Cómo la automatización desbloquea la inteligencia empresarial y el análisis:4 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, basadas en datos y verdaderamente competitivas. Según el informe, el 86% de los encuestados dice que extraer nuevo valor e información de los datos empresariales es "muy importante". Y el 75 % dice que es “esencial” ofrecer inteligencia procesable a los empleados de toda la empresa.

Claramente, obtener más valor de los datos, tomar mejores decisiones y actuar en consecuencia 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 se encuentre en una etapa temprana de su recorrido, hemos identificado cuatro formas en que la automatización puede ayudarlo a aprovechar todo el potencial de sus análisis e inteligencia empresarial (BI):

1. Mejorar la calidad de los datos

2. Analiza datos de cualquier sistema

3. Utilice datos de BI en automatizaciones complejas de procesos empresariales y de TI

4. Democratice el BI a través de informes automatizados

1. Mejorar la calidad de los datos

El uso de datos incorrectos en análisis y modelos predictivos puede provocar 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 los datos de mala calidad en la organización se estima en un promedio de $15 millones por año.

La preparación de datos es un paso importante para identificar problemas de calidad de los datos antes del análisis y para ayudar a repararlos. Según Forbes, “los científicos de datos dedican alrededor del 80% de su tiempo a preparar y gestionar datos para el análisis”, dejando sólo el 20% de su tiempo para el análisis.

Automatizar 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 su preparación y análisis.

Por ejemplo, la ONCE, una organización benéfica española que apoya a personas con discapacidad visual, utiliza RPA para realizar un seguimiento de las existencias de billetes de lotería distribuidos en 28 centros de distribución. Al utilizar UiPath Robots para iniciar sesión en el sistema, extraer los datos requeridos e ingresarlos en un informe maestro, la ONCE ahora puede realizar esta tarea en una fracción del tiempo que solía llevar. La participación humana se reduce al mínimo y sólo se requiere control y supervisión final. La generación de informes ahora es semanal en lugar de mensual y los empleados tienen tiempo adicional para concentrarse en tareas de mayor valor.

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

Emilio Campín, director de proyectos de la ONCE

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, por ejemplo, utiliza RPA para automatizar su proceso de cambio de alquiler a partir de uno que anteriormente 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 alquiler que antes le tomaba a un miembro del personal más de cuatro minutos procesar manualmente ahora toma menos de 40 segundos.

Teníamos agentes de evaluación altamente capacitados que tenían que pasar horas copiando y pegando información para realizar los cambios de alquiler... Descubrimos que la automatización del servicio de cambio de alquiler mejoró drásticamente la calidad de nuestros datos. Eliminamos los errores que surgen mediante la entrada manual de datos.

Manjula Pindoria, líder de flujo de trabajo digital, Brent Council

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

2. Analiza datos de cualquier sistema

Las organizaciones de todo el mundo siguen dependiendo de sistemas heredados y aplicaciones empresariales de misión crítica que no tienen API, como los mainframes. De hecho, según un informe sobre el mercado mundial de mainframes, “el 70% de los datos corporativos bancarios todavía residen en el mainframe”. Y el mercado mundial de mainframes sigue creciendo. Pero extraer esos datos para su análisis puede ser un gran desafío y, a menudo, requiere trabajo manual.

Con RPA, puede ampliar el alcance de los datos de las herramientas analíticas y de BI a sistemas heredados, entornos virtualizados y sistemas que no tienen API. La automatización puede ayudar, ya sea que desee extraer y analizar información bancaria central o recopilar datos de tipos de cambio de un sitio web en un formato que las herramientas de análisis puedan comprender.

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

Como cualquier consejo, tenemos muchos sistemas heredados. Es esencial garantizar que los datos puedan fluir sin problemas entre nuestros sistemas heredados y nuestros sistemas digitales más nuevos. RPA se puede programar rápidamente para comunicarse con estos sistemas y extraer datos de uno de manera efectiva, validarlos y colocarlos en otro. Es rápido, eficiente y rentable.

Manjula Pindoria, líder de flujo de trabajo digital, Brent Council

Además, la RPA impulsada por inteligencia artificial (IA) puede procesar 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 individual y cada archivo adjunto 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 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 inteligente de caracteres (OCR) y capacidades de análisis en una única 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, y el 98 % de los casos son manejados de forma autónoma por robots, un 600 % más rápido que antes.

3. Utilice datos de BI en automatizaciones complejas de procesos empresariales y de TI

Las organizaciones están adoptando el análisis y la ciencia de datos para obtener información sobre sus negocios 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 los pagos de facturas que alcanzan sus condiciones de pago máximas. Utilizando la información del informe de BI descargado automáticamente, un robot RPA puede automatizar recordatorios y escalamientos para garantizar que el pago se realice dentro de los términos de pago.

Un robot UiPath puede extraer fácilmente la información sobre los activos de TI, incluidos los propietarios de los activos y las estadísticas de utilización, que se rastrean en informes y utilizar para realizar el mantenimiento de TI y la gestión de activos. La automatización de TI con UiPath agiliza tareas desafiantes como parchear servidores críticos y aumentar o disminuir los recursos de TI basándose en análisis de demanda en tiempo real.

UiPath optimiza aún más estos procesos básicos 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 complejos procesos comerciales ayuda a su organización a tomar decisiones mejores y más rápidas.

4. Democratice el BI a través de informes automatizados

La automatización puede ayudar a democratizar la inteligencia empresarial, simplificando el intercambio y el consumo de información sobre su negocio en toda la empresa. Imagínese comenzar el día con un resumen que combine informes y visualizaciones de datos de todos los diferentes lugares donde la información podría "vivir". Estos conocimientos cubrirán cambios inesperados en el comportamiento de sus clientes, la demografía y las tasas de conversión. Y estará capacitado 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

• Ensamblaje 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 regular y predecible, como todos los lunes, y también pueden activarse ante ciertos eventos, como un retraso 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 informes de pérdidas y ganancias (P&L). Todos los días, se activa un robot UiPath para recopilar los datos requeridos, validarlos y generar el informe final. Luego, el robot envía estos informes por correo electrónico al equipo de la oficina central para su revisión antes de cargarlos en la aplicación web de la oficina central.

Al democratizar la BI a través de la automatización, puede liberar a sus analistas y ejecutivos de negocios de perder su tiempo revisando y explorando datos. En cambio, se centran en tomar las decisiones correctas para el negocio basándose en 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 cuatro formas analizadas en este artículo, su gente podrá concentrarse en tomar mejores decisiones, actuar más rápido con información basada en datos y evitar que su empresa cometa errores costosos.

Lea más sobre cómo UiPath Robots puede actuar sobre la información basada en datos y acelerar la toma de decisiones, directamente desde plataformas de análisis como los paneles de Tableau, con integraciones nativas.