Cómo la automatización amplifica la inteligencia de negocio: 5 estrategias probadas

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, orientadas a datos y verdaderamente competitivas. Según el informe, el 86 % de los encuestados dice que extraer nuevo valor e insights de los datos empresariales es "muy importante". Y el 75 % dice que es "esencial" ofrecer inteligencia accionable a los empleados en toda la empresa.

Claramente, derivar más valor de los datos, tomar mejores decisiones y actuar sobre ellas más rápido, es crítico para la misión de la mayoría de las organizaciones.

Ya sea que ya estés en el camino para ser una organización totalmente orientada a datos, o estés al principio de tu viaje, hemos identificado cinco formas en que la automatización puede ayudarte a realizar el potencial completo de tu analítica e inteligencia de negocio (BI):

1. Mejorar la calidad de los datos
2. Analizar datos de cualquier sistema
3. Actuar cuando y donde tomas decisiones
4. Usar datos de BI en automatizaciones complejas de procesos de negocio y TI
5. Democratizar BI mediante informes automatizados

1. Mejorar la calidad de los datos

Usar datos malos en modelos predictivos y analítica puede llevar a la pérdida de confianza de tus consumidores de BI y tener un gran impacto financiero en tu negocio. Según un artículo de Smarter with Gartner, el impacto financiero promedio de la mala calidad de datos en la organización se estima en promedio en 15 millones de dólares al año.

La preparación de datos es un paso importante para identificar problemas de calidad de datos antes del análisis y ayudar a la reparación de datos. Según Forbes, "los científicos de datos pasan alrededor del 80 % de su tiempo preparando y gestionando datos para análisis", dejando solo el 20 % de su tiempo para análisis.

Automatizar la recopilación, limpieza y reparación de datos puede reducir significativamente el tiempo que los analistas pasan preparando datos. Productos propietarios como Tableau Prep están diseñados específicamente para automatizar tareas como recopilación, limpieza y etiquetado de datos.

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

Por ejemplo, ONCE, una organización benéfica en España que apoya a personas con discapacidad visual, usa RPA para rastrear los stocks de boletos de lotería distribuidos a 28 centros de distribución. Usando robots de software UiPath para acceder al sistema, extraer los datos requeridos e introducirlos 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, con solo comprobación final y supervisión requerida. La generación de informes es ahora semanal en lugar de mensual y los empleados tienen tiempo adicional para centrarse en tareas de mayor valor.

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

RPA soporta cualquier número de tareas repetitivas para asegurar que la calidad de datos se mantenga alta mientras automatiza procesos avanzados como la digitalización y recopilación de datos. La extracción de datos de documentos y la sincronización de datos son dos formas populares de automatizar la gestión de datos.

El Ayuntamiento de Brent en el Reino Unido (UK), por ejemplo, usa RPA para automatizar su proceso de cambio de alquiler de uno que anteriormente dependía de mucho esfuerzo manual para capturar y actualizar. Los empleados describieron el proceso manual como "entumecedor" e inevitablemente conducía a errores en los datos. El consejo automatizó el proceso con UiPath y lo desplegó en seis semanas. Un solo cambio de alquiler que solía tomar a un miembro del personal más de cuatro minutos procesar manualmente, ahora toma menos de 40 segundos.

Este proyecto ha tenido tanto éxito que muchos otros equipos en el Ayuntamiento de Brent han pedido desplegar RPA para sus actividades de limpieza de datos, asegurando información actualizada y precisa en los sistemas empresariales centrales. Lee la historia completa para aprender las muchas formas en que el Ayuntamiento de Brent usa automatización.

2. Analizar datos de cualquier sistema

Las organizaciones de todo el mundo continúan dependiendo de sistemas heredados y aplicaciones empresariales críticas que no tienen APIs, como mainframes. De hecho, según un informe del mercado global de mainframes, "el 70 % de los datos corporativos bancarios aún residen en el mainframe". Y el mercado global de mainframes sigue creciendo. Pero extraer esos datos para análisis puede ser muy desafiante y a menudo requiere trabajo manual.

Con RPA, puedes extender el alcance de datos de herramientas de BI y analíticas a sistemas heredados, entornos virtualizados y sistemas que no tienen APIs. La automatización puede ayudar, ya sea que quieras extraer y analizar información bancaria central o recopilar datos de tipos de cambio de un sitio web en un formato que las herramientas de analítica puedan entender.

El Ayuntamiento de Brent también usa RPA para fluir datos de sus sistemas heredados a sus sistemas digitales más nuevos:

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

The Hollard Group, un asegurador sudafricano, hizo exactamente eso. La empresa, que recibe 1,5 millones de correos electrónicos al año de corredores de seguros, procesaba manualmente cada correo electrónico y adjunto individual para identificar el contexto y clasificar el contenido. Este proceso requiere alta precisión y debe mantener estricto cumplimiento con acuerdos de nivel de servicio (SLA) y disposiciones regulatorias 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 inteligente (OCR) y capacidades de analítica en una única interfaz de usuario.

