RPA和大数据：RPA让大数据更强大

到目前为止，RPA已成为当今市场上领先的业务流程自动化技术之一。而在数据方面，RPA已经在数据搜集以及数据处理方面有显而易见的建树。本文结合大数据，探讨RPA对大数据会产生怎样的影响。

大数据是在数字化时代，由数据驱动业务模式下，非常重要的技术应用。大数据对于公司乃至行业的信息搜集，分析与辅助决策，都产生重要作用。

RPA与大数据两个并行的技术与平台，也有着相当的一致性，使得两个平台的协调与配合，以致力于优化业务，成为可能。

实际上，借助RPA对重复任务的自动执行，再结合大数据的分析能力，企业可以将数据、决策和执行结合起来，以真正精益的原则运作，从而提高公司整个价值链的可见性和透明度。

什么是大数据

        大数据的定义是实际上非常广泛。通常会从数据规模去定义大数据的标准。但实际上大数据涉及到更多是涵盖的范围，数据的类型，不同的数据结构等等。比如大量的非结构化数据，日志数据，在大量的Web上的数据，社交媒体中产生的数据，Web浏览记录的历史数据等等，还有大量寿命周期很短的热数据等等。这表明大数据非但涵盖范围广，而且非常灵活。如果从类型定义大数据，从一开始就是大数据的运作。当这些个非结构化数据被解构化时，数据分析的威力与价值就显现出来。

RPA与大数据之间的联系

        因为大数据对准确性，即时性，整体性要求很高，因此在数据提取过程中，RPA就能发挥不可估量的价值。因为它可以通过不同的数据来源搜集数据。不只是数据库，各种业务系统，还可以在Web上，社交媒体，PDF文件，纸质文件，图形图像等等各种非结构化数据，并根据规则将其结构化。

因此，RPA可以作为大数据产生的平台与工具，并且通过RPA内在的逻辑与规则，还可以对这些数据直接进行分析并产生价值。同时，RPA也可以直接操作大数据的相关工具，比如识别流程中的问题，并改善运营。

          例如，RPA机器人可以跟踪和记录自己的动作，无论是自动执行数据输入，索赔或订单处理，还是复制粘贴任务，还可以收集有关客户的信息。机器人可以提供比人类员工更多的信息，但是如果不进行分析，那么所有生成的数据并不会真正有用，这是RPA可以提供的另一项重要能力。 RPA的分析潜力可用于检查和理解所收集的信息。例如，在线零售商从多个来源收集有关购物者购买习惯的数据，包括产品偏好和期望的价格范围。通过使用RPA链接数据源，可以将该信息与公司当前的产品进行比较，并且公司将能够更有效地为客户提供某些产品和促销活动。

          再一个例子，RPA可以对大数据进行评估以获取有关客户需求和期望的信息。RPA可以提供有关机器人已完成的交易数量和完成时间的数据分析；产生异常的交易；以及人工干预，以及完成当前任务所需的时间。

        虽然RPA从大数据中收集的知识当然是有用的，但当采取行动时，它对组织却成倍地变得有价值。在 DIS（Digital Intelligence Systems）的白皮书中，指出“通过适当的大数据分析中使用RPA可以确定可改进和优化的可行任务。将RPA的真正价值体现在将大量原始数据转变为可以理解的模式以进行机构决策的过程中。”

        只有通过响应这些发现的信息，公司才能利用自动化以及高级数据处理和分析的优势。

为什么对于大数据来说RPA如此重要？

        RPA可以促进大数据发挥更大的价值。借助大数据提供的信息和RPA提供的分析，公司可以更轻松地获得有关客户，业务模式，行业趋势和内部运作的洞察力。通过对RPA与大数据相结合采取一些主动行动，公司可以利用获得的见解来

尽管分析数据并将这些新见解应用于当前业务活动的过程仍取决于人的指导，但通过合并RPA和大数据所形成的关系是非常有益的。RPA当前是最好的工具之一，可用于从大数据中提取见解，从而大幅减少流程瓶颈并提高业务成果的优化。

包括：

• RPA让大数据分析获得更广泛，完整，即时的“高质量信息”

• RPA整合相关的分析逻辑，可以对大数据进行自主分析

• RPA可以对分析做出的自主决策，进行直接的执行

        大数据结合RPA，将可以大大促进大数据对于业务改善的能力，提高流程效率。从而为企业构建出更为强大的竞争能力的业务平台。

道感科技致力于帮助企业实现业务运营自动化与智能化，迎接数字化时代的挑战，在大变局中获得更强大的竞争能力。