|使用RDA技術實現數據的自動化分析

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有人說，數據是一種新的能源，形成了一種令人垂涎的資源，為企業決策提供動力。雖然，原始形式的數據并沒有多大用處。它需要被提取、提煉和加工——其成分通過從源頭到煉油廠再到最終消費者，輸送到各種產品中。

數據處理的每一步都是需要一定的成本輸出。使用不合適的分析工具分析數據本質上是一種資源浪費，隨著數據集的增長，提取適當的、最有價值的信息輸送到業務方，成為了一項更加繁重的任務。
鑒于這一挑戰，一些再使用AI技術實現數據的自動化分析，這一過程稱為機器人數據自動化或 RDA 。
數據整理企業數據集不僅在增長，在許多情況下它們還得實時處理。這些數據以多種格式體現，并分布在公司龐大的 IT 基礎架構中，包括本地服務器、外部云和檔案室。
它們需要收集、清理、驗證、提取、元數據豐富——一系列廣泛的步驟，只是為了讓數據準備好用于其預期用途。每一步都可能是時間密集型的，任何一步的失敗都可能導致無效的輸出。

RDA機器人通過使用人工智能工具(如 IBM Watson、OpenAI、GPT-3或數百個其他機器人) ，讓業務流程更加智能化，自動化，減少人工的干預。
實際上，一臺簡單的機器將不同的功能拼湊在一起，在需要時調用更復雜的功能，形成一整套可實現業務需求的流程。如果執行得當，自動化可以幫助企業更快地實現信息的價值。
RDA 工具還可以幫助打破現有的數據處理范式， AIOps 供應商為客戶提供有限的定制化工具集，用以客戶的數據進行交互。這些工具集與其他工具的聯系有限，用例范圍更窄，數據格式輸出更嚴格。
CloudFabrix、Snowflake 和 Dremio 等公司聲稱他們的 RDA 工具將客戶從這些限制中解放出來，并提供其他優勢，例如數據生成；數據完整性檢查； AI 模型和機器學習 (ML) 模型；內聯數據映射；以及數據屏蔽、編輯和加密。
RDA 工具的其他用例包括：

異常檢測：從監控工具中提取數據，比較歷史 CPU 使用數據，然后使用回歸構建可以作為附件發送的模型
工單聚類：從公司的工單管理軟件編譯工單，將它們聚集在一起，然后將輸出推送到新的數據集中，并進行可視化
變更檢測：檢查虛擬機 (VM) 并與當前狀態進行比較，以系統及業務變更。

RDA 與 RPA【|使用RDA技術實現數據的自動化分析】許多人都比較熟悉 RPA機器人。 RPA一些概念與 RDA 有相似之處，兩者都通過使用低代碼機器人來簡化常見任務。他們分歧的地方在于， RPA 在簡化常見的用戶任務和工作流程，而 RDA 直接針對數據方向。
盡管 RDA 和 RPA 都是使用簡單的機器人來節省耗時、瑣碎任務的時間。
RPA 的一個常見示例是以完成表單的機器人。機器人學習如何重復填寫表格，直到 RPA 接受了有關填寫表格的訓練。這種類型的機器學習類似于手機如何根據用戶的打字習慣，生成預測性文本建議。
一旦經過訓練，機器人就根據用戶的信息，自動完成表單，例如將表單提交給預期的目標。雖然從長遠來看，這可以加快這一過程，但 RPA 系統可能需要幾個月的時間來訓練，然后才能發揮其優勢。