Como a Automação Amplifica a Inteligência de Negócios: 5 Estratégias Comprovadas

Um relatório da Harvard Business Review (HBR) entrevistou 729 leitores da HBR para entender melhor os desafios que organizações enfrentam para se tornarem ágeis, inovadoras, orientadas a dados e verdadeiramente competitivas. Segundo o relatório, 86% dos respondentes dizem que extrair novo valor e insights de dados empresariais é "muito importante". E 75% dizem que é "essencial" entregar inteligência acionável para funcionários em toda a empresa.

Claramente, derivar mais valor de dados, tomar decisões melhores e agir sobre elas mais rápido é crítico para a maioria das organizações.

Seja você já no caminho para ser uma organização totalmente orientada a dados, ou no início de sua jornada, identificamos cinco maneiras como a automação pode ajudar você a realizar todo o potencial de sua análise e business intelligence (BI):

1. Melhorar qualidade de dados
2. Analisar dados de qualquer sistema
3. Agir quando e onde você toma decisões
4. Usar dados de BI em automações complexas de processos de negócio e TI
5. Democratizar BI através de relatórios automatizados

1. Melhorar qualidade de dados

Usar dados ruins em modelos preditivos e análises pode levar à perda de confiança de seus consumidores de BI e ter grande impacto financeiro no seu negócio. Segundo artigo da Smarter with Gartner, o impacto financeiro médio de dados de baixa qualidade na organização é estimado em média US$ 15 milhões por ano.

Preparação de dados é um passo importante para identificar problemas de qualidade de dados antes da análise e auxiliar na correção de dados. Segundo a Forbes, "cientistas de dados gastam cerca de 80% do tempo preparando e gerenciando dados para análise", deixando apenas 20% do tempo para análise.

Automatizar coleta, limpeza e correção de dados pode reduzir significativamente o tempo que analistas gastam preparando dados. Produtos proprietários como Tableau Prep são construídos especificamente para automatizar tarefas como coleta, limpeza e rotulagem de dados.

A automação de processos robóticos (RPA) oferece uma forma rápida e confiável de extrair dados de múltiplos sistemas, realizar verificações iniciais de qualidade e compilar dados em um único arquivo ou relatório — prontos para preparação e análise.

Por exemplo, a ONCE, uma organização de caridade na Espanha que apoia pessoas com deficiência visual, usa RPA para rastrear estoques de bilhetes de loteria distribuídos a 28 centros de distribuição. Usando robôs de software UiPath para acessar o sistema, extrair os dados necessários e inseri-los em um relatório mestre, a ONCE agora pode realizar esta tarefa em uma fração do tempo que levava. O envolvimento humano é reduzido ao mínimo, com apenas verificação final e supervisão necessárias. A geração de relatórios agora é semanal em vez de mensal e os funcionários têm tempo adicional para focar em tarefas de maior valor.

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

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. Extração de dados de documentos e sincronização de dados são duas formas populares de automatizar gestão de dados.

O Conselho de Brent 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. Funcionários descreviam o processo manual como "entalpecedor" e inevitavelmente levava a erros nos dados. O conselho automatizou o processo com UiPath e o implantou em seis semanas. Uma única mudança de aluguel que levava um funcionário mais de quatro minutos para processar manualmente, agora leva menos de 40 segundos.

Este projeto foi tão bem-sucedido que muitas outras equipes no Conselho de Brent pediram para implantar RPA para suas atividades de limpeza de dados, garantindo informações atualizadas e precisas nos sistemas de negócio centrais. Leia a história completa para aprender as muitas maneiras como o Conselho de Brent está usando automação.

2. Analisar dados de qualquer sistema

Organizações ao redor do mundo continuam a depender de sistemas legados e aplicações de negócio críticas que não têm APIs, como mainframes. Na verdade, segundo relatório de mercado global de mainframes, "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 frequentemente requer trabalho manual.

Com RPA, você pode estender o alcance de dados de ferramentas de BI e analíticas para sistemas legados, ambientes virtualizados e sistemas que não têm APIs. A automação pode ajudar, seja para extrair e analisar informações bancárias centrais ou coletar dados de taxa de câmbio de um site em formato que ferramentas analíticas entendam.

O Conselho de Brent também usa RPA para fluir dados de seus sistemas legados para seus sistemas digitais mais novos:

Além disso, RPA potencializado por inteligência artificial (IA) pode lidar com dados não estruturados como e-mails, PDFs, imagens, escrita manual e documentos digitalizados para análise. Os dados não estruturados são consolidados em uma única fonte de dados, como um sistema de linha de negócio, planilha ou banco de dados, e imediatamente prontos para análise.

