데이터 과학 워크플로의 로봇 프로세스 자동화(RPA)

데이터 과학 워크플로우에서 반복적인 작업을 자동화하는 데 RPA(로보틱 프로세스 자동화)가 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 소프트웨어 로봇 또는 "봇"을 사용하여 트랜잭션 처리, 다른 시스템과 통신 및 응답 트리거를 위한 기존 애플리케이션을 캡처 및 해석함으로써 RPA를 통해 데이터 과학자는 보다 전략적인 작업에 집중할 수 있습니다. 현재 데이터 과학자의 시간을 많이 차지하는 데이터 정리, 변환, 집계와 같은 반복적인 작업은 RPA를 사용하여 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 과학자는 통계 모델링, 기계 학습, 데이터 시각화와 같은 보다 분석적이고 가치 있는 작업을 수행할 수 있는 시간을 확보할 수 있습니다. RPA는 또한 일상적인 작업을 자동화하고 기술 개발에 집중할 수 있도록 함으로써 데이터 과학자가 온라인 데이터 과학 과정을 통해 새로운 기술을 배우도록 도울 수 있습니다 .

목차:

• 데이터 과학의 로봇 프로세스 자동화(RPA) 소개

• RPA와 데이터 과학의 교차점 이해

• 데이터 수집 및 전처리에 RPA 활용

• 데이터 정리 및 변환에서 RPA를 사용하여 반복 작업 자동화

• RPA 도구 및 기술로 데이터 분석 간소화

• RPA를 통해 데이터 모델 배포 및 유지 관리 강화

• 데이터 과학 워크플로에서 RPA에 대한 과제 및 모범 사례 해결

• 사례 연구: 데이터 과학 프로젝트에서 RPA 구현의 실제 사례
• 결론

데이터 과학의 로봇 프로세스 자동화(RPA) 소개

RPA(로봇 프로세스 자동화)는 소프트웨어 로봇이나 인공 지능(AI) 도우미를 사용하여 반복적이고 일상적인 작업을 처리합니다. 데이터 과학 워크플로에서 RPA를 사용하면 많은 일상적인 데이터 준비 및 정리 작업을 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 과학자와 분석가는 보다 전략적인 분석 및 모델링에 집중할 수 있습니다. RPA는 반복적인 수동 작업을 자동화하여 데이터 과학 프로세스에 효율성, 속도 및 확장성을 제공합니다.

RPA와 데이터 과학의 교차점 이해

RPA는 반복적인 데이터 작업을 자동화하여 데이터 과학을 보완하고 향상합니다. 데이터 과학자는 원시 데이터를 수집, 정리, 변환 및 구조화하는 등 데이터 준비에 시간의 60%를 소비합니다. RPA 도구는 사용자를 관찰하여 워크플로를 학습한 다음 대규모로 이러한 작업을 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 과학자는 모델링, 분석, 통찰력과 같은 더 높은 수준의 작업에 집중할 수 있습니다. RPA는 또한 데이터 과학 프로세스에 구조와 거버넌스를 제공합니다. RPA는 워크플로우를 문서화함으로써 팀과 프로젝트 전반에 걸쳐 투명성, 책임성, 작업 재사용 및 협업을 향상시킵니다.

데이터 수집 및 전처리에 RPA 활용

RPA 봇은 광학 문자 인식을 통해 데이터베이스, API, 웹 페이지, 애플리케이션은 물론 실제 문서와 같은 다양한 소스로부터 데이터를 수집할 수 있습니다. 관련 데이터 필드를 추출하고 형식과 데이터 유형을 표준화할 수 있습니다. 봇은 일정에 따라 업데이트된 데이터 세트를 수집할 수 있습니다. 전처리의 경우 RPA는 데이터 프로파일링과 같은 작업을 자동화하여 데이터 품질 문제를 이해하고 누락된 값, 이상값 및 불일치를 처리합니다. 봇은 형식을 표준화하고, 데이터 유형 간에 변환하며, 계산 및 자연어 처리를 통해 새로운 필드를 파생합니다. 규칙 기반 검증을 통해 주소 필드, 전화번호 등을 정리합니다. RPA는 데이터 수집 및 전처리 작업의 속도, 정확성, 확장성을 크게 향상시킵니다.

데이터 정리 및 변환에서 RPA를 사용하여 반복 작업 자동화

데이터 정리 및 변환 내에서 데이터 정렬, 필터링, 병합 및 집계와 같은 많은 작업을 RPA를 사용하여 자동화할 수 있습니다. 봇은 규칙을 적용하여 값을 표준화하고, 이상값에 플래그를 지정하고, 누락된 데이터를 처리하고, 새 필드를 파생할 수 있습니다. 이메일 및 전화번호 확인과 같은 반복적인 조건부 서식 지정 작업에 탁월합니다. RPA는 날짜/시간 필드를 표준 형식으로 변환하고, 생년월일로 나이를 계산하고, 고객 ID를 그룹화하는 등의 작업을 간소화합니다. 봇은 규정 준수를 위해 변환 중에 데이터 계보를 문서화합니다. RPA는 인적 오류를 제거하여 정확성을 높이고 규모에 따른 일관성을 보장합니다. 이를 통해 데이터 과학자는 분석 데이터 준비에 집중할 수 있습니다.

