Excel để Dr.Sum đọc được. Excel Extractor cung cấp nhiều cài đặt khác nhau để xác định phương pháp đọc. Nó có thể xử lý các bảng đơn giản chỉ với hàng đầu tiên làm tiêu đề, các bảng phức tạp có tiêu đề trên cả hàng và cột (bảng chéo) và bảng biểu mẫu. Điều này cho phép nhập dữ liệu mà không làm thay đổi các thao tác Excel.

Hình dưới đây so sánh dữ liệu trong tệp Excel gốc với dữ liệu có trong các bảng đã nhập. Bạn có thể xem các bảng trong tệp Excel sẽ được nhập như thế nào ở dạng cuối cùng.

Màn hình cài đặt trình trích xuất Excel

Kênh dữ liệu Dr.Sum

Kênh dữ liệu Dr.Sum là một công cụ để xử lý dữ liệu chuỗi thời gian xuất hiện liên tục trong thời gian thực. Dữ liệu chuỗi thời gian được thu thập có thể được xử lý thành định dạng phù hợp để tổng hợp và phân tích trong các công cụ BI như Dr.Sum Datalizer hoặc MotionBoard. Dữ liệu được thu thập và xử lý có thể được lưu trữ trong Máy chủ Dr.Sum dưới dạng đích đầu ra tiêu chuẩn. Ngoài ra, do dữ liệu chuỗi thời gian được tạo liên tục nên lượng dữ liệu sẽ tăng theo thời gian. Do đó, Dr.Sum cho phép lưu trữ dữ liệu dung lượng lớn và xử lý tổng hợp tốc độ cao.

Kênh dữ liệu Dr.Sum có thể được áp dụng cho các tác vụ sau
     - Tổng hợp và phân tích theo thời gian thực dữ liệu POS và dữ liệu hàng tồn kho thu được từ các cảm biến để lập kế hoạch mua hàng và phân tích doanh số bán hàng của những người bán hàng nóng.
     - Tổng hợp và phân tích dữ liệu về các sản phẩm gia công bị lỗi để kiểm soát chất lượng
 
Các quy trình điển hình có thể được thực hiện trong phần "Xử lý và lưu trữ dữ liệu" như sau
     - Dữ liệu tính bằng micro giây, là tần suất tạo dữ liệu, được tóm tắt theo đơn vị tùy ý và gửi đến quá trình xử lý tiếp theo.
     - Xóa các giá trị nằm ngoài dòng với các giá trị khác hoặc gán các giá trị cờ biểu thị sự bất thường.
     - Xử lý dữ liệu bằng cách so sánh với các giá trị trước đó.
     - Thực thi các quy trình do người dùng tạo cũng như các quy trình được tích hợp sẵn trong sản phẩm

Luồng dữ liệu của Dr.Sum

Màn hình cài đặt kênh dữ liệu Dr.Sum

(A) Định nghĩa quy trình　(B) Hành động tích hợp　(C) Hành động tùy chỉnh

DS Script

Chương trình sẽ được sử dụng để hỗ trợ các hoạt động xử lý hàng loạt và xử lý dữ liệu được thực hiện trong công việc chuẩn bị dữ liệu. Nó sẽ hợp lý hóa quy trình chuẩn bị dữ liệu tổng thể được thực hiện trước khi nhập dữ liệu vào cơ sở dữ liệu của Dr.Sum. Ví dụ: DS Script có thể được sử dụng cho các tác vụ chuẩn bị dữ liệu sau

  - Khi dữ liệu được nhập từ nhiều cơ sở dữ liệu lõi vào cơ sở dữ liệu để tổng hợp, nó được xử lý bằng câu lệnh SQL và được nhập trong khi thay đổi cấu trúc của dữ liệu.
  - Dữ liệu được nhập khi đi qua các bảng trung gian cho công việc, các bảng trung gian sẽ bị xóa sau khi hoàn thành công việc.

Công việc chuẩn bị dữ liệu được hiển thị trong ví dụ đầu tiên yêu cầu thay đổi cấu trúc dữ liệu từ cấu trúc dữ liệu cơ sở dữ liệu cốt lõi sang cấu trúc dữ liệu để tổng hợp.

Ví dụ: các mục không cần thiết cho việc lập bảng có thể bị xóa, các mục cần thiết cho việc lập bảng có thể được đổi tên để phân tích hoặc các mục được trích xuất có thể được kết hợp và nhập vào cơ sở dữ liệu để lập bảng. Nói cách khác, trước khi phân tích dữ liệu, cần có nhiều bước xử lý trước khác nhau tùy thuộc vào hoạt động và mục đích, đồng thời DS Script có thể giúp công việc hiệu quả hơn.

Màn hình cài đặt DS Script

Tích hợp Python

Dr.Sum cung cấp khả năng làm việc với các chương trình Python. Bạn có thể thực thi chương trình Python từ câu lệnh SQL và nhận kết quả thực thi dưới dạng dữ liệu dạng bảng. Bằng cách tích hợp các thư viện khác nhau được Python hỗ trợ, việc phân tích bằng các phương pháp khác ngoài bảng chéo trở nên khả thi. Ví dụ: một thư viện dành cho học máy có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu suy luận được các mô hình học máy trả về.

Tổng kết

Dr.Sum có nhiều tính năng tích hợp dữ liệu khác nhau để tăng tiện ích và giá trị của dữ liệu. Càng có nhiều dữ liệu có thể được tổng hợp trong một tổ chức thì người dùng hiện trường càng dễ sử dụng hơn, càng có thể dân chủ hóa nhiều phân tích hơn và càng thu được nhiều kết quả hữu ích hơn cho doanh nghiệp. Hệ thống cũng có thể được tự động hóa khi dữ liệu được tích hợp và quản lý. Tạo một môi trường nơi mọi người có thể dễ dàng xử lý dữ liệu bằng Dr.Sum, tạo một tổ chức được kết nối với dữ liệu và hiện thực hóa DX!