數據科學可以使機器人過程自動化更加智能化。機器人過程自動化使得在生產中部署數據科學模型更加容易。
機器人過程自動化（RPA）公司正在努力實現「全自動化企業」，但即使是這樣的承諾也可能是短視的。當前的趨勢表明，RPA可以做更多的事情，尤其是與數據科學相結合時。
RPA工具是從讓計算機做人類做的重複部分開始的。這裡的「機器人」標籤是關鍵；這是一個隱喻，表明軟體不包含在一個系統中，而是與人類工作者接觸的所有（或多個）信息系統相連。
早期的RPA解決方案將模擬人類如何與系統交互，例如，自動將與「支持」相關的呼叫路由到技術團隊，並將與「銷售」相關的呼叫路由到代理。或者從LinkedIn這樣的網站上抓取信息，並在需要時將其添加到CRM系統中。
當RPA第一次遇到數據科學時，這帶來了改變行業的結果。企業利用「智能」過程自動化，而不是讓人類尋找新的機會來改進自動化。現在，您可以使用機器學習在實際流程中查找模式，並使用稱為流程挖掘的技術幫助自動改進模式。這是邁向許多RPA工具所吹捧的「全自動化企業」的一步。
但RPA和數據科學之間的第二波融合正在打開新的大門。這一次，數據科學不僅幫助RPA提高人工任務的效率，還幫助更好地執行其中一些任務。
RPA和數據科學再次相遇
越來越多的自動化流程正在處理數據。在許多情況下，RPA程序為人類做的定點和點擊更少，而更多的是下載、排序、組合甚至操縱數據。在更高級的情況下，RPA程序調用機器學習模型，並將結果預測添加到過程自動化中。
數據科學不僅可以幫助加快流程，還可以在流程內部更智能地執行任務。
那些通過RPA實現流程數字化並提高員工工作效率的公司現在可以更進一步，將複雜的數據科學技術集成到流程中。其結果是過程自動化變得更加智能，現實世界的數據科學變得更加自動化。
低代碼工具為您鋪平了道路
這一趨勢至少在一定程度上是由低代碼工具技術促成的，該技術使複雜的技術過程變得易讀和直觀。這意味著RPA和數據科學的更高級版本更容易解釋和認可。在某些情況下，可以由技術人員和非技術人員實施。
低代碼、可視化平台對這兩個領域都不是新鮮事。低代碼涉及模塊在視覺上以「流」的形式串在一起，通常從左向右移動。這種可視化表示既可以自我記錄，也可以輕鬆地用於新項目。
視覺平台如何應用於這兩個用例之間的差異是微妙的，但意義重大。在RPA中，流表示一個控制流的順序—一個接一個地執行的一系列操作。其中一些操作甚至可能涉及人員交互，例如批准特定事務。
在數據科學中，數據流表示對數據的處理方式、不同存儲設施（從Excel文件到混合雲資料庫）中數據的組合方式、數據的轉換和聚合方式以及數據如何輸入機器學習算法或其他分析方法。
然而，如上所述，存在重疊。數據流不僅存在於控制流中，反之亦然。在專業的數據科學「可視化編程」環境中，我們需要添加控制機制來優化參數並確定選擇哪些模型進行部署。
RPA和數據科學的成功依賴於許多不同技術的集成，低代碼可以顯著減少實現這些技術的摩擦。這些實現可以手動編碼，但這對於掌握所需的各種編碼語言以及與業務夥伴共享您正在做的事情來說是一項巨大的努力。
RPA與數據處理自動化
數據科學還有一些成熟的工作要做。雖然ETL和機器學習模型已經變得非常複雜，但當我們試圖將這些模型應用到實際生產環境中時，仍然會遇到很多問題。這就是我們所說的差距，即獲取我們的模型並讓它們在生產中運行，保持它們的維護，並知道何時調整它們。
在生產中部署數據科學本質上是一個RPA問題。我們如何在我們的模型和我們集成它們的技術之間創建控制流？
