云计算、大数据已经过时?不，正是因为它们RPA才可以大流行
发布时间：2021-12-01 17:01:02 所属栏目：云计算 来源：互联网
导读：最近看到这样一个观点：云计算、大数据已经过时，软件机器人RPA大流行。 RPA正在流行不假，云计算和大数据技术却没有过时，而且将来也不会过时。 一方面在于， IOT时代云计算与大数据是各种应用不可或缺的底层架构；另一方面，RPA想要更好的发展，需要借力融
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最近看到这样一个观点：云计算、大数据已经过时，软件机器人RPA大流行。 RPA正在流行不假，云计算和大数据技术却没有过时，而且将来也不会过时。 一方面在于， IOT时代云计算与大数据是各种应用不可或缺的底层架构；另一方面，RPA想要更好的发展，需要借力融合云计算、大数据、AI等技术；此外，只有云计算、大数据、人工智能、RPA正在融合发展，未来人人可用的超自动化的时代才能实现。 会出现这个观点，表明大众对RPA仍存在一些误解。RPA不是要将已有技术颠覆，相反正是因为云计算、大数据等技术的发展与应用，才使得RPA能够走到现在的爆发期。如果认为RPA流行了，云计算和大数据就过时了，那肯定是不对的。 类似的说法也容易引起误导，会让大家感觉有了RPA，企业就不再需要其他的企业管理软件了。RPA是连接器，是摆渡车，也是超级外挂，它的存在是为了让更多软件系统能够更好的连接与协同，以最大程度的实现业务流程自动化。 鉴于很多人对RPA仍旧不甚熟悉，关于云计算、大数据、AI与RPA的关系，王吉伟频道在这里做个梳理，以让大家更好的理解RPA。 RPA正在上云，SaaS化离不开云计算 目前的RPA，提供方式主要有开发型、本地部署型、SaaS型(云型)三种。 开发型RPA，从定义必要条件阶段就开始进行单独设计，适合于大型企业定制；本地部署型RPA，就是在公司的服务器和电脑上安装使用RPA软件，一般都是企业采购RPA成品；SaaS型RPA，用户可登录到云服务平台，在云环境中部署软件机器人，并在Web浏览器上自动执行任务。 三种RPA，开发型成本最高，本地部署型成本次之，SaaS型成本最低。对于想通过云服务来实现业务流程自动化的公司，SaaS型RPA最为适合。 RPA上云的好处很多，能够帮助企业跨域部署RPA，以及更方便快捷的部署。企业可以按需上线RPA机器人，从而更好的节省成本。即便一些SaaS型RPA仍旧需要本地部署服务，但SaaS具备的优点差不多RPA都有，所以更受企业欢迎。 尤其是，SaaS化能够让RPA厂商规模快速扩张，因此也会在资本市场得到更多的认可。 对于RPA上云，王吉伟频道在《上云以后，SaaS化RPA的未来在哪里》一文中做过较详细阐述，感兴趣的朋友可以点击链接阅读。 从趋势而言，大部分RPA都要走SaaS或者PaaS路线，这是平台级RPA必走的路径。由此对于RPA上云，很多厂商非常重视。来也科技甚至还发布了一个《RPA上云白皮书》，告诉大家什么是真正的企业上云。 SaaS是云计算的三种服务模式之一，所以SaaS型RPA必然离不开云计算支撑。初期的RPA平台在搭建方面多会选择公有云或者混合云，毕竟RPA只是SaaS或者PaaS，业务重点在于解决业务流程自动化环节，而不是更底层的IaaS。 其实从SaaS型RPA产品架构而言，处于架构顶层的RPA大流行，也就是SaaS服务的流行，所以没有云计算过时这一说。而在RPA上云的同时，广大云计算厂商也在相继推出RPA业务，RPA与云计算正在进入一个崭新的融合阶段。 RPA可让数据顺畅流转，数据分析离不开大数据 同样，RPA与大数据之间也不是取代的关系。相对于大数据技术的数据收集， RPA能够更方便快捷的在不同软件系统之间搬运数据，换种方式助力企业打通数据孤岛。RPA通过自动化技术助力企业的运营实现数据流通，不同系统之间的数据流转起来之后，仍旧需要大数据技术进行分析与挖掘，才能进一步将有价值的数据提纯，辅助企业运营中的各种决策。 对于采用RPA工具的数据分析及应用流程，通过RPA将业务流程最大程度的自动化是第一步，用RPA将各种数据分流、汇总、整合是第二步，通过大数据技术进行分析与挖掘并应用是第三步。可以见得，RPA对于数据的收集与汇总起着重要作用，这一部分如果用人力实现，工作量不大不说，更存在一定的出错几率。 那么，数据收集与汇总的部分，大数据技术能够实现吗?当然能，但需要你搭建一个基于公有云或者私有云的大数据平台，将所有的企管软件集成，实现业务流程自动化基础上的数据自动化提取，并需要保证所有数据有一个统一出口。 （编辑：随州站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
