Robotic Process Automation (RPA) in Data Science-Workflows

Robotic Process Automation (RPA) wird zunehmend zur Automatisierung wiederkehrender Aufgaben in Data-Science-Workflows eingesetzt. Durch den Einsatz von Softwarerobotern oder „Bots“ zum Erfassen und Interpretieren vorhandener Anwendungen zur Verarbeitung einer Transaktion, zur Kommunikation mit anderen Systemen und zum Auslösen von Reaktionen ermöglicht RPA Datenwissenschaftlern, sich auf strategischere Arbeiten zu konzentrieren. Viele sich wiederholende Aufgaben wie Datenbereinigung, -transformation und -aggregation, die derzeit viel Zeit eines Datenwissenschaftlers in Anspruch nehmen, können mithilfe von RPA automatisiert werden. Dadurch gewinnen Datenwissenschaftler mehr Zeit für die Arbeit an analytischeren und wertschöpfenderen Aufgaben wie statistischer Modellierung, maschinellem Lernen und Datenvisualisierung. RPA kann Datenwissenschaftlern auch dabei helfen, durch den Online-Data-Science-Kurs neue Fähigkeiten zu erlernen , indem Routineaufgaben automatisiert werden und sie sich auf die Entwicklung ihrer Fähigkeiten konzentrieren können.

Inhaltsverzeichnis:

• Einführung in die Robotic Process Automation (RPA) in der Datenwissenschaft

• Die Schnittstelle zwischen RPA und Data Science verstehen

• Nutzung von RPA für die Datenerfassung und -vorverarbeitung

• Automatisierung wiederkehrender Aufgaben mit RPA bei der Datenbereinigung und -transformation

• Optimieren Sie die Datenanalyse mit RPA-Tools und -Techniken

• Verbesserung der Bereitstellung und Wartung von Datenmodellen mit RPA

• Bewältigung von Herausforderungen und Best Practices für RPA in Data Science-Workflows

• Fallstudien: Beispiele aus der Praxis für die RPA-Implementierung in Data-Science-Projekten
• Abschluss

Einführung in die Robotic Process Automation (RPA) in der Datenwissenschaft

Robotic Process Automation (RPA) nutzt Softwareroboter oder Assistenten der künstlichen Intelligenz (KI), um sich wiederholende Routineaufgaben zu erledigen. In datenwissenschaftlichen Arbeitsabläufen kann RPA zur Automatisierung vieler alltäglicher Datenaufbereitungs- und -bereinigungsaufgaben eingesetzt werden. Dies gibt Datenwissenschaftlern und Analysten mehr Zeit für die Arbeit an strategischeren Analysen und Modellen. RPA bringt Effizienz, Geschwindigkeit und Skalierbarkeit in datenwissenschaftliche Prozesse, indem es sich wiederholende manuelle Aufgaben automatisiert.

Die Schnittstelle zwischen RPA und Data Science verstehen

RPA ergänzt und verbessert die Datenwissenschaft durch die Automatisierung wiederkehrender Datenaufgaben. Datenwissenschaftler verbringen 60 % ihrer Zeit mit der Datenvorbereitung – dem Sammeln, Bereinigen, Transformieren und Strukturieren von Rohdaten. RPA-Tools können Arbeitsabläufe durch Beobachtung von Benutzern erlernen und diese Aufgaben dann im großen Maßstab automatisieren. Dadurch können sich Datenwissenschaftler auf übergeordnete Aufgaben wie Modellierung, Analyse und Erkenntnisse konzentrieren. RPA bringt auch Struktur und Governance in datenwissenschaftliche Prozesse. Durch die Dokumentation von Arbeitsabläufen verbessert RPA die Transparenz, Verantwortlichkeit, Wiederverwendung von Arbeit und die Zusammenarbeit zwischen Teams und Projekten.

Nutzung von RPA für die Datenerfassung und -vorverarbeitung

RPA-Bots können durch optische Zeichenerkennung Daten aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, APIs, Webseiten, Anwendungen und sogar physischen Dokumenten sammeln. Sie können relevante Datenfelder extrahieren, Formate und Datentypen standardisieren. Bots können aktualisierte Datensätze nach Zeitplan sammeln. Für die Vorverarbeitung automatisiert RPA Aufgaben wie die Datenprofilerstellung, um Datenqualitätsprobleme zu verstehen und fehlende Werte, Ausreißer und Inkonsistenzen zu behandeln. Bots standardisieren Formate, konvertieren zwischen Datentypen, leiten neue Felder durch Berechnungen und Verarbeitung natürlicher Sprache ab. Sie bereinigen Adressfelder, Telefonnummern etc. durch regelbasierte Validierung. RPA verbessert die Geschwindigkeit, Genauigkeit und Skalierbarkeit von Datenerfassungs- und Vorverarbeitungsaufgaben erheblich.

Automatisierung wiederkehrender Aufgaben mit RPA bei der Datenbereinigung und -transformation

Im Rahmen der Datenbereinigung und -transformation können viele Aufgaben wie das Sortieren, Filtern, Zusammenführen und Aggregieren von Daten mithilfe von RPA automatisiert werden. Bots können Regeln anwenden, um Werte zu standardisieren, Ausreißer zu kennzeichnen, fehlende Daten zu verarbeiten und neue Felder abzuleiten. Sie eignen sich hervorragend für sich wiederholende bedingte Formatierungsaufgaben wie die Validierung von E-Mails und Telefonnummern. RPA rationalisiert Aufgaben wie die Umwandlung von Datums-/Uhrzeitfeldern in Standardformate, die Berechnung des Alters anhand des Geburtsdatums und die Gruppierung von Kunden-IDs. Bots dokumentieren die Datenherkunft während Transformationen zur Einhaltung der Compliance. RPA verbessert die Genauigkeit durch die Eliminierung menschlicher Fehler und sorgt für Konsistenz im großen Maßstab. Dies gibt Datenwissenschaftlern die Möglichkeit, sich auf die analytische Datenaufbereitung zu konzentrieren.

