Cómo la automatización desbloquea la Inteligencia de Negocio y Analítica: 4 Estrategias Comprobadas

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 nuevo valor e insights de datos empresariales es «muy importante». Y el 75 % dice que es «esencial» entregar inteligencia accionable a 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 esté en el camino de ser una organización totalmente basada en datos, o que esté al principio de su viaje, hemos identificado cuatro formas en que la automatización puede ayudarle a realizar el potencial completo de su analítica e inteligencia de negocio (BI):

1. Mejorar la calidad de los datos

2. Analizar datos de cualquier sistema

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

4. Democratizar BI a través de reportes automatizados

1. Mejorar la calidad de los datos

Usar malos datos en modelos predictivos y analíticas puede llevar a 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, el impacto financiero promedio de datos de mala calidad en la organización se estima en promedio $15 millones al año.

La preparación de datos es un paso importante para identificar problemas de calidad de datos antes del análisis y ayudar en 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 recolección, limpieza y reparación de datos puede reducir significativamente el tiempo que los analistas pasan preparando datos. Productos propietarios como Tableau Prep están construidos específicamente para automatizar tareas como recolección, limpieza y etiquetado de datos.

La automatización de procesos robóticos (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 reporte — 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 UiPath para iniciar sesión en el sistema, extraer los datos requeridos e ingresarlos en un reporte maestro, ONCE ahora puede realizar esta tarea en una fracción del tiempo que solía tomar. La participación humana se reduce al mínimo, con solo verificación final y supervisión requerida. La generación de reportes ahora es semanal en lugar de mensual y los empleados tienen tiempo adicional para enfocarse en tareas de mayor valor.

Anteriormente, los empleados hacían todo esto manualmente clic-clic-clic mientras iniciaban sesión en el sistema, abrían el archivo [Microsoft] Excel, copiaban y pegaban la información, etc. Solo para poder entender los niveles de stock. Les dijimos que podríamos tener un robot haciendo esto por ellos y estaban encantados.

Emilio Campin, Gerente de Proyecto, ONCE

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

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

El Consejo de Brent en el Reino Unido (UK), por ejemplo, usa RPA para automatizar su proceso de cambio de renta de uno que previamente dependía de mucho 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 renta que solía tomar a un miembro del personal más de cuatro minutos para procesar manualmente ahora toma menos de 40 segundos.

Teníamos oficiales de evaluación altamente calificados teniendo que pasar horas copiando y pegando información para hacer los cambios de renta... Encontramos que automatizar el servicio de cambio de renta mejoró dramáticamente la calidad de nuestros datos. Eliminamos los errores que se cuelan a través de la entrada manual de datos.

Manjula Pindoria, Líder de Trabajo Digital, Consejo de Brent

Este proyecto ha sido tan exitoso que muchos otros equipos en el Consejo de Brent han pedido implementar RPA para sus actividades de limpieza de datos, asegurando información actualizada y precisa en los sistemas de negocio centrales. Lea la historia completa para aprender las muchas formas en que el Consejo de Brent está usando la automatización.

2. Analizar datos de cualquier sistema

Las organizaciones en todo el mundo continúan dependiendo de sistemas heredados y aplicaciones de negocio 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, puede 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 quiera extraer y analizar información bancaria central o recopilar datos de tipos de cambio de un sitio web en un formato que las herramientas analíticas puedan entender.

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

Como cualquier consejo, tenemos muchos sistemas heredados. Asegurarse de que los datos puedan fluir sin problemas entre nuestros sistemas heredados y nuestros sistemas digitales más nuevos es esencial. La RPA puede programarse rápidamente para hablar con estos sistemas y extraer datos de uno, validarlos y ponerlos en otro. Es rápido, eficiente y rentable.

Manjula Pindoria, Líder de Trabajo Digital, Consejo de Brent

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

El Grupo Hollard, un asegurador sudafricano, hizo exactamente eso. La empresa, que recibe 1,5 millones de emails al año de corredores de seguros, estaba procesando manualmente cada email individual y adjunto para identificar el contexto y clasificar el contenido. Este proceso requiere alta precisión y debe mantener estricto cumplimiento con acuerdos de nivel de servicio (SLAs) y disposiciones regulatorias y estatutarias.

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 analíticas 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 autónomamente por robots 600 % más rápido que antes.

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

Las organizaciones están abrazando la analítica y la ciencia de datos para obtener insights sobre sus negocios y tomar decisiones más informadas. Los datos de BI también pueden impulsar mejores decisiones como parte de un flujo de trabajo de negocio avanzado.

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

Por ejemplo, los departamentos de finanzas pueden reportar y actuar sobre pagos de facturas que alcanzan sus términos máximos de pago. Usando información del reporte 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.

Información sobre activos de TI, incluyendo propietarios de activos y estadísticas de utilización, que se rastrean en reportes puede ser extraída fácilmente por un Robot de UiPath y usada para realizar mantenimiento de TI y gestión de activos. La automatización de TI con UiPath optimiza tareas desafiantes como parchear servidores críticos y aumentar o disminuir recursos de TI basados en analíticas de demanda en tiempo real.

Estos procesos centrales de administración de TI se optimizan aún más por UiPath con actividades out-of-the-box que aceleran el desarrollo y reducen el esfuerzo para mantener automatizaciones de flujo de trabajo.

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

4. Democratizar BI a través de reportes automatizados

La automatización puede ayudar a la democratización de la inteligencia de negocio, agilizando el intercambio y consumo empresarial de insights sobre su negocio. Imagine comenzar el día con un resumen combinando reportes 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 estará empoderado para tomar acción y mejorar sus indicadores clave de rendimiento (KPIs).

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

• Automatizar exportación de datos

• Ensamblar paneles de BI o reportes en formatos consumibles como PDFs y Microsoft PowerPoint

• Distribuir vía canales como email, Slack o Microsoft Teams

Los reportes automatizados pueden generarse en una frecuencia regular predecible, como cada lunes, y también pueden activarse por ciertos eventos, como un backlog logístico 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 reportes de ganancias y pérdidas (P&L). Cada día, un Robot de UiPath se activa para recopilar los datos requeridos, validarlos y generar el reporte final. El robot luego envía estos reportes por email al equipo de front office para revisión antes de subirlos a la aplicación web de la oficina central.

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

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

Al aplicar la automatización a datos de BI usando las cuatro formas discutidas en este artículo, su gente podrá enfocarse en tomar mejores decisiones, actuar más rápido sobre insights basados en datos y ahorrar a su negocio errores costosos.

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