Automatización robótica de procesos (RPA) en flujos de trabajo de ciencia de datos

La automatización robótica de procesos (RPA) se utiliza cada vez más para automatizar tareas repetitivas en flujos de trabajo de ciencia de datos. Al utilizar robots de software o “bots” para capturar e interpretar aplicaciones existentes para procesar una transacción, comunicarse con otros sistemas y generar respuestas, RPA permite a los científicos de datos centrarse en un trabajo más estratégico. Muchas tareas repetitivas, como la limpieza, transformación y agregación de datos, que actualmente consumen mucho tiempo de un científico de datos, se pueden automatizar mediante RPA. Esto libera tiempo para que los científicos de datos trabajen en tareas más analíticas y de valor agregado, como modelado estadístico, aprendizaje automático y visualización de datos. RPA también puede ayudar a los científicos de datos a aprender nuevas habilidades a través del curso de ciencia de datos en línea al automatizar trabajos rutinarios y permitirles concentrarse en el desarrollo de habilidades.

Tabla de contenido:

• Introducción a la automatización robótica de procesos (RPA) en ciencia de datos

• Comprender la intersección de RPA y ciencia de datos

• Aprovechando RPA para la recopilación y el preprocesamiento de datos

• Automatización de tareas repetitivas con RPA en limpieza y transformación de datos

• Optimización del análisis de datos con herramientas y técnicas de RPA

• Mejora de la implementación y el mantenimiento del modelo de datos con RPA

• Abordar los desafíos y las mejores prácticas para RPA en flujos de trabajo de ciencia de datos

• Estudios de caso: ejemplos del mundo real de implementación de RPA en proyectos de ciencia de datos
• Conclusión

Introducción a la automatización robótica de procesos (RPA) en ciencia de datos

La automatización robótica de procesos (RPA) utiliza robots de software o asistentes de inteligencia artificial (IA) para manejar tareas rutinarias y repetitivas. En los flujos de trabajo de ciencia de datos, RPA se puede utilizar para automatizar muchas tareas mundanas de preparación y limpieza de datos. Esto libera a los científicos y analistas de datos para trabajar en análisis y modelado más estratégicos. RPA aporta eficiencia, velocidad y escalabilidad a los procesos de ciencia de datos al automatizar tareas manuales repetitivas.

Comprender la intersección de RPA y ciencia de datos

RPA complementa y mejora la ciencia de datos al automatizar tareas de datos repetitivas. Los científicos de datos dedican el 60 % de su tiempo a la preparación de datos: recopilar, limpiar, transformar y estructurar datos sin procesar. Las herramientas RPA pueden aprender flujos de trabajo observando a los usuarios y luego automatizar estas tareas a escala. Esto permite a los científicos de datos centrarse en tareas de nivel superior, como modelado, análisis e información. RPA también aporta estructura y gobernanza a los procesos de ciencia de datos. Al documentar los flujos de trabajo, RPA mejora la transparencia, la responsabilidad, la reutilización del trabajo y la colaboración entre equipos y proyectos.

Aprovechando RPA para la recopilación y el preprocesamiento de datos

Los robots de RPA pueden recopilar datos de diversas fuentes, como bases de datos, API, páginas web, aplicaciones e incluso documentos físicos mediante el reconocimiento óptico de caracteres. Pueden extraer campos de datos relevantes, estandarizar formatos y tipos de datos. Los bots pueden recopilar conjuntos de datos actualizados de forma programada. Para el preprocesamiento, RPA automatiza tareas como la elaboración de perfiles de datos para comprender los problemas de calidad de los datos y manejar valores faltantes, valores atípicos e inconsistencias. Los bots estandarizan formatos, convierten entre tipos de datos, derivan nuevos campos mediante cálculos y procesamiento de lenguaje natural. Limpian campos de direcciones, números de teléfono, etc. mediante validación basada en reglas. RPA mejora significativamente la velocidad, precisión y escalabilidad de las tareas de preprocesamiento y recopilación de datos.

Automatización de tareas repetitivas con RPA en limpieza y transformación de datos

Dentro de la limpieza y transformación de datos, muchas tareas como ordenar, filtrar, fusionar y agregar datos se pueden automatizar mediante RPA. Los bots pueden aplicar reglas para estandarizar valores, marcar valores atípicos, manejar datos faltantes y derivar nuevos campos. Se destacan en tareas repetitivas de formato condicional, como validar correos electrónicos y números de teléfono. RPA agiliza tareas como transformar campos de fecha/hora en formatos estándar, calcular la edad a partir de fechas de nacimiento y agrupar ID de clientes. Los bots documentan el linaje de datos durante las transformaciones para lograr el cumplimiento. RPA mejora la precisión al eliminar los errores humanos y garantiza la coherencia a escala. Esto libera a los científicos de datos para que puedan centrarse en la preparación de datos analíticos.

