Zrobotyzowana automatyzacja procesów (RPA) w przepływach pracy związanych z analizą danych

Robotic Process Automation (RPA) jest coraz częściej wykorzystywana do automatyzacji powtarzalnych zadań w przepływach pracy związanych z analizą danych. Wykorzystując roboty programowe lub „boty” do przechwytywania i interpretowania istniejących aplikacji do przetwarzania transakcji, komunikowania się z innymi systemami i wyzwalania odpowiedzi, RPA pozwala badaczom danych skoncentrować się na bardziej strategicznej pracy. Wiele powtarzalnych zadań, takich jak czyszczenie, transformacja i agregacja danych, które obecnie zajmują dużo czasu analityka danych, można zautomatyzować za pomocą RPA. Dzięki temu analitycy danych zyskują czas na pracę nad zadaniami bardziej analitycznymi i generującymi wartość dodaną, takimi jak modelowanie statystyczne, uczenie maszynowe i wizualizacja danych. RPA może również pomóc badaczom danych w zdobyciu nowych umiejętności w ramach internetowego kursu nauki o danych, automatyzując rutynowe zadania i umożliwiając im skupienie się na rozwoju umiejętności.

Spis treści:

• Wprowadzenie do zrobotyzowanej automatyzacji procesów (RPA) w nauce danych

• Zrozumienie skrzyżowania RPA i nauki o danych

• Wykorzystanie RPA do gromadzenia i wstępnego przetwarzania danych

• Automatyzacja powtarzalnych zadań za pomocą RPA w czyszczeniu i przekształcaniu danych

• Usprawnianie analizy danych za pomocą narzędzi i technik RPA

• Usprawnienie wdrażania i konserwacji modelu danych dzięki RPA

• Sprostanie wyzwaniom i najlepsze praktyki dotyczące RPA w przepływach pracy związanych z analizą danych

• Studia przypadków: rzeczywiste przykłady wdrożenia RPA w projektach związanych z nauką o danych
• Wniosek

Wprowadzenie do zrobotyzowanej automatyzacji procesów (RPA) w nauce danych

Zrobotyzowana automatyzacja procesów (RPA) wykorzystuje roboty programowe lub asystentów sztucznej inteligencji (AI) do obsługi powtarzalnych, rutynowych zadań. W przepływach pracy związanych z analizą danych RPA można wykorzystać do automatyzacji wielu przyziemnych zadań związanych z przygotowaniem i czyszczeniem danych. Dzięki temu badacze danych i analitycy mogą pracować nad bardziej strategiczną analizą i modelowaniem. RPA zapewnia wydajność, szybkość i skalowalność procesów analizy danych poprzez automatyzację powtarzalnych zadań wykonywanych ręcznie.

Zrozumienie skrzyżowania RPA i nauki o danych

RPA uzupełnia i usprawnia analitykę danych poprzez automatyzację powtarzalnych zadań związanych z danymi. Analitycy danych spędzają 60% swojego czasu na przygotowywaniu danych – gromadzeniu, czyszczeniu, przekształcaniu i strukturyzowaniu surowych danych. Narzędzia RPA mogą uczyć się przepływów pracy poprzez obserwację użytkowników, a następnie automatyzować te zadania na dużą skalę. Dzięki temu badacze danych mogą skoncentrować się na zadaniach wyższego poziomu, takich jak modelowanie, analiza i spostrzeżenia. RPA zapewnia także strukturę i zarządzanie procesami nauki o danych. Dokumentując przepływy pracy, RPA poprawia przejrzystość, odpowiedzialność, ponowne wykorzystanie pracy i współpracę między zespołami i projektami.

Wykorzystanie RPA do gromadzenia i wstępnego przetwarzania danych

Boty RPA mogą zbierać dane z różnych źródeł, takich jak bazy danych, interfejsy API, strony internetowe, aplikacje, a nawet dokumenty fizyczne, poprzez optyczne rozpoznawanie znaków. Potrafią wyodrębniać odpowiednie pola danych, standaryzować formaty i typy danych. Boty mogą zbierać zaktualizowane zbiory danych zgodnie z harmonogramem. W przypadku wstępnego przetwarzania RPA automatyzuje zadania takie jak profilowanie danych, aby zrozumieć problemy z jakością danych, obsługiwać brakujące wartości, wartości odstające i niespójności. Boty standaryzują formaty, konwertują typy danych, tworzą nowe pola poprzez obliczenia i przetwarzanie języka naturalnego. Czyszczą pola adresowe, numery telefonów itp. poprzez weryfikację opartą na regułach. RPA znacząco poprawia szybkość, dokładność i skalowalność zadań gromadzenia i wstępnego przetwarzania danych.

Automatyzacja powtarzalnych zadań za pomocą RPA w czyszczeniu i przekształcaniu danych

W ramach czyszczenia i transformacji danych wiele zadań, takich jak sortowanie, filtrowanie, łączenie i agregowanie danych, można zautomatyzować za pomocą RPA. Boty mogą stosować reguły w celu standaryzacji wartości, oznaczania wartości odstających, obsługi brakujących danych i tworzenia nowych pól. Doskonale radzą sobie z powtarzalnymi zadaniami formatowania warunkowego, takimi jak sprawdzanie poprawności wiadomości e-mail i numerów telefonów. RPA usprawnia zadania takie jak przekształcanie pól daty/godziny do standardowych formatów, obliczanie wieku na podstawie dat urodzenia, grupowanie identyfikatorów klientów. Boty dokumentują pochodzenie danych podczas transformacji w celu zapewnienia zgodności. RPA poprawia dokładność, eliminując błędy ludzkie i zapewnia spójność na dużą skalę. Dzięki temu badacze danych mogą skupić się na przygotowywaniu danych analitycznych.

