RPA通常被視為一種自動化工具，現在企業逐漸意識到這些工具也可以幫助實現自動化各種分析過程。

企業正在越來越多地在分析任務中使用機器人流程自動化，從收集分布在整個公司的數據到分析業務流程的工作方式以及如何改進流程。

戴爾公司工程師Michael Shepherd說：“RPA正在幫助我們簡化創建有價值見解的流程，改變分析所測量的領域，并幫助找到需要關注的新耗時任務領域。”

O’Reilly Media公司數據和AI內容總監Jonathan Hassell說，在RPA和分析方面，自動化工具應該是對企業集成數據平臺的補充，而不是替代。當企業缺乏集成數據平臺時，這將使整體分析變得更加困難。

他說：“RPA可以在某些方面提供幫助，但是如果想要發揮RPA挖掘數據見解以及進一步輸出和流程的潛力，則需要具有良好的數據平臺。”

Hassell建議企業應關注RPA可改變分析的三種主要方式。首先，它有助于從一開始就創建更好的數據。其次，企業可以將其部署在機器學習的環境中，以篩選大量數據并確定有用的信息供人員查看。第三，RPA可以幫助優化生成數據的過程。

Hassell說：“它不僅會告訴你什么是冰淇淋，而且還會告訴你如何制作更絲滑更細膩的餡料。它可以查找流程和工作流程中的缺陷、效率低下的情況，并幫助強調改善這些缺陷的方法。”

為了更好地理解RPA和分析如何協同工作，企業可以使用以下9種方法來利用自動化軟件以更好地了解數據。

1. 分析分散的文檔

戴爾的Shepherd團隊最近發現新的機會–RPA可以幫助其財務團隊。但是，在嘗試部署端到端RPA流程和其他產品時，他們發現沒有人能夠從分散的數字文檔中準確地提取所需的信息。

Shepherd說：“這種學習過程使我們專注于新的分析做法和計算機視覺的新領域。”他們最終開發了一種受RPA影響的新技術，該技術還提高了RPA過程中的準確性。

2. 執行業務實驗

在線業務開創了流程，可逐步測試新的UX版本，并以此作為小型實驗，然后逐步擴大成功范圍。ISG Research公司的首席顧問Henning Dransfeld表示，RPA可以使企業更輕松地針對更復雜的業務產品進行此類實驗。

他說：“對業務分析的需求正呈指數級增長，企業試圖通過分析對新服務模型生成見解并降低風險。”保險公司發布新的數字產品、制造商推出產品作為服務、零售商根據天氣或事件更改產品價格范圍。RPA可以處理與新產品相關的更多來源的數據，并執行自動計算以做出更明智的業務決策。

3. 抓取網絡進行分析

企業可以利用RPA根據各種目的（包括分析和AI）自動從網站收集數據。數字轉換咨詢和工具提供商Micro Focus公司首席RPA項目經理David Easter說：“與通過手動方式收集此類數據相比，RPA通常可更廣泛更有效地收集信息。”

他的團隊創建了一個概念證明，使用機器人來監視Airbnb網站，以根據布局分析租賃單元的平均成本。然后將信息傳遞到機器學習引擎，該機器學習引擎可以識別低于平均閾值的報價，從而為消費者提供劃算的交易。

根據Easter的說法，最大的挑戰是機器人自身的彈性。網站和其他數據源在不斷變化，即使數據源的布局、顏色或圖標發生更改，機器人也能夠繼續運行。

4. 提高數據透明度

當人類處理大量數據時，容易犯錯誤。數字轉換服務提供商UST Global公司首席信息官Sunil Kanchi表示：“RPA的主要優勢在于可以為我們提供更高質量，而且幾乎沒有錯誤。”該公司在內部將RPA部署在多個業務流程上，并在節省勞動力和提高準確性方面取得顯著進步。僅在應付賬款中，它就幫助節省超過80%的人力，提高收款人支付透明性，同時消除錯誤。

5. 探索分析概念證明

RPA是很棒的工具，它可自動化遠程系統數據收集，在這些遠程系統中，我們通常無法直接訪問或通過API訪問數據，或者說很難實現。現在有很多系統在登錄到本機界面后，會提供報告和數據，報告和分析團隊會利用這些數據，并將其引入到數據存儲庫中。

全球應用程序、學習和外包服務公司CGS負責數字轉換、IT和網絡安全的執行副總裁John Samuel表示：“在進行概念驗證時，這特別有用，然后我們再進行更昂貴更耗時的提取轉換（以及負載和數據處理）。”

6. 自動化數據整理

分析專業人員會花費大量時間進行清理、整理和增強原始數據，以便做出更好的決策。流程挖掘工具提供商FortressIQ公司自動化和流程卓越負責人Jon Knisley表示：“RPA能夠出色地自動提供干凈、結構化的數據以供分析。”

該自動化技術可以更快更一致地提供數據，并減少錯誤，從而使分析師擺脫繁瑣而費時的數據準備工作，而將更多的時間放在發現有效的見解。

但是，IT領導者需要注意，在使用RPA和分析功能時，應嘗試讓舊系統多運行幾年，并避免進行昂貴、耗時且容易出錯的系統升級。與維護較舊的應用程序相關的不太明顯的成本包括性能、合規性和安全性問題。Knisley說，通過將RPA部署為臨時解決方案可能會推遲升級，從而更好地解決這些問題。

7. 緩解COVID-19壓力

RPA可以在短時間內幫助快速設置新的監視功能。例如，在疫情初期，英國的北安普敦綜合醫院使用RPA來自動監視、分析和報告醫療中心的氧氣供應。對水箱的監控是關鍵的手動過程，需要醫院工作人員登錄系統并從水箱中實際收集每個讀數。

RPA工具提供商Automation Anywhere公司首席戰略官Stephen DeWitt說：“面對疫情帶來的額外壓力，他們需要新系統來釋放資源，并減少報告信息時不必要錯誤風險。”

該醫院與Automation Anywhere合作開發了機器人，以自動化該手動過程。該機器人還改進了將病人分配到醫院病房的工作流程，以實現氧氣的均勻分配。通過確保正確分配氧氣罐，自動化收集和分析此數據可降低臨床風險。

8. 分析業務流程

關于應該先改進業務流程然后再使其自動化還是首先使用RPA使其自動化的問題，人們存在著爭議。ISG Research公司主管Wayne Butterfield指出，在現有流程上使用RPA可以產生幾乎無限的數據消耗寶庫。

從長遠來看，這將使流程設計變得更加容易。在短期內，這種數據消耗會提供更精細的報告，該報告會整合該流程所涉及的多個系統中提取的數據。例如，有關發票處理任務的數據傳統上可能限于每個員工處理的發票數量。而當我們分析從自動化流程生成的數據，則可以更輕松地得出很多見解，包括發票來源、何時收到、支付多少以及花費多長時間。

9. 獲得更精細流程分析

電信費用管理空間Tangoe公司首席技術官Yaakov Shapiro表示：“精心設計的RPA流程還可以提供有關流程執行的詳細信息，而這是通過類似的手動流程很難捕獲，甚至是不可能的事情。”

例如，某個流程可能涉及重復性任務，需要檢索文件，從文件中提取一些詳細信息并將它們加載到數據多維數據集中。RPA非常擅長模仿人類工人執行相同動作，還能捕獲有關流程本身的細微差別的信息。其中包括下載時間、文件大小、傳輸速率以及提取成功與否之類的數據。Shapiro說，這些細節可以進一步為原始分析提供信息，并幫助IT團隊確定改進的優先級。