Otomatisasi Proses Robot (RPA) dalam Alur Kerja Ilmu Data

Otomatisasi Proses Robot (RPA) semakin banyak digunakan untuk mengotomatisasi tugas berulang dalam alur kerja ilmu data. Dengan menggunakan robot perangkat lunak atau “bot” untuk menangkap dan menafsirkan aplikasi yang ada untuk memproses transaksi, berkomunikasi dengan sistem lain, dan memicu respons, RPA memungkinkan ilmuwan data untuk fokus pada pekerjaan yang lebih strategis. Banyak tugas berulang seperti pembersihan data, transformasi, dan agregasi yang saat ini menyita banyak waktu data scientist dapat diotomatisasi menggunakan RPA. Hal ini memberikan waktu bagi ilmuwan data untuk mengerjakan tugas yang lebih analitis dan bernilai tambah seperti pemodelan statistik, pembelajaran mesin, dan visualisasi data. RPA juga dapat membantu data scientist mempelajari keterampilan baru melalui Kursus Sains Data Online dengan mengotomatiskan pekerjaan rutin dan memungkinkan mereka fokus pada pengembangan keterampilan.

Daftar isi:

• Pengantar Otomatisasi Proses Robot (RPA) dalam Ilmu Data

• Memahami Persimpangan RPA dan Ilmu Data

• Memanfaatkan RPA untuk Pengumpulan dan Pemrosesan Data

• Mengotomatiskan Tugas Berulang dengan RPA dalam Pembersihan dan Transformasi Data

• Menyederhanakan Analisis Data dengan Alat dan Teknik RPA

• Meningkatkan Penerapan dan Pemeliharaan Model Data dengan RPA

• Mengatasi Tantangan dan Praktik Terbaik RPA dalam Alur Kerja Ilmu Data

• Studi Kasus: Contoh Implementasi RPA di Dunia Nyata dalam Proyek Ilmu Data
• Kesimpulan

Pengantar Otomatisasi Proses Robot (RPA) dalam Ilmu Data

Otomatisasi proses robotik (RPA) menggunakan robot perangkat lunak atau asisten kecerdasan buatan (AI) untuk menangani tugas rutin yang berulang. Dalam alur kerja ilmu data, RPA dapat digunakan untuk mengotomatiskan banyak tugas persiapan dan pembersihan data sehari-hari. Hal ini memberikan kebebasan bagi ilmuwan dan analis data untuk mengerjakan analisis dan pemodelan yang lebih strategis. RPA menghadirkan efisiensi, kecepatan, dan skalabilitas pada proses ilmu data dengan mengotomatiskan tugas manual yang berulang.

Memahami Persimpangan RPA dan Ilmu Data

RPA melengkapi dan meningkatkan ilmu data dengan mengotomatiskan tugas data yang berulang. Ilmuwan data menghabiskan 60% waktunya untuk persiapan data – mengumpulkan, membersihkan, mengubah, dan menyusun data mentah. Alat RPA dapat mempelajari alur kerja dengan mengamati pengguna, lalu mengotomatiskan tugas-tugas ini dalam skala besar. Hal ini memungkinkan data scientist untuk fokus pada tugas tingkat tinggi seperti pemodelan, analisis, dan wawasan. RPA juga menghadirkan struktur dan tata kelola pada proses ilmu data. Dengan mendokumentasikan alur kerja, RPA meningkatkan transparansi, akuntabilitas, penggunaan kembali pekerjaan, dan kolaborasi antar tim dan proyek.

Memanfaatkan RPA untuk Pengumpulan dan Pemrosesan Data

Bot RPA dapat mengumpulkan data dari berbagai sumber seperti database, API, halaman web, aplikasi, dan bahkan dokumen fisik melalui pengenalan karakter optik. Mereka dapat mengekstrak bidang data yang relevan, menstandarkan format dan tipe data. Bot dapat mengumpulkan kumpulan data yang diperbarui secara terjadwal. Untuk prapemrosesan, RPA mengotomatiskan tugas-tugas seperti pembuatan profil data untuk memahami masalah kualitas data, menangani nilai yang hilang, outlier, dan inkonsistensi. Bot menstandardisasi format, mengonversi antar tipe data, mendapatkan bidang baru melalui penghitungan dan pemrosesan bahasa alami. Mereka membersihkan bidang alamat, nomor telepon, dll. melalui validasi berbasis aturan. RPA secara signifikan meningkatkan kecepatan, akurasi, dan skalabilitas pengumpulan data dan tugas pra-pemrosesan.

Mengotomatiskan Tugas Berulang dengan RPA dalam Pembersihan dan Transformasi Data

Dalam pembersihan dan transformasi data, banyak tugas seperti pengurutan, pemfilteran, penggabungan, dan agregasi data dapat diotomatisasi menggunakan RPA. Bot dapat menerapkan aturan untuk membakukan nilai, menandai outlier, menangani data yang hilang, dan mendapatkan kolom baru. Mereka unggul dalam tugas pemformatan bersyarat yang berulang seperti memvalidasi email dan nomor telepon. RPA menyederhanakan tugas seperti mengubah bidang tanggal/waktu ke dalam format standar, menghitung usia dari tanggal lahir, mengelompokkan ID pelanggan. Bot mendokumentasikan silsilah data selama transformasi untuk kepatuhan. RPA meningkatkan akurasi dengan menghilangkan kesalahan manusia dan memastikan konsistensi dalam skala besar. Hal ini membebaskan ilmuwan data untuk fokus pada persiapan data analitis.

