Come l’integrazione di RPA e Big Data può aiutare le aziende

L’automazione robotica dei processi (RPA) e il Big Data sono due tecnologie che stanno rivoluzionando il modo in cui le aziende gestiscono i dati e prendono decisioni.

L’RPA consente alle aziende di automatizzare le attività manuali e ripetitive, mentre il Big Data offre la possibilità di raccogliere, elaborare e analizzare grandi quantità di dati in modo efficiente. Insieme, queste tecnologie possono aiutare le aziende a prendere decisioni informate, a migliorare l’efficienza, a ridurre i costi e a migliorare l’esperienza del cliente.

In questo articolo, esploreremo come l’RPA e il Big Data stiano cambiando il modo in cui le aziende operano con una maggiore competitività verso il successo.

 

 

RPA: automatizzare i compiti ripetitivi in un processo e2e

La RPA è una tecnologia che consente alle aziende di automatizzare le attività manuali e ripetitive attraverso l’uso di “robot” o “bot” software che possono simulare l’interazione umana con applicazioni e sistemi. In questo modo si liberano il tempo e le risorse dell’azienda, che prima venivano impiegati in lavori ripetitivi, per concentrarsi su attività più strategiche e a valore aggiunto. Questo aumenta la produttività e il valore delle persone, compreso il loro senso di implicazione con l’organizzazione e alle sue attività.

Inoltre, l’RPA aiuta a ridurre gli errori e a migliorare la qualità dei dati. Automatizzando le attività che non hanno valore strategico, ma hanno valore tattico, si riduce il rischio di errore umano e si migliora l’accuratezza dei dati. Questo è particolarmente importante in settori come quello bancario e finanziario, dove l’accuratezza dei dati è fondamentale per prendere decisioni informate e rispettare le normative.

E non perdiamo di vista i risparmi sui costi che un’implementazione di questa tecnologia può portare, riducendo potenzialmente i costi di manutenzione del 50% per gli strumenti che non saranno più necessari e aumentando la produttività dei dipendenti fino al 55%.

 

Big Data: una visione dettagliata e accurata

Big Data è un termine utilizzato per descrivere grandi quantità di dati, sia strutturati che non strutturati, che vengono raccolti, archiviati e analizzati per ottenere informazioni preziose. Con i Big Data, le aziende possono ottenere una visione dettagliata e accurata delle loro attività, dando loro la possibilità di individuare modelli e tendenze in tempo reale per prendere decisioni informate, rapide e precise.

Ad esempio, un’azienda di vendita al dettaglio può utilizzare i Big Data per raccogliere i dati dei suoi negozi e poi usarli per identificare le tendenze e le opportunità di crescita, utilizzando le tecniche di Machine Learning.

 

Integrazione di RPA e Big Data

Con gli attributi dell’RPA e dei Big Data, le aziende ottengono una migliore comprensione dei loro clienti e del mercato, che può aiutarle a prendere decisioni più accurate. Ma come funziona in pratica?

Un esempio di come RPA e Big Data possono essere integrati è quello di un’azienda di servizi finanziari che vuole migliorare l’efficienza del processo di analisi del credito per i potenziali clienti.

L’RPA può essere utilizzata per automatizzare la raccolta di dati da diverse fonti, come i rapporti di credito, gli estratti conto bancari e i registri fiscali. Una volta raccolti, questi dati vengono archiviati in un sistema Big Data. Il sistema Big Data utilizza poi tecniche di analisi avanzate per analizzare ed elaborare i dati, identificando modelli e tendenze. Queste informazioni vengono poi utilizzate per automatizzare il processo decisionale sul credito, consentendo all’azienda di prendere decisioni più accurate e più rapide.

Tutta questa fonte informativa che è Big Data apre le porte alle tecniche di process mining, che, sfruttando tutte queste informazioni e utilizzando un algoritmo predeterminato, ci permetteranno di eseguire tre tipi di analisi:

1. Scoperta: identificazione dei processi per creare i modelli.
2. Conformità: confronto dei risultati ottenuti durante la registrazione degli eventi con i modelli stabiliti dall’analisi precedente.
3. Miglioramento: analizzando i dati reali, cerca di ottimizzare e migliorare i processi.

 

Il Process Mining identifica, attraverso l’uso dei dati, le attività che possono essere automatizzate, ottimizzando così molte operazioni aziendali, mentre l’RPA si occuperà di eseguirle; quindi, si tratta di una relazione perfetta tra le due soluzioni.

 

Vantaggi dell’integrazione di RPA e Big Data in azienda

In linea di massima, possiamo vedere che i vantaggi di questa integrazione sono:

• Aumenta l’efficienza e l’accuratezza nella raccolta, archiviazione e analisi dei dati.
• Migliorare il processo decisionale grazie all’accesso a informazioni più accurate e complete.
• Riduce i costi di manodopera automatizzando le attività ripetitive.
• Migliorare l’esperienza del cliente, fornendo un servizio più rapido e accurato.
• Aumenta la velocità dell’innovazione consentendo l’accesso a una grande quantità di dati.

