RPA نوعی اتوماسیون فرآیندهای تجاری است که با استفاده از آن میتوان مجموعهای از دستورالعملها را به عنوان وظایف کاری یک ربات تعریف کرد. رباتهای RPA تعاملات انسان و رایانه را تقلید میکنند تا کارها بدون خطا و با حجم و سرعت بسیار بالا انجام شوند. به بیان ساده RPA فرآیندی است که طی آن یک ربات ترکیبی از اتوماسیون، بینایی کامپیوتر و یادگیری ماشینی را برای انجام خودکار کارها در حجم بالا استفاده میکند. اتوماسیون فرآیند رباتیک چیزی جز دستور دادن به ماشین برای اجرای کارهای دستی روزمره و تکراری نیست.
مدیران ارشد فناوری اطلاعات بیشتر به اتوماسیون فرآیند روباتیک تمایل دارند تا مسئولیت های خسته کننده را از میان بردارند تا کارمندان شرکت بتوانند روی کارهایی با ارزش بالاتر تمرکز کنند. اما کارشناسان میگویند که RPA به طراحی، برنامهریزی و مدیریت مناسب نیاز دارد تا بتواند بیزینس شما را تقویت کند.
نحوه عملکرد اتوماسیون فرآیند رباتیک
اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA) یک فناوری نرم افزاری است که ساخت، راه اندازی و مدیریت رباتهای نرم افزاری را آسان میکند. این رباتها رفتارهای انسان را در تعامل با سیستمها و نرم افزارهای دیجیتال شبیه سازی میکنند. درست مانند همه افراد، این رباتها هم میتوانند کارهایی مانند درک دستورالعملها، هدایت سیستمها، شناسایی و استخراج دادهها و طیف گستردهای از اقدامات تعریفشده را انجام دهند. و تمام این وظایف را سریعتر از مردم انجام میدهند!
مزایای تجاری RPA چیست؟
بزرگ ترین مزیت اتوماسیون رباتیک کاهش هزینه هاست. افزایش سرعت، دقت و ثبات، بهبود کیفیت و مقیاس پذیری از مزایای دیگر این فرایند است. اتوماسیون همچنین میتواند امنیت بیشتری را به خصوص برای دادههای حساس و خدمات مالی سازمان فراهم کند. اتوماسیون فرآیند رباتیک جریان کار را ساده میکند. به همین ترتیب، سازمانها سودآورتر، انعطاف پذیرتر و پاسخگوتر میشوند. همچنین با حذف کارهای پیش پا افتاده رضایت و بهرهوری کارکنان را افزایش میدهد. RPA به سرعت برای تسریع تحول دیجیتال پیاده سازی میشود. این فناوری برای خودکارسازی کارهایی که فاقد API، زیرساختهای دسکتاپ مجازی (VDI) یا دسترسی به پایگاه داده هستند، بسیار ایدهآل است.
فناوری RPA و تغییر نحوه انجام کارها در جهان
رباتهای نرمافزاری کارهای تکراری و کم ارزش مانند: ورود به برنامهها و سیستمها، جابجایی فایلها و پوشهها، کپی و ذخیره دادهها، پر کردن فرمها، و تکمیل گزارشهای معمولی را به جای افراد انجام میدهند. رباتهای پیشرفته حتی میتوانند فرآیندهایی مانند: ترجمه متن، تعامل در چت و مکالمات، درک دادهها و استفاده از مدلهای پیشرفته یادگیری ماشین را انجام دهند.
وقتی روباتها این کارهای تکراری و پر حجم را انجام دهند، انسانها میتوانند روی کارهایی که مفیدتر،مهمتر و ارزشمندتر است تمرکز کنند و از همکاری و تعامل با مشتریان لذت بیشتری ببرند. انجام این کارها باعث ارتقا و پیشرفت شرکتها نیز میشود. همچنین بهرهوری، کارایی و انعطافپذیری بیشتری را نیز به همراه دارد.
در کجا میتوان از RPA استفاده کرد؟
امروزه RPA کاربردهای جدیدی نمایان کرده است و مردم را از خستگیهای مکرر رها میکند. این روباتها در صنایع مختلف از خدمات مالی گرفته تا مراقبتهای بهداشتی، تولید و خردهفروشی کاربرد دارند. فراتر از آن، RPA در حوزههای مختلفی مانند: امور مالی، خدمات مشتری و فناوری اطلاعات نیز پیادهسازی شده است. و این تنها شروع فعالیت آنهاست. RPA در ابعاد گسترده قابل اجراست. تقریبا هر کاری با حجم بالا و مبتنی بر قوانین تجاری که قابل تکرار است، یک گزینه عالی برای اتوماسیون است.
