Maximiza el potencial de datos con 4 estrategias de automatización probadas

Las organizaciones necesitan automatización para acceder a datos más eficientemente para que las decisiones puedan seguir el ritmo vertiginoso del negocio actual.

Para mantener el ritmo del negocio hoy, los líderes deben tomar decisiones rápidas constantemente en nombre de sus organizaciones—pero si no pueden evaluar el caso de negocio completo antes de actuar, estas decisiones pueden llevar a resultados insatisfactorios e incluso dañinos. Entonces, ¿cómo pueden las organizaciones lograr un tiempo más rápido a la decisión mientras aseguran resultados positivos? La respuesta es automatización.

No es secreto que mirar los datos de una organización puede revelar dónde están las oportunidades de mejora, y muchas empresas ya aprovechan herramientas de business intelligence (BI) y analíticas para ayudarles a dar sentido a esta información. Harvard Business Review encontró recientemente que el 86% de encuestados cree que extraer nuevo valor e insights de datos empresariales es muy importante, y el 75% lo ve como esencial para entregar inteligencia accionable a empleados en toda la empresa.

Desafortunadamente, incluso las herramientas de BI no siempre se mueven tan rápido o tan precisamente como los profesionales necesitan para operar con agilidad y mantenerse competitivos. Aunque reforzando 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 su pleno potencial de analíticas y BI para derivar más valor de sus datos para tomar—y actuar rápido sobre—decisiones de negocio.

Ver también: Datos: El Diferenciador Competitivo para la Innovación

Consiguiendo una visión 360 grados del negocio

Las decisiones de negocio efectivas no pueden tomarse en el vacío, por eso los tomadores de decisiones necesitan una imagen clara del estado de su negocio antes de poner planes en marcha. Aquí es donde los sistemas legacy, en los que muchas empresas actuales aún confían, sabotean el tiempo a decisión y, por tanto, el tiempo a valor de un negocio. Porque estos sistemas a menudo carecen de APIs, extraer datos de ellos para informar herramientas de BI y analíticas es a menudo un proceso lento e involucrado, lo que significa que los tomadores de decisiones omiten ciertos detalles en sus consideraciones por velocidad o esperan hasta que los datos se actualicen.

Tecnologías de automatización como automatización robótica de procesos (RPA) pueden superar este obstáculo extrayendo datos de múltiples sistemas, como sistemas legacy, entornos virtualizados y sistemas que no tienen APIs (ej. un sitio web), y consolidándolos en una ubicación centralizada. La automatización también puede traducir datos a un lenguaje y formato que las herramientas de BI y analíticas entienden, reduciendo la necesidad de más intervención de analistas. Por ejemplo, la automatización puede tomar datos no estructurados como PDFs, emails, documentos escaneados e incluso imágenes y escritura a mano y consolidarlos en una única fuente de datos lista para análisis. No solo esto proporcionará a los usuarios una imagen más robusta de su negocio, sino que también les permite poner esa información en uso antes.

Enriqueciendo la calidad de datos

Los malos datos tienen el poder de sabotear la precisión de incluso los planes de negocio mejor intencionados, haciendo la preparación de datos un paso esencial antes del análisis. Cuando se hace manualmente, preparar datos puede monopolizar rápidamente el ancho de banda de empleados.

Además de la recopilación de datos, los analistas pueden automatizar limpieza y reparación de datos para reducir significativamente cuánto tarda en prepararse esta información para que tengan más tiempo para analizarla realmente. 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 velocidad, el procesamiento automatizado de datos elimina errores que pueden ocurrir mediante entrada manual, resultando en datos más precisos y, por tanto, más informativos. Por ejemplo, cuando el Consejo Brent de Londres automatizó su proceso de cambio de alquiler—una actividad altamente manual que requería que empleados copiaran y pegaran información para hacer los cambios, lo que inevitablemente llevaba a errores de procesamiento—un solo cambio de alquiler pasó de cuatro minutos a 40 segundos, acortando así el tiempo a decisión. Con la automatización apoyando el proceso de preparación, las empresas pueden enfocar el ancho de banda de su talento en actividades que requieren su pensamiento crítico, lo que alimenta innovación que puede acelerar aún más el impulso del negocio.

Transformando ideas en acción

Las herramientas de BI pueden guiar a usuarios hacia decisiones más inteligentes, pero la responsabilidad recae en ellos para poner esas decisiones en marcha. Pasos adicionales—incluso tan pequeños como tener que salir de una aplicación para otra—pueden debilitar fácil y desafortunadamente las probabilidades de que se tome acción.

La automatización puede ayudar a convertir información en acción. Algunas plataformas de analíticas más nuevas cuentan con llamadas a la acción de un clic en sus dashboards para que los usuarios puedan actuar inmediatamente sobre los insights que la plataforma produce. Por ejemplo, si un dashboard de gestión de servicios de TI revela discrepancias en un conjunto de datos, el administrador podría desplegar automáticamente un robot de software para investigar el incidente sin tener que salir del dashboard. Los robots también pueden configurarse para lanzarse automáticamente si se cumplen criterios definidos en el sistema.

Asimismo, una vez que la automatización obtiene datos para herramientas de BI y analíticas, puede extraer información de la salida de esas herramientas (ej. reportes, bases de datos) para informar otras automatizaciones de procesos de TI y negocio. Mientras que extraer datos de un sistema BI tradicionalmente requeriría nuevo código o extracción manual, los robots RPA pueden configurarse para extraerlo automáticamente y aplicarlo a otras actividades. Un robot podría extraer información de TI almacenada en reportes (como qué empleados poseen o usan un activo de TI) y aprovecharla para actividades de gestión y mantenimiento de TI.

Alineando equipos en insights de BI

Los equipos pueden moverse rápido cuando todos están alineados en dónde está el negocio, pero dar a todos acceso a plataformas de BI y analíticas o compartir reportes manualmente continuamente no siempre es factible o eficiente. Las organizaciones pueden en su lugar democratizar BI usando automatización para facilitar el intercambio de información. Dashboards de BI y analíticas mejorados con tecnologías de automatización pueden programarse para distribuir resúmenes de sus insights a empleados en toda la organización vía canales preferidos como Teams o email, en formatos digeribles como PDFs y PowerPoint.

Los usuarios pueden determinar si estos reportes se distribuyen en frecuencia regular (ej. actualización diaria de actividad de ventas) o activados por un evento definido (ej. cuando un backlog logístico escala a 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 ella más eficientemente para que esas decisiones puedan seguir el ritmo vertiginoso del negocio actual. Adoptar herramientas de BI y analíticas por sí solas no será suficiente para descubrir minas de oro de datos. Al acoplar estas herramientas con capacidades de automatización, los tomadores de decisiones podrán desbloquear y actuar sobre los insights asegurados a través de estas herramientas más eficazmente para que la innovación nunca tenga que frenar.