Veri Bilimi İş Akışlarında Robotik Süreç Otomasyonu (RPA)

Robotik Süreç Otomasyonu (RPA), veri bilimi iş akışlarında tekrarlanan görevleri otomatikleştirmek için giderek daha fazla kullanılıyor. RPA, bir işlemi işlemek, diğer sistemlerle iletişim kurmak ve yanıtları tetiklemek için mevcut uygulamaları yakalamak ve yorumlamak için yazılım robotlarını veya "botları" kullanarak, veri bilimcilerinin daha stratejik çalışmalara odaklanmasına olanak tanır. Veri temizleme, dönüştürme ve birleştirme gibi şu anda bir veri bilimcinin çok fazla zamanını alan birçok tekrarlayan görev, RPA kullanılarak otomatikleştirilebilir. Bu, veri bilimcilerine istatistiksel modelleme, makine öğrenimi ve veri görselleştirme gibi daha analitik ve katma değer sağlayan görevler üzerinde çalışmaları için zaman kazandırır. RPA ayrıca veri bilimcilerinin , rutin işleri otomatikleştirerek ve beceri geliştirmeye odaklanmalarına olanak tanıyarak Çevrimiçi Veri Bilimi Kursu aracılığıyla yeni beceriler öğrenmelerine yardımcı olabilir .

İçindekiler:

• Veri Biliminde Robotik Süreç Otomasyonuna (RPA) Giriş

• RPA ve Veri Biliminin Kesişimini Anlamak

• Veri Toplama ve Ön İşleme için RPA'dan Yararlanma

• Veri Temizleme ve Dönüşümde Tekrarlayan Görevleri RPA ile Otomatikleştirme

• RPA Araçları ve Teknikleriyle Veri Analizini Kolaylaştırma

• RPA ile Veri Modeli Dağıtımını ve Bakımını İyileştirme

• Veri Bilimi İş Akışlarında RPA İçin Zorlukların ve En İyi Uygulamaların Ele Alınması

• Vaka Çalışmaları: Veri Bilimi Projelerinde RPA Uygulamasının Gerçek Dünya Örnekleri
• Çözüm

Veri Biliminde Robotik Süreç Otomasyonuna (RPA) Giriş

Robotik süreç otomasyonu (RPA), tekrarlayan, rutin görevleri yerine getirmek için yazılım robotlarını veya yapay zeka (AI) asistanlarını kullanır. Veri bilimi iş akışlarında RPA, birçok sıradan veri hazırlama ve temizleme görevini otomatikleştirmek için kullanılabilir. Bu, veri bilimcilerine ve analistlerine daha stratejik analiz ve modelleme üzerinde çalışma olanağı tanır. RPA, tekrarlanan manuel görevleri otomatikleştirerek veri bilimi süreçlerine verimlilik, hız ve ölçeklenebilirlik kazandırır.

RPA ve Veri Biliminin Kesişimini Anlamak

RPA, tekrarlanan veri görevlerini otomatikleştirerek veri bilimini tamamlar ve geliştirir. Veri bilimcileri zamanlarının %60'ını veri hazırlamaya, yani ham verileri toplamaya, temizlemeye, dönüştürmeye ve yapılandırmaya harcıyor. RPA araçları, kullanıcıları gözlemleyerek iş akışlarını öğrenebilir ve ardından bu görevleri geniş ölçekte otomatikleştirebilir. Bu, veri bilimcilerinin modelleme, analiz ve öngörüler gibi daha üst düzey görevlere odaklanmasına olanak tanır. RPA aynı zamanda veri bilimi süreçlerine yapı ve yönetişim de getirir. RPA, iş akışlarını belgeleyerek ekipler ve projeler arasında şeffaflığı, hesap verebilirliği, işin yeniden kullanımını ve işbirliğini geliştirir.

Veri Toplama ve Ön İşleme için RPA'dan Yararlanma

RPA botları, optik karakter tanıma yoluyla veritabanları, API'ler, web sayfaları, uygulamalar ve hatta fiziksel belgeler gibi çeşitli kaynaklardan veri toplayabilir. İlgili veri alanlarını çıkarabilir, formatları ve veri türlerini standartlaştırabilirler. Botlar güncellenmiş veri kümelerini planlı bir şekilde toplayabilir. Ön işleme için RPA, veri kalitesi sorunlarını anlamak, eksik değerleri, aykırı değerleri ve tutarsızlıkları ele almak için veri profili oluşturma gibi görevleri otomatikleştirir. Botlar formatları standartlaştırır, veri türleri arasında dönüşüm yapar, hesaplamalar ve doğal dil işleme yoluyla yeni alanlar türetir. Kural tabanlı doğrulama yoluyla adres alanlarını, telefon numaralarını vb. temizlerler. RPA, veri toplama ve ön işleme görevlerinin hızını, doğruluğunu ve ölçeklenebilirliğini önemli ölçüde artırır.

Veri Temizleme ve Dönüşümde Tekrarlayan Görevleri RPA ile Otomatikleştirme

Veri temizleme ve dönüştürme kapsamında, verileri sıralama, filtreleme, birleştirme ve toplama gibi birçok görev RPA kullanılarak otomatikleştirilebilir. Botlar, değerleri standartlaştırmak, aykırı değerleri işaretlemek, eksik verileri işlemek ve yeni alanlar türetmek için kurallar uygulayabilir. E-postaları ve telefon numaralarını doğrulamak gibi tekrarlanan koşullu biçimlendirme görevlerinde uzmandırlar. RPA, tarih/saat alanlarını standart formatlara dönüştürmek, doğum tarihlerinden itibaren yaşı hesaplamak, müşteri kimliklerini gruplamak gibi görevleri kolaylaştırır. Botlar, uyumluluk için dönüşümler sırasında veri kökenini belgeliyor. RPA, insan hatalarını ortadan kaldırarak doğruluğu artırır ve ölçekte tutarlılık sağlar. Bu, veri bilimcilerinin analitik veri hazırlığına odaklanmalarını sağlar.

