5 maneiras de a automação desbloquear todo o potencial de business intelligence e análise

Um relatório da Harvard Business Review (HBR) pesquisou 729 leitores da HBR para entender melhor os desafios que as organizações enfrentam para se tornarem ágeis, inovadoras, orientadas por dados e verdadeiramente competitivas. De acordo com o relatório, 86% dos entrevistados dizem que extrair novos valores e insights dos dados corporativos é “muito importante”. E 75% dizem que é “essencial” fornecer inteligência acionável aos funcionários em toda a empresa.

Claramente, obter mais valor dos dados, tomar melhores decisões e agir com mais rapidez é uma missão crítica para a maioria das organizações.

Se você já está no caminho para se tornar uma organização totalmente orientada por dados ou está no início de sua jornada, identificamos cinco maneiras pelas quais a automação pode ajudá-lo a aproveitar todo o potencial de sua análise e inteligência de negócios (BI):

1. 
   Melhore a qualidade dos dados
   
2. 
   Analise dados de qualquer sistema
   
3. 
   Aja quando e onde você toma decisões
   
4. 
   Use dados de BI em automações complexas de negócios e processos de TI
   
5. 
   Democratize o BI por meio de relatórios automatizados
   

1. Melhore a qualidade dos dados

O uso de dados incorretos em modelos preditivos e análises pode levar à perda de confiança de seus consumidores de BI e ter um grande impacto financeiro em seus negócios. De acordo com um artigo da Smarter with Gartner, o impacto financeiro médio de dados de baixa qualidade na organização é estimado em US$ 15 milhões por ano.

A preparação de dados é uma etapa importante para identificar problemas de qualidade de dados antes da análise e para auxiliar no reparo de dados. De acordo com a Forbes, “os cientistas de dados gastam cerca de 80% de seu tempo preparando e gerenciando dados para análise”, deixando apenas 20% de seu tempo para análise.

Automatizar a coleta, limpeza e reparo de dados pode reduzir significativamente o tempo que os analistas gastam na preparação dos dados. Produtos proprietários, como o Tableau Prep, são desenvolvidos especificamente para automatizar tarefas como coleta, limpeza e rotulagem de dados.

A automação robótica de processos (RPA) oferece uma maneira rápida e confiável de extrair dados de vários sistemas, realizar verificações iniciais de qualidade e compilar dados em um único arquivo ou relatório - pronto para preparação e análise.

Por exemplo, ONCE, uma instituição de caridade na Espanha que apoia pessoas com deficiência visual, usa RPA para rastrear os estoques de bilhetes de loteria distribuídos a 28 centros de distribuição. Usando robôs de software UiPath para fazer login no sistema, extrair os dados necessários e inseri-los em um relatório mestre, o ONCE agora pode executar essa tarefa em uma fração do tempo que costumava levar. O envolvimento humano é reduzido ao mínimo, sendo necessária apenas a verificação e supervisão finais. A geração de relatórios agora é semanal em vez de mensal e os funcionários têm mais tempo para se concentrar em tarefas de maior valor.

Além da extração e preparação de dados, a automação pode desempenhar um papel igualmente importante na melhoria da qualidade dos dados subjacentes, evitando erros introduzidos pela entrada manual de dados.

O RPA suporta qualquer número de tarefas repetitivas para garantir que a qualidade dos dados permaneça alta enquanto automatiza processos avançados, como digitalização e coleta de dados. A extração de dados de documentos e a sincronização de dados são duas maneiras populares de automatizar o gerenciamento de dados.

O Brent Council no Reino Unido (UK), por exemplo, usa RPA para automatizar seu processo de mudança de aluguel de um que anteriormente dependia de muito esforço manual para capturar e atualizar. Os funcionários descreveram o processo manual como “entorpecente” e isso inevitavelmente levou a erros nos dados. O conselho automatizou o processo com o UiPath e o implementou em seis semanas. Uma única mudança de aluguel que costumava levar mais de quatro minutos para um funcionário ser processada manualmente, agora leva menos de 40 segundos.

