Automação inteligente: transformando dados não estruturados em valor aos negócios

Estabelecer uma base sólida de dados é fundamental para gerenciar informações internas e construir um sistema central em toda a empresa. O acesso a boas métricas e dados pode otimizar o funcionamento de sua organização e fornecer informações sobre como você pode aprimorar para atender às melhores práticas. Para conseguir isso, geralmente é necessária uma equipe dedicada em encontrar os dados e selecionar os detalhes necessários, o que pode levar tempo.

À medida que grandes quantidades de informações estão sendo processadas de diversas fontes diferentes, os métodos manuais de obtenção de dados estão se tornando cada vez mais desafiadores. A probabilidade de que as informações obtidas sejam equivocadas, complexas e não estruturadas aumenta consideravelmente, dificultando a identificação de informações e a obtenção de insights valiosos.

Montagem de ferramentas automatizadas

Embora seja uma prática comum avaliar dados manualmente, ter processos de alto nível para gerenciar essas informações aprimora os sistemas por meio de uma solução personalizada e uma plataforma de serviço completo que pode identificar informações importantes.

Os sistemas automatizados empregam machine learning (ML) e inteligência artificial (AI) que podem ser programados para coletar informações em tempo real e destacar os dados que se alinham mais fortemente aos objetivos da sua organização. Isso permite uma avaliação abrangente das informações e uma visão geral clara das métricas relevantes que são automaticamente exibidas com base em suas metas gerais, enquanto os dados irrelevantes são filtrados.

Além disso, ao construir um sistema interno, você pode criar uma unidade de armazenamento centralizada para dados e permitir acesso direto à sua equipe. Por sua vez, isso fornecerá aos usuários uma plataforma de informações end-to-end e aprimorará a operação diária da governança corporativa, criando um conjunto mais claro de análise de dados que permite uma maior ênfase nas informações. Em comparação com os dados obtidos manualmente, destacar as métricas relevantes consome muitos recursos.

Construir plataformas a partir de sistemas internos é útil para adotar um ecossistema digital interno que pode ser usado em sua empresa e estabelecer uma maior compreensão da estrutura geral da rede de automação. A criação de ferramentas fáceis de usar também permitirá que você descubra problemas de conformidade antecipadamente e identifique instâncias e riscos de erro humano.

Sistemas e estruturas de dados 

É importante desenvolver a estrutura de dados correta para aproveitar ao máximo seu sistema automatizado. A transferência dos processos atuais exigirá uma transição da coleta manual de dados para uma rede de coleta de informações que envolva ML e IA, que será capaz de obter um conjunto aprimorado de métricas, criando um processo estruturado de coleta de dados para atender à conformidade.

Você pode aproveitar uma web solution, que fornece acesso direto aos usuários e garante que haja uma maior camada de segurança. Essa plataforma também fornecerá um conjunto claramente definido de ferramentas de visualização de dados, o que permitirá que suas equipes obtenham maiores insights das métricas coletadas e permita que os indivíduos identifiquem imprecisões de dados com mais clareza e evitem erros.

Gerenciamento de informações

As ferramentas automatizadas também ajudam a transformar os processos manuais atuais. Um sistema automatizado pode abordar questões-chave dentro de uma estrutura, destacando os controles e mecanismos gerais de eficiência e garantindo o conhecimento desses dados-chave. Isso também ajudará sua organização a entender o risco e os benefícios de suas métricas com mais clareza e a escolher com eficácia qual ação é necessária para atender às melhores práticas. O sistema também pode ser dimensionado ao longo do tempo e gerenciado de acordo com seu progresso.

Gerenciar essas informações também ajuda a desenvolver um roteiro mais claro para a automação aprimorada. Ao implementar uma plataforma de machine learning, o processo de alimentação de dados no sistema cria uma estrutura automatizada que melhorará com o tempo à medida que mais dados forem enviados.

Abrir o acesso aos dados é uma etapa importante para construir uma infraestrutura eficaz que aprimore o processo geral e forneça informações que ajudem a alcançar seus objetivos. Por sua vez, a informação será mais eficaz e simplificada para o futuro.

Uma plataforma automatizada garante maior acesso a dados e informações, criando uma ferramenta de dados interna eficiente que ajuda a incorporar seus objetivos gerais por meio de sistemas integrados e análises de dados aprimoradas.

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