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

A empresa implementou uma solução de automação ponta a ponta para melhorar a velocidade e precisão do processo. A solução incluía aprendizado de máquina (ML), processamento de linguagem natural (NLP), reconhecimento óptico de caracteres inteligente (OCR) e capacidades analíticas 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 autonomamente por robôs 600% mais rápido que antes.

3. Agir quando e onde você toma decisões

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

Um artigo recente da Forbes diz melhor: "A ideia de fornecer business intelligence quando e onde é mais iluminador é incrivelmente convincente. Mas a perspectiva de permitir que usuários ajam imediatamente sobre esses insights é ainda mais poderosa."

Plataformas analíticas líderes estão começando a incluir chamadas de ação de um clique junto aos dashboards analíticos relacionados, aproveitando informações da ferramenta de BI para acionar processos de negócio downstream.

Imagine, por exemplo, um analista de cadeia de suprimentos revisando dados de inventário em um dashboard Tableau. Os níveis de estoque são sinalizados como muito baixos para um certo item. O analista pode acionar uma solicitação de compra para repor o item de estoque que precisa de reposição diretamente de dentro do dashboard Tableau. Da mesma forma, um administrador de sistema de TI pode lançar um robô de software para investigar um incidente sem sair do dashboard de gerenciamento de serviços de TI.

E para casos de uso altamente estruturados e de baixo risco, a automação pode iniciar processos de negócio downstream diretamente da plataforma analítica. Por exemplo, torna-se fácil automatizar a tarefa diária de enviar e-mails de marketing para uma lista de clientes identificada pelo processo analítico regular.

Além desses casos de uso, a aplicação para organizações é de longo alcance. Apenas em gestão de cadeia de suprimentos, gerentes de estoque, equipes de logística, fornecedores, finanças e contabilidade poderiam todos se beneficiar.

4. Usar dados de BI em automações complexas de processos de negócio e TI

Organizações estão abraçando análise e ciência de dados para obter insights sobre seus negócios e tomar decisões mais informadas. Dados de BI também podem impulsionar melhores decisões como parte de um fluxo de trabalho de negócio avançado.

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

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

Informações sobre ativos de TI, incluindo proprietários de ativos e estatísticas de utilização, rastreadas em relatórios, podem ser facilmente extraídas por um robô UiPath e usadas para realizar manutenção de TI e gestão de ativos. Automação de TI com UiPath simplifica tarefas desafiadoras como aplicação de patches em servidores críticos e aumento ou diminuição de recursos de TI baseados em análises de demanda em tempo real.

Estes processos centrais de administração de TI são ainda mais otimizados pela UiPath com atividades prontas que aceleram o desenvolvimento e reduzem o esforço para manter automações de fluxo de trabalho.

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

5. Democratizar BI através de relatórios automatizados

A automação pode auxiliar a democratização de business intelligence, simplificando o compartilhamento e consumo empresarial de insights sobre seu negócio. Imagine começar o dia com um resumo combinando relatórios e visualizações de dados de todos os diferentes lugares onde a informação pode 'viver'. Esses insights cobrirão mudanças inesperadas em comportamentos de clientes, demografia e taxas de conversão. E você será capacitado a agir e melhorar seus indicadores-chave de performance (KPIs).

Com RPA, sua empresa pode ter relatórios diários enquanto economiza tempo, melhora produtividade e aumenta precisão:

• Automatizar exportação de dados
• Montar dashboards ou relatórios de BI em formatos consumíveis como PDFs e Microsoft PowerPoint
• Distribuir via canais como e-mail, Slack ou Microsoft Teams

Relatórios automatizados podem ser gerados em frequência regular e previsível, como toda segunda-feira, e também podem ser acionados por certos eventos, como um acúmulo logístico que aumentou para um nível crítico que deve ser resolvido.

Por exemplo, uma empresa usa RPA para simplificar 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 web do head office.

Ao democratizar BI através de automação, você pode libertar seus analistas de negócio e executivos de gastar tempo vasculhando e explorando dados. Em vez disso, eles focam em tomar as decisões certas para o negócio baseadas no que seus dados estão lhes dizendo.

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

Aplicando automação a dados de BI usando as cinco maneiras discutidas neste artigo, suas pessoas poderão focar em tomar decisões melhores, agir mais rápido sobre insights baseados em dados e poupar seu negócio de erros custosos.

Leia mais sobre como robôs UiPath podem agir sobre insights baseados em dados e acelerar a tomada de decisão, diretamente de plataformas analíticas como dashboards Tableau, com integrações nativas.

E descubra como a análise pode auxiliar seus projetos de automação para alinhar melhor resultados de negócio.