实现超级自动化所需的关键技术
超级自动化是多项自动化技术和工具的集合,更注重从手动流程向自动流程的转变。目前超级自动化被认为是未来数字化发展的主要推动力,要想实现超级自动化,需要掌握以下关键技术:
- RPA:这种自动化服务可模拟真人的操作,自动执行并完成大批量、重复性的工作;
- AI/ML:该技术可通过不断模拟和学习人类的思维,快速进行科学的推理和决策;
- BPM:业务流程管理是通过将数字化工具引入不同的业务流程中,提升企业内部业务的超级自动化水平;
- Process Mining:流程挖掘是通过收集工作流日志中的关键数据,并通过分析数据,实现对工作流的持续优化。
超级自动化对企业数字化转型会起到哪些推动作用
超级自动化已成为未来的主要发展趋势,对于即将进入数字化转型下一阶段的企业来说,超级自动化可在企业的数字化升级过程中起到以下作用:
- 多技术集成,提升业务的灵活性:借助超级自动化的多元技术优势,不仅能快速集成不同平台的数据信息,打破数据孤岛,还能有效提升数字化流程的灵活性;
- 提高员工生产力:融合超级自动化的工作流程,打破了原来繁琐的工作流程,可更大程度释放员工的工作潜能,让他们更专注于更有价值的工作;
- 提升投资回报率:超级自动化融合了强大的自动化分析工具,可通过分析关键数据,快速找到更优的资源配置方式,降低运营成本,提升业务效率。
超级自动化的主要应用领域
超级自动化技术融合了信息、系统工程、计算机等多领域技术,主要应用于工业、物联网等业务领域中:
- 工业领域:超级自动化技术应用于工业领域后,不仅取代了以前高危险、高重复性的人力工作,还提升了作业的标准化程度和生产效率,且降低了工业生产的安全风险;
- 物联网领域:近几年超级自动化技术更普遍地应用于传感器数据收集与存储、数据自动分析以及自动检测等业务场景中,大幅提升了企业超级自动化发展水平和数据的分析、管理能力。
未来伴随数字化水平的持续提升,超级自动化技术的应用领域会持续扩展,并与其他现代化技术进行更深融合,如计算机辅助设计等超级自动化技术,以帮助更多企业实现降本增效的目标。
亚马逊云科技能为超级自动化提供哪些技术支持
自动化构建机器学习模型
超级自动化方面,Amazon SageMaker 作为一个完全托管的服务,可帮助更多研发人员、数据工作者高效构建、训练和部署机器学习模型,简化模型开发过程中繁杂的工作,以更轻松高效的方式完成高质量模型的开发。
实时收集和分析数据流
Amazon Kinesis 可帮助企业高效处理任何规模的流数据,来加持实现超级自动化。用户不仅能随时获得所需的实时数据,还能基于机器学习快速处理和分析不同应用程序的遥感数据,并快速做出反应。
更高效的数据分析工具
Amazon Redshift 可跨多节点并行查询,不仅提高了查询性能,还能自动处理大部分常见的管理任务,并通过与 Amazon S3 集成,支持数据加载速度根据集群大小实时调整,进一步协同实现超级自动化。
亚马逊云科技热门云产品
Amazon SageMaker
通过完全托管的基础设施、工具和工作流程为任何用例构建、训练和部署机器学习 (ML) 模型。
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本课程帮助您初步了解云平台与本地环境的差异,以及亚马逊云科技平台的基础设施和部分核心服务,包括亚马逊云科技平台上的弹性高可用架构,架构设计准则和本地架构迁移上云的基本知识。
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