Dados e automação: Importância de ter insights de Negócios com dados estruturados em plataformas de automação de processos

Automação de processos gera eficiência operacional, aprimora a Gestão, a Inteligência do negócio, acelera o time-to-market e reduz o time-to-value.

 

Você há algum tempo vem amadurecendo a ideia de automatizar processos de negócio na sua área. E quando pensa em começar, lá vem um obstáculo. Ou são sistemas legados que não podem ser substituídos, ou resistência do pessoal, ou prioridades urgentes do departamento de TI… E a verdade é que você continua a usar – mesmo a contragosto, mesmo sabendo que não é a melhor solução – planilhas e e-mails para execução e controle das tarefas de que dependem os resultados do seu departamento.

Entre as vantagens da automação de processos digitais com ferramentas BPMS (Business Process Management Suites) avançadas, é comum apontar vantagens como:

• Eficiência Operacional
  • Redução de erros
  • Redução de custos
  • Maior velocidade
• Gestão e Inteligência
  • Estruturação de dados da operação\processos e atividades de negócio
  • Relatórios e dashboards customizados para seus próprios KPIs e seu negócio
  • Gestão Ágil com rápido e fácil acesso à informações da Operação e cada atividade específica e em tempo real
  • Testar e ajustar novos produtos mais rapidamente
• Acelerar o Time-to-Market de novos produtos
• Reduzir o Time-to-Value de novas ofertas para o mercado

A questão é como, de que modo, automatizar seus processos de trabalho e processos que poderiam ser realizados entre diferentes sistemas, inclusive, removendo a necessidade de ter recursos humanos em muitas tarefas desnecessárias. Uma questão com a qual você se depara cotidianamente e da qual já não pode fugir. Se você ainda não sabe exatamente como e por onde começar a automatizar seus processos de trabalho, uma boa estratégia pode ser observar mais cuidadosamente a produtividade do seu time. Isso pode ser um bom indicador de onde estão os gargalos dos fluxos de trabalho, e de como melhorar um determinado processo. Um só, para começar.

Talvez seja preciso vencer a inércia dos mais conservadores. Mas, começar melhorando algo que era crítico, vai tornar muito evidentes os benefícios da automação de processos. E quando os resultados começarem a aparecer você contará com o engajamento da equipe e reconhecimento do pioneirismo e sua energia para mover o projeto e transformar a empresa (Transformação Digita) para aprimorar ainda mais os processos de negócio – e para estender as vantagens da automação de processos a toda a sua área de negócios, tornando-a mais independente e ágil para responder às mudanças cada vez mais frequentes e profundas no mundo de negócios digitais.

 

Mas repare: você precisa de informações para melhorar seus processos

Supondo que você comece pelos setores onde é menor a produtividade, você precisa ter dados. Não importa se você, por exemplo, utiliza bots para verificar onde falha a produtividade no ir e vir de e-mails ou em sucessivas edições de planilhas compartilhadas; não importa se você decide conversar com suas equipes para recolher sugestões… o importante é que você precisa de dados para tomar as decisões certas no que toca à automação de processos de negócios.

E é clara a tendência de um ciclo virtuoso em que dados alimentem a automação de processos, que por sua vez irá gerar dados estruturados que afetarão as decisões de gestores e, consequentemente, afetarão o próprio desempenho da empresa. Neste novo “ciclo” ou “forma otimizada de trabalhar”, novos dados serão registrados e analisados para novas ações. Um ciclo virtuoso de geração de dados estruturados e decisões cada vez mais baseadas em dados do negócio, parte importante da Inteligência de Negócios.

Entretanto não basta acumular dados sem conexão entre si. É preciso integrar os dados de diferentes áreas para que eles se tornem relevantes do ponto de vista tanto da eficiência de processos como do desempenho da empresa.

Integrando dados de diversas fontes a empresa simplifica as rotinas operacionais de suas áreas. Um sistema de integração de dados unifica as informações que a companhia recolheu e armazenou durante anos, muito provavelmente a partir de diferentes ferramentas de software que, por sua vez, provavelmente não eram compatíveis entre si.

 

Dados e analytics sob a mesma governança

“Houve um tempo em que a análise de dados, embora vinculada às atividades operacionais, era distinta destas mesmas atividades operacionais. Porém, para exercer todo o seu potencial, a análise de dados deve existir para o negócio, e não sobre ele. Com métricas calculadas em tempo real, como parte do processo, a análise de negócios já não pertence ao alto sacerdócio de dados, mas a uma democracia participativa¹”.

