数据科学家和 RPA 开发人员应该合作组成一个完美的团队。

如果 RPA 开发人员与数据科学家合作，它将有助于为复杂的业务问题提供更具创造性的解决方案；比分开工作。


机器人流程自动化 (RPA) 是一种经济高效的方式，可以在可以在不同应用程序上执行的各种硬件和软件系统的帮助下，像人类一样自动执行基本任务。 RPA 还专注于数据的手动处理，以便为公司收集更多信息。将数据分析应用于这些 RPA 生成的数据，可以帮助企业更深入地了解改进机会、不同的业务结构和模型，并帮助更快地满足客户需求。


RPA 和数据科学一直有着互惠互利的关系。 RPA 工具集成了从数据分析中得出的见解，并对数据科学的预测模型进行了编程，以增强这些工具的能力。


进一步的推进 机器人过程自动化进入数据科学领域将证明对商业企业来说是一次显着的转变，因为他们将以具有成本效益和非侵入性的方式收集更多数据。


 RPA 开发人员和数据科学家拥有的技能不同，但它们相辅相成。 为了理解为什么他们应该合作，让我们看看数据科学家和 RPA 开发人员的角色和职责。


 RPA 开发人员的角色

 RPA 开发人员的主要职责是设计、创新和实施新的 RPA 系统。 其他职责包括：


1.  使用质量保证 (QA) 流程实现高质量自动化并防止潜在的复杂性。

 2. 为自动化设计业务流程。

3.  通过同时突出错误和成功，开发流程文档以改进业务流程。

4.  为流程设计提供说明和指导。


 数据科学家的角色

 数据科学家分析和处理大量 大量的信息来发现市场中的模式、客户行为、趋势和潜在风险。 其他职责是：


1.  实施机器学习、人工智能和统计模型等数据科学技术，为公司获取数据。

2.  了解并为不同的业务任务选择正确的潜在模型和算法。

3.  与工程和产品开发团队合作，为复杂的业务问题制定解决方案和策略。

4.  开发预测模型和机器学习算法。


 两支球队如何互补？

 数据科学家拥有的技能与 RPA 开发人员不同。 他们有不同的气质，因为他们的工作流程和时间表非常不同。 当工作流程泄露时，思维方式也会泄露，它会影响两个团队之间的沟通。


 但是 RPA 开发人员可以与数据科学团队合作生成比单独工作更复杂的流程。 商业组织领导 应该了解潜在的结果并鼓励 RPA 开发人员与数据科学家沟通。


 一个有远见的商业组织不会在两个有价值的团队之间妥协，而是让它们保持一致。 RPA 的数据科学自动化允许生成模型并为独特的业务任务选择最合适的模型。 另一方面，这些功能使数据科学家能够在其他重要任务上投入更多时间，并开发创造性模型，为关键业务问题提供分析解决方案。 最重要的是，将这两个团队结合起来不仅可以提高生产力，还可以扩大业务增长。