UiPath lista cinco
maneiras como as empresas podem tirar o máximo proveito do BI e da análise de
dados gerados ou capturados pelo negócio
Mais de uma década depois de o conceito de “big
data” ter se tornado parte do vocabulário corporativo, ainda são poucas as
empresas que aproveitam os insights fornecidos pela análise estratégica de
dados para tomar decisões. É o que atesta, por exemplo, a pesquisa da
consultoria Gartner, intitulada
“100 previsões para os dados e Analytics até 2024”. De acordo com o
levantamento, embora cada vez mais dados e análises tornem-se o principal fator
de estratégia para negócios, ainda é difícil, para muitos, desenvolver a
capacidade de “pensar em dados”. No entanto, diz a pesquisa, as
organizações que fornecem um catálogo de dados aumentado para dados tendem a
obter um ROI três vezes mais rápido e, até 2022, a aumentar a qualidade dessas
informações em até 60%, reduzindo custos operacionais.
O relatório da Harvard
Business Review, baseado em consulta com mais de 800 pessoas, também
reitera a relevância da análise de dados aos negócios: de acordo com a
pesquisa, 86% dos entrevistados disseram que extrair novos valores e percepções
de dados corporativos é "muito importante"; e 75% classificaram como
"essencial" fornecer inteligência acionável para profissionais em
toda a empresa.
“A cultura organizacional é, sem dúvida, uma das
razões que explica a dificuldade de muitas empresas no desafio de gerar e
interpretar dados. Não é fácil desenvolver uma cultura orientada a este
processo. Mas a escolha das ferramentas e do momento certo para tornar o BI e o
Analytics realmente parte do negócio também é um desafio importante”, diz Edgar
Garcia, Diretor Comercial da UiPath para a América Latina. A UiPath é a
organização líder global na automação de processos e tarefas repetitivas via o
RPA (Robotic Process Automation), a partir do emprego de robôs digitais.
Segundo Garcia, a automação via RPA tem se mostrado
um instrumento importante a este processo. “De modo geral, a UiPath, a partir
da sua experiência no mercado, identifica cinco maneiras pelas quais ela, a
automação, pode ajudar as empresas a tirar o máximo proveito do BI e da análise
de dados gerados ou capturados pelo negócio”, diz Garcia.
Abaixo o executivo lista estes cinco caminhos,
inerentes à jornada de uma empresa totalmente orientada a dados.
Acompanhe:
- Melhore
a qualidade dos dados
O uso de dados ruins em modelos preditivos e
analíticos pode levar à perda de confiança de seus consumidores de BI e ter um
grande impacto financeiro nos negócios. De acordo com o artigo Smarter
with Gartner, o impacto financeiro médio de dados de baixa
qualidade na organização é estimado em cerca de US $ 15 milhões por ano.
“Assim, organizar os dados é uma primeira etapa importante para identificar
problemas de qualidade, antes de ingressarmos na análise. Existem estimativas
que apontam que cientistas de dados gastam cerca de 80% de seu tempo preparando
e gerenciando dados, deixando apenas 20% de seu tempo para análise”, diz
Garcia.
E é aí que a automação entra. Segundo o executivo,
automatizar a coleta, limpeza e o reparo de dados pode reduzir
significativamente o tempo de preparação das informações. “A automação robótica
de processos (RPA) oferece uma maneira rápida e confiável de extrair dados de
vários sistemas, realizar verificações de qualidade iniciais e compilar dados
em um único arquivo ou relatório, pronto para preparação e análise”, explica
Garcia. “Além disso, a automação pode desempenhar um papel igualmente
importante na melhoria da qualidade dos dados subjacentes, evitando erros
introduzidos pela entrada manual de informações”, completa.
- Analise
os dados de qualquer sistema
Segundo a UiPath, com o RPA é possível estender
significativamente o alcance de dados de ferramentas analíticas e de BI em
sistemas legados, ambientes virtualizados e inclusive sistemas que não têm
APIs. “A automação pode ajudar, por exemplo, se é preciso 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”, diz
Garcia.
Garantir a fluidez entre sistemas legados e aqueles
digitais, mais novos, tem se mostrado um diferencial importante às
empresas. “O RPA pode ajudar nisso. A plataforma de automação pode ser
programada rapidamente para se comunicar com esses sistemas e extrair dados de
um, validá-los e colocá-los em outro, com rapidez, eficiência e
economia”.
- 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 na plataforma BI. Por isso é importante permitir aos profissionais a
ação imediata, com base na análise de dados, ou insights.
Segundo a UiPath, as plataformas analíticas de
ponta estão começando a incluir apelos à ação imediata com painéis analíticos
relacionados, enquanto aproveitam as informações da ferramenta de BI para
acionar processos de negócios downstream. E para casos de uso
altamente estruturados e de baixo risco, a automação pode iniciar os processos
de negócios downstream diretamente da plataforma analítica. Por exemplo:
automatizar a tarefa diária de enviar e-mails de marketing para uma lista de
clientes identificados pelo processo analítico regular.
- Use
dados de BI em automações complexas de negócios e processos de TI
Diferentemente da extração manual, com o RPA, a
coleta de dados de BI pode ser automatizada rapidamente. Departamentos
financeiros, por exemplo, podem relatar e agir sobre os pagamentos de faturas
que atingem seus prazos máximos de pagamento. Usando as informações do
relatório de BI baixado automaticamente, um robô RPA pode automatizar lembretes
e escalonamentos para garantir que o pagamento seja feito dentro das condições
apropriadas.
Processos de administração de TI, cujos ativos podem
ser facilmente extraídos pelo RPA e usados para a realização da manutenção de
TI, são potencialmente otimizados pela tecnologia. “A automação pode
ajudar em tarefas desafiadoras, como consertar servidores críticos e aumentar
ou diminuir os recursos de TI com base em análises de demanda em tempo real”,
explica Garcia.
- Democratize
o BI por meio de relatórios automatizados
A automação pode ajudar na democratização da
inteligência de dados, agilizando o compartilhamento e o consumo de insights
sobre o negócio por toda a empresa. Imagine começar o dia com um resumo
combinando relatórios e visualizações de dados de todos os diferentes lugares
onde as informações podem estar armazenadas. “Esses insights de certo cobrirão
mudanças inesperadas no comportamento do cliente, e a empresa poderá ganhar
mais autonomia para agir e melhorar seus indicadores de desempenho”.
“Ao democratizar o BI por meio da automação, a
empresa pode também liberar analistas de negócios e executivos das funções
operacionais e alocá-los na tomada de decisões baseada no que os dados dizem”,
completa Garcia
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