5 formas en que la automatización desbloquee todo el potencial de la inteligencia empresarial y el análisis

Traducción de UiPath

Un informe de Harvard Business Review (HBR) encuestó a 729 lectores de HBR para comprender mejor los desafíos que enfrentan las organizaciones para volverse ágiles, innovadoras, basadas en datos y verdaderamente competitivas. Según el informe, el 86% de los encuestados dice que extraer nuevos valores y conocimientos de los datos empresariales es “muy importante”. Y el 75% dice que es “esencial” brindar inteligencia procesable a los empleados en toda la empresa.

Claramente, obtener más valor de los datos, tomar mejores decisiones y actuar sobre ellos más rápido, es una misión crítica para la mayoría de las organizaciones.

Tanto si ya está en el camino de convertirse en una organización totalmente basada en datos como si se encuentra al principio de su viaje, hemos identificado cinco formas en las que la automatización puede ayudarlo a aprovechar todo el potencial de su análisis y su inteligencia empresarial (BI):

• Mejorar la calidad de los datos
• Analice datos de cualquier sistema
• Actúe cuando y donde tome decisiones
• Utilice los datos de BI en automatizaciones complejas de procesos de TI y negocios
• Democratice BI a través de informes automatizados

1. Mejorar la calidad de los datos

El uso de datos incorrectos en modelos predictivos y análisis puede provocar la pérdida de confianza de sus consumidores de BI y tener un gran impacto financiero en su negocio. Según un artículo de Smarter with Gartner, se estima que el impacto financiero promedio de los datos de mala calidad en la organización es de $ 15 millones por año.

La preparación de datos es un paso importante para identificar problemas de calidad de datos antes del análisis y para ayudar a la reparación de datos. Según Forbes, “los científicos de datos dedican alrededor del 80% de su tiempo a preparar y administrar datos para el análisis”, dejando solo el 20% de su tiempo para el análisis.

La automatización de la recopilación, limpieza y reparación de datos puede reducir significativamente el tiempo que los analistas dedican a preparar los datos. Los productos patentados como Tableau Prep están diseñados específicamente para automatizar tareas como la recopilación de datos, la limpieza y el etiquetado.

La automatización robótica de procesos (RPA) ofrece una forma rápida y confiable de extraer datos de múltiples sistemas, realizar verificaciones de calidad iniciales y compilar datos en un solo archivo o informe, listo para su preparación y análisis.

Por ejemplo, ONCE, una organización benéfica en España que apoya a personas con discapacidad visual, utiliza RPA para rastrear las existencias de boletos de lotería distribuidos a 28 centros de distribución. Usando los robots de software UiPath para iniciar sesión en el sistema, extraer los datos requeridos e ingresarlos en un informe maestro, ONCE ahora puede realizar esta tarea en una fracción del tiempo que solía tomar. La participación humana se reduce al mínimo, y solo se requieren controles y supervisión finales. La generación de informes ahora es semanal en lugar de mensual y los empleados tienen tiempo adicional para concentrarse en tareas de mayor valor.

Más allá de la extracción y preparación de datos, la automatización puede desempeñar un papel igualmente importante en la mejora de la calidad de los datos subyacentes al evitar errores introducidos por la entrada manual de datos.

RPA admite cualquier cantidad de tareas repetitivas para garantizar que la calidad de los datos se mantenga alta al tiempo que automatiza procesos avanzados como la digitalización y la recopilación de datos. La extracción de datos de documentos y la sincronización de datos son dos formas populares de automatizar la gestión de datos.

Brent Council en el Reino Unido (Reino Unido), por ejemplo, usa RPA para automatizar su proceso de cambio de alquiler de uno que anteriormente dependía de un gran esfuerzo manual para capturar y actualizar. Los empleados describieron el proceso manual como “adormecedor” e inevitablemente conducía a errores en los datos. El consejo automatizó el proceso con UiPath y lo implementó en seis semanas. Un solo cambio de alquiler que antes le tomaba a un miembro del personal más de cuatro minutos procesarlo manualmente, ahora toma menos de 40 segundos.

2. Analizar datos de cualquier sistema

Las organizaciones de todo el mundo continúan dependiendo de los sistemas heredados y las aplicaciones comerciales de misión crítica que no tienen API, como los mainframes. De hecho, según un informe del mercado global de mainframe, “el 70% de los datos corporativos bancarios aún residen en el mainframe”. Y el mercado global de mainframe sigue creciendo. Pero extraer esos datos para su análisis puede ser un gran desafío y, a menudo, requiere trabajo manual.

Con RPA, puede ampliar el alcance de datos de BI y herramientas analíticas a sistemas heredados, entornos virtualizados y sistemas que no tienen API. La automatización puede ayudar, ya sea que desee extraer y analizar información bancaria central o recopilar datos de tipos de cambio de un sitio web en un formato que las herramientas de análisis puedan comprender.

Además, la RPA impulsada por inteligencia artificial (AI) puede disputar datos no estructurados como correos electrónicos, PDF, imágenes, escritura a mano y documentos escaneados para análisis. Los datos no estructurados se consolidan en una única fuente de datos, como un sistema de línea de negocio, una hoja de cálculo o una base de datos, y están inmediatamente listos para su análisis.

The Hollard Group, una aseguradora sudafricana, hizo precisamente eso. La compañía, que recibe 1,5 millones de correos electrónicos al año de corredores de seguros, procesaba manualmente cada correo electrónico individual y adjunto para identificar el contexto y clasificar el contenido. Este proceso requiere una alta precisión y debe mantener un estricto cumplimiento de los acuerdos de nivel de servicio (SLA) y las disposiciones reglamentarias y legales.

