Cuatro formas en que la automatización ayuda a aprovechar todo el potencial de los datos

Las organizaciones necesitan automatización para acceder a los datos de manera más eficiente para que las decisiones puedan mantenerse al día con la velocidad vertiginosa de los negocios de hoy.

Para mantenerse al día con el ritmo de los negocios actuales, los líderes deben tomar decisiones rápidas constantemente en nombre de sus organizaciones, pero si no pueden evaluar el caso comercial completo antes de tomar medidas, estas decisiones pueden conducir a resultados insatisfactorios e incluso dañinos. Entonces, ¿cómo pueden las organizaciones lograr una decisión más rápida y al mismo tiempo garantizar resultados positivos? La respuesta es la automatización.

No es ningún secreto que mirar los datos de una organización puede revelar dónde se encuentran las oportunidades de mejora, y muchas empresas ya aprovechan la inteligencia empresarial (BI) y las herramientas de análisis para ayudarlas a dar sentido a esta información. Harvard Business Review descubrió recientemente que el 86 % de los encuestados cree que extraer nuevos valores y conocimientos de los datos empresariales es muy importante, y el 75 % lo considera esencial para brindar inteligencia procesable a los empleados de toda la empresa.

Desafortunadamente, incluso las herramientas de BI no siempre se mueven tan rápido o con tanta precisión como los profesionales necesitan para poder operar con agilidad y mantenerse competitivos. Aunque al reforzar estas herramientas con tecnología de automatización, pueden ser más eficientes y efectivas. Aquí hay cuatro formas en que la automatización ayuda a las organizaciones a desbloquear todo su potencial analítico y de BI para que puedan obtener más valor de sus datos para tomar decisiones comerciales y actuar rápidamente.

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Asegurar una imagen de 360 ​​grados del negocio

Las decisiones comerciales efectivas no se pueden tomar en el vacío, por lo que los responsables de la toma de decisiones deben tener una idea clara del estado de su negocio antes de poner en marcha los planes. Aquí es donde los sistemas heredados, en los que todavía confían muchas de las empresas actuales, sabotean el tiempo de decisión de una empresa y, por lo tanto, el tiempo de valorización. Debido a que estos sistemas a menudo carecen de API, la extracción de datos de ellos para informar a las herramientas de análisis y BI suele ser un proceso complicado y que requiere mucho tiempo, lo que significa que los responsables de la toma de decisiones omiten ciertos detalles en sus consideraciones en aras de la velocidad o esperan hasta que se actualicen los datos. .

Las tecnologías de automatización como la automatización robótica de procesos (RPA) pueden superar este obstáculo al extraer datos de múltiples sistemas, como sistemas heredados, entornos virtualizados y sistemas que no tienen API (por ejemplo, un sitio web), y consolidarlos dentro de una ubicación centralizada. . La automatización también puede traducir los datos a un lenguaje y formato que las herramientas analíticas y de BI comprendan, lo que reduce la necesidad de una mayor intervención de los analistas. Por ejemplo, la automatización puede tomar datos no estructurados como archivos PDF, correos electrónicos, documentos escaneados e incluso imágenes y escritura a mano y consolidarlos en una sola fuente de datos que esté lista para el análisis. Esto no solo proporcionará a los usuarios una imagen más sólida de su negocio, sino que también les permitirá utilizar esa información antes.

Mejorar la calidad de los datos

Los datos incorrectos tienen el poder de sabotear la precisión incluso de los planes comerciales mejor intencionados, lo que hace que la preparación de datos sea un paso esencial antes del análisis. Sin embargo, cuando se hace manualmente, la preparación de datos puede monopolizar rápidamente el ancho de banda de los empleados.

Además de la recopilación de datos, los analistas pueden automatizar la limpieza y reparación de datos para reducir significativamente el tiempo que lleva preparar esta información para que tengan más tiempo para analizarla. Una vez que RPA extrae rápidamente datos de todos los sistemas, estos robots de software también pueden verificar su calidad antes de compilarlos en el formato preferido para que el software de BI los lea y los analistas los revisen.

