RPA工程中的数据处理问题

首先，拿一个标准化操作流程SOP来说，按基本流程比方说就是A-B-C-D。那么开发过程中，是不是也必须就要这样做呢，答案是NO 。

 

因为客户大多是业务人员，对于技术的理解可能很少，通常情况下他们之所以那样做是基于前端页面和自己知道的简单数据处理可以通过那样的方式， 一步一步得到自己想要的输出文件，但是，如果是职业技术人员，在梳理完业务流程和逻辑后，大多数情况下，是可以实现，直接从A就达到D的效果。

 

所以此处要谈到业务流程中至关重要的数据处理，因为项目中会碰到一些RPA人员在数据处理上 —— 效率的优化， 好像并没有什么概念。觉得只要把数据处理后拿到想要的数据就可以了，可能不会去看，这个处理会在整个流程中占用多少内存，花费多少时间。

 

拿一个简单的例子，一个业务流程中需要解析扫描出来的文件， RPA人员一个文件一个文件，单调回归读写输入，不到200个文件，整整花费了四十多分钟，这是RPA服务中对时间的巨大浪费 。 如果知道虚拟存储，在不占内存的情况下，整个过程解析完再进行一次性数据输入，时间就会大大缩减到几分钟不到。

另外Excel文件里面几十多万条数据处理加工， 客户的公式处理再加上手动核算处理， 基本上就要花费一上午的时间。后优化处理， RPA人员特意用了数据库，处理完之后发现用了四十多分钟，数据库是可以存储数据，提高数据效果。但是数据库和Excel交互的时候，就会显得很慢，效果并非最佳。后经过数据处理进行虚拟内存的算法优化，整个过程只用了不到三分钟就处理完了。

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通常几十万到上百万的数据处理，在财务领域里面的AP/AR上比较多见，当然，与公司的规模也有很大关系。

 

而RPA有其短平快的特性，所以基本上都是单兵作战，从初期需求对接，流程可行性分析，架构设计，开发实施，测试上线部署，以及文档编写后期维护，这些事情基本上都是一个人来做，这就意味着RPA工程的质量如何，与开发人员的水平和视野有着密不可分的关系。

 

所以RPA服务的核心价值在哪？

这是一个非常需要思考的问题。在实现流程自动化的时候，不单单是让手动变成自动，更是应该让运行效率变得明显提高。因为有些客户的RPA服务可能部署在自己的工作电脑，并非专门的RPA机，所以花费那么多时间去实现流程自动化，顾客可能觉得还不如让我自己做呢。所以实现流程的自动化，我们需要考虑多种方案，选取更优。

 

相信随着RPA人员的行业经验不断增加，如何根据业务流程规则和数据体量设计优化方案，将会变得越来越清晰。最后根据之前看到咨询同仁的一篇文章，对RPA人员的六级加速做了一个整理，以便分享与了解。