La empresa implementó una solución de automatización de extremo a extremo para mejorar la velocidad y precisión del proceso. La solución incluía aprendizaje automático (ML), procesamiento de lenguaje natural (NLP), reconocimiento óptico de caracteres (OCR) inteligente y capacidades analíticas en una única interfaz de usuario.

Hollard Group ahorra 2000 horas de trabajo por semana y redujo el costo por transacción en un 91%. El procesamiento se realiza en tiempo real, con el 98% de los casos manejados de forma autónoma por robots un 600% más rápido que antes.

3. Actúe cuando y donde tome decisiones

Convertir las decisiones en acciones es la última milla del proceso de análisis. Es donde el trabajador del conocimiento actúa sobre el análisis producido por su plataforma de BI.

Un artículo reciente de Forbes lo dice mejor: “La idea de proporcionar inteligencia empresarial cuando y donde es más esclarecedora es increíblemente convincente. Pero la perspectiva de permitir que los usuarios actúen de inmediato sobre la base de estos conocimientos es aún más poderosa “.

Las principales plataformas de análisis están comenzando a incluir llamadas a la acción con un solo clic junto con los paneles de análisis relacionados, al tiempo que aprovechan la información de la herramienta de BI para desencadenar procesos comerciales posteriores.

Imagine, por ejemplo, un analista de la cadena de suministro que revisa los datos de inventario en un tablero de Tableau. Los niveles de existencias están marcados como demasiado bajos para un determinado artículo. El analista puede activar una solicitud de compra para reordenar el artículo en existencia que necesita reabastecerse directamente desde el panel de Tableau. De manera similar, un administrador de sistemas de TI puede iniciar un robot de software para investigar un incidente sin salir del panel de administración de servicios de TI.

Y para casos de uso altamente estructurados y de bajo riesgo, la automatización puede iniciar los procesos comerciales posteriores directamente desde la plataforma de análisis. Por ejemplo, resulta fácil automatizar la tarea diaria de enviar correos electrónicos de marketing a una lista de clientes identificados por el proceso de análisis regular.

Más allá de estos casos de uso, la aplicación para organizaciones tiene un gran alcance. Solo en la gestión de la cadena de suministro, los gerentes de stock, los equipos de logística, los proveedores, las finanzas y los miembros del equipo de contabilidad podrían beneficiarse.

4. Utilice datos de BI en automatizaciones complejas de procesos de TI y negocios

Las organizaciones están adoptando la analítica y la ciencia de datos para obtener información sobre su negocio y tomar decisiones más informadas. Los datos de BI también pueden impulsar mejores decisiones como parte de un flujo de trabajo empresarial avanzado.

La extracción de datos de su sistema de BI requeriría (en la mayoría de los casos) una extracción manual o un código nuevo. Pero con RPA, la extracción de datos de BI se puede automatizar rápidamente.

Por ejemplo, los departamentos de finanzas pueden informar y actuar sobre los pagos de facturas que alcanzan sus plazos máximos de pago. Con la información del informe de BI descargado automáticamente, un robot RPA puede automatizar recordatorios y escaladas para garantizar que el pago se realice dentro de los términos de pago.

La información sobre los activos de TI, incluidos los propietarios de los activos y las estadísticas de utilización, que se rastrean en los informes, se puede extraer fácilmente mediante un robot UiPath y utilizarse para realizar el mantenimiento de TI y la gestión de activos. La automatización de TI con UiPath agiliza tareas desafiantes como parchear servidores críticos y aumentar o disminuir los recursos de TI según el análisis de la demanda en tiempo real.

UiPath optimiza aún más estos procesos centrales de administración de TI con actividades listas para usar que aceleran el desarrollo y reducen el esfuerzo para mantener la automatización del flujo de trabajo.

Automatizar la extracción de datos de BI y luego utilizar esos datos en sus complejos procesos comerciales ayuda a su organización a tomar decisiones más rápidas y mejores

5. Democratice la BI mediante informes automatizado

La automatización puede ayudar a la democratización de la inteligencia empresarial, lo que agiliza el uso compartido y el consumo de conocimientos sobre su negocio en toda la empresa. Imagine comenzar el día con un resumen que combine informes y visualizaciones de datos de todos los diferentes lugares en los que la información podría “vivir”. Esta información cubrirá cambios inesperados en el comportamiento de sus clientes, la demografía y las tasas de conversión. Y estará capacitado para tomar medidas y mejorar sus indicadores clave de rendimiento (KPI).

Con RPA, su empresa puede tener informes diarios mientras ahorra tiempo, mejora la productividad y aumenta la precisión:

• Automatizar la exportación de datos
• Ensamblar paneles o informes de BI en formatos consumibles como PDF y Microsoft PowerPoint
• Distribución a través de canales como correo electrónico, Slack o Microsoft Teams
• Los informes automatizados se pueden generar con una frecuencia predecible regular, como todos los lunes, y también pueden desencadenarse por ciertos eventos, como una acumulación de logística que ha aumentado a un nivel crítico que debe resolverse.

Por ejemplo, una empresa aprovecha la RPA para optimizar y mejorar la precisión de sus informes de pérdidas y ganancias (P&L). Todos los días, se activa un robot UiPath para recopilar los datos necesarios, validarlos y generar el informe final. Luego, el robot envía estos informes por correo electrónico al equipo de la oficina principal para su revisión antes de que se carguen en la aplicación web de la oficina central.

Al democratizar la BI a través de la automatización, puede liberar a sus analistas y ejecutivos de negocios de dedicar su tiempo a revisar y explorar datos. En cambio, se enfocan en tomar las decisiones correctas para la empresa en función de lo que les dicen sus datos.