Você sabia que RPA e Big Data são duas tendências da tecnologia que podem mudar bastante a dinâmica dos modelos de empresas? A automação do trabalho já é uma realidade em muitos nichos da economia e compreender esses eventos decorrentes da quarta Revolução Industrial é uma maneira de estar à frente dos players do mercado.
Além disso, o processo de digitalização dos negócios pode ocasionar resultados interessantes no médio e longo prazo, pois as inovações digitais geram quantidades massivas de dados que, quando analisados, podem gerar informações de valor aos negócios.
Com isso, é relevante compreender os conceitos por trás do Data Science para conseguir identificar, filtrar e processar informações relevantes. Trata-se de um esforço multidisciplinar com efeitos positivos em toda organização.
Ficou interessado no assunto? Então conheça agora a relação entre RPA e Big Data. Boa leitura!
O que é RPA?
Trata-se do termo Robotic Process Automation (RPA), que transmite a ideia de automatizar processos com o apoio de tecnologias e sistemas robóticos. Por meio de uma arquitetura embasada em software, é possível simular a execução de tarefas humanas rotineiras e repetitivas por robôs programáveis.
Para isso, é necessário definir premissas, testes de hipóteses e regras de negócio compatíveis com a lógica dos algoritmos, de forma que os robôs programáveis consigam executar rotinas pré-configuradas de acordo com o volume de demandas do negócio. Assim, é gerada uma força de trabalho automatizada e com menos custos.
Portanto, saber aplicar o RPA é um diferencial competitivo relevante no seu nicho de atuação, pois ganha-se escalabilidade e inteligência operacional. Essa é uma tendência de inovação disruptiva com efeitos consideráveis na economia, nas dinâmicas de mercado e nos hábitos de vida da sociedade.
O RPA é uma junção entre os conceitos de aprendizado de máquina, analytics e sistemas especialistas baseados em regras. Assim, pode-se integrar essas arquiteturas e melhorar o desempenho das soluções ERP, CRM e CMS da empresa. O RPA com Big Data gera inteligência de negócios e predições mais realistas das próximas tendências.
O que é Big Data?
É um fenômeno que consiste em uma grande massa de dados capturável por meio de sites, pixels fotográficos, streaming de vídeos, redes sociais, satélites, arquivos de áudio, sensores etc. O Big Data tem aplicação em muitos nichos de mercado, sendo interessante para adequar o negócio às tendências da Transformação Digital.
Essas fontes apresentam os dados em ampla variedade de formatos, sendo assim, eles podem ser estruturados, semiestruturados ou desestruturados, o que dificulta sua análise por tecnologias convencionais. Além disso, considera-se uma abordagem baseada em tecnologia, análise e mitologia.
As tecnologias de computação conseguem coletar e manipular informações de forma tempestiva e organizada (tecnologia). As análises permitem comparações para levantar padrões sociais, técnicos e econômicos (análise). Por fim, cria-se uma tendência de uma boa massa de dados gerar conhecimentos não explícitos com valor agregado para o negócio (mitologia).
Esse fenômeno apresenta 5 dimensões:
- veracidade;
- volume;
- velocidade;
- variedade;
- valor agregado.
A veracidade consiste no grau de confiança de uma massa de dados. O volume reflete a extensão e o tamanho das informações armazenadas. Já a velocidade se refere ao modo como se cria, processa e difunde um dado.
A variedade mostra o quanto um ativo de informação pode ser heterogêneo e com uma diversidade de formatos e estruturas. Por fim, o valor agregado apresenta a aplicabilidade desses conjuntos de conhecimentos à realidade de um negócio.
Como o RPA e Big Data se relacionam?
Conseguir aliar as potencialidades do RPA com as soluções de Big Data é uma demanda complexa que pode exigir a ajuda de especialistas. O aumento da produtividade com RPA ainda é um desafio grande para muitos modelos de negócios.
No entanto, pensar em estratégias inovadoras para reduzir custos é um ponto de partida interessante, pois os processos com RPA tendem a ser mais velozes e se retroalimentam dos conhecimentos gerados pelas rotinas do Big Data.
Utiliza-se muito o RPA na automação em logística por envolver muitas tarefas repetitivas passíveis de robotização. Trata-se de um processo gradativo que requer o comprometimento da alta administração, das gerências e do pessoal técnico.
Para tanto, aplicar as ideias do Design Thinking no mapeamento de processos para RPA pode gerar insights interessantes para melhorias futuras. Confira as 3 vantagens de utilizar o RPA e o Big Data em conjunto e como aplicar isso à realidade da sua empresa.
1. Simplificação de processos
A automação de processos reflete a maturidade das áreas de uma organização quanto ao tratamento e distribuição de informações. Diante desse contexto, consegue-se utilizar o RPA com Big Data para simplificar aquelas rotinas mais complexas e não padronizadas. A robotização aliada aos conhecimentos aplicados permite aos gestores de negócios identificar e corrigir essas falhas operacionais.
2. Otimização das estratégias de marketing
Investir em marketing é uma tarefa essencial para qualquer tipo de negócio. Trata-se de um esforço para que seus produtos e serviços alcancem o público correto. Para tanto, os processos com RPA alimentados com as análises de Big Data conseguem mostrar insights, padrões de consumo e tendências de mercado que um conjunto de rotinas manuais não consegue reproduzir.
3. Experiências de compra personalizadas
Conhecer sobre funis de vendas e jornada de compra do consumidor pode melhorar os resultados da sua empresa. Por meio das rotinas de RPA e dos conhecimentos gerados pelo Big Data, consegue-se identificar quais itens e serviços têm maiores taxas de conversão e probabilidade de vendas.
Com isso, pode-se fornecer uma experiência de consumo muito mais direcionada e personalizada conforme as preferências do seu cliente.
Enfim, essas são as 3 vantagens da aplicação conjunta de RPA e Big Data. Você pode perceber que os robôs e RPA representam um mercado em expansão com muitas demandas ainda inexploradas pelos players da economia. Portanto, automatizar processos com RPA pode ser uma estratégia de ação interessante.