ویژگیها و قابلیتهای فناوری RPA
برای ایجاد و مدیریت یک برنامه RPA در سطح سازمانی، به فناوری نیاز دارید که بتواند بسیار فراتر از خودکارسازی یک فرآیند واحد عمل کند. سازمان شما به پلتفرمی نیاز دارد که بتواند به شما در ایجاد و مدیریت یک قابلیت جدید کمک کند. پلتفرمی که به شما کمک کند تا به یک شرکت کاملا خودکار تبدیل شوید. فناوری RPA کاملا از شما پشتیبانی میکند؛ از کشف فرصتها گرفته تا ساخت سریع روباتهایی با کارایی بالا و مدیریت هزاران گردش کار خودکار.
البته اتوماسیون فرایند رباتیک باعث از بین رفتن شغل برای انسانها نخواهد شد. پتانسیل بهرهوری RPA بسیار زیادی است؛ انقدری که نمیتوان آن را نادیده گرفت. تکنولوژی به پیشرفت خود ادامه خواهد داد، اما این لزوما به این معنی نیست که رباتها مشاغل را از بین میبرند.
در حالت ایدهآل، این رباتها کارمندان را برای کارهای با ارزشتر آزاد میکنند تا در مسیر تحول دیجیتال سازمان گام بردارند.
گردش کار سنتی در ابزارهای اتوماسیون رباتی
در ابزارهای اتوماسیون گردش کار قدیمی، توسعهدهنده نرمافزار فهرستی از اقدامات را برای خودکارسازی یک فعالیت با استفاده از رابطه برنامهنویسی برنامه داخلی (API) یا زبان برنامهنویسی اختصاصی تولید میکند. به همین ترتیب، سیستم RPA با مشاهده انجام آن کار توسط کاربر در رابط کاربری گرافیکی برنامه (GUI) و سپس با تکرار آن وظایف فرایند اتوماسیون را در GUI انجام میدهند.
چرا RPA سریعترین نرم افزار سازمانی در حال رشد در جهان است؟
وقتی ارزش RPA را با سهولت اجرای آن نسبت به سایر فناوریهای سازمانی ترکیب کنید، به راحتی متوجه میشوید که چرا استفاده از RPA در سراسر جهان فراگیر شده است. RPA میتواند به صنایع مختلف کمک کند تا مسائل عملیاتی خاص خود را با روشهای جدید و قدرتمند حل کنند.
مدیران حوزههای مختلف از امور مالی گرفته تا خدمات مشتری، بازاریابی، منابع انسانی و فراتر از آن میدانند که RPA بسیاری از فرآیندها را بهبود میبخشد. همچنین ظرفیت بالاتر، توان عملیاتی سریعتر و خطاهای کمتری را هنگام اجرای فرآیندهای کلیدی ایجاد میکند. از دیدگاه مدیر مالی، سرمایه گذاری در فناوری RPA بازدهی سریعی را ارائه میدهد و در مقایسه با سایر فناوریهای سازمانی به حداقل هزینه نیاز دارد.
از آنجایی که رباتهای نرم افزاری میتوانند به راحتی به سیستمهای قدیمی دسترسی داشته باشند و با آنها کار کنند، RPA به یک عنصر کلیدی برای تحول دیجیتال تبدیل شده است. فناوری RPA مدرن پلتفرمهای مقیاسپذیر و آماده را به سازمانها ارائه میدهد. کارمندان دریافتند که استفاده از دستیارهای رباتیک کارشان را بسیار آسانتر میکند. و رویکرد RPA به آنها اجازه میدهد تا به توسعهدهندهای تبدیل شوند که میتواند اتوماسیونهای ساده خود را بسازد.
عملکرد رباتهای RPA
خدمات RPA با یک ربات نرم افزاری مطابقت دارد؛ به طوری که هر ربات ایستگاه کاری مجازی خود را دارد، درست مانند یک کارگر. این ربات از صفحه کلید و ماوس برای اجرای کارها استفاده میکند. به طور معمول همه این اقدامات در یک محیط مجازی انجام میشود. ربات RPA برای کار کردن نیازی به صفحه نمایش فیزیکی ندارد، بلکه صفحه نمایش را به صورت آنلاین تفسیر میکند.