Usprawnianie analizy danych za pomocą narzędzi i technik RPA

Boty RPA mogą automatyzować powtarzalne zadania analityczne, takie jak łączenie się z narzędziami analitycznymi, wybieranie zestawów danych, parametrów i wizualizacji. Generują standardowe raporty zgodnie z harmonogramem. Boty wyciągają wnioski z języka naturalnego lub wizualizują zbiory danych. RPA integruje się z narzędziami BI w celu automatyzacji odświeżania dashboardów. Napędza przepływy pracy w modelowaniu predykcyjnym, automatycznie przygotowując zestawy danych uczących i testowych, wykonując modele, oceniając wyniki i przekwalifikowując modele na nowych danych. Ogólnie rzecz biorąc, RPA usprawnia rutynową analizę danych, raportowanie, tworzenie dashboardów i tworzenie modeli w celu poprawy wydajności.

Usprawnienie wdrażania i konserwacji modelu danych dzięki RPA

RPA wspiera ciągłą analizę danych poprzez monitorowanie, ocenę i przekwalifikowanie modeli. Boty wdrażają zaktualizowane modele do produkcji, przeprowadzają testy A/B, zbierają wyniki i informacje zwrotne w celu uruchomienia ponownego szkolenia. RPA automatyzuje zadania związane z cyklem życia modelu, takie jak dokumentacja, kontrola wersji, licencjonowanie i wycofywanie przestarzałych modeli. Monitoruje modele pod kątem dryfu danych lub koncepcji, weryfikując założenia. W razie potrzeby boty ponownie szkolą modele na podstawie alertów monitorowania. RPA poprawia zarządzanie, zarządzanie zmianami i niezawodność operacji modelowych na dużą skalę po wdrożeniu.

Sprostanie wyzwaniom i najlepsze praktyki dotyczące RPA w przepływach pracy związanych z analizą danych

Jakość danych, bezpieczeństwo i zarządzanie to kluczowe wyzwania dla każdego wdrożenia RPA. Do analityki danych boty RPA potrzebują czystych, dobrze udokumentowanych danych wejściowych i przepływów pracy. Kontrola dostępu oparta na rolach gwarantuje, że dane i modele nie zostaną naruszone. Kontrola wersji przepływów pracy RPA i praktyki zarządzania zmianami zapobiegają błędom i problemom związanym z bezpieczeństwem. Najlepsze praktyki obejmują oddzielenie środowisk deweloperskich, testowych i produkcyjnych. Zautomatyzowane testy weryfikują przepływy pracy. Monitorowanie botów zapobiega nieuczciwym procesom. Dokumentacja i standardowe procedury operacyjne usprawniają zarządzanie zmianami, ponowne wykorzystanie pracy i współpracę.

Studia przypadków: rzeczywiste przykłady wdrożenia RPA w projektach związanych z nauką o danych

Firma ubezpieczeniowa korzystała z RPA do codziennego gromadzenia tysięcy rekordów klientów z różnych baz danych. Boty ujednoliciły formaty, usunęły duplikaty i wzbogaciły rekordy przy użyciu danych zewnętrznych. Skróciło to czas przygotowywania danych z tygodni do godzin.

Firma zajmująca się handlem elektronicznym, która zautomatyzowała wizualną kontrolę produktów przy użyciu komputerowych modeli wizyjnych. Boty RPA zbierały dane obrazowe, stosowały modele do wykrywania usterek, powiadamiały dostawców i aktualizowały systemy inwentaryzacji. Przyspieszyło to kontrolę jakości o 90%.

Firma telekomunikacyjna wykorzystała RPA do wyodrębnienia wzorców użytkowania klientów z zapisów szczegółów połączeń. Boty w ciągu godziny wyczyściły, przekształciły i zagregowały terabajty danych w zbiory danych analitycznych, umożliwiając personalizację w czasie zbliżonym do rzeczywistego.

Dostawca usług logistycznych wdrożył RPA, aby wyodrębnić szczegóły przesyłki z wiadomości e-mail do systemu CRM. Boty planowały odbiór/dostawy, śledziły przesyłki, powiadamiały klientów o opóźnieniach wieloma kanałami. Usprawniło to operacje i poprawiło jakość obsługi klienta.

Wniosek

Podsumowując, RPA to potężne narzędzie do automatyzacji powtarzalnych zadań ręcznych w przepływach pracy związanych z analizą danych. Uzupełnia możliwości analityki danych poprzez automatyzację gromadzenia, przygotowywania, analizowania i modelowania danych. RPA poprawia wydajność, dokładność, zarządzanie i skalowalność procesów analityki danych. W połączeniu z narzędziami takimi jak AI/ML, RPA może automatyzować bardziej złożone zadania. Ogólnie rzecz biorąc, RPA umożliwia analitykom danych poświęcenie większej ilości czasu na pracę strategiczną i pomaga organizacjom szybciej czerpać wartość biznesową z danych.