The Hollard Group ahorra 2.000 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 autónomamente por robots 600 % veces más rápido que antes.

3. Actuar cuando y donde tomas decisiones

Convertir decisiones en acciones es la última milla del pipeline de analítica. 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 de negocio cuando y donde es más iluminadora es increíblemente convincente. Pero la perspectiva de permitir a los usuarios actuar inmediatamente sobre estos insights es aún más poderosa."

Las plataformas de analítica líderes están empezando a incluir llamadas a la acción de un clic junto a los paneles de analítica relacionados mientras aprovechan información de la herramienta BI para activar procesos de negocio descendentes.

Imagina, por ejemplo, un analista de cadena de suministro revisando datos de inventario en un panel de Tableau. Los niveles de stock están marcados como demasiado bajos para un cierto artículo. El analista puede activar una solicitud de compra para reordenar el artículo de stock que necesita reabastecimiento directamente desde el panel de Tableau. De manera similar, un administrador de sistemas TI puede lanzar un robot de software para investigar un incidente sin salir del panel de gestión de servicios TI.

Y para casos de uso altamente estructurados y de bajo riesgo, la automatización puede iniciar los procesos de negocio descendentes directamente desde la plataforma de analítica. Por ejemplo, se vuelve fácil automatizar la tarea diaria de enviar correos de marketing a una lista de clientes identificada por el proceso de analítica regular.

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

4. Usar datos de BI en automatizaciones complejas de procesos de negocio y TI

Las organizaciones están adoptando analítica y ciencia de datos para obtener insights 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.

Extraer datos de tu sistema de BI requeriría (en la mayoría de los casos) ya sea extracción manual o nuevo código. Pero con RPA, la extracción de datos de BI puede automatizarse rápidamente.

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

La información sobre activos TI, incluyendo propietarios de activos y estadísticas de utilización, que se rastrean en informes puede ser fácilmente extraída por un robot UiPath y usada para realizar mantenimiento de TI y gestión de activos. La automatización de TI con UiPath agiliza tareas desafiantes como parcheo de servidores críticos y aumento o disminución de recursos TI basados en analítica de demanda en tiempo real.

Estos procesos centrales de administración de TI se optimizan aún más por UiPath con actividades listas para usar que aceleran el desarrollo y reducen el esfuerzo para mantener automatizaciones de flujos de trabajo.

Automatizar la extracción de datos de BI, y luego utilizar esos datos en tus procesos de negocio complejos ayuda a tu organización a tomar decisiones más rápidas y mejores.

5. Democratizar BI mediante informes automatizados

La automatización puede ayudar a la democratización de la inteligencia de negocio, agilizando el intercambio y consumo empresarial de insights sobre tu negocio. Imagina comenzar el día con un resumen combinando informes y visualizaciones de datos de todos los diferentes lugares donde la información podría "vivir". Estos insights cubrirán cambios inesperados en comportamientos de clientes, demografía y tasas de conversión. Y estarás empoderado para actuar y mejorar tus indicadores clave de rendimiento (KPI).

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

• Automatizar exportación de datos
• Ensamblar paneles de BI o informes en formatos consumibles como PDFs y Microsoft PowerPoint
• Distribuir vía canales como email, Slack o Microsoft Teams

Los informes automatizados pueden generarse en una frecuencia regular y predecible, como cada lunes, y también pueden activarse por ciertos eventos, como un retraso logístico que ha aumentado a un nivel crítico que debe resolverse.

Por ejemplo, una empresa aprovecha RPA para agilizar y mejorar la precisión de sus informes de pérdidas y ganancias (P&L). Cada día, un robot UiPath se activa para recopilar los datos requeridos, validarlos y generar el informe final. El robot luego envía estos informes por email al equipo de front office para revisión antes de que se suban a la aplicación web de la oficina central.

Al democratizar BI a través de la automatización, puedes liberar a tus analistas de negocio y ejecutivos de pasar su tiempo explorando y examinando datos. En su lugar, se centran en tomar las decisiones correctas para el negocio basadas en lo que sus datos les están diciendo.

Obtén más valor de tus datos, actúa más rápido y toma mejores decisiones

Aplicando automatización a datos de BI usando las cinco formas discutidas en este artículo, tu gente podrá centrarse en tomar mejores decisiones, actuar más rápido sobre insights basados en datos y evitar costosos errores a tu negocio.

Lee más sobre cómo los robots UiPath pueden actuar sobre insights basados en datos y acelerar la toma de decisiones, directamente desde plataformas de analítica como paneles de Tableau, con integraciones nativas.

Y descubre cómo la analítica puede ayudar a tus proyectos de automatización para alinear mejor los resultados de negocio.