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如何在大数据项目中整合机器人流程自动化
时间: 2019-12-11

  信息服务集团(ISG)在2018年报告说,92%的公司计划到2020年采用机器人过程自动化(RPA),因为它们希望提高运营效率。这一庞大的数字反映了企业对自动化日常业务流程的渴望。

  使用RPA的最简单的地方之一是非常简单的、高度重复的业务流程,这些业务流程依赖于固定记录长度的事务数据,数据字段始终处于相同的位置。此数据是高度可预测的,而像RPA这样的自动化工具依赖于识别重复数据模式在强位置到Excel。

  参见:16本关于人工智能、机器人技术和自动化影响的必读书籍(TechRepublic Premium)

  然而,即使是最常规的业务流程包括非结构化和半结构化的大数据,也包括更传统的固定记录数据。例如,RPA通常用于。

  通常由供应商以PD F格式提交。一张可能包含大量的空白,或公司标志,或一串文字和数字,详细说明订单或收费。这是RPA被要求解释和自动化处理的非结构化或半结构化大数据。

  公司无法将RPA软件从磁盘架中取出,并使其与非结构化的大数据格式(如PDF文档)一起工作。这就是它的技术领导作用。

  ETL:在使用大数据的RPA流程的前端,建议您使用提取、转换和加载(ETL)工具,该工具能够集成和接收来自所有供应商的原始和非结构化数据流。该工具旨在提取与业务流程相关的数据,将其转换为系统可以使用的可用格式,然后将数据加载到系统和RPA流程中。

  答:当RPA软件处理时,它会调用有经验的员工在其人工智能(AI)引擎中编码的业务规则。例如,如果RPA中嵌入的业务规则看到皮尔逊制造公司的上有一张“净10天”票据,而Pearson的正常净条款为净30,则RPA流程可能会将此标识为一种例外情况,需要一个人审查和批准该。

  RPA软件不能只完成RPA,RPA自动化业务流程,但ETL自动化数据清理和传输;您需要完全自动化依赖质量数据的业务流程。第三个谜题是一个AI引擎,它包含在RPA中,包含业务规则集,您希望RPA软件应用于它处理的项和操作。

  工具集成是最重要的,在大数据环境中,RPA最好使用ETL工具来传递干净的数据。在RPA软件中,应该有一个业务规则表来驱动RPA软件的业务流程决策。

  最终用户和IT必须明白,实现RPA过程并不是一个独立的操作--它需要一系列其他必须与RPA集成的大数据处理软件。这些工具必须相互兼容,并且必须无缝地一起工作。

  
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