数据是整个企业独有且能复用的重要资产，将数据充分利用起来，随时随地分析企业运营状况，并进行精细化运营的同时，还需要应对业务增多且快速变动的情况

通常大企业之间各部门的数据往往都没有“共享”，部门之间数据统计口径不一致，这时则需要一个“数据中台”组成大数据资产层，进而为客户提供更高效的服务、为业务部门提供更准确的市场信息。

随着数据越来越多，假如一个企业有数十个甚至上百个应用的时候。就会有明显的重复建设、资源浪费，甚至更严重的是存在因使用者不同而造成口径标准不一致的情况。另一方面，数据量庞大的时候，增删改查也会变得非常缓慢。

“数据中台”就是这样随需求而来的概念，希望存在一个具有公共的数据服务能力的地方，大家可以从这里快速获取这些数据支持，来支撑新的数据应用，且各部门都能保持一致。

以报表为例，企业报表成千上万往往是由于数据没有沉淀所造成的。

针对一个业务报表，由于不同的业务人员考虑的角度不同、习惯不同，往往会幻化出各式各样的报表。

没有一个统一的部门，提出一些基准报表的模板，从而能演化成企业的基础报表目录。

普遍的现象就是一堆报表的堆砌，后续的数据一致性问题层出不穷，管理成本急剧增加，人力投入越来越多，这样的事情在信托行业中普遍存在。

借助UiPath RPA技术，可以避免部门间的重复操作，显著提升数据处理效率的同时，实现数据中台的“数据共享”目标。       
 

业务系统中同一类附件被多个部门多所应用，但附件内容通常存在着数据不准确的情况，由于没有数据中台进行数据的统一管理，因此各部门都需要各自手工下载、解压、汇总处理并核对数据，确保数据准确后，才应用于输出本部门的报表信息。
     

各部门每周需要手工处理40个以上附件，汇总计算几百条数据，核对后加工生成报表，每周至少耗费4小时/人，公司内有多个部门每周重复同样的工作，耗费5+人力，共计20+小时。

此外，各部门核对后数据的一致性无法得到根本解决，人工核对依然存在查漏、查错等的现象。工作模式重复繁琐且效率不高。

流程图：

②从系统上提取数据信息。

2.自动检查并标注异常数据，人工处理异常数据。

3.RPA会将清洗后的数据自动导入到数据中心进行留存，实现数据的重复利用及统一管理。

RPA流程消耗时长约10分钟，业务人员核对数据消耗时长5分钟，每周累计减少人力资源消耗20小时+，大幅度提升数据准确性。      

“数据中台”强调的是一种复用能力。大部分企业的愿景都是“将数据用起来”，如果再加上一些复用方法的建设和完善的运营机制，最明显的效果就是提高工作质量、效率和用户体验，使员工得以更专注于具有更高附加值的数据分析、决策和创新工作，提高产品在市场上竞争力，实现共赢。

同时企业的数据资产得以沉淀，多部门数据的复用更减少了各部门的人员压力。正是由于UiPath RPA技术的引用，能够快速推动企业业务的数字化变革，为企业的持续发展创造价值。

文章来源：探索数据价值微信公众平台