Como a integração de RPA e de Big Data pode ajudar as empresas

O Robotic Process Automation (RPA) e o Big Data são duas tecnologias que estão a revolucionar a forma como as empresas lidam com os dados e tomam decisões.

O RPA permite às empresas automatizar tarefas repetitivas e manuais, enquanto que o Big Data permite recolher, processar e analisar grandes quantidades de dados de forma eficiente. Juntas, estas tecnologias podem ajudar as empresas a tomar decisões conscientes, melhorar a eficiência, reduzir custos e melhorar a experiência do cliente.

Neste artigo, vamos explorar como o RPA e o Big Data estão a mudar a forma como as empresas operam com uma maior competitividade rumo ao sucesso.

 

 

RPA: Automatização de tarefas repetitivas num processo e2e

RPA é uma tecnologia que permite às empresas automatizar tarefas repetitivas e manuais através do uso de softwares tais como “robôs” ou “bots”, que podem simular a interação humana com aplicações e sistemas. Isto liberta tempo e recursos da empresa, que anteriormente eram gastos em trabalho repetitivo, para se concentrarem em atividades mais estratégicas e que acrescentam mais valor. Desta forma, aumenta a produtividade e o valor das pessoas, inclusive o seu sentimento de contribuição na organização e nas atividades da mesma.

Para além disso, o RPA ajuda a reduzir erros e a melhorar a qualidade dos dados. Ao automatizar as tarefas que não têm valor estratégico, mas que têm valor tático, o risco de erro humano é reduzido e a precisão dos dados é melhorada. Isto é especialmente importante em indústrias como a banca e as finanças, onde a precisão dos dados é fundamental para tomar decisões conscientes e cumprir com as normas.

E não percamos de vista as economias de custos que podem advir da implementação desta tecnologia, que pode reduzir 50% dos custos de manutenção de ferramentas que já não serão necessárias e aumentar a produtividade dos funcionários até 55%.

 

Big Data: Uma visão detalhada e precisa

Big Data é um termo utilizado para descrever grandes quantidades de dados, tanto estruturados como não estruturados, que são recolhidos, armazenados e analisados para obter informações valiosas. Com o Big Data, as empresas podem obter uma visão detalhada e precisa das suas operações, dando-lhes a capacidade de detetar padrões e tendências em tempo real, para tomarem decisões conscientes, rápidas e precisas.

Por exemplo, uma empresa retalhista pode usar o Big Data para recolher dados das suas lojas, e depois usar esses dados para identificar tendências e oportunidades de crescimento, usando técnicas de Machine Learning.

 

Integração de RPA e Big Data

Com os atributos do RPA e do Big Data, as empresas adquirem uma melhor compreensão dos seus clientes e do mercado, o que as pode ajudar a tomar decisões mais conscientes. Mas afinal, como é que funciona na prática?

Um exemplo de como o RPA e o Big Data podem ser integrados é uma empresa de serviços financeiros que pretende melhorar a eficiência no processo de análise de crédito para potenciais clientes.

O RPA pode ser utilizado para automatizar a recolha de dados de diferentes fontes, tais como relatórios de crédito, extratos bancários e registos fiscais. Uma vez recolhidos, estes dados são armazenados num sistema de Big Data. O sistema Big Data usa então técnicas analíticas avançadas para analisar e processar os dados, identificando padrões e tendências. Esta informação é então utilizada, para automatizar o processo de decisão do crédito, permitindo que a empresa tome decisões de crédito mais precisas e rápidas.

Toda esta fonte de informação que é o Big Data, abre a porta para as técnicas de mineração de processos que, explorando toda esta informação e usando um algoritmo pré-determinado, nos permitirá realizar três tipos de análises:

1. Discovery: identificação de processos para criar modelos.
2. Conformance: comparação dos resultados obtidos durante o registo de eventos com os modelos estabelecidos da análise anterior.
3. Enhancement ou melhoria: ao analisar os dados reais, procura otimizar e melhorar os processos.

 

Assim sendo, o Process Mining identifica, através da utilização dos dados, as tarefas que podem ser automatizadas e assim otimizar muitas das operações comerciais, e o RPA será responsável pela sua execução, tornando-se assim numa relação perfeita entre as duas soluções.

 

Benefícios da integração do RPA e Big Data na empresa

Em termos gerais, podemos ver que os benefícios desta integração são:

• Aumentar a eficiência e a precisão na recolha, armazenamento e análise de dados.
• Melhorar a tomada de decisões através do acesso a informação mais precisa e completa.
• Reduzir os custos de mão-de-obra, automatizando tarefas repetitivas.
• Melhorar a experiência do cliente proporcionando um serviço mais rápido e mais preciso.
• Aumentar a velocidade da inovação ao permitir o acesso a uma grande quantidade de dados.

