Automatizarea proceselor robotizate (RPA) în fluxurile de lucru din știința datelor

Automatizarea proceselor robotizate (RPA) este din ce în ce mai utilizată pentru a automatiza sarcini repetitive în fluxurile de lucru din știința datelor. Folosind roboți software sau „boți” pentru a captura și interpreta aplicațiile existente pentru procesarea unei tranzacții, comunicarea cu alte sisteme și declanșarea răspunsurilor, RPA permite oamenilor de știință de date să se concentreze pe o activitate mai strategică. Multe sarcini repetitive, cum ar fi curățarea, transformarea și agregarea datelor, care în prezent ocupă mult timp unui cercetător de date, pot fi automatizate folosind RPA. Acest lucru eliberează timp pentru oamenii de știință de date pentru a lucra la sarcini mai analitice și cu valoare adăugată, cum ar fi modelarea statistică, învățarea automată și vizualizarea datelor. RPA poate ajuta, de asemenea, oamenii de știință în domeniul datelor să învețe noi abilități prin intermediul cursului online de știință a datelor prin automatizarea joburilor de rutină și permițându-le să se concentreze pe dezvoltarea abilităților.

Cuprins:

• Introducere în automatizarea proceselor robotizate (RPA) în știința datelor

• Înțelegerea intersecției dintre RPA și știința datelor

• Utilizarea RPA pentru colectarea și preprocesarea datelor

• Automatizarea sarcinilor repetitive cu RPA în curățarea și transformarea datelor

• Raționalizarea analizei datelor cu instrumente și tehnici RPA

• Îmbunătățirea implementării și întreținerii modelului de date cu RPA

• Abordarea provocărilor și a celor mai bune practici pentru RPA în fluxurile de lucru pentru știința datelor

• Studii de caz: exemple reale de implementare a RPA în proiecte de știință a datelor
• Concluzie

Introducere în automatizarea proceselor robotizate (RPA) în știința datelor

Automatizarea proceselor robotizate (RPA) folosește roboți software sau asistenți de inteligență artificială (AI) pentru a gestiona sarcini repetitive, de rutină. În fluxurile de lucru din știința datelor, RPA poate fi utilizat pentru a automatiza multe sarcini banale de pregătire și curățare a datelor. Acest lucru îi eliberează pe oamenii de știință și analiștii de date pentru a lucra la analize și modelări mai strategice. RPA aduce eficiență, viteză și scalabilitate proceselor de știință a datelor prin automatizarea sarcinilor manuale repetitive.

Înțelegerea intersecției dintre RPA și știința datelor

RPA completează și îmbunătățește știința datelor prin automatizarea sarcinilor de date repetitive. Oamenii de știință de date își petrec 60% din timp pe pregătirea datelor – colectarea, curățarea, transformarea și structurarea datelor brute. Instrumentele RPA pot învăța fluxurile de lucru observând utilizatorii, apoi automatizează aceste sarcini la scară. Acest lucru le permite oamenilor de știință de date să se concentreze pe sarcini de nivel superior, cum ar fi modelare, analiză și perspective. RPA aduce, de asemenea, structură și guvernanță proceselor de știință a datelor. Prin documentarea fluxurilor de lucru, RPA îmbunătățește transparența, responsabilitatea, reutilizarea muncii și colaborarea între echipe și proiecte.

Utilizarea RPA pentru colectarea și preprocesarea datelor

Boții RPA pot colecta date din diverse surse, cum ar fi baze de date, API-uri, pagini web, aplicații și chiar documente fizice prin recunoașterea optică a caracterelor. Pot extrage câmpuri de date relevante, pot standardiza formate și tipuri de date. Boții pot colecta seturi de date actualizate pe o bază programată. Pentru preprocesare, RPA automatizează sarcini precum profilarea datelor pentru a înțelege problemele legate de calitatea datelor, gestionarea valorilor lipsă, a valorii aberante și a inconsecvențelor. Boții standardizează formatele, convertesc între tipuri de date, obțin noi câmpuri prin calcule și procesare în limbaj natural. Curăță câmpurile de adrese, numerele de telefon etc. prin validare bazată pe reguli. RPA îmbunătățește semnificativ viteza, acuratețea și scalabilitatea sarcinilor de colectare a datelor și preprocesare.

Automatizarea sarcinilor repetitive cu RPA în curățarea și transformarea datelor

În cadrul curățării și transformării datelor, multe sarcini precum sortarea, filtrarea, îmbinarea și agregarea datelor pot fi automatizate folosind RPA. Boții pot aplica reguli pentru a standardiza valorile, a semnala valori aberante, a gestiona datele lipsă și a obține câmpuri noi. Ei excelează la sarcini repetitive de formatare condiționată, cum ar fi validarea e-mailurilor și numerelor de telefon. RPA simplifică sarcini precum transformarea câmpurilor de dată/oră în formate standard, calcularea vârstei de la datele de naștere, gruparea ID-urilor clienților. Boții documentează descendența datelor în timpul transformărilor pentru conformitate. RPA îmbunătățește acuratețea prin eliminarea erorilor umane și asigură consistența la scară. Acest lucru îi eliberează pe oamenii de știință de date să se concentreze pe pregătirea datelor analitice.

