Русский
Русский
English
Статистика
Реклама

Перевод Вы можете использовать RPA, чтобы помочь с очисткой данных для аналитики

Для будущих учащихся на курсе "Разработчик программных роботов (RPA) на базе UiPath и PIX" и всех интересующихся темой RPA подготовили перевод интересного материала.

Также предлагаем посмотреть запись демо-урока по теме
"Считывание данных и отправка результатов".


Этот инструмент не работает для больших данных (Big Data), но он может помочь вам подготовить ваши данные к анализу. Вот почему.

Большинство IT профессионалов видели бизнес-процессы, в которых пользователям приходилось включать документы, такие как счета-фактуры, в одну систему, а затем повторно вводить ту же информацию в другую систему, потому что не было простого способа автоматизировать интеграцию между системами. В аналитических проектах мы также видели, как в рамках подготовительного процесса по очистке данных пользователи вручную просматривают данные, чтобы найти адресные поля, ZIP-коды или имена, которые либо неполны, либо дублируются другими записями, а затем они вынуждены исправлять их вручную.

Это кропотливая ручная работа для пользователей резко замедляет бизнес-процессы. Однако, если эта работа не выполняется, бизнес-процессы не протекают, а точность результатов аналитики находится под угрозой из-за низкого качества данных.

В связи с этим возникает вопрос: Может ли такая технология, как роботизированная автоматизация процессов (RPA) выполнять такую кропотливую работу по очистке данных?

Что такое RPA?

RPA это программное обеспечение, которое частично или полностью автоматизирует человеческую деятельность, которая не автоматизирована, основана на правилах и повторяющаяся. RPA делает это путем копирования действий человека при выполнении таких задач, как ввод данных.

Вот как RPA будет работать в приведенном выше примере. Пользователь вводит информацию в новую счет-фактуру один раз. После этого, программное обеспечение для автоматизации принимает работу на себя. Оно делает это путем выведения данных, которые ввел пользователь, а затем перемещает эти данные в другие системы, которые также нуждаются в них.

Это обеспечивает равномерность данных между системами. Бизнес-правила и правила редактирования данных также могут быть закодированы в RPA, который имеет возможность нормализовать или исправить данные в соответствии со стандартами, которые устанавливаются бизнесом или его системами.

Где RPA подходит (и не подходит) для очистки данных.

Поскольку вы можете запрограммировать свои собственные правила редактирования и нормализации данных в рутину RPA, существует возможность автоматизировать ручную работу, которую иногда приходится выполнять пользователям, чтобы обеспечить высокое качество данных для аналитики.

Существуют также некоторые ограничения. Например, RPA может работать только со стандартными, структурированными, транзакционными данными. Она не работает с большими данными (Big data).

Но RPA это инструмент, который можно добавить в набор инструментов аналитики, использующий большие данные (Big data).

Большинство аналитиков используют данные, которые представляют собой комбинацию как структурированных, так и неструктурированных данных. Например, если вы хотите смоделировать распространенность COVID-19 среди жителей вашего города и составить карту "горячих точек", вам необходимо объединить данные о транзакциях медицинских систем с картографическими инструментами с помощью работы с большими данными (Big data).

Необходимо очистить все эти данные, чтобы гарантировать истинные результаты. В то время как ваши сотрудники, работающие с данными, будут использовать специализированные инструменты для очистки неструктурированных больших данных, они также могут подключить RPA для очистки транзакционных, структурированных данных, которые являются частью аналитики.

Со временем могут быть разработаны новые бизнес-правила для RPA, которые улучшат производительность. В некоторых случаях организации даже использовали машинное обучение для обучения логике RPA для постоянного улучшения процесса и более качественных данных о транзакциях.

Рассмотрите RPA как один из вариантов в своей аналитике

Хотя основной целью RPA является автоматизация ввода транзакционных данных, которая экономит время для конечных пользователей, она также может быть использована в качестве инструмента для предварительной очистки транзакционных данных, которые впоследствии используются в аналитике.

В этом отношении IT-специалисты могут использовать такие инструменты, как RPA, которые на первый взгляд кажутся не связанными с процессом очистки аналитических данных, но которые помогают IT-персоналу и специалистам по работе с данными экономить ценное время, так же как и сокращают время для конечных пользователей.


Узнать подробнее о курсе "Разработчик программных роботов (RPA) на базе UiPath и PIX".

Посмотреть открытый урок на тему "Считывание данных и отправка результатов".

ЗАБРАТЬ СКИДКУ

Источник: habr.com
К списку статей
Опубликовано: 16.12.2020 16:22:14
0

Сейчас читают

Комментариев (0)
Имя
Электронная почта

Блог компании otus. онлайн-образование

Анализ и проектирование систем

Робототехника

Софт

Rpa

Big data

Категории

Последние комментарии

  • Имя: Макс
    24.08.2022 | 11:28
    Я разраб в IT компании, работаю на арбитражную команду. Мы работаем с приламы и сайтами, при работе замечаются постоянные баны и лаги. Пацаны посоветовали сервис по анализу исходного кода,https://app Подробнее..
  • Имя: 9055410337
    20.08.2022 | 17:41
    поможем пишите в телеграм Подробнее..
  • Имя: sabbat
    17.08.2022 | 20:42
    Охренеть.. это просто шикарная статья, феноменально круто. Большое спасибо за разбор! Надеюсь как-нибудь с тобой связаться для обсуждений чего-либо) Подробнее..
  • Имя: Мария
    09.08.2022 | 14:44
    Добрый день. Если обладаете такой информацией, то подскажите, пожалуйста, где можно найти много-много материала по Yggdrasil и его уязвимостях для написания диплома? Благодарю. Подробнее..
© 2006-2024, personeltest.ru