Esse projeto foi tão bem-sucedido que muitas outras equipes do Brent Council solicitaram a implantação de RPA para suas atividades de limpeza de dados, garantindo informações atualizadas e precisas nos principais sistemas de negócios. Leia a história completa para conhecer as várias maneiras pelas quais o Brent Council está usando a automação.

2. Analise dados de qualquer sistema

Organizações em todo o mundo continuam a depender de sistemas legados e aplicativos de negócios de missão crítica que não possuem APIs, como mainframes. Na verdade, de acordo com um relatório global do mercado de mainframe, “70% dos dados corporativos bancários ainda residem no mainframe”. E o mercado global de mainframes continua a crescer. Mas extrair esses dados para análise pode ser muito desafiador e muitas vezes requer trabalho manual.

Com o RPA, você pode estender o alcance de dados de BI e ferramentas analíticas para sistemas legados, ambientes virtualizados e sistemas que não possuem APIs. A automação pode ajudar, se você deseja extrair e analisar informações bancárias básicas ou coletar dados de taxa de câmbio de um site em um formato que as ferramentas de análise possam entender.

O Brent Council também usa RPA para transferir dados de seus sistemas legados para seus sistemas digitais mais recentes:

Além disso, o RPA com inteligência artificial (IA) pode processar dados não estruturados, como e-mails, PDFs, imagens, manuscritos e documentos digitalizados para análise. Os dados não estruturados são consolidados em uma única fonte de dados, como um sistema de linha de negócios, planilha ou banco de dados, e ficam imediatamente prontos para análise.

O Hollard Group, uma seguradora sul-africana, fez exatamente isso. A empresa, que recebe 1,5 milhão de e-mails por ano de corretores de seguros, estava processando manualmente cada e-mail e anexo individual para identificar o contexto e classificar o conteúdo. Este processo requer alta precisão e deve manter a estrita conformidade com os acordos de nível de serviço (SLAs) e disposições regulamentares e estatutárias.

A empresa implementou uma solução de automação de ponta a ponta para melhorar a velocidade e a precisão do processo. A solução inclui aprendizado de máquina (ML), processamento de linguagem natural (NLP), reconhecimento óptico inteligente de caracteres (OCR) e recursos de análise em uma única interface de usuário.

O Grupo Hollard economiza 2.000 horas de trabalho por semana e reduziu o custo por transação em 91%. O processamento é realizado em tempo real, com 98% dos casos tratados de forma autônoma por robôs 600% mais rápidos do que antes.

3. Aja quando e onde você toma decisões

Transformar decisões em ações é a última etapa do pipeline de análise. É onde o trabalhador do conhecimento atua sobre a análise produzida por sua plataforma de BI.

Um artigo recente da Forbes diz melhor:“A ideia de fornecer inteligência de negócios quando e onde é mais esclarecedora é incrivelmente atraente. Mas a perspectiva de permitir que os usuários ajam imediatamente com base nesses insights é ainda mais poderosa.”

As principais plataformas de análise estão começando a incluir chamadas à ação de um clique, juntamente com os painéis de análise relacionados, enquanto aproveitam as informações da ferramenta de BI para acionar processos de negócios downstream.

Imagine, por exemplo, um analista da cadeia de suprimentos revisando dados de inventário em um painel do Tableau. Os níveis de estoque são sinalizados como muito baixos para um determinado item. O analista pode acionar uma solicitação de compra para reordenar o item de estoque que precisa ser reabastecido diretamente no painel do Tableau. Da mesma forma, um administrador de sistema de TI pode iniciar um robô de software para investigar um incidente sem sair do painel de gerenciamento de serviços de TI.

E para casos de uso altamente estruturados e de baixo risco, a automação pode iniciar os processos de negócios downstream diretamente da plataforma de análise. Por exemplo, fica fácil automatizar a tarefa diária de enviar e-mails de marketing para uma lista de clientes identificados pelo processo de análise regular.

Além desses casos de uso, o aplicativo para organizações é de grande alcance. Somente no gerenciamento da cadeia de suprimentos, gerentes de estoque, equipes de logística, fornecedores, finanças e membros da equipe de contabilidade podem se beneficiar.

