Interview mit mip GmbH: RPA & Big Data

Was bedeutet die Datenqualität für RPA und was ist bei RPA gestützten Big Data Projekten zu beachten? Die Robinaut-Redaktion, unter der Leitung von Matthias Weber, hat mit Ursula Flade-Ruf, geschäftsführende Gesellschafterin der mip GmbH, ein Interview zum Thema „RPA & Big Data“ durchgeführt, in dem diese und weitere Fragen beantwortet werden.

Interview mit mip GmbH: RPA & Big Data

Auf unsere 3 Fragen zum Thema RPA & Big Data gibt uns Ursula Flade-Ruf, geschäftsführende Gesellschafterin der mip GmbH, Antworten.

1. Mit welchen Maßnahmen können „gute Daten“ für RPA und Big Data erzeugt werden?

Zum einen bedarf es zur Abbildung der Prozesse entsprechender Basisdaten, um daraus Regeln abzuleiten. Zum anderen erzeugt ein RPA Prozess mehr elektronisch verfügbare Daten, die wiederum für Regeln benutzt werden können. Man kann Analysen darauf betreiben, um festzustellen, an welcher Stelle ein Prozess unterbrochen wurde und aufgrund welchen Fehlers. Wenn man sich vorstellt, dass hier „eine Maschine“ Entscheidungen anhand eines Regelwerkes fällt oder gar über Machine Learning selbständig komplexere Entscheidungen trifft, wird klar, dass die verwendeten Daten richtig sein müssen, da ansonsten der abgebildete Prozess falsch abgewickelt wird.

weiter zu: 2. Welche Vorteile ergeben sich durch gute Datenqualität und warum sind „schlechte Daten“ kritisch für den Erfolg von RPA und Big Data?

Post Author: Matthias Weber