RPA a analityka predykcyjna: Jak połączyć automatyzację z zaawansowaną analityką danych?
W tym artykule dowiesz się:
- Czym jest analityka predykcyjna i dlaczego warto ją stosować
- Jakie usprawnienia może dać integracja analizy predykcyjnej z RPA
- W jaki sposób automatyzacja poprawia satysfakcję pracowników
- Jak połączenie automatyzacji z analizą predykcyjną ułatwia proces decyzyjny
RPA i analityka predykcyjna to dwa dynamicznie rozwijające się obszary, które mogą zrewolucjonizować zarządzanie procesami i podejmowanie decyzji w biznesie. Z jednej strony mamy robotyzację procesów biznesowych (RPA), która automatyzuje rutynowe zadania, a z drugiej analitykę predykcyjną (ang. predictive analytics), która pozwala przewidywać przyszłe zdarzenia i trendy na podstawie danych. Jak te dwa podejścia mogą współpracować, by przynieść firmom jeszcze większe korzyści?
Czym jest analityka predykcyjna i jak działa?
Analityka predykcyjna to dziedzina zaawansowanej analizy danych, która wykorzystuje modele statystyczne, algorytmy uczenia maszynowego (ML, Machine Learning) i techniki analizy danych historycznych, aby prognozować przyszłe zdarzenia. Pozwala na prowadzenie tak zwanego „data-driven business”, czyli biznesu zarządzanego w oparciu o twarde dane, a nie intuicję czy zgadywanie.
Analiza predykcyjna znajduje zastosowanie w praktycznie każdej branży. Przykładowo, może pomóc w przewidywaniu trendów sprzedaży czy zachowań klientów – jest to więc narzędzie o ogromnym znaczeniu. Tworzenie prognoz finansowych pozwala na lepsze zarządzanie ryzykiem, a użycie modeli predykcyjnych do przewidywania stanu zapasów czy serwisowania maszyn może zaoszczędzić sporo pieniędzy i czasu w dłuższej perspektywie działalności.
Integracja RPA z analityką predykcyjną
Analityka predykcyjna nie istnieje bez odpowiednio przygotowanych danych dobrej jakości, co może zająć sporo czasu, jeśli zajmujemy się tym manualnie. Wykorzystując RPA w analizie danych, firmy mogą automatycznie gromadzić, przetwarzać, czyścić i wstępnie analizować duże ilości informacji. Takie działania znacznie przyspieszają proces tworzenia modeli predykcyjnych, więc dodatkowo oszczędzają czas i pozwalają na szybsze podejmowanie decyzji opartych na danych. Dzięki temu firmy mogą elastycznie reagować i dostosowywać się do dynamicznie zmieniających się warunków rynkowych.
Integracja RPA z zaawansowaną analityką predykcyjną może zachodzić w różnych miejscach procesu. Między innymi polega ona na zbieraniu danych w czasie rzeczywistym, gdzie RPA automatycznie pobiera informacje z wielu źródeł, takich jak systemy ERP, CRM czy platformy analityczne, eliminując potrzebę ręcznego gromadzenia i porządkowania danych.
Może również przetwarzać już zebrane dane na potrzeby modeli predykcyjnych, przygotowując je do analizy poprzez usuwanie błędów i odpowiednie formatowanie. Dodatkowo, po przeprowadzeniu analizy predykcyjnej, RPA może generować raporty oraz automatycznie przesyłać rekomendacje bezpośrednio do decydentów, wspierając ich w codziennej pracy.
Ważnym elementem procesu jest analityka samego rozwiązania RPA i jego integracji – dzięki niej organizacje mogą śledzić, mierzyć i zarządzać wydajnością poszczególnych automatyzacji. Pozwala to na wykrycie ewentualnych obszarów do poprawy oraz przejście na kolejne poziomy dojrzałości w obszarze cyfrowej transformacji.
Przykłady zastosowania RPA i analityki predykcyjnej w biznesie
Organizacje coraz częściej wykorzystują RPA i analitykę predykcyjną do optymalizacji procesów biznesowych w takich obszarach jak finanse, sprzedaż czy obsługa klienta.
Automatyzacja procesów w finansach wspiera przewidywanie płynności i usprawnianie procesów budżetowania i raportowania. W zarządzaniu ryzykiem finansowym system może wskazać na potencjalne zagrożenia kredytowe na podstawie analizy historycznych danych, co pozwala na podjęcie odpowiednich działań zapobiegawczych. Korzyścią też jest szybkie generowanie szczegółowych raportów. Co więcej, prognozowanie przychodów i zysków jest bardzo istotne dla przyszłości firm, dlatego powinna być to nieodłączna część procesów każdego biznesu chcącego pozostać konkurencyjnym przez długie lata.
Możliwość szybkiego reagowania na zmiany jest kluczowa w prowadzeniu biznesu na dynamicznym rynku. W zarządzaniu sprzedażą analityka predykcyjna zintegrowana z RPA może sugerować, które produkty mają największy potencjał wzrostu, więc umożliwia firmom skierowanie zasobów tam, gdzie przyniosą największy zysk. Integracje RPA z analityką pozwalają także na tworzenie spersonalizowanych ofert dla klientów i optymalizację zarządzania stanami magazynowymi (jeśli mamy do czynienia ze sprzedażą produktów).
Jak RPA i analityka predykcyjna mogą wspierać podejmowanie decyzji?
RPA i analityka predykcyjna odgrywają kluczową rolę we wspieraniu podejmowania decyzji dzięki zdolności do szybkiego przetwarzania dużych ilości danych i dostarczania precyzyjnych, opartych na faktach informacji.
Analityka predykcyjna pozwala przewidywać przyszłe trendy, takie jak zmiany na rynku, zapotrzebowanie klientów czy ryzyko finansowe, co umożliwia managerom podejmowanie zdecydowanie bardziej świadomych decyzji strategicznych. Z kolei RPA automatyzuje proces zbierania, organizowania i prezentowania danych, eliminując ryzyko błędów ludzkich i przyspieszając czas reakcji na dynamiczne zmiany. Dzięki temu decydenci mają dostęp do zawsze aktualnych i szczegółowych informacji, które wspierają ich w podejmowaniu decyzji opartych na danych, a nie na intuicji.
RPA i analityka predykcyjna to narzędzia, które doskonale się uzupełniają. Dzięki integracji zaawansowanej analityki z automatyzacją procesów biznesowych, firmy mogą osiągać lepsze wyniki, minimalizować ryzyko i usprawniać codzienną działalność. Przyszłość biznesu leży w danych – a połączenie tych dwóch technologii to duży krok w stronę pełnej transformacji cyfrowej. W Mindbox wiemy, jak to zrobić – skontaktuj się z nami i wykorzystaj RPA z analityką predykcyjną do usprawnienia swoich procesów biznesowych.
Porozmawiajmy!
a my pomożemy Ci wdrożyć najnowsze rozwiązania!