专业的信息化与通信融合产品选型平台及垂直门户
注册 登陆 设为首页 加入收藏
首页 企业新闻 招标信息 行业应用 厂商专区 活动 商城 中标信息

资讯
中心

新闻中心 人物观点
厂商专区 市场分析
行业
应用
政府机构 能源产业 金融机构
教育科研 医疗卫生 交通运输
应用
分类
统一协作 呼叫客服 IP语音 视频会议 智能管理 数据库
数字监控 信息安全 IP储存 移动应用 云计算 物联网

TOP

将数据捕获功能移至云端的五个原因
2019-05-07 17:11:15 来源:中国IDC圈 作者:【
关键词:数据
 
目前云计算中有许多功能正在执行中。其中一个不太引人注意的是文档捕获,这是每个企业都必须处理的事情。以下将探讨五个相关的原因,即为什么组织应该好好考虑迁移到基于云计算的文档捕获工具。

  十年前,很少有人能够预见到云计算将对整体业务产生巨大影响。仅在过去五年中,云中IT支出的快速增长证明了这一说法。提高运营效率以应对利润率下降、数据呈指数级增长和企业全球化的需求,都需要更好的方式来完成后台流程。云应用部署已经成为许多企业的选择。
 
  在主题为《2019年云计算预测》的调查中,调研机构Forrester指出,企业可以采取的唯一可行方法是采用云计算战略或通过云计算增强企业内部系统,以使其核心业务应用程序现代化并保持竞争优势。此外据报道,数字转型计划现在占企业公共云采用所有实例的63%。
 
  目前云计算中有许多功能正在执行中。其中一个不太引人注意的是文档捕获,这是每个企业都必须处理的事情。以下将探讨五个相关的原因,即为什么组织应该好好考虑迁移到基于云计算的文档捕获工具。

  1. 实施时间表
  显而易见的第一步是安装。当IT团队考虑开展新的数字化转型项目时,主要的阻碍通常是应用程序实施的时间表。在向最终用户社区引入新的解决方案之前,将应用程序纳入其中涉及多个步骤,其中包括服务器获取和配置、软件安装和项目定制。选择在云上提供托管捕获服务的供应商意味着消除典型解决方案实施的重要步骤。绕过所有技术支持时间,无数的计划会议,服务器申请和硬件更新可以启动任何数字化转型项目。最终,采用基于云计算的捕获解决方案将最大限度地减少组织的启动时间和实现价值的时间。
  2. 可扩展性和成本
  无服务器架构意味着以较低的成本实现轻松的可扩展性。想象一下,人们所在的组织正面临着季节性业务的高峰和停滞,比如税务咨询公司或零售行业的公司。一个月后,组织的应收账款(AR)团队可以处理200万个采购订单,而下个月应收账款(AR)团队只能管理10000个采购订单。有了内部捕获解决方案,服务器架构将需要支持更高的容量;在低容量的月份,组织仍然拥有相同的大型服务器配置。这是低效和浪费的。
  云计算和混合云捕获解决方案为具有周期性业务的组织提供了有吸引力的选择。除了消除对硬件及其相关维护的财务投资之外,基于云计算的解决方案还可以扩展以适应文档处理量的高峰和低谷。
  3. 微服务
  内容捕获很少是数字转型计划的唯一要素。更常见的是,需要一些产品来实现组织内的自动化:规则引擎和流程解决方案、文档管理系统、ERP应用程序等。因此,将文档捕获作为微服务的一个组件,使得这种即插即用的模块化方法能够用于更大的数字转换项目。
  简而言之,微服务是云中的单个应用程序,可以与其他应用程序组合,通过简单的Web调用创建一个大型集成解决方案。可以快速选择或换出特定服务以获得特定功能或过程,以达到理想的效果。基于云计算的捕获功能可以最大限度地缩短实施时间,并且由于微服务的特性,可以轻松实现数字转换项目的可扩展性和面向未来。
  4. 无限计算
  在考虑在云中运行应用程序的优点与安装在设备上的软件时,云平台有两个主要的优点:无限计算和无限存储。在传统的捕获过程工作流程中,高达95%的应用程序服务器处理能力用于页面处理和图像到文本转换。这意味着应用程序的运行速度仅与安装它的服务器的容量一样大。借助基于云计算的文档捕获,组织的图像转换处理能力不仅限于其购买的服务器核心数量。无限计算和无限存储意味着其可以在停止那些项目前做好调用准备,在此期间,可能会需要解决“您推荐的服务器配置是什么?”等问题。
  5. 升级和更新
  对于内容捕获和文档智能产品(与任何类型的软件一样),平台更新、版本升级和定期维护热修复正在进行,而且产品成本常常被忽视。选择基于托管云的捕获工具的一个主要好处是,组织的解决方案始终是最新的。没有停机和延迟导致更新或升级等问题,当应用程序安装在盒子上或者甚至私有云的时候也是如此。

      

责任编辑:admin
免责声明:以上内容转载互联网平台或企业单位自行提供,对内容的真实性、准确性和合法性不负责,Voipchina网对此不承担任何法律责任。

】【打印繁体】【投稿】【收藏】 【推荐】【举报】【评论】 【关闭】 【返回顶部

上一篇大数据开发常见的9种数据分析手段
下一篇浅谈大数据开发工程师的两年工作..

热门文章

图片主题

最新文章

相关文章

广告位

Copyright@2003-2009 网络通信中国(原VoIP中国) 版权所有
联系方式:503927495@qq.com
  京ICP备05067673号-1 京公网安1101111101259