این مقیاس پذیری مدیون ظهور فناوری مجازیسازی است که بدون آن مدیریت سختافزار فیزیکی با مشکل مواجه میشود. اجرای RPA در مقایسه با راه حلهای سنتی به طور چشمگیری در هزینهها صرفه جویی میکند.
آیا RPA همان هوش مصنوعی (AI) است؟
RPA هوش مصنوعی نیست و هوش مصنوعی RPA نیست! اما ترکیب RPA و AI امکانات جدیدی را برای شرکتها به ارمغان میاورد. در حال حاضر ویژگیهای پیشرفته هوش مصنوعی در قالب مدلهای یادگیری ماشینی، پردازش زبان طبیعی (NLP)، تشخیص کاراکتر و تصویر و موارد دیگر در رباتهای RPA وارد میشوند.
ترکیب این قابلیتها در ربات توانایی آنها را برای مدیریت فرآیندهای شناختی به طرز چشمگیری افزایش میدهد. فرآیندهای شناختی به موارد زیر نیاز دارند:
درک اسناد از جمله دادههای نیمه ساختاریافته یا ساختار نیافته
تجسم صفحه نمایش (از جمله دسکتاپ مجازی)
درک گفتار و ادامه مکالمات
زمانی که شرکتها هوش مصنوعی را در فعالیتها و تصمیمهای خود ادغام میکنند، متوجه میشوند که RPA میتواند به عنوان یک سیستم تحویل در هوش مصنوعی عمل کند. رباتها را میتوان طوری تنظیم کرد که مدلهای یادگیری ماشینی را در فرآیند تصمیمگیری و تحلیلهای خودکار خود اعمال کنند و هوش ماشینی را عمیقا در عملیاتهای روزمره جای دهند.
چهار بررسی اساسی هنگام تعیین مناسبات احتمالی RPA
فرآیند رباتیک باید مبتنی بر قانون باشد.
این فرآیند باید در فواصل زمانی منظم تکرار شود.
فرآیند باید دارای ورودیها و خروجیهای تعریف شده باشد.
کار باید حجم کافی داشته باشد.
نتیجه گیری
به بیان ساده، نقش RPA خودکارسازی وظایف تکراری و پیش پا افتاده است که قبلا توسط انسان انجام میشد. این نرم افزار برای انجام کارهای تکراری در برنامهها و سیستمها تنظیم شده است. اتوماسیون فرایند رباتیک RPA یک نرم افزار گردش کار با مراحل و برنامههای متعدد است که برای انجام کارهای مورد نظر تنظیم میشود. RPA شکل پیشرفتهای از اتوماسیون فرآیندهای کسب و کار است که وظایف انسان را در سیستم خود ثبت میکند؛ سپس همان وظایف را بدون دخالت انسان انجام میدهد.
انبار داده (Data Warehouse) سیستمی است که برای گزارش گیری و تجزیه و تحلیل دادهها استفاده میشود. DWها مخازن مرکزی دادههای یک یا چند منبع متفاوت هستند و تمام اطلاعات جدید و قدیمی را در یک مکان ذخیره میکنند. انبارداده (DW) فرآیند جمعآوری و مدیریت دادهها از منابع مختلف به منظور ارائه یک بینش تجاری است و معمولا برای اتصال و تجزیه و تحلیل دادههای تجاری از منابع مختلف استفاده میکند. انبار داده هسته سیستم هوش تجاری BI است که اختصاصا برای تجزیه و تحلیل دادهها ساخته شده است. در این مقاله به معرفی مفهوم پایگاه داده میپردازیم و به انواع مختلف آن اشاره میکنیم.
تعریف دقیق انبار داده
انبار داده نوعی سیستم مدیریت داده میباشد که برای پشتیبانی از فعالیتهای هوش تجاری (BI) به ویژه تجزیه و تحلیل داده طراحی شده است. پایگاه داده مقادیر زیادی از دادهها را از منابع متعدد و یکپارچه جمع آوری میکند. قابلیتهای تحلیلی این پایگاه به سازمانها اجازه میدهد تا ایدههای ارزشمند تجاری را از دادهها استخراج کنند و براساس آن تصمیمگیری بهتری داشته باشند. پایگاه داده به مرور زمان یک رکورد تاریخی ایجاد میکند که این دستاورد برای دانشمندان داده و تحلیلگران تجاری بسیار ارزشمند است. با وجود این قابلیتها، یک پایگاه داده را میتوان «منبع واحد حقیقت» یک سازمان در نظر گرفت.