Optimieren Sie die Datenanalyse mit RPA-Tools und -Techniken

RPA-Bots können sich wiederholende Analyseaufgaben automatisieren, z. B. die Verbindung zu Analysetools und die Auswahl von Datensätzen, Parametern und Visualisierungen. Sie erstellen termingerecht Standardberichte. Bots extrahieren Erkenntnisse aus natürlicher Sprache oder visualisieren Datensätze. RPA lässt sich in BI-Tools integrieren, um Dashboard-Aktualisierungen zu automatisieren. Es treibt prädiktive Modellierungsworkflows voran, indem es automatisch Trainings- und Testdatensätze vorbereitet, Modelle ausführt, Ergebnisse auswertet und Modelle anhand neuer Daten neu trainiert. Insgesamt rationalisiert RPA routinemäßige Datenanalyse-, Reporting-, Dashboarding- und Modellentwicklungsaufgaben, um die Effizienz zu verbessern.

Verbesserung der Bereitstellung und Wartung von Datenmodellen mit RPA

RPA unterstützt die kontinuierliche Datenwissenschaft durch Modellüberwachung, -bewertung und -umschulung. Bots stellen aktualisierte Modelle in der Produktion bereit, führen A/B-Tests durch, sammeln Ergebnisse und Feedback, um eine Neuschulung auszulösen. RPA automatisiert Modelllebenszyklusaufgaben wie Dokumentation, Versionskontrolle, Lizenzierung und Außerbetriebnahme veralteter Modelle. Es überwacht Modelle auf Daten- oder Konzeptabweichungen und validiert Annahmen erneut. Bots trainieren Modelle nach Bedarf basierend auf Überwachungswarnungen neu. RPA verbessert die Governance, das Änderungsmanagement und die Zuverlässigkeit des Modellbetriebs im großen Maßstab nach der Bereitstellung.

Bewältigung von Herausforderungen und Best Practices für RPA in Data Science-Workflows

Datenqualität, Sicherheit und Governance sind zentrale Herausforderungen für jede RPA-Implementierung. Für die Datenwissenschaft benötigen RPA-Bots saubere, gut dokumentierte Eingabedaten und Arbeitsabläufe. Rollenbasierte Zugriffskontrollen stellen sicher, dass Daten und Modelle nicht gefährdet werden. Die Versionskontrolle von RPA-Workflows und Änderungsmanagementpraktiken verhindern Fehler und Sicherheitsprobleme. Zu den Best Practices gehört die Trennung von Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen. Automatisierte Tests validieren Arbeitsabläufe. Die Überwachung von Bots verhindert betrügerische Prozesse. Dokumentation und SOPs verbessern das Änderungsmanagement, die Wiederverwendung von Arbeit und die Zusammenarbeit.

Fallstudien: Beispiele aus der Praxis für die RPA-Implementierung in Data-Science-Projekten

Eine Versicherungsgesellschaft nutzte RPA, um täglich Tausende von Kundendatensätzen aus verschiedenen Datenbanken zu sammeln. Bots standardisierten Formate, entfernten Duplikate und reicherten Datensätze mit externen Daten an. Dadurch verkürzte sich die Zeit für die Datenvorbereitung von Wochen auf Stunden.

Ein E-Commerce-Unternehmen automatisierte die visuelle Inspektion von Produkten mithilfe von Computer-Vision-Modellen. RPA-Bots sammelten Bilddaten, wendeten Modelle zur Fehlererkennung an, benachrichtigten Lieferanten und aktualisierten Bestandssysteme. Dadurch wurde die Qualitätsprüfung um 90 % beschleunigt.

Ein Telekommunikationsunternehmen nutzte RPA, um Kundennutzungsmuster aus Anrufdetaildatensätzen zu extrahieren. Bots bereinigten, transformierten und aggregierten Terabytes an Daten innerhalb einer Stunde in Analysedatensätze und ermöglichten so eine Personalisierung nahezu in Echtzeit.

Ein Logistikdienstleister setzte RPA ein, um Sendungsdetails aus E-Mails in ein CRM zu extrahieren. Bots planten Abholungen/Lieferungen, verfolgten Sendungen und benachrichtigten Kunden über Verzögerungen über mehrere Kanäle. Dadurch wurden Abläufe optimiert und das Kundenerlebnis verbessert.

Abschluss

Zusammenfassend ist RPA ein leistungsstarkes Tool zur Automatisierung sich wiederholender manueller Aufgaben in datenwissenschaftlichen Arbeitsabläufen. Es ergänzt die datenwissenschaftlichen Fähigkeiten durch die Automatisierung der Datenerfassung, -aufbereitung, -analyse und der Modelloperationen. RPA verbessert die Effizienz, Genauigkeit, Governance und Skalierbarkeit datenwissenschaftlicher Prozesse. In Kombination mit Tools wie KI/ML kann RPA komplexere Aufgaben automatisieren. Insgesamt ermöglicht RPA es Datenwissenschaftlern, mehr Zeit für strategische Arbeit aufzuwenden und hilft Unternehmen, schneller geschäftlichen Nutzen aus Daten zu ziehen.