Automação robótica de processos (RPA) em fluxos de trabalho de ciência de dados

A Automação Robótica de Processos (RPA) está sendo cada vez mais usada para automatizar tarefas repetitivas em fluxos de trabalho de ciência de dados. Ao utilizar robôs de software ou “bots” para capturar e interpretar aplicações existentes para processar uma transação, comunicar com outros sistemas e desencadear respostas, a RPA permite que os cientistas de dados se concentrem num trabalho mais estratégico. Muitas tarefas repetitivas, como limpeza, transformação e agregação de dados, que atualmente ocupam muito tempo de um cientista de dados, podem ser automatizadas usando RPA. Isso libera tempo para que os cientistas de dados trabalhem em tarefas mais analíticas e que agregam valor, como modelagem estatística, aprendizado de máquina e visualização de dados. A RPA também pode ajudar os cientistas de dados a aprender novas habilidades por meio do Curso Online de Ciência de Dados , automatizando trabalhos de rotina e permitindo que eles se concentrem no desenvolvimento de habilidades.

Índice:

• Introdução à Automação Robótica de Processos (RPA) em Ciência de Dados

• Compreendendo a interseção entre RPA e ciência de dados

• Aproveitando RPA para coleta e pré-processamento de dados

• Automatizando tarefas repetitivas com RPA na limpeza e transformação de dados

• Simplificando a análise de dados com ferramentas e técnicas de RPA

• Aprimorando a implantação e manutenção de modelos de dados com RPA

• Enfrentando desafios e práticas recomendadas para RPA em fluxos de trabalho de ciência de dados

• Estudos de caso: exemplos reais de implementação de RPA em projetos de ciência de dados
• Conclusão

Introdução à Automação Robótica de Processos (RPA) em Ciência de Dados

A automação robótica de processos (RPA) usa robôs de software ou assistentes de inteligência artificial (IA) para lidar com tarefas rotineiras e repetitivas. Em fluxos de trabalho de ciência de dados, o RPA pode ser usado para automatizar muitas tarefas rotineiras de preparação e limpeza de dados. Isso libera cientistas e analistas de dados para trabalhar em análises e modelagem mais estratégicas. A RPA traz eficiência, velocidade e escalabilidade aos processos de ciência de dados, automatizando tarefas manuais repetitivas.

Compreendendo a interseção entre RPA e ciência de dados

A RPA complementa e aprimora a ciência de dados ao automatizar tarefas repetitivas de dados. Os cientistas de dados gastam 60% do seu tempo na preparação de dados – coletando, limpando, transformando e estruturando dados brutos. As ferramentas RPA podem aprender fluxos de trabalho observando os usuários e, em seguida, automatizar essas tarefas em grande escala. Isso permite que os cientistas de dados se concentrem em tarefas de nível superior, como modelagem, análise e insights. A RPA também traz estrutura e governança aos processos de ciência de dados. Ao documentar fluxos de trabalho, a RPA melhora a transparência, a responsabilidade, a reutilização do trabalho e a colaboração entre equipes e projetos.

Aproveitando RPA para coleta e pré-processamento de dados

Os bots RPA podem coletar dados de várias fontes, como bancos de dados, APIs, páginas da web, aplicativos e até documentos físicos por meio de reconhecimento óptico de caracteres. Eles podem extrair campos de dados relevantes, padronizar formatos e tipos de dados. Os bots podem coletar conjuntos de dados atualizados de forma programada. Para o pré-processamento, o RPA automatiza tarefas como criação de perfil de dados para entender problemas de qualidade de dados, lidando com valores ausentes, valores discrepantes e inconsistências. Os bots padronizam formatos, convertem entre tipos de dados, derivam novos campos por meio de cálculos e processamento de linguagem natural. Eles limpam campos de endereço, números de telefone, etc. por meio de validação baseada em regras. A RPA melhora significativamente a velocidade, a precisão e a escalabilidade das tarefas de coleta e pré-processamento de dados.

Automatizando tarefas repetitivas com RPA na limpeza e transformação de dados

Na limpeza e transformação de dados, muitas tarefas como classificação, filtragem, fusão e agregação de dados podem ser automatizadas usando RPA. Os bots podem aplicar regras para padronizar valores, sinalizar valores discrepantes, lidar com dados ausentes e derivar novos campos. Eles se destacam em tarefas repetitivas de formatação condicional, como validação de e-mails e números de telefone. O RPA agiliza tarefas como transformar campos de data/hora em formatos padrão, calcular idade a partir de datas de nascimento e agrupar IDs de clientes. Os bots documentam a linhagem de dados durante as transformações para fins de conformidade. A RPA melhora a precisão eliminando erros humanos e garante consistência em escala. Isso libera os cientistas de dados para se concentrarem na preparação analítica de dados.

