डेटा एब्स्ट्रैक्शन में अभिलेखों में किसी भी महत्वपूर्ण जानकारी के नुकसान के बिना कुंजी फ़ोकस के सारांश में एक रिकॉर्ड पैक करना शामिल है। डेटा एब्स्ट्रैक्शन कई प्रकार के हो सकते हैं, उदाहरण के लिए, जीवनी सूचना प्रतिबिंब, समाचार विचार-विमर्श, और इसी तरह। अम्मैया में डेटा एब्स्ट्रैक्शन सेवाओं की प्रक्रिया में आपके संगठन के विशाल और विशाल सूचना टुकड़ों से आवश्यक डेटा को पढ़ना, निरीक्षण करना, निकालना और जमा करना शामिल है।
प्रत्येक व्यवसाय चाहे वह छोटा हो, मध्यम हो या बड़ा, को दैनिक आधार पर छवि डेटा के बड़े हिस्से का प्रबंधन करना होता है।
एक व्यवसाय जितना बेहतर अपने ग्राहकों के साथ संबंधों से निपटेगा, वह उतना ही अधिक फलदायी होगा।
सुरक्षा खतरों के निकट आने के साथ, व्यावसायिक सूचना संसाधनों की भलाई को बनाए रखना बुनियादी है।
संगठन और व्यावसायिक दूरदर्शी अपनी ऑनलाइन डेटा एंट्री सेवाओं को आउटसोर्स करके अपना बहुत सारा समय और संपत्ति बचा सकते हैं
जो संगठन अपने ऑफ़लाइन डेटा को घर में ही संसाधित करते हैं, उन्हें लाभदायक समय और संपत्ति का नुकसान होता है।
प्रत्येक व्यवसाय चाहे वह छोटा हो, मध्यम हो या बड़ा, को दैनिक आधार पर छवि डेटा के बड़े हिस्से का प्रबंधन करना होता है।
एक व्यवसाय जितना बेहतर अपने ग्राहकों के साथ संबंधों से निपटेगा, वह उतना ही अधिक फलदायी होगा।
सुरक्षा खतरों के निकट आने के साथ, व्यावसायिक सूचना संसाधनों की भलाई को बनाए रखना बुनियादी है।
प्रमाणित संभावित ग्राहकों या संभावित ग्राहकों को खोजने के लिए अपर्याप्त विश्वसनीय स्रोत उपलब्ध हैं।
100-पृष्ठ के दस्तावेज़ पर दो मुख्य फ़ोकस निकालने के लिए एक विस्तारित अवधि खर्च करना एक अधिकारी को निराश कर सकता है। किसी भी मामले में, वर्तमान व्यावसायिक सेवाएँ सूचना-भारी दस्तावेज़ों के ढेरों का प्रबंधन करती हैं, जिसमें बहुत सारी जानकारी महत्वहीन है और आपके दिन-प्रतिदिन के कार्यों का नेतृत्व करने के लिए बहुत बेकार है। जैसे-जैसे निराशा बढ़ती है, कार्यकर्ता की लाभप्रदता गिरती है, जिससे संगठन को दुर्भाग्य होता है।
अम्मैया में, डेटा एब्स्ट्रैक्शन को संक्षिप्त डेटा सेगमेंट में विशाल और अकल्पनीय जानकारी गांठ के प्रतीक के साथ जोड़ा जाता है जिसे कम से कम जगह में फिट किया जा सकता है। हालांकि, हम माप का अनुमान लगाने के लिए चिपके रहते हुए डेटा गुणवत्ता पर समझौता नहीं करते हैं और कम से कम जगह के अंदर महत्वपूर्ण डेटा के सबसे चरम माप को पेश करने का प्रयास करते हैं।