 

Migliorare l’esperienza del cliente

Come abbiamo notato, l’integrazione di RPA e Big Data può anche aiutare le aziende a migliorare l’esperienza del cliente. Raccogliendo e analizzando i dati dei clienti, le aziende possono personalizzare la loro esperienza e offrire prodotti e servizi più pertinenti.

Inoltre, l’ RPA può automatizzare il servizio di attenzione ai clienti, consentendo alle aziende di fornire un processo più rapido e accurato con l’inclusione dell’AI conversazionale o dell’elaborazione intelligente dei documenti. Ad esempio, automatizzando il modo in cui vengono gestite le chiamate e le e-mail. Allo stesso tempo, l’uso dei Big Data per analizzare le interazioni con i clienti e ottenere informazioni preziose sulle loro preferenze ed esigenze, attraverso tecniche di modellazione predittiva e di raccomandazione.

Con queste informazioni, le aziende possono personalizzare le loro offerte e i loro servizi per soddisfare meglio le esigenze, il che può aumentare la soddisfazione e la fedeltà dei clienti.

 

Casi d’uso di RPA e Big Data

L’RPA e i Big Data stanno avendo un grande impatto in diversi settori, ecco alcuni esempi.

Nel settore sanitario

L’RPA e i Big Data possono essere utilizzati nel settore sanitario in vari modi per migliorare l’efficienza e la qualità dei servizi. Un esempio potrebbe essere l’uso dell’RPA per automatizzare le attività amministrative come la gestione degli appuntamenti, la fatturazione e la gestione delle informazioni sui pazienti. Questo può consentire agli operatori sanitari di concentrarsi sull’assistenza ai pazienti, anziché dedicare tempo alle attività amministrative.

Inoltre, l’uso dei Big Data può aiutare gli operatori sanitari a ottenere informazioni preziose sui pazienti e sul loro stato di salute. Ad esempio, i dati possono essere raccolti da dispositivi medici collegati, come i monitor della pressione sanguigna o i glucometri, e utilizzati per creare un profilo dettagliato del paziente. Questo può aiutare i medici a individuare precocemente i problemi di salute e a prendere misure preventive.

I dati dei pazienti possono essere utilizzati anche per migliorare la ricerca medica e sviluppare nuovi trattamenti e farmaci. In breve, la combinazione di RPA e Big Data può contribuire a migliorare l’efficienza, la qualità e l’accuratezza nel settore sanitario.

Nel settore della vendita al dettaglio

L’automazione robotica dei processi (RPA) e l’analisi dei Big Data possono aiutare il settore della vendita al dettaglio in diversi modi:

1. Analisi dei dati di vendita: i rivenditori possono utilizzare i Big Data per analizzare i dati di vendita di diversi prodotti e categorie, che li aiuteranno a identificare tendenze e modelli nel comportamento dei consumatori e a prendere decisioni informate sull’inventario e sull’allocazione delle risorse.
2. Automazione dei processi di inventario: l’RPA può aiutare i rivenditori ad automatizzare attività come la gestione dell’inventario, l’aggiornamento dei prezzi e il monitoraggio degli ordini, risparmiando tempo e riducendo gli errori.
3. Analisi dei dati dei clienti: i rivenditori possono utilizzare i Big Data per analizzare i dati dei clienti, analizzando i modelli di comportamento dei clienti, come gli acquisti passati e le preferenze di acquisto, per personalizzare le offerte e migliorare l’esperienza del cliente.
4. Analisi dei dati sulle prestazioni: i rivenditori possono utilizzare i Big Data per analizzare i dati sulle prestazioni dei loro negozi, come le vendite, il traffico e le prestazioni del personale, per identificare le opportunità di miglioramento e massimizzare le prestazioni del negozio.

Nel settore della logistica e della catena di approvvigionamento

L’RPA (automazione robotica dei processi) e i Big Data possono essere applicati nel settore della logistica in diversi modi, alcuni esempi sono:

1. Automazione del processo di inventario: utilizzando l’RPA, è possibile automatizzare le attività ripetitive come il monitoraggio dell’inventario e l’aggiornamento dei record in tempo reale.
2. Ottimizzazione dei percorsi di consegna: utilizzando i Big Data, i percorsi di consegna possono essere analizzati e ottimizzati per ridurre i costi e migliorare l’efficienza.
3. Previsione della domanda: utilizzando le tecniche di apprendimento automatico, è possibile analizzare grandi quantità di dati per prevedere la domanda futura di prodotti, aiutando a pianificare meglio le scorte e a ridurre i costi di stoccaggio.
4. Monitoraggio dei pacchi: utilizzando i sensori e le tecnologie IoT, è possibile monitorare la posizione e lo stato dei pacchi in tempo reale, fornendo una tracciabilità online e migliorando l’efficienza della consegna.

 

Ci sono molti e diversi esempi di come queste due grandi tecnologie combinate possano aiutare le aziende a raggiungere il successo operativo. L’integrazione di RPA e Big Data è una combinazione potente che consente alle aziende di ottenere un vantaggio competitivo e migliorare i profitti in un mondo in continua evoluzione.

Vuole sapere come possiamo aiutarla con questa integrazione nel suo caso specifico?