La automatización robótica de procesos (RPA) y el Big Data son dos tecnologías que están revolucionando la forma en que las empresas manejan los datos y toman decisiones.
RPA permite a las empresas automatizar tareas repetitivas y manuales, mientras que el Big Data ofrece recopilar, procesar y analizar grandes cantidades de datos de manera eficiente. Juntas, estas tecnologías pueden ayudar a las empresas a tomar decisiones informadas, mejorar la eficiencia, reducir los costes y mejorar la experiencia del cliente.
En este artículo, exploraremos cómo la RPA y el Big Data están cambiando la forma en que las empresas operan con una mayor competitividad hacia el éxito.
RPA: Automatizando tareas repetitivas de un proceso e2e
RPA es una tecnología que posibilita a las empresas automatizar tareas reiterativas y manuales mediante el uso de software "robots" o “bots” que pueden simular la interacción humana con aplicaciones y sistemas. Esto libera tiempo y recursos de la empresa que antes se dedicaban a trabajos repetitivos para enfocarse en actividades más estratégicas y de mayor aporte de valor. Aumentando de esta forma la productividad y la valía de las personas, incluso su sentimiento de aportación a la organización y a las actividades de esta.
Además, RPA ayuda a reducir los errores y mejorar la calidad de los datos. Al automatizar esas tareas que carecen de valor estratégico, pero sí de valor táctico, se reduce el riesgo de errores humanos y se mejora la precisión de los datos. Esto es especialmente importante en industrias como la banca y las finanzas, donde la precisión de los datos es crítica para tomar decisiones informadas y cumplir con las regulaciones.
Y no perdamos de vista el ahorro de costes que puede conllevar una implementación de esta tecnología, pudiendo disminuir un 50% los costes de mantenimiento de herramientas que ya no serán necesarias y aumentando hasta un 55% de productividad de los empleados.
Big Data: Una visión detallada y precisa
El Big Data es un término utilizado para describir grandes cantidades de datos, tanto estructurados como no estructurados, que son recopilados, almacenados y analizados para obtener información valiosa. Con el Big Data, las empresas pueden obtener una visión detallada y precisa de sus operaciones, lo que les proporciona la capacidad de detectar patrones y tendencias en tiempo real para tomar decisiones informadas, rápidas y precisas.
Por ejemplo, una empresa de retail puede utilizar el Big Data para recopilar datos de sus tiendas y luego utilizar esos datos para identificar tendencias y oportunidades de crecimiento, mediante el uso de técnicas de Machine Learning.
Integración de RPA y Big Data
Con los atributos de la RPA y el Big Data las empresas obtienen una mejor comprensión de sus clientes y del mercado, lo que puede ayudarles a tomar decisiones más informadas. Sin embargo, ¿cómo funciona en la práctica?
Un ejemplo de cómo la RPA y el Big Data pueden ser integrados es una empresa de servicios financieros que desea mejorar la eficiencia en el proceso de análisis de crédito para clientes potenciales.
La RPA puede ser utilizada para automatizar la recopilación de datos de diferentes fuentes, como informes de crédito, declaraciones bancarias y registros fiscales. Una vez recopilados, estos datos son almacenados en un sistema de Big Data. Luego, el sistema de Big Data utiliza técnicas de análisis avanzadas para analizar y procesar los datos, identificando patrones y tendencias. Esta información es luego utilizada para automatizar el proceso de toma de decisiones de crédito, permitiendo a la empresa tomar decisiones de crédito más precisas y rápidas.
Toda esa fuente informacional que es un Big Data, abre la puerta a las técnicas de minería de procesos, que explotando toda esta información y mediante el uso de un algoritmo predeterminado, nos permitirá realizar tres tipos de analítica:
- Discovery: identificación de procesos para crear modelos.
- Conformance: comparación de los resultados obtenidos durante el registro de eventos con los modelos establecidos del análisis anterior.
- Enhancement o mejora: analizando los datos reales, busca una optimización y mejora de los procesos.
Por ello el Process Mining identifica mediante el uso de los datos aquellas tareas que, pueden ser automatizadas y de este modo, optimizar muchas de las operaciones del negocio y RPA se encargará de ejecutarlo, por ello esta es una relación perfecta entre ambas soluciones.
Beneficios de la integración de RPA y Big Data en la compañía
A grandes rasgos podemos ver que los beneficios de esta integración son:
- Aumentar la eficiencia y la precisión en la recolección, almacenamiento y análisis de datos.
- Mejorar la toma de decisiones mediante el acceso a información más precisa y completa.
- Reducir los costos laborales al automatizar tareas repetitivas.
- Mejorar la experiencia del cliente al proporcionar un servicio más rápido y preciso.
- Aumentar la velocidad de la innovación al permitir el acceso a una gran cantidad de datos.
