Роботизированная автоматизация процессов (RPA) в рабочих процессах обработки данных

Роботизированная автоматизация процессов (RPA) все чаще используется для автоматизации повторяющихся задач в рабочих процессах обработки данных. Используя программных роботов или «ботов» для захвата и интерпретации существующих приложений для обработки транзакций, взаимодействия с другими системами и запуска ответов, RPA позволяет специалистам по данным сосредоточиться на более стратегической работе. Многие повторяющиеся задачи, такие как очистка, преобразование и агрегирование данных, которые в настоящее время отнимают много времени у специалистов по данным, можно автоматизировать с помощью RPA. Это освобождает время специалистам по данным для работы над более аналитическими и полезными задачами, такими как статистическое моделирование, машинное обучение и визуализация данных. RPA также может помочь специалистам по обработке данных освоить новые навыки с помощью онлайн-курса по науке о данных , автоматизируя рутинную работу и позволяя им сосредоточиться на развитии навыков.

Оглавление:

• Введение в роботизированную автоматизацию процессов (RPA) в науке о данных

• Понимание пересечения RPA и науки о данных

• Использование RPA для сбора и предварительной обработки данных

• Автоматизация повторяющихся задач с помощью RPA при очистке и преобразовании данных

• Оптимизация анализа данных с помощью инструментов и методов RPA

• Улучшение развертывания и обслуживания модели данных с помощью RPA

• Решение проблем и лучшие практики использования RPA в рабочих процессах обработки данных

• Тематические исследования: реальные примеры внедрения RPA в проектах по науке о данных
• Заключение

Введение в роботизированную автоматизацию процессов (RPA) в науке о данных

Роботизированная автоматизация процессов (RPA) использует программных роботов или помощников с искусственным интеллектом (ИИ) для выполнения повторяющихся рутинных задач. В рабочих процессах обработки данных RPA можно использовать для автоматизации многих рутинных задач по подготовке и очистке данных. Это освобождает специалистов по данным и аналитиков для работы над более стратегическим анализом и моделированием. RPA повышает эффективность, скорость и масштабируемость процессов обработки данных за счет автоматизации повторяющихся ручных задач.

Понимание пересечения RPA и науки о данных

RPA дополняет и совершенствует науку о данных, автоматизируя повторяющиеся задачи обработки данных. Ученые, работающие с данными, тратят 60% своего времени на подготовку данных — сбор, очистку, преобразование и структурирование необработанных данных. Инструменты RPA могут изучать рабочие процессы, наблюдая за пользователями, а затем автоматизировать эти задачи в нужном масштабе. Это позволяет специалистам по данным сосредоточиться на задачах более высокого уровня, таких как моделирование, анализ и понимание. RPA также привносит структуру и управление в процессы обработки данных. Документируя рабочие процессы, RPA повышает прозрачность, подотчетность, повторное использование результатов работы и сотрудничество между командами и проектами.

Использование RPA для сбора и предварительной обработки данных

Боты RPA могут собирать данные из различных источников, таких как базы данных, API, веб-страницы, приложения и даже физические документы, посредством оптического распознавания символов. Они могут извлекать соответствующие поля данных, стандартизировать форматы и типы данных. Боты могут собирать обновленные наборы данных по расписанию. Для предварительной обработки RPA автоматизирует такие задачи, как профилирование данных, чтобы понять проблемы с качеством данных, обработку пропущенных значений, выбросов и несоответствий. Боты стандартизируют форматы, преобразуют типы данных, получают новые поля посредством вычислений и обработки естественного языка. Они очищают поля адресов, номера телефонов и т. д. посредством проверки на основе правил. RPA значительно повышает скорость, точность и масштабируемость задач сбора и предварительной обработки данных.

Автоматизация повторяющихся задач с помощью RPA при очистке и преобразовании данных

При очистке и преобразовании данных многие задачи, такие как сортировка, фильтрация, объединение и агрегирование данных, можно автоматизировать с помощью RPA. Боты могут применять правила для стандартизации значений, отмечать выбросы, обрабатывать недостающие данные и создавать новые поля. Они преуспевают в повторяющихся задачах условного форматирования, таких как проверка электронной почты и номеров телефонов. RPA упрощает такие задачи, как преобразование полей даты и времени в стандартные форматы, вычисление возраста по датам рождения, группировка идентификаторов клиентов. Боты документируют происхождение данных во время преобразований для обеспечения соответствия. RPA повышает точность, устраняя человеческие ошибки и обеспечивая согласованность в масштабе. Это позволяет ученым, работающим с данными, сосредоточиться на подготовке аналитических данных.