Raționalizarea analizei datelor cu instrumente și tehnici RPA

Boții RPA pot automatiza sarcini repetitive de analiză, cum ar fi conectarea la instrumente de analiză, selectarea seturilor de date, parametrilor și vizualizărilor. Ei generează rapoarte standard în termen. Boții extrag informații din limbajul natural sau vizualizează seturi de date. RPA se integrează cu instrumentele BI pentru a automatiza reîmprospătările tabloului de bord. Acesta conduce fluxurile de lucru de modelare predictivă prin pregătirea automată a setului de date de instruire și testare, execuția modelelor, evaluarea rezultatelor și reinstruirea modelelor pe date noi. În general, RPA simplifică analiza de rutină a datelor, raportarea, tabloul de bord și sarcinile de dezvoltare a modelelor pentru a îmbunătăți eficiența.

Îmbunătățirea implementării și întreținerii modelului de date cu RPA

RPA sprijină știința continuă a datelor cu monitorizare, evaluare și recalificare a modelelor. Boții implementează modele actualizate în producție, execută teste A/B, colectează rezultate și feedback pentru a declanșa reinstruirea. RPA automatizează sarcinile ciclului de viață al modelului, cum ar fi documentarea, controlul versiunilor, acordarea de licențe și retragerea modelelor învechite. Monitorizează modelele pentru derive de date sau de concept, revalidând ipotezele. Boții reantrenează modelele după cum este necesar pe baza alertelor de monitorizare. RPA îmbunătățește guvernanța, gestionarea schimbărilor și fiabilitatea operațiunilor modelului la scară după implementare.

Abordarea provocărilor și a celor mai bune practici pentru RPA în fluxurile de lucru pentru știința datelor

Calitatea datelor, securitatea și guvernanța sunt provocări cheie pentru orice implementare RPA. Pentru știința datelor, roboții RPA au nevoie de date de intrare și fluxuri de lucru curate și bine documentate. Controalele de acces bazate pe roluri asigură că datele și modelele nu sunt compromise. Controlul versiunilor fluxurilor de lucru RPA și practicile de gestionare a modificărilor previn erorile și problemele de securitate. Cele mai bune practici includ separarea mediilor de dezvoltare, de testare și de producție. Testarea automată validează fluxurile de lucru. Monitorizarea roboților previne procesele necinstite. Documentația și SOP-urile îmbunătățesc gestionarea schimbărilor, reutilizarea muncii și colaborarea.

Studii de caz: exemple reale de implementare a RPA în proiecte de știință a datelor

O companie de asigurări a folosit RPA pentru a colecta zilnic mii de înregistrări ale clienților din diferite baze de date. Boții au standardizat formate, au eliminat duplicatele și au îmbogățit înregistrările folosind date externe. Acest lucru a redus timpul de pregătire a datelor de la săptămâni la ore.

O firmă de comerț electronic a automatizat inspecția vizuală a produselor folosind modele de viziune computerizată. Boții RPA au colectat date de imagine, au aplicat modele pentru a detecta defectele, au notificat furnizorii și au actualizat sistemele de inventar. Acest lucru a accelerat inspecția de calitate cu 90%.

O companie de telecomunicații a folosit RPA pentru a extrage modelele de utilizare ale clienților din înregistrările cu detaliile apelurilor. Boții au curățat, transformat și agregat terabytes de date în seturi de date analitice în decurs de o oră, permițând personalizarea aproape în timp real.

Un furnizor de logistică a implementat RPA pentru a extrage detaliile expedierii din e-mailuri într-un CRM. Boții au programat ridicarea/livrările, au urmărit expedierile, au notificat clienții cu privire la întârzieri prin mai multe canale. Acest lucru a simplificat operațiunile și a îmbunătățit experiența clienților.

Concluzie

În rezumat, RPA este un instrument puternic pentru automatizarea sarcinilor manuale repetitive în fluxurile de lucru din știința datelor. Acesta completează capacitățile de știință a datelor prin automatizarea operațiunilor de colectare, pregătire, analiză și modelare a datelor. RPA îmbunătățește eficiența, acuratețea, guvernanța și scalabilitatea proceselor de știință a datelor. Atunci când este combinat cu instrumente precum AI/ML, RPA poate automatiza sarcini mai complexe. În general, RPA le permite oamenilor de știință de date să petreacă mai mult timp activității strategice și ajută organizațiile să obțină mai rapid valoare de afaceri din date.