Además de la velocidad, el procesamiento automatizado de datos elimina los errores que pueden ocurrir a través de la entrada manual de datos, lo que da como resultado datos más precisos y, por lo tanto, informativos. Por ejemplo, cuando el Brent Council de Londres automatizó su proceso de cambio de alquiler, una actividad altamente manual que requería que los empleados copiaran y pegaran información para realizar los cambios de alquiler, lo que inevitablemente condujo a errores de procesamiento, un solo cambio de alquiler se redujo de cuatro minutos a 40 segundos. acortando así el tiempo de decisión. Con la automatización que respalda el proceso de preparación, las empresas pueden concentrar el ancho de banda de sus talentos en actividades que requieren su pensamiento crítico, lo que impulsa la innovación que puede acelerar aún más el impulso empresarial.

Transformar ideas en acción

Las herramientas de BI pueden llevar a los usuarios a tomar decisiones más inteligentes, pero la responsabilidad de poner en marcha esas decisiones permanece en ellos. Los pasos adicionales, incluso los que parecen tan pequeños como tener que dejar una aplicación por otra, pueden debilitar fácil y lamentablemente las probabilidades de que se tomen medidas.

La automatización puede ayudar a convertir la información en acción. Algunas plataformas de análisis más nuevas presentan llamadas a la acción con un solo clic en sus tableros para que los usuarios puedan actuar de inmediato sobre los conocimientos que produce la plataforma. Por ejemplo, si un tablero de administración de servicios de TI revela discrepancias en un conjunto de datos, el administrador podría implementar automáticamente un robot de software para investigar el incidente sin tener que abandonar el tablero. Los robots también se pueden configurar para que se inicien automáticamente si se cumplen los criterios definidos dentro del sistema.

Del mismo modo, una vez que la automatización obtiene datos para las herramientas de análisis y BI, puede extraer información de la salida de esas herramientas (por ejemplo, informes, bases de datos) para informar a otras automatizaciones de procesos comerciales y de TI. Mientras que la extracción de datos de un sistema de BI tradicionalmente requeriría un código nuevo o una extracción manual, los robots RPA se pueden configurar para extraerlos automáticamente y luego aplicarlos a otras actividades. Un robot podría extraer información de TI almacenada en informes (como qué empleados poseen o usan un activo de TI) y aprovecharla para actividades de administración y mantenimiento de TI.

Alineación de equipos en conocimientos de BI

Los equipos pueden moverse rápidamente cuando todos están alineados con respecto a la posición del negocio, pero otorgar a todos acceso a plataformas de BI y análisis o compartir informes de forma manual y continua no siempre es factible o eficiente. En cambio, las organizaciones pueden democratizar BI mediante el uso de la automatización para facilitar el intercambio de información. Los tableros de BI y análisis mejorados con tecnologías de automatización se pueden programar para distribuir resúmenes de sus conocimientos a los empleados de toda la organización a través de los canales preferidos, como Teams o correo electrónico, en formatos digeribles como PDF y PowerPoint.

Los usuarios pueden determinar si estos informes se distribuyen con una frecuencia regular (p. ej., una actualización diaria del estado de la actividad de ventas) o si se desencadenan por un evento definido (p. ej., cuando una acumulación de logística aumenta a un nivel crítico y requiere atención inmediata). Al automatizar el intercambio de información, las organizaciones mantienen a sus analistas como analistas en lugar de administradores.

Las organizaciones ya tienen la información que necesitan para tomar decisiones inteligentes; simplemente necesitan una forma de acceder a él de manera más eficiente para que esas decisiones puedan mantenerse al día con la velocidad vertiginosa de los negocios de hoy. Sin embargo, la adopción de herramientas de BI y análisis por sí solas no será suficiente para descubrir minas de oro de datos. Al combinar estas herramientas con las capacidades de automatización, los responsables de la toma de decisiones podrán desbloquear y poner en práctica los conocimientos obtenidos a través de estas herramientas de manera más eficaz para que la innovación nunca tenga que ralentizarse.