Оптимизация анализа данных с помощью инструментов и методов RPA

Боты RPA могут автоматизировать повторяющиеся задачи анализа, такие как подключение к инструментам анализа, выбор наборов данных, параметров и визуализаций. Они генерируют стандартные отчеты по расписанию. Боты извлекают информацию из естественного языка или визуализируют наборы данных. RPA интегрируется с инструментами BI для автоматизации обновления информационной панели. Он управляет рабочими процессами прогнозного моделирования, автоматически подготавливая наборы обучающих и тестовых данных, выполняя модели, оценивая результаты и переобучая модели на новых данных. В целом, RPA оптимизирует рутинный анализ данных, составление отчетов, создание информационных панелей и задачи разработки моделей для повышения эффективности.

Улучшение развертывания и обслуживания модели данных с помощью RPA

RPA поддерживает непрерывную обработку данных с помощью мониторинга, оценки и переобучения моделей. Боты внедряют обновленные модели в производство, выполняют A/B-тесты, собирают результаты и отзывы для запуска переобучения. RPA автоматизирует задачи жизненного цикла модели, такие как документирование, контроль версий, лицензирование и вывод из эксплуатации устаревших моделей. Он отслеживает модели на предмет отклонения данных или концепций, перепроверяя предположения. Боты переобучают модели по мере необходимости на основе предупреждений мониторинга. RPA улучшает управление, управление изменениями и надежность операций модели в масштабе после развертывания.

Решение проблем и лучшие практики использования RPA в рабочих процессах обработки данных

Качество данных, безопасность и управление являются ключевыми проблемами при любом внедрении RPA. Для анализа данных RPA-ботам нужны чистые, хорошо документированные входные данные и рабочие процессы. Управление доступом на основе ролей гарантирует, что данные и модели не будут скомпрометированы. Контроль версий рабочих процессов RPA и методы управления изменениями предотвращают ошибки и проблемы безопасности. Лучшие практики включают разделение сред разработки, тестирования и производственной среды. Автоматизированное тестирование проверяет рабочие процессы. Мониторинг ботов предотвращает мошеннические процессы. Документация и СОПы улучшают управление изменениями, повторное использование результатов работы и сотрудничество.

Тематические исследования: реальные примеры внедрения RPA в проектах по науке о данных

Страховая компания использовала RPA для ежедневного сбора тысяч записей о клиентах из разных баз данных. Боты стандартизировали форматы, удалили дубликаты и обогатили записи за счет внешних данных. Это сократило время подготовки данных с недель до часов.

Фирма электронной коммерции автоматизировала визуальный осмотр продуктов с помощью моделей компьютерного зрения. Боты RPA собирали данные изображений, применяли модели для обнаружения дефектов, уведомляли поставщиков и обновляли системы инвентаризации. Это ускорило проверку качества на 90%.

Телекоммуникационная компания использовала RPA для извлечения моделей использования клиентов из записей подробностей вызовов. Боты очищали, преобразовывали и агрегировали терабайты данных в наборы аналитических данных в течение часа, обеспечивая персонализацию практически в реальном времени.

Поставщик логистических услуг развернул RPA для извлечения сведений об отправке из электронных писем в CRM. Боты планировали получение/доставку, отслеживали поставки, уведомляли клиентов о задержках по нескольким каналам. Это оптимизировало операции и улучшило качество обслуживания клиентов.

Заключение

Подводя итог, можно сказать, что RPA — это мощный инструмент для автоматизации повторяющихся ручных задач в рабочих процессах обработки данных. Он дополняет возможности науки о данных, автоматизируя сбор, подготовку, анализ и моделирование данных. RPA повышает эффективность, точность, управление и масштабируемость процессов обработки данных. В сочетании с такими инструментами, как AI/ML, RPA может автоматизировать более сложные задачи. В целом, RPA позволяет ученым, работающим с данными, уделять больше времени стратегической работе и помогает организациям быстрее извлекать выгоду из данных для бизнеса.