数据分析过程的数据清洗工具你可曾考虑过用RPA软件?

RPA软件可能不适用于大数据,但分析数据过程中对数据清洗的辅助作用还是蛮大。

大多数尤其各类excel表单数据分析流程中,必须将各类之类的文档打入一个系统中,然后将相同的信息重新键入另一个系统中,因为没有一种简便的方法可以使系统之间的集成自动化。在分析项目中,我们还看到,作为数据清洗准备过程的一部分,用户手动清除数据以查找地址字段,邮政编码或其他条目不完整或重复的名称,然后必须通过以下方法进行更正手。

这对于分析师来说是艰苦的手工工作,并且极大地减慢了业务流程。但是,如果不进行这项工作,则业务流程将无法进行,由于数据质量差,分析结果的准确性也将受到威胁。

这就引出了一个问题:像机器人流程自动化(RPA)这样的技术可以完成一些艰苦的数据清洗工作吗?

RPA是可以部分或完全自动化手动,基于规则和重复的人工活动的软件。RPA通过在诸如数据输入之类的基本任务中复制人类的行为来做到这一点。
在上面提到的场景中,RPA的工作方式如下。用户一次输入新数据。此后,自动化软件将接管。它是通过从用户输入的屏幕上抓取数据,然后将数据移到也需要它的其他系统中来实现的。

这样可以确保系统之间数据的一致性。还可以将业务和数据编辑规则编码到RPA中,从而能够根据业务或其系统设置的标准对数据进行规范化或校正。

因为您可以将自己的数据编辑和规范化规则编程到RPA例程中,所以可以自动执行用户有时必须执行的手动工作,以确保高质量的数据进行分析。

也有一些限制。例如,RPA只能对标准的,结构化的交易数据进行操作。它不适用于大数据。

RPA软件也是可以添加到使用大数据的分析工具集中的工具。

大多数分析使用的数据都是结构化和非结构化数据的组合。例如,如果要对城市居民中COVID-19的发病率进行建模并绘制热点,则必须将医疗系统的交易数据与大数据端的地图绘制工具结合起来。

有责任清除所有这些数据以保证真实的结果。尽管您的数据人员将使用专门的工具来清理非结构化大数据,但他们也可以插入RPA来清理作为分析一部分的事务性,结构化数据。

随着时间的流逝,可以为RPA开发新的业务规则以提高性能。在某些情况下,组织甚至使用机器学习来训练RPA逻辑,以进行持续的流程改进和更高质量的交易数据。

尽管RPA的主要目的是自动化交易数据输入,从而节省了最终用户的时间,但它也可以用作协助预先清理随后在分析中使用的交易数据的工具。

在这方面,IT可以利用RPA之类的工具,乍一看似乎与分析数据清洗流程无关,但可以帮助员工和数据科学家节省宝贵的时间,因为这可以减少最终用户的时间。

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