4. Use dados de BI em automações complexas de negócios e processos de TI

As organizações estão adotando a análise e a ciência de dados para obter insights sobre seus negócios e tomar decisões mais informadas. Os dados de BI também podem conduzir a melhores decisões como parte de um fluxo de trabalho empresarial avançado.

A extração de dados do seu sistema de BI exigiria (na maioria dos casos) extração manual ou novo código. Mas com RPA, a extração de dados de BI pode ser automatizada rapidamente.

Por exemplo, os departamentos financeiros podem relatar e agir quando os pagamentos de faturas atingem seus prazos máximos de pagamento. Usando informações do relatório de BI baixado automaticamente, um robô RPA pode automatizar lembretes e escalações para garantir que o pagamento seja feito dentro dos prazos de pagamento.

Informações sobre ativos de TI, incluindo proprietários de ativos e estatísticas de utilização, que são rastreadas em relatórios podem ser facilmente extraídas por um robô UiPath e usadas para realizar manutenção de TI e gerenciamento de ativos. A automação de TI com UiPath simplifica tarefas desafiadoras, como aplicar patches em servidores críticos e aumentar ou diminuir recursos de TI com base em análises de demanda em tempo real.

Esses processos principais de administração de TI são otimizados ainda mais pelo UiPath com atividades prontas para uso que aceleram o desenvolvimento e reduzem o esforço para manter as automações do fluxo de trabalho.

Automatizar a extração de dados de BI e, em seguida, utilizar esses dados em seus processos de negócios complexos ajuda sua organização a tomar decisões melhores e mais rápidas.

5. Democratize o BI por meio de relatórios automatizados

A automação pode ajudar na democratização da inteligência de negócios, simplificando o compartilhamento e o consumo de insights sobre seus negócios em toda a empresa. Imagine começar o dia com um resumo combinando relatórios e visualizações de dados de todos os diferentes lugares em que as informações podem “viver”. Esses insights abrangerão mudanças inesperadas nos comportamentos, dados demográficos e taxas de conversão de seus clientes. E você terá o poder de agir e melhorar seus indicadores-chave de desempenho (KPIs).

Com o RPA, sua empresa pode ter relatórios diários, economizando tempo, melhorando a produtividade e aumentando a precisão:

• 
  Automatizando a exportação de dados
  
• 
  Montagem de dashboards ou relatórios de BI em formatos consumíveis como PDFs e Microsoft PowerPoint
  
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  Distribuição por meio de canais como email, Slack ou Microsoft Teams
  

Relatórios automatizados podem ser gerados em uma frequência previsível regular, como todas as segundas-feiras, e também podem ser acionados por determinados eventos, como um atraso logístico que aumentou para um nível crítico que deve ser resolvido.

Por exemplo, uma empresa aproveita o RPA para otimizar e melhorar a precisão de seus relatórios de lucros e perdas (P&L). Todos os dias, um robô UiPath é acionado para coletar os dados necessários, validá-los e gerar o relatório final. O robô então envia esses relatórios por e-mail para a equipe de front office para revisão antes de serem carregados no aplicativo da web da matriz.

Ao democratizar o BI por meio da automação, você pode liberar seus analistas e executivos de negócios de gastar seu tempo vasculhando e explorando dados. Em vez disso, eles se concentram em tomar as decisões certas para os negócios com base no que seus dados estão dizendo.

Gere mais valor de seus dados, aja mais rápido e tome decisões melhores

Ao aplicar a automação aos dados de BI usando as cinco maneiras discutidas neste artigo, seu pessoal poderá se concentrar em tomar melhores decisões, agir mais rapidamente em insights orientados por dados e poupar sua empresa de erros dispendiosos.

Leia mais sobre como os robôs UiPath podem agir com base em informações orientadas por dados e acelerar a tomada de decisões, diretamente de plataformas de análise, como painéis do Tableau, com integrações nativas.

E descubra como a análise pode ajudar seus projetos de automação a alinhar melhor os resultados de negócios.