더 빠르고 효율적인 업무 방식을 위해 아날로그 데이터를 디지털 형식으로 변환

우리가 살고 있는 세상은 점점 더 디지털화되고 있습니다. 단추를 클릭하거나 화면을 탭하여 필요한 데이터를 쉽게 얻는 데 익숙해졌습니다. 그러나 종이 영수증, 컨퍼런스 유인물, 모임의 화이트보드 노트와 같이 디지털이 아닌 방식으로 정보가 전달되는 경우가 여전히 많습니다. 이런 이유로, Microsoft에서는 아날로그 데이터를 디지털 형식으로 쉽게 이동하여 생산성을 높이는 방법을 개발해 왔습니다.

종이 기반 데이터를 빠르게 캡처하여 새 인사이트 제공

아날로그 데이터를 Excel로 가져오기 쉽도록 Microsoft는 사진에서 데이터 삽입 기능을 개발했습니다. 이 기능은 금년 3월 이후에 Android에 제공되었으며, 오늘부터 iPhone Excel 앱과 함께 iOS에 일반 공급됩니다. 또한 이 기능은 오늘부터 iOS 및 Android 둘 다에서 21개 언어를 지원합니다. 이 기능을 사용하면 재무 스프레드시트, 업무 일정, 작업 목록, 시간표 등 표 형식의 모든 데이터를 사로잡아 Excel에서 디지털 형식으로 변환할 수 있으므로, 해당 정보를 컨텍스트에 맞게 빠르게 정렬 및 분석하여 즉석에서 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.

사진에서 데이터 삽입 기능은 고급 OCR(광학 인식) 기술, 레이아웃 이해 기술, 기계 학습 모델을 결합하여 종이 기반 정보를 디지털 데이터로 변환합니다. 이러한 기술과 기타 기술은 Seeing AI 앱과 Word 및 Office Lens의 PDF 재배치 기능을 포함하여 Office 앱 전체에서 사용되었습니다.

사진에서 데이터 삽입 기능에 대한 자세한 내용은 이 문서를 참조하세요.

이제 사진에서 데이터 삽입 기능을 21개 라틴어로 사용할 수 있습니다.

필기 노트를 디지털 텍스트로 쉽게 변환

사용자가 아날로그에서 디지털로 이동하도록 지원하는 방법을 살펴보겠습니다. 이전에는 모임이 끝날 때 화이트보드 노트를 손으로 적어야 했습니다. 나중에 휴대폰으로 화이트보드 사진을 촬영할 수 있게 되었습니다. 하지만 두 방법 모두, 이후에 노트를 입력해야 했습니다. 이제 잉크 변환을 사용하면 물리적 화이트보드에 필기된 노트의 사진을 촬영하고 Microsoft Whiteboard 앱에서 디지털 잉크로 변환한 다음, 디지털 캔버스에서 다른 사람과 브레인스토밍을 계속할 수 있습니다. OneNote 등의 도구에는 필기 인식 기능도 기본 제공되므로, 노트를 텍스트로 빠르게 변환하여 메시지, 문서 또는 프레젠테이션을 공유할 수 있습니다.

Microsoft는 아날로그 데이터를 Office 앱 전체에서 사용할 수 있는 디지털 정보로 변환하는 데 유용한 몇 가지 고급 방법도 탐색 중입니다. 예를 들어 종이에 기록된 필기 노트의 사진을 촬영하여 텍스트를 직접 가져올 수 있다면 좋을 것입니다. 탐색 중인 다른 영역으로 사진, PDF 주석, 서명 스캔 등이 있습니다.

물리적 세계 분석

물리적 종이에서 데이터를 가져오는 것 외에도, 고객이 현실 세계의 데이터를 분석하기 위해 Excel을 활용하는 다른 여러 가지 방법이 있습니다. 예를 들어 Hacking STEM 프로그램에서는 교사가 Excel을 사용하여 학생들이 현실 세계의 현상을 살펴보고 분석할 수 있도록 지원합니다. 학생들은 Excel 데이터 스트리머 추가 기능을 활용하여 물리적 세계의 데이터를 Excel로 쉽게 가져오고 내보낼 수 있으며, 압력 센서를 사용하여 뇌진탕 발생 시 뇌에 미치는 영향을 측정하는 등 데이터 과학과 IoT(사물 인터넷)을 맛볼 수 있습니다.

Excel의 데이터 스트리머를 사용한 뇌에 미치는 영향 통합 문서

Microsoft에서는 생산성을 높이고 일상적인 작업이 아닌 중요한 결과물에 집중할 수 있도록 AI(인공 지능) 알고리즘 및 기계 학습 모델을 사용자 앱에 빌드하는 방법을 찾기 위해 노력하고 있습니다.

지금 바로 Excel iPhone 앱을 다운로드하세요. 사진에서 데이터 삽입 기능에 대한 자세한 내용은 이 문서를 참조하고, 이 Inside Excel 에피소드를 시청하세요.

가용성 참고: 사진에서 데이터 삽입 기능이 지원되는 모든 언어 목록은 이 문서에서 확인할 수 있습니다.