El C-suite se está convenciendo rápidamente del poder y la eficacia de aplicar la automatización a la función de gestión de datos en toda la empresa. Los responsables de la toma de decisiones han sido testigos de lo que significa perder todo el potencial de la automatización de la gestión de datos: permanecer estancados en tareas empresariales manuales, tediosas y que consumen mucho tiempo. Con el tiempo, la lentitud combinada de estas tareas puede resultar costosa y las organizaciones tienen menos capacidad para manejar datos dinámicos y que cambian rápidamente. La investigación de Gartner estima que la automatización reducirá las tareas manuales de gestión de datos en un 45 % hasta 2022.
En este artículo, veremos cómo y por qué las organizaciones de muchas industrias se están lanzando al movimiento de automatización para la gestión de datos. Es importante que las partes interesadas entiendan qué tan bien la automatización realiza las responsabilidades repetitivas de gestión de datos, qué tareas aún requieren un ser humano en el circuito y cómo evaluar las capacidades de automatización de la gestión de datos.
Formas en que se puede aplicar la automatización a la gestión de datos
Las herramientas de automatización sirven como mecanismos para agilizar las tareas de administración de datos en toda la empresa y están diseñadas para acelerar las operaciones comerciales y reducir los costos. La automatización de la gestión de datos permite a las empresas dar sentido a grandes cantidades de datos al mecanizar el trabajo redundante y dejar las tareas de alto nivel a los humanos.
A un alto nivel, la automatización para la gestión de datos puede apuntar a las siguientes áreas:
- Extienda y active los flujos de trabajo de datos: recopile automáticamente los datos requeridos y publique rápidamente los datos analizados en los sistemas relevantes
- Vuelva a implementar los esfuerzos de reconciliación de datos: reduzca el esfuerzo manual de reconciliación de datos y cambie el enfoque a la remediación de excepciones
- Garantice el cumplimiento continuo de datos: haga la transición de los procesos de cumplimiento de datos de actividades periódicas a monitoreo en tiempo real
Las aplicaciones específicas de la automatización para la gestión de datos incluyen:
Extracción de datos: las herramientas de automatización pueden importar/cargar/ingerir fuentes de datos que pueden ser desafiantes, como web scraping, API, aplicaciones heredadas y documentos complejos (PDF).
Transformación e integración de datos: muchas empresas manejan una variedad de sistemas de bases de datos que cumplen con varios estándares diferentes. A menudo es necesario conectar estos sistemas dispares, incluidos los sistemas de línea de negocio como Oracle (por ejemplo, PeopleSoft GL), SAP, Salesforce, aplicaciones de pantalla verde de mainframe, etc. La automatización para la integración de datos aborda la necesidad de unificar las fuentes de datos a través de canalizaciones y para ampliar las capacidades de preparación de datos mediante la estructuración y agregación de fuentes heredadas. Puede usar la automatización para migrar/procesar datos de acuerdo con las especificaciones de la empresa sin que las personas tengan que tocar los datos. Por lo tanto, la fuerza laboral humana puede concentrarse en actividades de mayor valor.
Calidad de los datos: limpiar datos, hacer que los datos sean consistentes, resolver problemas de datos faltantes, perfilar datos y vincular datos. Además de transformar los datos, este tipo de tareas asegura que las organizaciones se alineen con reglas bien definidas y mantengan registros que detallen los procesos utilizados para hacer que los datos sean utilizables.
Inferencia: la automatización puede ayudar a tomar acciones basadas en información de algoritmos de IA/ML, por ejemplo, desencadenar automatizaciones desde BI y plataformas de tablero.
La automatización de este tipo de tareas de administración de datos ahorra los esfuerzos manuales necesarios para hacer que los datos sean consumibles, ya sea al principio o al final de la canalización de datos. Esto conduce a la reducción de costos y la optimización del tiempo dedicado por los científicos y analistas de datos.
Operacionalización de AI/ML con automatización
Las herramientas de automatización para aplicaciones en la gestión de datos funcionan para simplificar las operaciones a través de AI/ML, tecnologías que se han vuelto bastante sofisticadas para identificar patrones de datos y adaptarse a las reglas comerciales mediante la comparación de datos, la detección y corrección de errores y el mapeo de diferentes elementos de datos. AI/ML permite a las empresas aumentar de manera efectiva su capacidad para administrar datos dinámicos, ya que las tareas de administración de datos técnicos y comerciales se completan en tiempo real.
La automatización está emergiendo como una tecnología complementaria ideal para transformar el potencial de AI/ML en una realidad operativa. Una plataforma de automatización bien adaptada permite a las empresas insertar diferentes modelos de IA directamente en varias etapas del proceso que, de lo contrario, podrían requerir la acción o revisión humana.
Ejemplos de casos de uso de automatización de gestión de datos
Hay una gran cantidad de ejemplos de casos de uso de la aplicación de la automatización a las tareas y flujos de trabajo de gestión de datos. Por ejemplo, un flujo de trabajo de procesamiento de facturas puede utilizar la automatización junto con modelos de IA para extraer datos estructurados y no estructurados de formularios de facturas con el fin de clasificar datos irregulares o faltantes, y para enrutar la factura al aprobador de pagos adecuado en función de la información encontrada en la factura junto con el monto del pago. Al integrar este nivel de inteligencia en los flujos de trabajo contables, las empresas pueden mejorar significativamente la velocidad, la eficiencia y, en última instancia, la precisión del proceso.
Las soluciones de automatización de UiPath pueden desempeñar un papel integral en tales aplicaciones. El UiPath AI Center combina la automatización con las capacidades de AI/ML. Las empresas pueden utilizar modelos de IA personalizados y/o ampliamente disponibles dentro de la plataforma AI Center junto con UiPath Studio para usar con cualquier proceso de automatización relevante. AI Center también ayuda a administrar los modelos de IA con respecto a las necesidades de la funcionalidad de ModelOps, es decir, el enfoque en el gobierno y la gestión del ciclo de vida de una gama de modelos de IA operativos, incluidos modelos de control de versiones, actualizaciones y reentrenamiento.
Para ayudar a los clientes en el camino hacia la creación de procesos de automatización inteligentes, UiPath ha creado más de 25 modelos ML listos para usar, además de muchos modelos inteligentes proporcionados por socios a través de UiPath Marketplace. Por ejemplo, la solución Document Understanding incluye modelos para extraer datos de facturas, órdenes de compra, recibos y facturas de servicios públicos.
UiPath también tiene asociaciones estratégicas con socios tecnológicos como Tableau, Alteryx, Qlik, AWS y Snowflake para expandir el potencial de administración de datos.
En resumen
Con una estrategia de datos bien concebida y útiles herramientas automatizadas de gestión de datos, las empresas pueden mantenerse competitivas y alineadas con un mercado en evolución para expandir las oportunidades. La realidad es que las herramientas de automatización no resuelven todas las necesidades comerciales de administración de datos, pero las tareas que abordan marcan una diferencia significativa en el resultado final.