São palavras do Gartner que, em estudo sobre as tendências para a década de 2020¹ prevê ainda que, até 2023, 90% das 500 maiores empresas do mundo terão convergido dados e analytics para uma governança comum.

O Gartner aponta que as iniciativas de digitalização geralmente são prejudicadas pela desconexão, na empresa, entre silos de dados times de analytics. Sem a mesma governança, a tomada de decisões se torna mais complexa, demorada e cara.

Desenvolvimentos em andamento prometem que as ferramentas de analytics irão se tornar, elas próprias, contadoras de histórias – e não apenas instrumentos para a criação dessas histórias. E haverá valor em saber usar essas ferramentas para o crescimento da empresa – o que nos traz de volta ao valor dos aplicativos. De preferência flexíveis, para atender às mudanças necessárias aos negócios da empresa.

 

Análise aumentada: o futuro da análise de dados

A análise aumentada, que se vale da inteligência artificial e do aprendizado de máquina vai mudar a maneira de construir e de consumir análises, já é uma realidade bem próxima de nós. Se aumentada já é uma realidade já bem próxima de nós.

De acordo com o Gartner², até 2021 – ou seja, já no ano que vem – a análise aumentada será um dos fatores preponderantes para a seleção e compra de sistemas de analytics e de BI (Business Intelligence), assim como para plataformas de aprendizado de máquina, ciência de dados e capacidade analítica embutida em dispositivos.

Até 2021, a análise de conversação e o processamento de linguagem natural (PNL) serão fatores preponderantes para a adoção de analytics e BI por parte de 32% a 50% dos funcionários de uma organização, incluindo os colaboradores em tarefas de front office. E 50% das consultas analíticas serão geradas ou por pesquisa, PNL ou voz, ou serão geradas automaticamente.

Até 2021, a automação de tarefas de ciência de dados permitirá que os cientistas de dados   produzam um maior volume de análise avançada do que cientistas especializados em dados. Ou seja, automação de processos e tarefas gera mais inteligência para o negócio. Ajuda tanto na parte de compreensão sobre mercado e consumo como quanto ao que se refere à operação, melhoria contínua e gargalos em processos.

Até 2025, uma escassez de cientistas de dados não impedirá mais a adoção da ciência de dados e aprendizado de máquina nas organizações.

Fonte: Gartner, Augmented Analytics Is the Future of Analytics

 

Analytics, ou a análise de dados, se tornou um componente estratégico para a geração de valor na maioria das empresas. No entanto, ele está em um ponto crítico de inflexão. À medida que a complexidade dos dados aumenta, os profissionais da empresa como que se afogam em dados, lutando para identificar o que é mais importante e quais as melhores ações a serem tomadas. Combinações de conjuntos de dados, que se multiplicam, também significam mais variáveis e relacionamentos para analisar, explorar e testar. A boa notícia é que as ferramentas se tornam mais ágeis e fáceis de usar. No entanto, permanecem manuais, havendo ainda resistências conservadoras, processos como gerenciar dados, prepará-los para análise e depois analisá-los e interpretá-los, tornando-os acionáveis.

A percepção do alto impacto que a análise aumentada deverá representar traduz-se na adoção que vem obtendo como feature de sistemas de BI, por exemplo, assim como em plataformas de ciências de dados e aprendizado de máquina. Além disso, dados automatizados de análise aumentada deverão ser rapidamente integrados a aplicações empresariais, especialmente as que utilizarem linguagem natural.

Estabelecer processos que incentivem a colaboração entre cientistas de dados cidadãos e cientistas de dados especialistas é importante para ampliar a adoção e criar confiança em implementações de análise aumentada, que parecem promissoras: mais de 60% dos participantes de uma pesquisa do Gartner Data and Analytics Summit acreditam que a análise aumentada terá um alto impacto na capacidade de dimensionar o valor da análise em sua organização.

Se você quiser se aprofundar em informações sobreo valor de dados estruturados em suas plataformas de automação, terá muito a ganhar com o download de nosso eBook “As melhores práticas para acelerar seu time to market”.

 

 

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Referências:

1. Predicts 2020: Analytics and Business Intelligence Strategy, Gartner, janeiro de 2020. Analistas: Gareth Herschel, Austin Kronz, Guido De Simoni, Ted Friedman, Carlie Idoine, Saul Judah, Adam Ronthal, Carlton Sapp, Svetlana Sicular
2. Augmented Analytics Is the Future of Analytics, Gartner, outubro de 2019. Analistas: Rita Sallam, Carlie Idoine