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

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 de toda la empresa.

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

Ya sea que ya esté en el camino para convertirse en una organización totalmente basada en datos o que esté al principio de su viaje, hemos identificado cinco formas en que la automatización puede ayudarlo a aprovechar todo el potencial de su análisis e inteligencia empresarial (BI):

1. Mejore la calidad de los datos

2. Analice datos de cualquier sistema

3. Tome medidas cuando y donde tome decisiones

4. Use datos de BI en automatizaciones de procesos de TI y negocios complejos

5. Democratizar BI a través de informes automatizados

1. Mejore la calidad de los datos

El uso de datos incorrectos en modelos predictivos y análisis puede provocar la pérdida de confianza de los consumidores de BI y tener un gran impacto financiero en su negocio. De acuerdo con un artículo de Smarter with Gartner, se estima que el impacto financiero promedio de los datos de mala calidad en la organización es en promedio 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 reparar los 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, limpieza y etiquetado de datos.

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

Por ejemplo, la ONCE, una organización benéfica en España que apoya a las personas con discapacidad visual, utiliza RPA para rastrear las existencias de boletos de lotería distribuidas a 28 centros de distribución. Mediante el uso de 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 requiere una verificación 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 mientras 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 (UK), por ejemplo, utiliza 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 para procesarlo manualmente, ahora toma menos de 40 segundos.

Este proyecto ha tenido tanto éxito que muchos otros equipos en Brent Council han solicitado implementar RPA para sus actividades de limpieza de datos, asegurando información actualizada y precisa en los sistemas comerciales centrales. Lea la historia completa para conocer las muchas formas en que Brent Council está utilizando la automatización.

2. Analice datos de cualquier sistema

Las organizaciones de todo el mundo continúan confiando en 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 mundial de mainframe sigue creciendo. Pero extraer esos datos para el análisis puede ser muy desafiante 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 básica o recopilar datos de tipos de cambio de un sitio web en un formato que las herramientas de análisis puedan entender.

Brent Council también utiliza RPA para transmitir datos desde sus sistemas heredados a sus sistemas digitales más nuevos:

Además, la RPA impulsada por inteligencia artificial (IA) puede manejar datos no estructurados como correos electrónicos, archivos 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 el análisis.

El Grupo Hollard, una aseguradora sudafricana, hizo precisamente eso. La empresa, que recibe 1,5 millones de correos electrónicos al año de corredores de seguros, procesaba manualmente cada correo electrónico y archivo adjunto individual 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 la precisión del proceso. La solución incluía aprendizaje automático (ML), procesamiento de lenguaje natural (NLP), reconocimiento óptico de caracteres inteligente (OCR) y capacidades de análisis en una sola interfaz de usuario.

El Grupo Hollard 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 600% veces más rápidos que antes.

3. Tome medidas cuando y donde tome decisiones

Convertir las decisiones en acciones es la última milla de la tubería 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 comercial cuando y donde es más esclarecedora es increíblemente convincente. Pero la perspectiva de permitir que los usuarios actúen de inmediato sobre esta información 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 se marcan como demasiado bajos para un determinado artículo. El analista puede activar una solicitud de compra para reordenar el artículo en existencia que necesita reposición directamente desde el tablero 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, se vuelve 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 es de gran alcance. Solo en la gestión de la cadena de suministro, los gerentes de inventario, los equipos de logística, los proveedores, los miembros de los equipos de finanzas y contabilidad podrían beneficiarse.

4. Use datos de BI en automatizaciones de procesos de TI y negocios complejos

Las organizaciones están adoptando el análisis 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 pagos de facturas que alcanzan sus plazos máximos de pago. Usando la información del informe de BI descargado automáticamente, un robot RPA puede automatizar recordatorios y escalaciones 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, puede extraerse fácilmente mediante un robot UiPath y usarse para realizar el mantenimiento de TI y la gestión de activos. La automatización de TI con UiPath agiliza las tareas desafiantes, como parchear servidores críticos y aumentar o disminuir los recursos de TI en función del análisis de 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 las automatizaciones del flujo de trabajo.

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

5. Democratizar BI a través de informes automatizados

La automatización puede ayudar a la democratización de la inteligencia comercial, agilizando el uso compartido y el consumo de información sobre su negocio en toda la empresa. Imagine comenzar el día con un resumen que combina informes y visualizaciones de datos de todos los diferentes lugares donde la información podría "vivir". Esta información cubrirá los cambios inesperados en el comportamiento de sus clientes, la demografía y las tasas de conversión. Y estará facultado 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:

• Automatización de la exportación de datos

• Montaje de paneles o informes de BI en formatos consumibles como PDF y Microsoft PowerPoint

• Distribuir 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 que los revise antes de que se carguen en la aplicación web de la oficina central.

Al democratizar BI a través de la automatización, puede liberar a sus analistas y ejecutivos comerciales de perder su tiempo revisando y explorando datos. En cambio, se enfocan en tomar las decisiones correctas para el negocio en función de lo que les dicen sus datos.

Obtenga más valor de sus datos, actúe más rápido y tome mejores decisiones

Al aplicar la automatización a los datos de BI utilizando las cinco formas que se analizan en este artículo, su gente podrá concentrarse en tomar mejores decisiones, actuar más rápido sobre los conocimientos basados ​​en datos y evitar que su negocio cometa errores costosos.

Obtenga más información sobre cómo los robots de UiPath pueden actuar sobre la información basada en datos y acelerar la toma de decisiones, directamente desde plataformas de análisis como los tableros de Tableau, con integraciones nativas.

Y descubra cómo la analítica puede ayudar a sus proyectos de automatización a alinear mejor los resultados comerciales.