Simplificando a análise de dados com ferramentas e técnicas de RPA

Os bots RPA podem automatizar tarefas de análise repetitivas, como conexão a ferramentas de análise, seleção de conjuntos de dados, parâmetros e visualizações. Eles geram relatórios padrão dentro do cronograma. Os bots extraem insights de linguagem natural ou visualizam conjuntos de dados. O RPA integra-se com ferramentas de BI para automatizar as atualizações do painel. Ele impulsiona fluxos de trabalho de modelagem preditiva preparando automaticamente conjuntos de dados de treinamento e teste, executando modelos, avaliando resultados e retreinando modelos em novos dados. No geral, o RPA simplifica tarefas rotineiras de análise de dados, relatórios, painéis e desenvolvimento de modelos para melhorar a eficiência.

Aprimorando a implantação e manutenção de modelos de dados com RPA

A RPA apoia a ciência de dados contínua com monitoramento, avaliação e reciclagem de modelos. Os bots implantam modelos atualizados em produção, executam testes A/B, coletam resultados e feedback para acionar o retreinamento. A RPA automatiza tarefas do ciclo de vida do modelo, como documentação, controle de versão, licenciamento e desativação de modelos obsoletos. Ele monitora modelos em busca de dados ou desvios de conceito, revalidando suposições. Os bots treinam novamente os modelos conforme necessário com base em alertas de monitoramento. A RPA melhora a governança, o gerenciamento de mudanças e a confiabilidade das operações do modelo em escala pós-implantação.

Enfrentando desafios e práticas recomendadas para RPA em fluxos de trabalho de ciência de dados

A qualidade dos dados, a segurança e a governação são desafios fundamentais para qualquer implementação de RPA. Para a ciência de dados, os bots RPA precisam de fluxos de trabalho e dados de entrada limpos e bem documentados. Os controles de acesso baseados em funções garantem que os dados e modelos não sejam comprometidos. O controle de versão dos fluxos de trabalho RPA e as práticas de gerenciamento de mudanças evitam bugs e problemas de segurança. As melhores práticas incluem separar os ambientes de desenvolvimento, teste e produção. Os testes automatizados validam os fluxos de trabalho. O monitoramento de bots evita processos não autorizados. A documentação e os POPs melhoram o gerenciamento de mudanças, a reutilização do trabalho e a colaboração.

Estudos de caso: exemplos reais de implementação de RPA em projetos de ciência de dados

Uma seguradora usou RPA para coletar diariamente milhares de registros de clientes de diferentes bancos de dados. Os bots padronizaram formatos, removeram duplicatas e enriqueceram registros usando dados externos. Isso reduziu o tempo de preparação de dados de semanas para horas.

Uma empresa de comércio eletrônico automatizou a inspeção visual de produtos usando modelos de visão computacional. Os bots RPA coletaram dados de imagens, aplicaram modelos para detectar defeitos, notificaram fornecedores e atualizaram sistemas de inventário. Isso acelerou a inspeção de qualidade em 90%.

Uma empresa de telecomunicações usou RPA para extrair padrões de uso do cliente a partir de registros detalhados de chamadas. Os bots limparam, transformaram e agregaram terabytes de dados em conjuntos de dados analíticos em uma hora, permitindo personalização quase em tempo real.

Um provedor de logística implantou RPA para extrair detalhes de remessa de e-mails para um CRM. Os bots agendavam coletas/entregas, rastreavam remessas e notificavam os clientes sobre atrasos por meio de vários canais. Isso simplificou as operações e melhorou a experiência do cliente.

Conclusão

Em resumo, o RPA é uma ferramenta poderosa para automatizar tarefas manuais repetitivas em fluxos de trabalho de ciência de dados. Ele complementa os recursos de ciência de dados, automatizando a coleta, preparação, análise e operações de modelo de dados. A RPA melhora a eficiência, a precisão, a governança e a escalabilidade dos processos de ciência de dados. Quando combinado com ferramentas como IA/ML, o RPA pode automatizar tarefas mais complexas. No geral, a RPA permite que os cientistas de dados dediquem mais tempo ao trabalho estratégico e ajuda as organizações a obter valor comercial mais rápido dos dados.