Apakah ada korelasi antara tonggak yang dibutuhkan antara Data AI / ML dan nilai kurva Intelligent Automation (RPA) dari waktu ke waktu?

Untuk organisasi untuk mencapai nilai yang paling dari data mereka, mereka harus membangun sebuah yayasan data yang memungkinkan untuk pelaporan berkualitas tinggi pada peristiwa masa lalu. Membangun yayasan Databrick's Lakehouse tidak memerlukan kemampuan AI / ML. Kemudian, dari waktu ke waktu, menggunakan data AI / ML untuk mendorong keputusan otomatis untuk proses bisnis penting. Untuk alasan ini, ada korelasi langsung antara  nilai kurva untuk kedua data dan otomatisasi cerdas. Nilai kematangan kurva untuk otomatisasi cerdas dimulai dengan dasar, hadir, atau otomatisasi tanpa pengawasan yang meniru proses manusia dasar saat ini. Kemudian, sebagai Anda matang Robotic Proses Automation (RPA) program, otomatisasi Anda (s) perlu untuk memperluas untuk memasukkan pemahaman sederhana AI. Ekstraksi data dari bentuk yang sama atau ratusan ribu kali adalah contoh yang baik. Akhirnya, untuk setiap organisasi untuk mendapatkan nilai tertinggi dan untuk investasi otomatisasi mereka, menggunakan AI / ML cerdas untuk menghasilkan keputusan otomatisasi kompleks (AI / ML) untuk mendorong otomatisasi penting.  Dalam jangka waktu yang panjang, mereka mampu mengembangkan dan menerapkan model otomatisasi kompleks seperti AI / ML untuk berpikir, berpikir, dan memaksakan otomatisasi yang rumit dalam jangka panjang.  Dalam jangka waktu yang panjang, mereka dapat mengembangkan dan menerapkan model otomatisasi kompleks seperti AI / ML untuk memelihara nilai, berpikir, dan memaksakan otomatisasi dalam jangka panjang.  Dalam jangka waktu yang panjang, mereka dapat mengembangkan dan menerapkan model otomatisasi kompleks seperti AI / ML / RPA dalam jangka panjang, mereka secara sukses dalam jangka panjang.