4 maneiras como a automação ajuda a aproveitar todo o potencial dos dados

As organizações precisam de automação para acessar dados com mais eficiência para que as decisões possam acompanhar a velocidade vertiginosa dos negócios de hoje.

Para acompanhar o ritmo dos negócios hoje, os líderes devem constantemente tomar decisões rápidas em nome de suas organizações, mas se não puderem avaliar o business case completo antes de agir, essas decisões podem levar a resultados insatisfatórios e até prejudiciais. Então, como as organizações podem alcançar um tempo de decisão mais rápido e ainda garantir resultados positivos? A resposta é automação.

Não é nenhum segredo que olhar para os dados de uma organização pode revelar onde estão as oportunidades de melhoria, e muitas empresas já utilizam ferramentas de business intelligence (BI) e analytics para ajudá-las a entender essas informações. A Harvard Business Review descobriu recentemente que 86% dos entrevistados acreditam que extrair novos valores e insights dos dados corporativos é muito importante, e 75% consideram isso essencial para fornecer inteligência acionável aos funcionários em toda a empresa.

Infelizmente, mesmo as ferramentas de BI nem sempre se movem com a rapidez ou precisão que os profissionais precisam para que possam operar com agilidade e se manterem competitivos. Embora reforçando essas ferramentas com tecnologia de automação, elas podem ser mais eficientes e eficazes. Aqui estão quatro maneiras pelas quais a automação ajuda as organizações a liberar todo o seu potencial de análise e BI para que possam obter mais valor de seus dados para tomar – e agir rapidamente – decisões de negócios.

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Garantir uma imagem de 360 ​​graus da empresa

Decisões de negócios eficazes não podem ser tomadas no vácuo, e é por isso que os tomadores de decisão precisam ter uma visão clara do estado de seus negócios antes de colocar os planos em ação. É aqui que os sistemas legados, nos quais muitas das empresas de hoje ainda dependem, sabotam o tempo de decisão de uma empresa e, portanto, o tempo de valorização. Como esses sistemas geralmente carecem de APIs, extrair dados deles para informar ferramentas de BI e análise costuma ser um processo demorado e complicado, o que significa que os tomadores de decisão omitem certos detalhes em suas considerações por questão de velocidade ou esperam até que os dados sejam atualizados .

Tecnologias de automação como a automação de processos robóticos (RPA) podem superar esse obstáculo extraindo dados de vários sistemas, como sistemas legados, ambientes virtualizados e sistemas que não têm APIs (por exemplo, um site), e consolidando-os em um local centralizado . A automação também pode traduzir dados em uma linguagem e formatar que as ferramentas de BI e analíticas entendem, reduzindo a necessidade de mais intervenção do analista. Por exemplo, a automação pode pegar dados não estruturados como PDFs, e-mails, documentos digitalizados e até imagens e manuscritos e consolidá-los em uma única fonte de dados pronta para análise. Isso não apenas fornecerá aos usuários uma imagem mais robusta de seus negócios, mas também permitirá que eles usem essas informações mais cedo.

Enriquecendo a qualidade dos dados

Dados incorretos têm o poder de sabotar a precisão até mesmo dos planos de negócios mais bem intencionados, tornando a preparação de dados uma etapa essencial antes da análise. Quando feito manualmente, no entanto, a preparação de dados pode monopolizar rapidamente a largura de banda dos funcionários.

Além da coleta de dados, os analistas podem automatizar a limpeza e o reparo de dados para reduzir significativamente o tempo necessário para preparar essas informações para que tenham mais tempo para analisá-las. Depois que o RPA extrai rapidamente os dados de todos os sistemas, esses robôs de software também podem verificar sua qualidade antes de compilá-los no formato preferido para leitura do software de BI e análise dos analistas.

Além da velocidade, o processamento automatizado de dados elimina erros que podem ocorrer por meio da entrada manual de dados, resultando em dados mais precisos e, portanto, informativos. Por exemplo, quando o Brent Council de Londres automatizou seu processo de mudança de aluguel - uma atividade altamente manual que exigia que os funcionários copiassem e colassem informações para fazer as alterações de aluguel, o que inevitavelmente levava a erros de processamento - uma única mudança de aluguel caiu de quatro minutos para 40 segundos, reduzindo assim o tempo de decisão. Com a automação apoiando o processo de preparação, as empresas podem concentrar a largura de banda de seus talentos em atividades que exigem seu pensamento crítico, o que alimenta a inovação que pode acelerar ainda mais o ritmo dos negócios.

Transformando ideias em ação

As ferramentas de BI podem levar os usuários a tomar decisões mais inteligentes, mas o ônus permanece sobre eles para colocar essas decisões em movimento. Etapas adicionais – mesmo aquelas aparentemente tão pequenas quanto ter que deixar um aplicativo para outro – podem fácil e infelizmente enfraquecer as chances de ação a ser tomada.

A automação pode ajudar a transformar informações em ação. Algumas plataformas de análise mais recentes apresentam chamadas para ação de um clique em seus painéis para que os usuários possam agir imediatamente de acordo com os insights que a plataforma produz. Por exemplo, se um painel de gerenciamento de serviços de TI revelar discrepâncias em um conjunto de dados, o administrador poderá implantar automaticamente um robô de software para investigar o incidente sem precisar sair do painel. Os robôs também podem ser configurados para iniciar automaticamente se os critérios definidos forem atendidos no sistema.

Da mesma forma, uma vez que a automação fornece dados para ferramentas de BI e análise, ela pode extrair informações da saída dessas ferramentas (por exemplo, relatórios, bancos de dados) para informar outras automações de processos de TI e de negócios. Enquanto a extração de dados de um sistema de BI tradicionalmente exigiria um novo código ou extração manual, os robôs RPA podem ser configurados para extraí-los automaticamente e aplicá-los a outras atividades. Um robô pode extrair informações de TI armazenadas em relatórios (como quais funcionários possuem ou usam um ativo de TI) e aproveitá-las para atividades de gerenciamento e manutenção de TI.

Alinhando equipes em insights de BI

As equipes podem se mover rapidamente quando todos estão alinhados com a situação da empresa, mas conceder a todos acesso a plataformas de BI e análise ou compartilhar relatórios manualmente de forma contínua nem sempre é viável ou eficiente. Em vez disso, as organizações podem democratizar o BI usando a automação para facilitar o compartilhamento de informações. Os painéis de BI e análise aprimorados com tecnologias de automação podem ser programados para distribuir resumos de seus insights aos funcionários em toda a organização por meio de canais preferenciais, como equipes ou e-mail, em formatos digeríveis como PDFs e PowerPoint.

Os usuários podem determinar se esses relatórios são distribuídos em uma frequência regular (por exemplo, uma atualização diária do status da atividade de vendas) ou acionados por um evento definido (por exemplo, quando um backlog logístico atinge um nível crítico e requer atenção imediata). Ao automatizar o compartilhamento de informações, as organizações mantêm seus analistas como analistas em vez de administradores.

As organizações já possuem as informações de que precisam para tomar decisões inteligentes; eles simplesmente precisam de uma maneira de acessá-lo com mais eficiência para que essas decisões possam acompanhar a velocidade vertiginosa dos negócios de hoje. Adotar ferramentas de BI e análise por conta própria não será suficiente para descobrir minas de ouro de dados. Ao acoplar essas ferramentas com recursos de automação, os tomadores de decisão poderão desbloquear e aplicar os insights protegidos por essas ferramentas de forma mais eficaz, para que a inovação nunca precise desacelerar.