RPA 도구 및 기술로 데이터 분석 간소화

RPA 봇은 분석 도구 연결, 데이터 세트, 매개변수 및 시각화 선택과 같은 반복적인 분석 작업을 자동화할 수 있습니다. 일정에 따라 표준 보고서를 생성합니다. 봇은 자연어에서 통찰력을 추출하거나 데이터 세트를 시각화합니다. RPA는 BI 도구와 통합되어 대시보드 새로 고침을 자동화합니다. 훈련 및 테스트 데이터 세트를 자동으로 준비하고, 모델을 실행하고, 결과를 평가하고, 새로운 데이터에 대해 모델을 재훈련함으로써 예측 모델링 워크플로우를 구동합니다. 전반적으로 RPA는 일상적인 데이터 분석, 보고, 대시보드 작성 및 모델 개발 작업을 간소화하여 효율성을 향상시킵니다.

RPA를 통해 데이터 모델 배포 및 유지 관리 강화

RPA는 모델 모니터링, 평가, 재교육을 통해 지속적인 데이터 과학을 지원합니다. 봇은 업데이트된 모델을 프로덕션에 배포하고, A/B 테스트를 실행하고, 결과와 피드백을 수집하여 재교육을 시작합니다. RPA는 문서화, 버전 제어, 라이선싱, 더 이상 사용되지 않는 모델 폐기와 같은 모델 수명 주기 작업을 자동화합니다. 모델의 데이터 또는 개념 드리프트를 모니터링하여 가정을 재검증합니다. 봇은 모니터링 경고를 기반으로 필요에 따라 모델을 재교육합니다. RPA는 배포 후 대규모 모델 운영의 거버넌스, 변경 관리 및 안정성을 향상합니다.

데이터 과학 워크플로에서 RPA에 대한 과제 및 모범 사례 해결

데이터 품질, 보안 및 거버넌스는 모든 RPA 구현의 주요 과제입니다. 데이터 과학의 경우 RPA 봇에는 깨끗하고 잘 문서화된 입력 데이터와 워크플로가 필요합니다. 역할 기반 액세스 제어는 데이터와 모델이 손상되지 않도록 보장합니다. RPA 워크플로의 버전 제어 및 변경 관리 방식을 통해 버그와 보안 문제를 예방할 수 있습니다. 모범 사례에는 개발, 테스트 및 프로덕션 환경 분리가 포함됩니다. 자동화된 테스트를 통해 작업 흐름을 검증합니다. 모니터링 봇은 악성 프로세스를 방지합니다. 문서화 및 SOP는 변경 관리, 작업 재사용 및 협업을 향상시킵니다.

사례 연구: 데이터 과학 프로젝트에서 RPA 구현의 실제 사례

한 보험 회사는 RPA를 사용하여 매일 다양한 데이터베이스에서 수천 개의 고객 기록을 수집했습니다. 봇은 형식을 표준화하고, 외부 데이터를 사용하여 중복 항목을 제거하고 기록을 강화했습니다. 이로 인해 데이터 준비 시간이 몇 주에서 몇 시간으로 단축되었습니다.

한 전자상거래 회사는 컴퓨터 비전 모델을 사용하여 제품의 육안 검사를 자동화했습니다. RPA 봇은 이미지 데이터를 수집하고, 모델을 적용하여 결함을 감지하고, 공급업체에 알리고, 재고 시스템을 업데이트했습니다. 이로 인해 품질 검사가 90% 가속화되었습니다.

한 통신사는 RPA를 사용하여 통화 내역 기록에서 고객 사용 패턴을 추출했습니다. 봇은 1시간 이내에 테라바이트 규모의 데이터를 정리, 변환 및 집계하여 분석 데이터세트로 거의 실시간 개인화를 가능하게 했습니다.

한 물류 제공업체는 이메일에서 배송 세부 정보를 CRM으로 추출하기 위해 RPA를 배포했습니다. 봇은 픽업/배송을 예약하고, 배송을 추적하고, 여러 채널을 통해 고객에게 지연을 알렸습니다. 이를 통해 운영이 간소화되고 고객 경험이 향상되었습니다.

결론

요약하면, RPA는 데이터 과학 워크플로우 전반에 걸쳐 반복적인 수동 작업을 자동화하는 강력한 도구입니다. 데이터 수집, 준비, 분석 및 모델 운영을 자동화하여 데이터 과학 기능을 보완합니다. RPA는 데이터 과학 프로세스의 효율성, 정확성, 거버넌스 및 확장성을 향상시킵니다. RPA는 AI/ML과 같은 도구와 결합하면 더욱 복잡한 작업을 자동화할 수 있습니다. 전반적으로 RPA를 사용하면 데이터 과학자가 전략적 작업에 더 많은 시간을 할애하고 조직이 데이터에서 더 빠른 비즈니스 가치를 도출할 수 있습니다.