Optimización del análisis de datos con herramientas y técnicas de RPA

Los robots de RPA pueden automatizar tareas de análisis repetitivas, como conectarse a herramientas de análisis, seleccionar conjuntos de datos, parámetros y visualizaciones. Generan informes estándar a tiempo. Los bots extraen información del lenguaje natural o visualizan conjuntos de datos. RPA se integra con herramientas de BI para automatizar las actualizaciones del panel. Impulsa flujos de trabajo de modelado predictivo al preparar automáticamente conjuntos de datos de prueba y entrenamiento, ejecutar modelos, evaluar resultados y volver a entrenar modelos con nuevos datos. En general, RPA agiliza las tareas rutinarias de análisis de datos, informes, paneles y desarrollo de modelos para mejorar la eficiencia.

Mejora de la implementación y el mantenimiento del modelo de datos con RPA

RPA respalda la ciencia de datos continua con monitoreo, evaluación y reentrenamiento de modelos. Los bots implementan modelos actualizados en producción, ejecutan pruebas A/B, recopilan resultados y comentarios para activar el reentrenamiento. RPA automatiza las tareas del ciclo de vida del modelo, como documentación, control de versiones, concesión de licencias y retirada de modelos obsoletos. Supervisa los modelos en busca de derivación de datos o conceptos, revalidando suposiciones. Los bots vuelven a entrenar los modelos según sea necesario en función de las alertas de monitoreo. RPA mejora la gobernanza, la gestión de cambios y la confiabilidad de las operaciones del modelo a escala después de la implementación.

Abordar los desafíos y las mejores prácticas para RPA en flujos de trabajo de ciencia de datos

La calidad, la seguridad y la gobernanza de los datos son desafíos clave para cualquier implementación de RPA. Para la ciencia de datos, los robots RPA necesitan flujos de trabajo y datos de entrada limpios y bien documentados. Los controles de acceso basados ​​en roles garantizan que los datos y los modelos no se vean comprometidos. El control de versiones de los flujos de trabajo de RPA y las prácticas de gestión de cambios previenen errores y problemas de seguridad. Las mejores prácticas incluyen separar los entornos de desarrollo, prueba y producción. Las pruebas automatizadas validan los flujos de trabajo. Los robots de monitoreo previenen procesos no autorizados. La documentación y los SOP mejoran la gestión de cambios, la reutilización del trabajo y la colaboración.

Estudios de caso: ejemplos del mundo real de implementación de RPA en proyectos de ciencia de datos

Una compañía de seguros utilizó RPA para recopilar diariamente miles de registros de clientes de diferentes bases de datos. Los bots estandarizaron formatos, eliminaron duplicados y enriquecieron registros utilizando datos externos. Esto redujo el tiempo de preparación de datos de semanas a horas.

Una empresa de comercio electrónico automatizó la inspección visual de productos utilizando modelos de visión por computadora. Los robots de RPA recopilaron datos de imágenes, aplicaron modelos para detectar defectos, notificaron a los proveedores y actualizaron los sistemas de inventario. Esto aceleró la inspección de calidad en un 90%.

Una empresa de telecomunicaciones utilizó RPA para extraer patrones de uso de los clientes a partir de registros de detalles de llamadas. Los bots limpiaron, transformaron y agregaron terabytes de datos en conjuntos de datos analíticos en una hora, lo que permitió una personalización casi en tiempo real.

Un proveedor de logística implementó RPA para extraer detalles de envío de correos electrónicos a un CRM. Los bots programaron recogidas/entregas, rastrearon envíos y notificaron a los clientes sobre retrasos a través de múltiples canales. Esto simplificó las operaciones y mejoró la experiencia del cliente.

Conclusión

En resumen, RPA es una herramienta poderosa para automatizar tareas manuales repetitivas en flujos de trabajo de ciencia de datos. Complementa las capacidades de ciencia de datos al automatizar la recopilación, preparación, análisis y operaciones de modelos de datos. RPA mejora la eficiencia, precisión, gobernanza y escalabilidad de los procesos de ciencia de datos. Cuando se combina con herramientas como AI/ML, RPA puede automatizar tareas más complejas. En general, RPA permite a los científicos de datos dedicar más tiempo al trabajo estratégico y ayuda a las organizaciones a obtener valor comercial más rápido de los datos.