 

Melhorar a experiência do cliente

Como temos observado, a integração do RPA e do Big Data também pode ajudar as empresas a melhorar a experiência do cliente. Ao recolher e analisar os dados dos clientes, as empresas podem personalizar a experiência do cliente e oferecer produtos e serviços mais relevantes.

Além disso, o RPA pode automatizar o apoio ao cliente, permitindo às empresas fornecer um serviço mais rápido e preciso com a inclusão da IA Conversacional ou o processamento inteligente de documentos. Por exemplo, automatizar a gestão de chamadas e e-mails. Ao mesmo tempo, utilizar o Big Data para analisar as interações com os clientes e obter informações valiosas sobre as suas preferências e necessidades, através de técnicas de modelação tanto preditivas como de recomendações.

Com esta informação, as empresas podem personalizar as suas ofertas e serviços para melhor satisfazer as necessidades, o que pode aumentar a satisfação e a fidelidade do cliente.

 

Casos de utilização de RPA e de Big Data

O RPA e o Big Data estão a ter um grande impacto em diferentes indústrias. De seguida, desenvolveremos alguns exemplos.

No sector da Saúde

O RPA e o Big Data podem ser utilizados no sector da saúde de várias formas para melhorar a eficiência e a qualidade dos serviços. Um exemplo, poderia ser o uso do RPA para automatizar tarefas administrativas como a gestão de consultas, a faturação e a gestão da informação do paciente. Isto permite que os profissionais de saúde se concentrem mais em prestar atenção aos pacientes, em vez de dedicarem tempo a tarefas administrativas.

Para além disso, o uso do Big Data pode ajudar os profissionais de saúde a obter informações valiosas sobre os pacientes e o seu estado de saúde. Por exemplo, podem ser recolhidos dados de dispositivos médicos conectados, tais como monitores de tensão arterial ou glicosímetros, e utilizá-los para criar um perfil detalhado do paciente. Isto pode ajudar os médicos a detetar problemas de saúde precocemente e tomar medidas preventivas.

Os dados dos pacientes também podem ser utilizados para melhorar a investigação médica e desenvolver novos tratamentos e medicamentos. Em suma, a combinação de RPA e Big Data pode ajudar a melhorar a eficiência, a qualidade e a precisão no sector da saúde.

No sector do retalho

O Robotic Process Automation (RPA) e a análise de grandes volumes de dados (Big Data) podem ajudar no sector do retalho de várias maneiras, alguns exemplos incluem:

1. Análise de dados de vendas: os retalhistas podem utilizar o Big Data para analisar os dados de vendas de diferentes produtos e categorias, o que os ajudará a identificar tendências e padrões no comportamento dos consumidores e a tomar decisões informadas sobre o inventário e a atribuição de recursos.
2. Automatização do processo de inventário: o RPA pode ajudar os retalhistas a automatizar tarefas como a gestão de inventários, a atualização de preços e o seguimento de encomendas, permitindo poupar tempo e reduzir erros.
3. Análise de dados de clientes: os retalhistas podem utilizar o Big Data para analisar os dados dos clientes, analisando padrões de comportamento dos clientes, tais como compras anteriores e preferências de compra, de modo a personalizar ofertas e melhorar a experiência do cliente.
4. Análise de dados de desempenho: Os retalhistas podem usar o Big Data para analisar os dados de desempenho das suas lojas, tais como vendas, tráfego e desempenho dos funcionários, para identificar oportunidades de melhoria e maximizar o desempenho das suas lojas.

No sector da logística e da cadeia de abastecimento

O RPA (Robotic Process Automation) e o Big Data podem ser aplicados no sector da logística de várias maneiras, alguns exemplos são:

1. Automatizar processos de inventário: Utilizando o RPA, é possível automatizar tarefas repetitivas como o seguimento do inventário e a atualização de registos em tempo real.
2. Otimização das rotas de entrega: Utilizando o Big Data, as rotas de entrega podem ser analisadas e otimizadas para reduzir custos e melhorar a eficiência.
3. Previsão da procura: Utilizando técnicas de aprendizagem automática, grandes quantidades de dados podem ser analisadas para prever a procura futura de produtos, ajudando a planear melhor os inventários e a reduzir os custos de armazenamento.
4. Monitorização de encomendas: Utilizando sensores e tecnologias IoT, a localização e o estado das encomendas podem ser monitorizadas em tempo real, proporcionando um rastreio online e melhorando a eficiência da entrega.

 

Existem muitos e variados exemplos de como estas duas grandes tecnologias combinadas, podem ajudar as empresas a alcançar o sucesso operacional. A integração de RPA e Big Data é uma combinação poderosa que permite às empresas ganhar uma vantagem competitiva e melhorar os seus resultados num mundo em constante mudança.

Quer saber como podemos ajudá-lo com esta integração, no seu caso específico? Contacte-nos.