Maximize o Potencial dos Dados com 4 Estratégias Comprovadas de Automação

Organizações precisam de automação para acessar dados de forma mais eficiente para que decisões acompanhem a velocidade vertiginosa dos negócios atuais.

Para acompanhar o ritmo dos negócios hoje, líderes devem tomar decisões rápidas em nome de suas organizações — mas se não conseguem avaliar o caso de negócio 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 enquanto ainda garantem resultados positivos? A resposta é automação.

Não é segredo que olhar 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 dar sentido a essa informação. A Harvard Business Review descobriu recentemente que 86% dos respondentes acreditam que extrair novo valor e insights de dados empresariais é muito importante, e 75% veem isso como essencial para entregar inteligência acionável a funcionários em toda a empresa.

Infelizmente, mesmo ferramentas de BI nem sempre se movem tão rápido ou com tanta precisão quanto profissionais precisam para operar com agilidade e manter-se competitivos. Embora reforçando essas ferramentas com tecnologia de automação, elas podem ser mais eficientes e eficazes. Aqui estão quatro maneiras como a automação ajuda organizações a desbloquear todo seu potencial de analytics e BI para que possam derivar mais valor de seus dados para tomar — e agir rapidamente sobre — decisões de negócio.

Veja também: Dados: O Diferencial Competitivo para Inovação

Garantindo uma visão de 360 graus do negócio

Decisões de negócio eficazes não podem ser tomadas no vácuo, por isso tomadores de decisão precisam ter uma imagem clara do estado de seus negócios antes de colocar planos em movimento. Aqui é onde sistemas legados, dos quais muitas empresas atuais ainda dependem, sabotam o tempo de decisão e, portanto, tempo de valor de um negócio. Como esses sistemas frequentemente carecem de APIs, extrair dados deles para informar ferramentas de BI e analytics é frequentemente um processo demorado e envolvido, o que significa que tomadores de decisão omitem certos detalhes em suas considerações por velocidade ou esperam até que dados sejam atualizados.

Tecnologias de automação como automação de processo robótico (RPA) podem superar este obstáculo puxando dados de múltiplos sistemas, como sistemas legados, ambientes virtualizados e sistemas que não têm APIs (ex: um site), e consolidando-os em um local centralizado. A automação também pode traduzir dados para uma linguagem e formato que ferramentas de BI e analytics entendem, reduzindo a necessidade de mais intervenção de analistas. Por exemplo, a automação pode pegar dados não estruturados como PDFs, e-mails, documentos digitalizados e até imagens e escrita à mão e consolidá-los em uma única fonte de dados pronta para análise. Não apenas isso fornecerá aos usuários uma imagem mais robusta de seus negócios, mas também lhes permitirá colocar essa informação em uso mais cedo.

Enriquecendo a qualidade dos dados

Dados ruins têm o poder de sabotar a precisão até dos planos de negócio mais bem intencionados, tornando a preparação de dados um passo essencial antes da análise. Quando feito manualmente, porém, preparar dados pode rapidamente monopolizar a largura de banda dos funcionários.

Além da coleta de dados, analistas podem automatizar limpeza e reparo de dados para reduzir significativamente o tempo que leva para preparar essa informação para que tenham mais tempo para analisá-la de fato. Uma vez que RPA extrai rapidamente dados de todos os sistemas, esses robôs de software também podem verificar sua qualidade antes de compilá-los no formato preferido para software de BI ler e analistas revisarem.

Além da velocidade, o processamento automatizado de dados elimina erros que podem ocorrer através de entrada manual de dados, resultando em dados mais precisos e, portanto, mais informativos. Por exemplo, quando o Conselho de Brent em Londres automatizou seu processo de alteração de aluguel — uma atividade altamente manual que exigia que funcionários copiassem e colassem informações para fazer as alterações de aluguel, o que inevitavelmente levava a erros de processamento — uma única alteração de aluguel caiu de quatro minutos para 40 segundos, encurtando assim o tempo de decisão. Com automação suportando o processo de preparação, empresas podem focar a largura de banda de seus talentos em atividades que requerem seu pensamento crítico, o que alimenta inovação que pode acelerar ainda mais o momentum dos negócios.

Transformando ideias em ação

Ferramentas de BI podem levar usuários a decisões mais inteligentes, mas o ônus permanece sobre eles para colocar essas decisões em movimento. Passos adicionais — mesmo aqueles aparentemente pequenos como ter que sair de uma aplicação para outra — podem facilmente e infelizmente enfraquecer as chances de ação ser tomada.

A automação pode ajudar a transformar informação em ação. Algumas plataformas de analytics mais novas apresentam chamadas para ação de um clique em seus dashboards para que usuários possam agir imediatamente sobre os insights que a plataforma produz. Por exemplo, se um dashboard de gerenciamento de serviços de TI revela discrepâncias em um conjunto de dados, o administrador poderia implantar automaticamente um robô de software para investigar o incidente sem ter que sair do dashboard. Os robôs também podem ser configurados para iniciar automaticamente se critérios definidos forem atendidos no sistema.

Da mesma forma, uma vez que a automação obtém dados para ferramentas de BI e analytics, ela pode então extrair informações da saída dessas ferramentas (ex: relatórios, bancos de dados) para informar outras automações de processos de TI e negócios. Enquanto extrair dados de um sistema de BI tradicionalmente exigiria novo código ou extração manual, robôs RPA podem ser configurados para puxá-los automaticamente e aplicá-los a outras atividades. Um robô poderia puxar 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

Equipes conseguem se mover rapidamente quando todos estão alinhados sobre onde o negócio está, mas conceder a todos acesso a plataformas de BI e analytics ou compartilhar relatórios continuamente manualmente nem sempre é viável ou eficiente. Organizações podem, em vez disso, democratizar BI usando automação para facilitar o compartilhamento de informações. Dashboards de BI e analytics aprimorados com tecnologias de automação podem ser programados para distribuir resumos de seus insights a funcionários em toda a organização via canais preferidos como Teams ou e-mail, em formatos digeríveis como PDFs e PowerPoint.

Usuários podem determinar se esses relatórios são distribuídos em frequência regular (ex: atualização diária de status de atividade de vendas) ou acionados por evento definido (ex: quando um backlog de logística escala para nível crítico e requer atenção imediata). Automatizando o compartilhamento de informações, organizações mantêm seus analistas como analistas em vez de administradores.

Organizações já têm a informação que precisam para tomar decisões inteligentes; elas simplesmente precisam de uma forma de acessá-la mais eficientemente para que essas decisões acompanhem a velocidade vertiginosa dos negócios atuais. Adotar ferramentas de BI e analytics por conta própria não será suficiente para descobrir minas de ouro de dados. Ao acoplar essas ferramentas com capacidades de automação, tomadores de decisão serão capazes de desbloquear e agir sobre os insights obtidos através dessas ferramentas mais eficazmente para que a inovação nunca precise desacelerar.