انبار داده چگونه کار میکند؟
پایگاه داده به عنوان یک مخزن مرکزی کار میکند که اطلاعات آن از یک یا چند منبع داده انتقال داده میشود. دادهها، پردازش، تبدیل و جذب میشوند تا کاربران بتوانند از طریق ابزارهای هوش تجاری، مشتریان SQL و صفحات گسترده به دادههای پردازش شده در Data Warehouse دسترسی داشته باشند. یک انبار داده اطلاعاتی را که از منابع مختلف به دست میآورد در یک پایگاه داده جامع ادغام میکند.
سازمانها با داشتن تمام اطلاعات در یک مکان میتوانند مشتریان خود را به صورت جامع تجزیه و تحلیل کنند. انبار داده تمام اطلاعات موجود را برای تجزیه و تحلیل فراهم میکند تا از این طریق داده کاوی امکانپذیر شود. مفهوم داده کاوی به فروش و سود بیشتر منجر شود.
یک انبار داده ممکن است چندین پایگاه داده داشته باشد. دادهها در هر پایگاه به جداول و ستونهای مختلف تقسیم میشوند و در هر ستون توضیحاتی از دادهها مانند: تعداد یا فیلد آنها قابل مشاهده است. این جداول در پوشهها قرار میگیرند تا دادهها در آنها ذخیره شوند. سپس ابزارهای پرس و جو با استفاده از طرحواره تعیین میکنند به کدام جدول داده دسترسی داشته باشند تا تجزیه و تحلیل دادهها انجام شود.
انواع اصلی انبار داده
انبار داده سازمانی (EDW)
پایگاه داده سازمانی (EDW) یک انبار متمرکز است. این انبار وظیفه خدمات پشتیبانی و تصمیم گیری نهایی را برعهده دارد و یک رویکرد واحد برای سازماندهی و نمایش دادهها ارائه میدهد.
ذخیره اطلاعات عملیاتی
زمانی که دیگر سیستمهای OLTP از نیازهای ذخیره سازی سازمان پشتیبانی نمیکنند، پایگاه داده برای ذخیره دادههای مورد نیاز استفاده میشود. انبار داده در ODS به صورت خودکار به روز رسانی میشود، بنابراین به طور گسترده برای کارهایی مانند ذخیره سوابق کارمندان استفاده میشود.
Data Mart
دیتا مارت زیرمجموعهای از پایگاه داده است و برای یک خط خاص از کسب و کار، مانند فروش، امور مالی، فروش یا امور مالی طراحی شده است. در دیتا مارت دادههای مستقل مستقیما از منابع جمعآوری کرد.
معماری انبار داده چگونه است؟
معماری پایگاه داده از لایههای مختلف تشکیل شده است. لایه بالایی مشتری است که نتایج را از طریق گزارش، تجزیه و تحلیل و ابزارهای داده کاوی ارائه میدهد. و لایه میانی شامل موتور تجزیه و تحلیل است که برای دسترسی و تجزیه و تحلیل دادهها استفاده میشود. لایه پایینی سرور پایگاه داده است؛ جایی که دادهها بارگیری و ذخیره میشوند. اما چه کسانی به انبار داده نیاز دارند؟
کاربرانی که از فرآیندهای پیچیده برای به دست آوردن اطلاعات از چندین منبع داده استفاده میکنند. پایگاه داده برای افرادی که به دنبال یک رویکرد سیستماتیک برای تصمیم گیری هستند ضروری است. اگر عملکرد سریع در حجم عظیمی از دادهها را بخواهید، پایگاه داده برای گزارشها، شبکهها یا نمودارهای ضروری بسیار مفید خواهد بود.
