Robotic Process Automation (RPA) nei flussi di lavoro di data science

La Robotic Process Automation (RPA) viene sempre più utilizzata per automatizzare le attività ripetitive nei flussi di lavoro della scienza dei dati. Utilizzando robot software o "bot" per acquisire e interpretare le applicazioni esistenti per l'elaborazione di una transazione, la comunicazione con altri sistemi e l'attivazione di risposte, l'RPA consente ai data scientist di concentrarsi su un lavoro più strategico. Molte attività ripetitive come la pulizia, la trasformazione e l'aggregazione dei dati che attualmente richiedono molto tempo da parte di un data scientist possono essere automatizzate utilizzando l'RPA. Ciò lascia più tempo ai data scientist per lavorare su attività più analitiche e a valore aggiunto come la modellazione statistica, l'apprendimento automatico e la visualizzazione dei dati. L'RPA può anche aiutare i data scientist ad acquisire nuove competenze attraverso il corso online di data science , automatizzando i lavori di routine e consentendo loro di concentrarsi sullo sviluppo delle competenze.

Sommario:

• Introduzione alla Robotic Process Automation (RPA) nella scienza dei dati

• Comprendere l'intersezione tra RPA e Data Science

• Sfruttare l'RPA per la raccolta e la preelaborazione dei dati

• Automatizzazione delle attività ripetitive con RPA nella pulizia e trasformazione dei dati

• Semplificazione dell'analisi dei dati con strumenti e tecniche RPA

• Miglioramento della distribuzione e della manutenzione del modello di dati con RPA

• Affrontare le sfide e le migliori pratiche per la RPA nei flussi di lavoro di data science

• Casi di studio: esempi reali di implementazione RPA in progetti di data science
• Conclusione

Introduzione alla Robotic Process Automation (RPA) nella scienza dei dati

L'automazione dei processi robotici (RPA) utilizza robot software o assistenti di intelligenza artificiale (AI) per gestire attività ripetitive e di routine. Nei flussi di lavoro di data science, la RPA può essere utilizzata per automatizzare molte attività banali di preparazione e pulizia dei dati. Ciò consente a data scientist e analisti di lavorare su analisi e modellizzazione più strategiche. L'RPA apporta efficienza, velocità e scalabilità ai processi di data science automatizzando le attività manuali ripetitive.

Comprendere l'intersezione tra RPA e Data Science

L'RPA integra e migliora la scienza dei dati automatizzando le attività ripetitive sui dati. I data scientist dedicano il 60% del loro tempo alla preparazione dei dati: raccolta, pulizia, trasformazione e strutturazione dei dati grezzi. Gli strumenti RPA possono apprendere i flussi di lavoro osservando gli utenti, quindi automatizzare queste attività su larga scala. Ciò consente ai data scientist di concentrarsi su attività di livello superiore come modellazione, analisi e approfondimenti. L'RPA apporta inoltre struttura e governance ai processi di data science. Documentando i flussi di lavoro, l'RPA migliora la trasparenza, la responsabilità, il riutilizzo del lavoro e la collaborazione tra team e progetti.

Sfruttare l'RPA per la raccolta e la preelaborazione dei dati

I robot RPA possono raccogliere dati da varie fonti come database, API, pagine Web, applicazioni e persino documenti fisici attraverso il riconoscimento ottico dei caratteri. Possono estrarre campi dati rilevanti, standardizzare formati e tipi di dati. I bot possono raccogliere set di dati aggiornati in modo programmato. Per la preelaborazione, RPA automatizza attività come la profilazione dei dati per comprendere i problemi di qualità dei dati, gestire valori mancanti, valori anomali e incoerenze. I bot standardizzano i formati, convertono tra tipi di dati, ricavano nuovi campi attraverso calcoli ed elaborazione del linguaggio naturale. Puliscono i campi degli indirizzi, i numeri di telefono ecc. attraverso la convalida basata su regole. L'RPA migliora significativamente la velocità, la precisione e la scalabilità delle attività di raccolta e preelaborazione dei dati.

Automatizzazione delle attività ripetitive con RPA nella pulizia e trasformazione dei dati

Nell'ambito della pulizia e trasformazione dei dati, molte attività come l'ordinamento, il filtraggio, l'unione e l'aggregazione dei dati possono essere automatizzate utilizzando l'RPA. I bot possono applicare regole per standardizzare valori, contrassegnare valori anomali, gestire dati mancanti e ricavare nuovi campi. Eccellono in attività ripetitive di formattazione condizionale come la convalida di e-mail e numeri di telefono. L'RPA semplifica attività come la trasformazione dei campi data/ora in formati standard, il calcolo dell'età dalle date di nascita e il raggruppamento degli ID cliente. I bot documentano la derivazione dei dati durante le trasformazioni per garantire la conformità. L'RPA migliora la precisione eliminando gli errori umani e garantisce coerenza su larga scala. Ciò consente ai data scientist di concentrarsi sulla preparazione dei dati analitici.