機器人過程自動化（RPA）公司正在努力實現「全自動化企業」，但即使是這樣的承諾也可能是短視的。當前的趨勢表明，RPA可以做更多的事情，尤其是與數據科學相結合時。
RPA工具是從讓計算機做人類做的重複部分開始的。這裡的「機器人」標籤是關鍵；這是一個隱喻，表明軟體不包含在一個系統中，而是與人類工作者接觸的所有（或多個）信息系統相連。
早期的RPA解決方案將模擬人類如何與系統交互，例如，自動將與「支持」相關的呼叫路由到技術團隊，並將與「銷售」相關的呼叫路由到代理。或者從LinkedIn這樣的網站上抓取信息，並在需要時將其添加到CRM系統中。
當RPA第一次遇到數據科學時，這帶來了改變行業的結果。企業利用「智能」過程自動化，而不是讓人類尋找新的機會來改進自動化。現在，您可以使用機器學習在實際流程中查找模式，並使用稱為流程挖掘的技術幫助自動改進模式。這是邁向許多RPA工具所吹捧的「全自動化企業」的一步。
但RPA和數據科學之間的第二波融合正在打開新的大門。這一次，數據科學不僅幫助RPA提高人工任務的效率，還幫助更好地執行其中一些任務。
RPA和數據科學再次相遇
越來越多的自動化流程正在處理數據。在許多情況下，RPA程序為人類做的定點和點擊更少，而更多的是下載、排序、組合甚至操縱數據。在更高級的情況下，RPA程序調用機器學習模型，並將結果預測添加到過程自動化中。
數據科學不僅可以幫助加快流程，還可以在流程內部更智能地執行任務。
那些通過RPA實現流程數字化並提高員工工作效率的公司現在可以更進一步，將複雜的數據科學技術集成到流程中。其結果是過程自動化變得更加智能，現實世界的數據科學變得更加自動化。
低代碼工具為您鋪平了道路
這一趨勢至少在一定程度上是由低代碼工具技術促成的，該技術使複雜的技術過程變得易讀和直觀。這意味著RPA和數據科學的更高級版本更容易解釋和認可。在某些情況下，可以由技術人員和非技術人員實施。
低代碼、可視化平台對這兩個領域都不是新鮮事。低代碼涉及模塊在視覺上以「流」的形式串在一起，通常從左向右移動。這種可視化表示既可以自我記錄，也可以輕鬆地用於新項目。
視覺平台如何應用於這兩個用例之間的差異是微妙的，但意義重大。在RPA中，流表示一個控制流的順序—一個接一個地執行的一系列操作。其中一些操作甚至可能涉及人員交互，例如批准特定事務。
在數據科學中，數據流表示對數據的處理方式、不同存儲設施（從Excel文件到混合雲資料庫）中數據的組合方式、數據的轉換和聚合方式以及數據如何輸入機器學習算法或其他分析方法。
然而，如上所述，存在重疊。數據流不僅存在於控制流中，反之亦然。在專業的數據科學「可視化編程」環境中，我們需要添加控制機制來優化參數並確定選擇哪些模型進行部署。
RPA和數據科學的成功依賴於許多不同技術的集成，低代碼可以顯著減少實現這些技術的摩擦。這些實現可以手動編碼，但這對於掌握所需的各種編碼語言以及與業務夥伴共享您正在做的事情來說是一項巨大的努力。
RPA與數據處理自動化
數據科學還有一些成熟的工作要做。雖然ETL和機器學習模型已經變得非常複雜，但當我們試圖將這些模型應用到實際生產環境中時，仍然會遇到很多問題。這就是我們所說的差距，即獲取我們的模型並讓它們在生產中運行，保持它們的維護，並知道何時調整它們。
在生產中部署數據科學本質上是一個RPA問題。我們如何在我們的模型和我們集成它們的技術之間創建控制流？
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