برخی از ویژگیهای انبار داده
ابزارهای دسترسی برای کاربر نهایی به پنج گروه مختلف تقسیم شدهاند: گزارش داده، ابزار پرس و جو، ابزار توسعه برنامه، ابزار EIS، ابزار OLAP و ابزارهای داده کاوی. به طور کلی یک انبار داده شامل ویژگیهای زیر است:
ذخیره و مدیریت دادهها
استخراج، بارگذاری و تبدیل (ELT) برای آماده سازی دادهها و قابلیتهای تجزیه و تحلیل آماری و داده کاوی
ابزارهای تجزیه و تحلیل مشتری برای ارائه دادهها به کاربران تجاری
تصمیم گیری برای سازمانهای بزرگ
دادههای تلفیقی از منابع مختلف
تجزیه و تحلیل دادههای قدیمی
کیفیت، سازگاری و دقت در جمع آوری و تجزیه و تحلیل دادهها
سایر برنامههای تحلیلی اطلاعات علمی را با استفاده از علم داده و الگوریتمهای هوش مصنوعی (AI) یا نمودارها تولید میکنند. به همین ترتیب انواع بیشتری از تجزیه و تحلیل دادهها امکان پذیر میشود.
انبار داده چه مزیتهایی دارد؟
پایگاه داده مزیتهای منحصر به فردی را ارائه میدهد و سازمان ها با استفاده از این مزایا میتوانند حجم زیادی از دادههای مختلف را تجزیه و تحلیل کنند. بنابراین ارزش افزوده ای که از دادهها استخراج میشود بی نهایت خواهد بود. انبار داده همچنین سابقه تاریخی تمام دادهها را نگهداری میکند؛ حتی اگر داده جدیدی را اضافه کنید بازهم دادههای قبلی در جای خود قرار دارند.
موضوع محور: آنها میتوانند دادههای مربوط به یک موضوع خاص یا یک حوزه (مانند فروش) را تجزیه و تحلیل کنند.
یکپارچه سازی: انبارهای داده بین انواع دادههای مختلف از منابع متفاوت سازگاری ایجاد میکنند.
متغیر با زمان: یک انبار داده که به خوبی طراحی شده باشد، پرس و جوها را به سرعت انجام داده و توان عملیاتی بالایی را ارائه میدهد. علاوه بر اینها، این فناوری برای کاربران نهایی انعطاف کافی فراهم میکند تا بتوانند حجم عظیمی از دادهها را برای پاسخگویی دقیقتر بررسی کنند. پایگاه داده به عنوان پایهای کاربردی برای محیطهای میانافزار BI عمل میکند که گزارشها و سایر رابطها را در اختیار کاربران نهایی قرار میدهد.
انبار داده مدرن چیست؟
توجه نمایید که پایگاه داده بخشی از فناوری اطلاعات، مهندسی داده، تجزیه و تحلیل تجاری و علم داده میباشد. کاربران مختلف در سازمانهای بزرگ و کوچک نیازهای متفاوتی به انبار داده دارند. معماری داده مدرن با ارائه راهی برای مدیریت انواع دادهها و تجزیه و تحلیل آنها به نیازهای مختلف پاسخ میدهد. الگوهای معماری برای کار در راستای بهترین استراتژی های صنعتی طراحی شدهاند. انبار داده مدرن شامل یک پایگاه داده است که مدیریت انواع دادهها را سادهتر میکند و راههای مختلفی را برای استفاده از آنها ارائه میدهد. این پایگاه داده مدرن از SQL و یادگیری ماشین پشتیبانی میکند.
انبار داده مدرن میتواند جریان کار دادهها را بهگونهای ساده کند که انبارهای دیگر هرگز نمیتوانند این کار را انجام دهند. این بدان معناست که همه، از تحلیلگران و مهندسان داده گرفته تا دانشمندان داده و تیمهای فناوری اطلاعات میتوانند کارایی موثرتری داشته باشند.
نتیجه گیری
کاربران تجاری برای استخراج اطلاعات از دادههای خود و نظارت بر عملکرد کسب و کار خود به این ابزارهای تحلیلی متکی هستند. انبار داده یک مخزن مرکزی اطلاعات است که برای تصمیم گیری آگاهانهتر و تجزیه و تحلیل دادهها استفاده میشود. پایگاه داده (Data Warehouse) جدا از پایگاه داده عملیاتی سازمان نگهداری میشود. این انبار داده یک محصول نیست، بلکه یک محیط است. این محیط یک ساختار معماری از سیستم اطلاعاتی است که اطلاعات پشتیبانی تصمیم گیری جدید و قدیمی را در اختیار کاربران قرار میدهد.