Automatisation des processus robotiques (RPA) dans les flux de travail de science des données

L'automatisation des processus robotiques (RPA) est de plus en plus utilisée pour automatiser les tâches répétitives dans les flux de travail de science des données. En utilisant des robots logiciels ou « bots » pour capturer et interpréter les applications existantes afin de traiter une transaction, de communiquer avec d'autres systèmes et de déclencher des réponses, la RPA permet aux data scientists de se concentrer sur un travail plus stratégique. De nombreuses tâches répétitives telles que le nettoyage, la transformation et l'agrégation des données, qui prennent actuellement beaucoup de temps aux data scientists, peuvent être automatisées à l'aide de la RPA. Cela libère du temps pour les data scientists qui peuvent travailler sur des tâches plus analytiques et à valeur ajoutée telles que la modélisation statistique, l'apprentissage automatique et la visualisation des données. La RPA peut également aider les data scientists à acquérir de nouvelles compétences grâce à un cours de science des données en ligne en automatisant les tâches de routine et en leur permettant de se concentrer sur le développement de leurs compétences.

Table des matières:

• Introduction à l'automatisation des processus robotiques (RPA) en science des données

• Comprendre l'intersection de la RPA et de la science des données

• Tirer parti de la RPA pour la collecte et le prétraitement des données

• Automatisation des tâches répétitives avec RPA dans le nettoyage et la transformation des données

• Rationaliser l'analyse des données avec les outils et techniques RPA

• Améliorer le déploiement et la maintenance des modèles de données avec RPA

• Relever les défis et les meilleures pratiques de la RPA dans les flux de travail de science des données

• Études de cas : exemples concrets de mise en œuvre de la RPA dans des projets de science des données
• Conclusion

Introduction à l'automatisation des processus robotiques (RPA) en science des données

L'automatisation robotique des processus (RPA) utilise des robots logiciels ou des assistants d'intelligence artificielle (IA) pour gérer des tâches répétitives et routinières. Dans les flux de travail de science des données, la RPA peut être utilisée pour automatiser de nombreuses tâches banales de préparation et de nettoyage des données. Cela permet aux data scientists et aux analystes de travailler sur des analyses et des modélisations plus stratégiques. La RPA apporte efficacité, rapidité et évolutivité aux processus de science des données en automatisant les tâches manuelles répétitives.

Comprendre l'intersection de la RPA et de la science des données

La RPA complète et améliore la science des données en automatisant les tâches répétitives liées aux données. Les data scientists consacrent 60 % de leur temps à la préparation des données : collecte, nettoyage, transformation et structuration des données brutes. Les outils RPA peuvent apprendre les flux de travail en observant les utilisateurs, puis automatiser ces tâches à grande échelle. Cela permet aux data scientists de se concentrer sur des tâches de niveau supérieur telles que la modélisation, l'analyse et les informations. La RPA apporte également structure et gouvernance aux processus de science des données. En documentant les flux de travail, la RPA améliore la transparence, la responsabilité, la réutilisation du travail et la collaboration entre les équipes et les projets.

Tirer parti de la RPA pour la collecte et le prétraitement des données

Les robots RPA peuvent collecter des données provenant de diverses sources telles que des bases de données, des API, des pages Web, des applications et même des documents physiques grâce à la reconnaissance optique de caractères. Ils peuvent extraire les champs de données pertinents, standardiser les formats et les types de données. Les robots peuvent collecter des ensembles de données mis à jour de manière planifiée. Pour le prétraitement, la RPA automatise des tâches telles que le profilage des données afin de comprendre les problèmes de qualité des données, de gérer les valeurs manquantes, les valeurs aberrantes et les incohérences. Les robots standardisent les formats, effectuent des conversions entre les types de données et dérivent de nouveaux champs grâce à des calculs et au traitement du langage naturel. Ils nettoient les champs d'adresse, les numéros de téléphone, etc. grâce à une validation basée sur des règles. La RPA améliore considérablement la vitesse, la précision et l’évolutivité des tâches de collecte de données et de prétraitement.

Automatisation des tâches répétitives avec RPA dans le nettoyage et la transformation des données

Dans le cadre du nettoyage et de la transformation des données, de nombreuses tâches telles que le tri, le filtrage, la fusion et l'agrégation des données peuvent être automatisées à l'aide de la RPA. Les robots peuvent appliquer des règles pour standardiser les valeurs, signaler les valeurs aberrantes, gérer les données manquantes et dériver de nouveaux champs. Ils excellent dans les tâches répétitives de formatage conditionnel telles que la validation des e-mails et des numéros de téléphone. La RPA rationalise les tâches telles que la transformation des champs date/heure en formats standard, le calcul de l'âge à partir des dates de naissance et le regroupement des identifiants clients. Les robots documentent le traçage des données lors des transformations pour des raisons de conformité. La RPA améliore la précision en éliminant les erreurs humaines et garantit la cohérence à grande échelle. Cela permet aux data scientists de se concentrer sur la préparation des données analytiques.