Mejorando la experiencia del cliente
Como hemos señalado la integración de RPA y Big Data también puede ayudar a las empresas a mejorar la experiencia del cliente. Al recopilar y analizar datos de clientes, las empresas pueden personalizar su experiencia y ofrecer productos y servicios más relevantes.
Además, la RPA puede automatizar la atención al cliente, lo que permite a las compañías brindar un servicio más rápido y preciso con la inclusión de la IA Conversacional o el tratamiento inteligente de documentos. Por ejemplo, automatizar como la gestión de llamadas y correos electrónicos. Al mismo tiempo, el uso del Big Data para analizar las interacciones con los clientes y obtener información valiosa sobre sus preferencias y necesidades, mediante técnicas de modelado tanto predictivo como de recomendaciones.
Con esta información, las empresas pueden personalizar sus ofertas y servicios para satisfacer mejor las necesidades, lo que puede aumentar la satisfacción y la fidelidad del cliente.
Casos de uso de RPA y Big Data
La RPA y el Big Data están teniendo un gran impacto en diferentes industrias, a continuación, desarrollamos algunos ejemplos.
En el sector de la Salud
RPA y Big Data pueden ser utilizados en el sector de la salud de varias maneras para mejorar la eficiencia y la calidad de los servicios. Un ejemplo podría ser el uso de la RPA para automatizar tareas administrativas como la gestión de citas, la facturación y la gestión de la información del paciente. Esto puede permitir a los profesionales de la salud concentrarse en brindar atención a los pacientes, en lugar de dedicar tiempo a tareas administrativas.
Además, el uso del Big Data puede ayudar a los profesionales de la salud a obtener información valiosa sobre los pacientes y su estado de salud. Por ejemplo, se pueden recopilar datos de dispositivos médicos conectados, como monitores de presión arterial o glucómetros, y utilizarlos para crear un perfil detallado del paciente. Esto puede ayudar a los médicos a detectar problemas de salud temprano y tomar medidas preventivas.
También se pueden utilizar datos de pacientes para mejorar la investigación médica y desarrollar nuevos tratamientos y medicamentos. En resumen, la combinación de RPA y Big Data puede ayudar a mejorar la eficiencia, la calidad y la precisión en el sector de la salud.
En el sector de retail
La automatización robótica de procesos (RPA) y el análisis de datos masivos (Big Data) pueden ayudar en el sector retail de varias maneras, algunos ejemplos incluyen:
- Análisis de datos de ventas: los minoristas pueden utilizar el Big Data para analizar los datos de ventas de diferentes productos y categorías, lo que les ayudará a identificar tendencias y patrones en el comportamiento del consumidor y tomar decisiones informadas sobre el inventario y la asignación de recursos.
- Automatización de procesos de inventario: RPA puede ayudar a los minoristas a automatizar tareas como la gestión de inventarios, la actualización de precios y el seguimiento de pedidos, lo que les permite ahorrar tiempo y reducir errores.
- Análisis de datos de clientes: los minoristas pueden utilizar el Big Data para analizar los datos de los clientes, mediante el análisis de patrones de comportamiento de los clientes, como sus compras anteriores y sus preferencias de compra, para personalizar las ofertas y mejorar la experiencia del cliente.
- Análisis de datos de rendimiento: los minoristas pueden utilizar el Big Data para analizar los datos de rendimiento de sus tiendas, como las ventas, el tráfico y el rendimiento del personal, para identificar oportunidades de mejora y maximizar el rendimiento de sus tiendas.
En el sector logístico y cadena de suministro
RPA (automatización robótica de procesos) y el Big Data pueden ser aplicados en el sector logístico de varias maneras, algunos ejemplos son:
- Automatización de procesos de inventario: Utilizando RPA, se pueden automatizar tareas repetitivas como el seguimiento de inventarios y la actualización de registros en tiempo real.
- Optimización de rutas de entrega: Utilizando Big Data, se pueden analizar y optimizar las rutas de entrega para reducir los costes y mejorar la eficiencia.
- Predicción de demanda: Utilizando técnicas de aprendizaje automático, se pueden analizar grandes cantidades de datos para predecir la demanda futura de productos, lo que ayuda a planificar mejor los inventarios y reducir los costes de almacenamiento.
- Monitoreo de paquetes: Utilizando sensores y tecnologías IoT, se pueden monitorear en tiempo real la ubicación y el estado de los paquetes, lo que proporciona un seguimiento en línea y mejorar la eficiencia de la entrega.
Son muchos y variados los ejemplos que podemos ver sobre como estas dos grandes tecnologías combinadas ayudan a las empresas a alcanzar el éxito operativo. Y es que la integración de RPA y Big Data es una combinación poderosa que permite a las empresas obtener una ventaja competitiva y mejorar sus resultados en un mundo cada vez más cambiante.
¿Quieres saber cómo podemos ayudarte en esta integración en tu caso concreto? Consúltanos.