RPA Araçları ve Teknikleriyle Veri Analizini Kolaylaştırma

RPA botları, analiz araçlarına bağlanma, veri kümelerini, parametreleri ve görselleştirmeleri seçme gibi tekrarlayan analiz görevlerini otomatikleştirebilir. Plana uygun olarak standart raporlar oluştururlar. Botlar doğal dilden öngörüler çıkarır veya veri kümelerini görselleştirir. RPA, kontrol paneli yenilemelerini otomatikleştirmek için BI araçlarıyla entegre olur. Eğitim ve test veri kümelerini otomatik olarak hazırlayarak, modelleri yürüterek, sonuçları değerlendirerek ve modelleri yeni veriler üzerinde yeniden eğiterek tahmine dayalı modelleme iş akışlarını yönlendirir. Genel olarak RPA, verimliliği artırmak için rutin veri analizi, raporlama, gösterge tablosu oluşturma ve model geliştirme görevlerini kolaylaştırır.

RPA ile Veri Modeli Dağıtımını ve Bakımını İyileştirme

RPA, model izleme, değerlendirme ve yeniden eğitim ile sürekli veri bilimini destekler. Botlar, güncellenmiş modelleri üretime dağıtır, A/B testleri yürütür, yeniden eğitimi tetiklemek için sonuçları ve geri bildirimleri toplar. RPA, dokümantasyon, sürüm kontrolü, lisanslama ve kullanımdan kaldırılan modellerin kullanımdan kaldırılması gibi model yaşam döngüsü görevlerini otomatikleştirir. Varsayımları yeniden doğrulayarak modelleri veri veya kavram sapması açısından izler. Botlar, izleme uyarılarına göre modelleri gerektiği gibi yeniden eğitir. RPA, dağıtım sonrası ölçekte model operasyonlarının yönetişimini, değişiklik yönetimini ve güvenilirliğini artırır.

Veri Bilimi İş Akışlarında RPA İçin Zorlukların ve En İyi Uygulamaların Ele Alınması

Veri kalitesi, güvenlik ve yönetişim, herhangi bir RPA uygulamasının temel zorluklarıdır. Veri bilimi için RPA botlarının temiz, iyi belgelenmiş giriş verilerine ve iş akışlarına ihtiyacı vardır. Rol tabanlı erişim kontrolleri, verilerin ve modellerin tehlikeye atılmamasını sağlar. RPA iş akışlarının sürüm kontrolü ve değişiklik yönetimi uygulamaları, hataları ve güvenlik sorunlarını önler. En iyi uygulamalar arasında geliştirme, test ve üretim ortamlarının ayrılması yer alır. Otomatik test iş akışlarını doğrular. Botların izlenmesi hileli işlemleri önler. Dokümantasyon ve SOP'lar değişiklik yönetimini, işin yeniden kullanımını ve işbirliğini geliştirir.

Vaka Çalışmaları: Veri Bilimi Projelerinde RPA Uygulamasının Gerçek Dünya Örnekleri

Bir sigorta şirketi, her gün farklı veritabanlarından binlerce müşteri kaydını toplamak için RPA'yı kullandı. Botlar formatları standartlaştırdı, kopyaları kaldırdı ve harici verileri kullanarak kayıtları zenginleştirdi. Bu, veri hazırlama süresini haftalardan saatlere indirdi.

Bir e-ticaret firması, bilgisayarlı görüş modellerini kullanarak ürünlerin görsel incelemesini otomatikleştirdi. RPA botları görüntü verilerini topladı, kusurları tespit etmek için modeller uyguladı, tedarikçilere bilgi verdi ve envanter sistemlerini güncelledi. Bu, kalite kontrolünü %90 oranında hızlandırdı.

Bir telekomünikasyon şirketi, müşteri kullanım modellerini çağrı ayrıntıları kayıtlarından çıkarmak için RPA'yı kullandı. Botlar, terabaytlarca veriyi bir saat içinde temizledi, dönüştürdü ve toplayarak, neredeyse gerçek zamanlı kişiselleştirmeye olanak sağladı.

Bir lojistik sağlayıcısı, gönderi ayrıntılarını e-postalardan bir CRM'ye çıkarmak için RPA'yı kullandı. Botlar alım/teslimatları planladı, gönderileri takip etti, gecikmeleri birden fazla kanal aracılığıyla müşterilere bildirdi. Bu, operasyonları kolaylaştırdı ve müşteri deneyimini geliştirdi.

Çözüm

Özetle RPA, veri bilimi iş akışlarında tekrarlanan manuel görevleri otomatikleştirmek için güçlü bir araçtır. Veri toplama, hazırlama, analiz ve model işlemlerini otomatikleştirerek veri bilimi yeteneklerini tamamlar. RPA, veri bilimi süreçlerinin verimliliğini, doğruluğunu, yönetişimini ve ölçeklenebilirliğini artırır. RPA, AI/ML gibi araçlarla birleştirildiğinde daha karmaşık görevleri otomatikleştirebilir. Genel olarak RPA, veri bilimcilerinin stratejik çalışmalara daha fazla zaman ayırmasını sağlar ve kuruluşların verilerden daha hızlı iş değeri elde etmesine yardımcı olur.