Rationaliser l'analyse des données avec les outils et techniques RPA

Les robots RPA peuvent automatiser les tâches d'analyse répétitives telles que la connexion à des outils d'analyse, la sélection d'ensembles de données, de paramètres et de visualisations. Ils génèrent des rapports standard dans les délais. Les robots extraient des informations du langage naturel ou visualisent des ensembles de données. RPA s'intègre aux outils BI pour automatiser l'actualisation des tableaux de bord. Il pilote les flux de travail de modélisation prédictive en préparant automatiquement des ensembles de données de formation et de test, en exécutant des modèles, en évaluant les résultats et en reformant les modèles sur de nouvelles données. Dans l’ensemble, la RPA rationalise les tâches de routine d’analyse des données, de reporting, de création de tableaux de bord et de développement de modèles pour améliorer l’efficacité.

Améliorer le déploiement et la maintenance des modèles de données avec RPA

La RPA prend en charge la science continue des données avec la surveillance, l’évaluation et le recyclage des modèles. Les robots déploient des modèles mis à jour en production, exécutent des tests A/B, collectent les résultats et les commentaires pour déclencher le recyclage. RPA automatise les tâches du cycle de vie des modèles telles que la documentation, le contrôle des versions, les licences et le retrait des modèles obsolètes. Il surveille les modèles pour détecter la dérive des données ou des concepts, revalidant ainsi les hypothèses. Les robots recyclent les modèles selon les besoins en fonction des alertes de surveillance. La RPA améliore la gouvernance, la gestion du changement et la fiabilité des opérations des modèles à grande échelle après le déploiement.

Relever les défis et les meilleures pratiques de la RPA dans les flux de travail de science des données

La qualité des données, la sécurité et la gouvernance sont des défis majeurs pour toute mise en œuvre de RPA. Pour la science des données, les robots RPA ont besoin de données d’entrée et de flux de travail propres et bien documentés. Les contrôles d'accès basés sur les rôles garantissent que les données et les modèles ne sont pas compromis. Le contrôle des versions des flux de travail RPA et les pratiques de gestion des changements évitent les bugs et les problèmes de sécurité. Les meilleures pratiques incluent la séparation des environnements de développement, de test et de production. Les tests automatisés valident les flux de travail. La surveillance des robots empêche les processus malveillants. La documentation et les SOP améliorent la gestion du changement, la réutilisation du travail et la collaboration.

Études de cas : exemples concrets de mise en œuvre de la RPA dans des projets de science des données

Une compagnie d’assurance a utilisé la RPA pour collecter quotidiennement des milliers d’enregistrements clients à partir de différentes bases de données. Les robots ont standardisé les formats, supprimé les doublons et enrichi les enregistrements à l’aide de données externes. Cela a réduit le temps de préparation des données de quelques semaines à quelques heures.

Une entreprise de commerce électronique a automatisé l'inspection visuelle des produits à l'aide de modèles de vision par ordinateur. Les robots RPA ont collecté des données d'image, appliqué des modèles pour détecter les défauts, notifié les fournisseurs et mis à jour les systèmes d'inventaire. Cette inspection de qualité accélérée de 90 %.

Une entreprise de télécommunications a utilisé la RPA pour extraire les modèles d'utilisation des clients à partir des enregistrements détaillés des appels. Les robots ont nettoyé, transformé et agrégé des téraoctets de données en ensembles de données analytiques en une heure, permettant une personnalisation en temps quasi réel.

Un prestataire logistique a déployé la RPA pour extraire les détails des expéditions des e-mails dans un CRM. Les robots planifiaient les ramassages/livraisons, suivaient les expéditions et informaient les clients des retards via plusieurs canaux. Cela a rationalisé les opérations et amélioré l’expérience client.

Conclusion

En résumé, la RPA est un outil puissant pour automatiser les tâches manuelles répétitives dans les flux de travail de science des données. Il complète les capacités de science des données en automatisant la collecte, la préparation, l’analyse et les opérations de modélisation des données. La RPA améliore l’efficacité, la précision, la gouvernance et l’évolutivité des processus de science des données. Lorsqu'elle est combinée à des outils comme l'IA/ML, la RPA peut automatiser des tâches plus complexes. Dans l’ensemble, la RPA permet aux data scientists de consacrer plus de temps au travail stratégique et aide les organisations à tirer plus rapidement de la valeur commerciale des données.