O Information Services Group (ISG) informou em seu mais recente relatório que 92% das empresas pretendiam adotar RPA (Automação Robótica de Processos) até 2020 porque desejavam aumentar a eficiência operacional. Esse grande número reflete como as empresas estão ansiosas para automatizar processos de negócio rotineiros.

Um dos lugares mais fáceis para empregar RPA é em processos de negócio muito simples e altamente repetitivos, que dependem de dados transacionais que estejam em comprimentos de registros fixos, com campos de dados sempre nos mesmos locais. Esses dados são altamente previsíveis, e ferramentas de automação RPA, que dependem do reconhecimento de padrões repetitivos nos dados, estão em boas posições para se destacarem.

No entanto, mesmo o processo comercial mais rotineiro pode consistir em Big Data não estruturado e semi-estruturado, além dos dados de registro fixo mais tradicionais. Por exemplo, RPA é frequentemente usado para faturas.

As faturas são geralmente apresentadas pelos fornecedores em formato PDF. Uma fatura pode conter muito espaço em branco ou o logotipo da empresa ou uma sequência de texto e números que detalham um pedido ou uma cobrança. Esse é o “Big Data” não estruturado ou semi-estruturado que RPA deve interpretar e automatizar o processamento.

As empresas não podem simplesmente tirar o software RPA da prateleira e fazê-lo funcionar com formatos não estruturados de Big Data, como documentos PDF. É aqui que a TI entra com sua liderança técnica.

Siga estas etapas para implementar o RPA

Para implementar RPA com sucesso, há uma arquitetura de ferramentas em três etapas em que a TI deve pensar primeiro: ETL, RPA e IA.

ETL: No front-end de um processo RPA que usa Big Data, é recomendável usar uma ferramenta de extração, transformação e carregamento (ETL) capaz de integrar e receber os fluxos de entrada de dados brutos e não estruturados que você recebe de todos os seus fornecedores. Essa ferramenta foi projetada para extrair os dados relevantes para seu processo de negócio, transformá-los em um formato utilizável que seus sistemas possam usar e, em seguida, carregar os dados em seus sistemas e em um processo de automação RPA.

RPA: Neste ponto, o processo RPA pode assumir o controle, porque agora você tem dados limpos e de qualidade que chegam ao software RPA, o que torna o trabalho do software RPA de automatizar um processo para algo como faturas diretas.

IA: À medida que o software RPA processa faturas, ele invoca as regras de negócios que funcionários experientes codificaram em seu mecanismo de Inteligência Artificial (IA). Por exemplo, se as regras de negócio incorporadas em um fluxo RPA veem uma fatura da Pearson Manufacturing com uma nota “10 dias” líquida e os termos líquidos normais para Pearson são 30 dias líquidos, o processo RPA pode identificar essa fatura como uma exceção que requer que uma pessoa a revise e aprove.

Dicas importantes a serem lembradas ao implementar qualquer processo RPA

O software RPA não pode fazer RPA sozinho. RPA automatiza os processos de negócio, mas o ETL automatiza a limpeza e as transferências de dados; você precisa automatizar totalmente um processo de negócio que depende de dados de qualidade. A terceira peça do quebra-cabeça é um mecanismo de IA incluído no RPA e que contém o conjunto de regras de negócios que você deseja que o software RPA aplique aos itens e operações que processa.

A integração de ferramentas é fundamental. No ambiente de Big Data, RPA funciona melhor quando usado com uma ferramenta ETL que pode fornecer dados limpos. Dentro do software RPA, deve haver uma tabela de regras de negócios que conduzam a tomada de decisão do processo de negócio do software RPA.

É essencial que os usuários finais e a TI entendam que a implementação de um processo RPA não é uma operação autônoma – requer uma variedade de outros softwares de processamento de Big Data que devem ser integrados a RPA. Essas ferramentas devem ser compatíveis entre si e devem funcionar perfeitamente em conjunto.

Referência:

How to integrate robotic process automation in big data projects