Menyederhanakan Analisis Data dengan Alat dan Teknik RPA

Bot RPA dapat mengotomatiskan tugas analisis berulang seperti menghubungkan ke alat analisis, memilih kumpulan data, parameter, dan visualisasi. Mereka menghasilkan laporan standar sesuai jadwal. Bot mengekstrak wawasan dari bahasa alami atau memvisualisasikan kumpulan data. RPA terintegrasi dengan alat BI untuk mengotomatiskan penyegaran dasbor. Ini mendorong alur kerja pemodelan prediktif dengan secara otomatis menyiapkan kumpulan data pelatihan dan pengujian, mengeksekusi model, mengevaluasi hasil, dan melatih ulang model pada data baru. Secara keseluruhan, RPA menyederhanakan analisis data rutin, pelaporan, pembuatan dasbor, dan tugas pengembangan model untuk meningkatkan efisiensi.

Meningkatkan Penerapan dan Pemeliharaan Model Data dengan RPA

RPA mendukung ilmu data berkelanjutan dengan pemantauan, evaluasi, dan pelatihan ulang model. Bot menerapkan model yang diperbarui ke dalam produksi, menjalankan pengujian A/B, mengumpulkan hasil dan masukan untuk memicu pelatihan ulang. RPA mengotomatiskan tugas-tugas siklus hidup model seperti dokumentasi, kontrol versi, pemberian lisensi, dan penghentian model yang tidak digunakan lagi. Ini memantau model untuk penyimpangan data atau konsep, memvalidasi ulang asumsi. Bot melatih ulang model sesuai kebutuhan berdasarkan peringatan pemantauan. RPA meningkatkan tata kelola, manajemen perubahan, dan keandalan operasi model dalam skala besar pasca penerapan.

Mengatasi Tantangan dan Praktik Terbaik RPA dalam Alur Kerja Ilmu Data

Kualitas, keamanan, dan tata kelola data merupakan tantangan utama dalam penerapan RPA. Untuk ilmu data, bot RPA memerlukan data masukan dan alur kerja yang bersih dan terdokumentasi dengan baik. Kontrol akses berbasis peran memastikan data dan model tidak dikompromikan. Kontrol versi alur kerja RPA dan praktik manajemen perubahan mencegah bug dan masalah keamanan. Praktik terbaik mencakup pemisahan lingkungan pengembangan, pengujian, dan produksi. Pengujian otomatis memvalidasi alur kerja. Bot pemantauan mencegah proses jahat. Dokumentasi dan SOP meningkatkan manajemen perubahan, penggunaan kembali pekerjaan, dan kolaborasi.

Studi Kasus: Contoh Implementasi RPA di Dunia Nyata dalam Proyek Ilmu Data

Sebuah perusahaan asuransi menggunakan RPA untuk mengumpulkan ribuan catatan pelanggan dari berbagai database setiap hari. Bot menstandardisasi format, menghapus duplikat, dan memperkaya catatan menggunakan data eksternal. Hal ini mengurangi waktu persiapan data dari berminggu-minggu menjadi berjam-jam.

Sebuah perusahaan e-niaga mengotomatiskan inspeksi visual produk menggunakan model visi komputer. Bot RPA mengumpulkan data gambar, menerapkan model untuk mendeteksi cacat, memberi tahu pemasok, dan memperbarui sistem inventaris. Hal ini mempercepat pemeriksaan kualitas sebesar 90%.

Sebuah perusahaan telekomunikasi menggunakan RPA untuk mengekstrak pola penggunaan pelanggan dari catatan detail panggilan. Bot membersihkan, mengubah, dan mengumpulkan data berukuran terabyte ke dalam kumpulan data analitik dalam waktu satu jam, memungkinkan personalisasi hampir secara real-time.

Penyedia logistik menerapkan RPA untuk mengekstrak detail pengiriman dari email ke dalam CRM. Bot menjadwalkan pengambilan/pengiriman, melacak pengiriman, memberi tahu pelanggan tentang penundaan melalui berbagai saluran. Ini menyederhanakan operasi dan meningkatkan pengalaman pelanggan.

Kesimpulan

Singkatnya, RPA adalah alat yang ampuh untuk mengotomatiskan tugas manual yang berulang di seluruh alur kerja ilmu data. Ini melengkapi kemampuan ilmu data dengan mengotomatiskan pengumpulan data, persiapan, analisis, dan operasi model. RPA meningkatkan efisiensi, akurasi, tata kelola, dan skalabilitas proses ilmu data. Jika dikombinasikan dengan alat seperti AI/ML, RPA dapat mengotomatiskan tugas yang lebih kompleks. Secara keseluruhan, RPA memungkinkan ilmuwan data menghabiskan lebih banyak waktu pada pekerjaan strategis dan membantu organisasi memperoleh nilai bisnis lebih cepat dari data.