Como a automação desbloqueia Business Intelligence e Analytics:4 estratégias comprovadas

Um relatório da Harvard Business Review (HBR) entrevistou 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 afirmam que extrair novos valores e insights dos dados empresariais é “muito importante”. E 75% dizem que é “essencial” fornecer inteligência acionável aos funcionários de toda a empresa.

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

Quer você já esteja no caminho de se tornar uma organização totalmente orientada por dados ou esteja no início de sua jornada, identificamos quatro 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. 
   Use dados de BI em automações complexas de negócios e processos de TI
   
4. 
   Democratize o BI por meio de relatórios automatizados
   

1. Melhorar a qualidade dos dados

O uso de dados ruins em modelos preditivos e analíticos pode levar à perda de confiança dos 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, em média, US$ 15 milhões por ano.

A preparação dos dados é uma etapa importante para identificar problemas de qualidade dos dados antes da análise e para auxiliar na reparação dos dados. De acordo com a Forbes, “os cientistas de dados gastam cerca de 80% do seu tempo na preparação e gestão de dados para análise”, deixando apenas 20% do 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, foram 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, prontos para preparação e análise.

Por exemplo, a ONCE, uma instituição de caridade em Espanha que apoia pessoas com deficiência visual, utiliza o RPA para monitorizar os stocks de bilhetes de lotaria distribuídos a 28 centros de distribuição. Usando UiPath Robots 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.

Anteriormente, os funcionários faziam tudo isso manualmente, clique-clique-clique, enquanto faziam login no sistema, abriam o arquivo Excel [Microsoft], copiavam e colavam as informações, etc. Dissemos a eles que poderíamos ter um robô fazendo isso por eles e eles ficaram encantados.

Emilio Campin, gerente de projetos, ONCE

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.

A RPA oferece suporte a inúmeras tarefas repetitivas para garantir que a qualidade dos dados permaneça alta, ao mesmo tempo que automatiza processos avançados, como digitalização e coleta de dados. A extração de dados de documentos e a sincronização de dados são duas formas populares de automatizar o gerenciamento de dados.

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

Tínhamos funcionários de avaliação altamente qualificados que passavam horas copiando e colando informações para fazer as alterações de aluguel... Descobrimos que a automação do serviço de alteração de aluguel melhorou drasticamente a qualidade de nossos dados. Eliminamos os erros que surgem através da entrada manual de dados.

Manjula Pindoria, líder de fluxo de trabalho digital, Brent Council

Este projeto teve tanto sucesso que muitas outras equipes do Conselho de Brent 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 saber as diversas maneiras pelas quais o Brent Council está usando a automação.

2. Analise dados de qualquer sistema

Organizações em todo o mundo continuam a contar com sistemas legados e aplicações de negócios de missão crítica que não possuem APIs, como mainframes. Na verdade, de acordo com um relatório do mercado global de mainframe, “70% dos dados bancários corporativos 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 a RPA, você pode ampliar o alcance dos dados de ferramentas analíticas e de BI 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 taxas de câmbio de um site em um formato que as ferramentas analíticas possam entender.

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

Como qualquer conselho, temos muitos sistemas legados. É essencial garantir que os dados possam fluir perfeitamente entre nossos sistemas legados e nossos sistemas digitais mais recentes. O RPA pode ser rapidamente programado para se comunicar com esses sistemas e extrair dados de um de forma eficaz, validá-los e colocá-los em outro. É rápido, eficiente e econômico.

Manjula Pindoria, líder de fluxo de trabalho digital, Brent Council

Além disso, o RPA baseado em inteligência artificial (IA) pode manipular 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 Grupo Hollard, uma seguradora sul-africana, fez exactamente 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 estrita conformidade 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 a precisão do processo. A solução incluía aprendizado de máquina (ML), processamento de linguagem natural (PNL), reconhecimento óptico inteligente de caracteres (OCR) e recursos analíticos em uma única interface de usuário.

O Grupo Hollard economizou 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. 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 o RPA, a extração de dados de BI pode ser rapidamente automatizada.

Por exemplo, os departamentos financeiros podem reportar e agir sobre pagamentos de faturas que atinjam os 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 termos de pagamento.

As 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 gerenciamento de ativos. A automação de TI com UiPath simplifica tarefas desafiadoras, como corrigir servidores críticos e aumentar ou diminuir recursos de TI com base em análises de demanda em tempo real.

Esses principais processos administrativos de TI são otimizados ainda mais pela 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.

4. 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 o seu negócio em toda a empresa. Imagine começar o dia com um resumo combinando relatórios e visualizações de dados de todos os diferentes locais onde as informações podem “viver”. Esses insights cobrirão mudanças inesperadas no comportamento do cliente, dados demográficos e taxas de conversão. E você terá autonomia para agir e melhorar seus principais indicadores de desempenho (KPIs).

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

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

Os relatórios automatizados podem ser gerados com uma frequência regular e previsível, 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 utiliza o RPA para simplificar e melhorar a precisão dos 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 do front office para revisão antes de serem carregados no aplicativo web da sede.

Ao democratizar o BI por meio da automação, você pode liberar seus analistas de negócios e executivos de perderem 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 lhes dizem.

Gere mais valor com seus dados, aja com mais rapidez e tome decisões melhores

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

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