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Inteligencia empresarial, ¿cómo ayuda la automatización al análisis de datos?

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Datos e inteligencia empresarial. Conseguir más valor de los datos, tomar mejores decisiones y actuar sobre ellos con más rapidez, es clave para la mayoría de las organizaciones. ¿Cómo puede la automatización de procesos ayudar a aprovechar todo el potencial de los análisis de datos e inteligencia empresarial (BI)? Veámoslo.

En el día a día de un negocio se generan grandes volúmenes de datos, tanto estructurados como no estructurados. En este caso, importa más la calidad que la cantidad. ¿Qué hacen las organizaciones con esta información? Analizarla para obtener ideas que conduzcan a mejorares decisiones y estrategias de negocio.

Cuando hablamos de inteligencia empresarial hacemos referencia al uso de datos en una empresa para facilitar la toma de decisiones. Se trata de abarcar el funcionamiento de la entidad, con la anticipación de acontecimientos futuros. ¿El objetivo? Contar con conocimientos que respalden las decisiones empresariales.

Por tanto, extraer nuevos valores y conocimientos de los datos empresariales es clave para brindar inteligencia procesable a toda la plantilla de la compañía. Existen varios puntos en los que la automatización puede ayudar a una entidad a sacar el máximo potencial de sus análisis de datos e inteligencia empresarial, tal y como hemos señalamos a continuación.

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Calidad de los datos

El uso de datos erróneos en análisis y modelos predictivos acarrean problemas vinculados con la pérdida de confianza y el impacto financiero en el negocio.

La recopilación de datos ayuda a identificar problemas de calidad antes de su análisis. Es una tarea que consume mucho tiempo. En la mayoría de las empresas, los profesionales dedican más horas a la extracción, preparación y administración de la información, que al análisis de esta.

¿Cómo puede ayudar en esta tarea la automatización? Los robots de software se programan para que recopilen los datos de múltiples sistemas, los validen y reúnan en un solo archivo o informe, listo para su preparación y análisis. De este modo, se reduce significativamente el tiempo que los analistas dedican a la preparación y limpieza de los datos. La intervención de los profesionales en este proceso se limita a controles y supervisión final, pudiendo dedicar su jornada a otras tareas de mayor valor para la empresa.

Más allá de la extracción y preparación de datos, la automatización desempeña un papel igualmente importante en la mejora de la calidad de los datos, evitando muchos errores que se producen cuando la información se introduce de manera manual.

La tecnología RPA permite cualquier cantidad de tareas repetitivas para garantizar la calidad de los datos, al tiempo que automatiza procesos avanzados como la digitalización y la recopilación de datos. La extracción de datos de documentos y la sincronización de estos son dos formas comunes de automatizar la gestión de datos.

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Análisis de datos de cualquier sistema

Una de las ventajas que ofrece la tecnología RPA es su integración con otros sistemas que ya están en funcionamiento en la organización (ERP, sistema in-house, aplicaciones…). Esto permite ampliar el alcance de datos de inteligencia empresarial y herramientas analíticas a sistemas heredados, entornos virtualizados y sistemas que no tienen API.

La automatización puede ayudar tanto extrayendo y analizando información financiera central, como recopilando datos de tipos de cambio de un sitio web en un formato que las herramientas de análisis puedan comprender.

La combinación de RPA con inteligencia artificial (AI) da un paso más y permite que los softbots ‘gestionen’ datos no estructurados como correos electrónicos, PDF, imágenes, escritura a mano y documentos escaneados para análisis. Los datos no estructurados compilan en un solo documento (hoja de cálculo o base de datos) y en cuestión de minutos están listos para su análisis.

Esto permite a las empresas reducir drásticamente las horas que la plantilla dedica a estas tareas, con el consecuente impacto en la productividad y ahorro de costes que tiene para sus finanzas.

La toma de decisiones

La toma de decisiones para convertirlas en acciones es la última fase del análisis de datos, parte en la que el profesional actúa en función del análisis realizado en su plataforma de BI.

Las principales plataformas de análisis están comenzando a incluir llamadas a la acción con un solo clic junto con los paneles de análisis relacionados, al tiempo que aprovechan la información de la herramienta de BI para desencadenar procesos comerciales posteriores.

Imagina, por ejemplo, a un analista de la cadena de suministro que revisa el inventario en la plataforma de análisis. Detecta que quedan pocas unidades de un producto determinado. Directamente desde el programa, puede activar una orden de compra para reabastecer ese artículo. De manera similar, un administrador de sistemas de TI puede iniciar un robot de software para que revise el stock y detecte las incidencias sin salir del panel de administración de servicios de TI.

Y para casos de uso altamente estructurados y de bajo riesgo, la automatización puede iniciar los procesos comerciales posteriores directamente desde la plataforma de análisis. Por ejemplo, se puede automatizar la tarea diaria de enviar correos electrónicos de marketing a una lista de clientes identificados por el proceso de análisis regular.

Estos son algunos de los casos de uso, pero la tecnología RPA permite otras acciones de alto impacto en cuanto a la gestión de la cadena de suministro, los equipos de logística, proveedores, finanzas y contabilidad.

Process Mining y RPA

Utilizar datos de inteligencia empresarial en automatizaciones más complejas

Las empresas están empleando cada vez más la analítica y la ciencia de datos para obtener información sobre su negocio y tomar decisiones con más garantías. Los datos de BI también pueden impulsar mejores decisiones como parte de un flujo de trabajo empresarial avanzado.

La extracción de datos del sistema de BI requeriría (en la mayoría de los casos) una extracción manual o un código nuevo, pero con RPA, esta tarea se puede automatizar rápidamente.

Por ejemplo, el departamento de finanzas pueden informar y actuar sobre el abono de facturas que están a punto de cumplir los plazos de pago. Con la información del informe de BI, descargado automáticamente, un robot RPA puede automatizar recordatorios y escaladas para garantizar que se abonan dentro del periodo indicado.

Automatizar la recopilación de datos de BI y luego emplear esos datos para procesos comerciales más complejos ayuda a las organizaciones a tomar mejores decisiones y de modo más rápido.

¿Por que implementar la automatización en inteligencia empresarial?

¿Qué ventajas tiene para una empresa aplicar  la automatización en la gestión de datos de BI? Con la implementación de robots de softwares para este tipo de tareas, las empresas consiguen que sus profesionales tenga más tiempo para analizar y, por tanto, puedan tomar mejores decisiones, actuar más rápido con una información de calidad y evitar cometer errores que pasen factura a las cuentas de la compañía.

Si quieres obtener mejores resultados en tu empresa, apuesta por la tecnología RPA. No dudes en ponerte en contacto con Amatech Group, entidad experta en el desarrollo de soluciones tecnológicas que mejoran, no solo la productividad de los procesos, sino la calidad del trabajo diario.

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