Semplificazione dell'analisi dei dati con strumenti e tecniche RPA

I robot RPA possono automatizzare attività di analisi ripetitive come la connessione a strumenti di analisi, la selezione di set di dati, parametri e visualizzazioni. Generano report standard nei tempi previsti. I bot estraggono informazioni approfondite dal linguaggio naturale o visualizzano set di dati. RPA si integra con gli strumenti BI per automatizzare gli aggiornamenti della dashboard. Guida i flussi di lavoro di modellazione predittiva preparando automaticamente set di dati di training e test, eseguendo modelli, valutando i risultati e riqualificando i modelli su nuovi dati. Nel complesso, l'RPA semplifica le attività di routine di analisi dei dati, reporting, dashboarding e sviluppo di modelli per migliorare l'efficienza.

Miglioramento della distribuzione e della manutenzione del modello di dati con RPA

RPA supporta la scienza dei dati continua con il monitoraggio, la valutazione e la riqualificazione dei modelli. I bot distribuiscono modelli aggiornati in produzione, eseguono test A/B, raccolgono risultati e feedback per avviare la riqualificazione. L'RPA automatizza le attività del ciclo di vita del modello come la documentazione, il controllo della versione, la concessione di licenze e il ritiro dei modelli obsoleti. Monitora i modelli per rilevare la deriva dei dati o dei concetti, riconvalidando le ipotesi. I bot riqualificano i modelli secondo necessità in base agli avvisi di monitoraggio. L'RPA migliora la governance, la gestione delle modifiche e l'affidabilità delle operazioni del modello su larga scala dopo la distribuzione.

Affrontare le sfide e le migliori pratiche per la RPA nei flussi di lavoro di data science

La qualità, la sicurezza e la governance dei dati sono sfide chiave per qualsiasi implementazione di RPA. Per la scienza dei dati, i robot RPA necessitano di dati di input e flussi di lavoro puliti e ben documentati. I controlli di accesso basati sui ruoli garantiscono che dati e modelli non vengano compromessi. Il controllo della versione dei flussi di lavoro RPA e le pratiche di gestione delle modifiche prevengono bug e problemi di sicurezza. Le migliori pratiche includono la separazione degli ambienti di sviluppo, test e produzione. I test automatizzati convalidano i flussi di lavoro. Il monitoraggio dei bot previene i processi non autorizzati. La documentazione e le SOP migliorano la gestione del cambiamento, il riutilizzo del lavoro e la collaborazione.

Casi di studio: esempi reali di implementazione RPA in progetti di data science

Una compagnia assicurativa ha utilizzato l'RPA per raccogliere quotidianamente migliaia di record di clienti da diversi database. I bot hanno standardizzato i formati, rimosso i duplicati e arricchito i record utilizzando dati esterni. Ciò ha ridotto i tempi di preparazione dei dati da settimane a ore.

Un'azienda di e-commerce ha automatizzato l'ispezione visiva dei prodotti utilizzando modelli di visione artificiale. I robot RPA hanno raccolto dati di immagine, applicato modelli per rilevare difetti, informato i fornitori e aggiornato sistemi di inventario. Questo ha accelerato il controllo qualità del 90%.

Una società di telecomunicazioni ha utilizzato l'RPA per estrarre i modelli di utilizzo dei clienti dai record dei dettagli delle chiamate. I bot hanno pulito, trasformato e aggregato terabyte di dati in set di dati analitici in un'ora, consentendo una personalizzazione quasi in tempo reale.

Un fornitore di servizi logistici ha implementato l'RPA per estrarre i dettagli della spedizione dalle e-mail in un CRM. I bot programmavano ritiri/consegne, monitoravano le spedizioni, informavano i clienti dei ritardi attraverso più canali. Ciò ha semplificato le operazioni e migliorato l'esperienza del cliente.

Conclusione

In sintesi, RPA è un potente strumento per automatizzare le attività manuali ripetitive nei flussi di lavoro della scienza dei dati. Integra le funzionalità di data science automatizzando la raccolta, la preparazione, l'analisi e le operazioni del modello dei dati. L'RPA migliora l'efficienza, l'accuratezza, la governance e la scalabilità dei processi di data science. Se combinato con strumenti come AI/ML, l'RPA può automatizzare attività più complesse. Nel complesso, la RPA consente ai data scientist di dedicare più tempo al lavoro strategico e aiuta le organizzazioni a ricavare più rapidamente valore aziendale dai dati.