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Tudo que Você Precisa Saber sobre Automação Robótica de Processos (RPA) na Análise de Dados

O que é RPA (Automação Robótica de Processos)?

RPA é uma tecnologia que usa software robôs ou 'bots' para automatizar tarefas rotineiras e repetitivas que normalmente seriam realizadas por humanos. Estes bots podem interagir com sistemas e aplicações assim como um humano faria, permitindo a automação de uma ampla gama de processos de negócios.

Por que RPA é importante?

A RPA pode trazer vários benefícios para as organizações, incluindo aumento da eficiência, redução de erros, economia de custos e liberação de funcionários para se concentrarem em tarefas mais estratégicas e de maior valor.


Mas como isso se traduz em um contexto empresarial e quais são as implicações para a análise de dados?


Primeiro, vamos olhar para o mercado de software RPA. Ele cresceu impressionantes 31%, para US$ 2,4 bilhões em 2021, superando em muito a taxa média de crescimento do mercado mundial de software de 16%. Isso indica uma aceitação em larga escala da RPA, com os cinco principais fornecedores respondendo por quase 66% do mercado global de RPA.


A projeção para o futuro do RPA é ainda mais estimulante. Em 2023, mais de um terço das grandes organizações possuem analistas praticando a disciplina de inteligência de decisão, incluindo modelagem de decisão. Além disso, espera-se que as implantações de malha de dados quadruplicarão a eficiência na utilização de dados até 2024, reduzindo pela metade as tarefas de gerenciamento de dados conduzidas por humanos.


Até 2025, é previsto que 95% das decisões que atualmente usam dados serão pelo menos parcialmente automatizadas. Esse movimento em direção à automação transformará a maneira como as empresas tomam decisões, tornando os processos mais eficientes e baseados em dados.


Outro ponto importante é a influência dos Chief Data Officers (CDOs) nesse cenário. Aqueles que estabelecerem colaboração baseada em fluxo de valor superarão significativamente seus pares na condução de colaboração multifuncional e criação de valor até 2025.


Quais tarefas podem ser automatizadas com RPA?

De acordo com o Gartner, uma autoridade líder em pesquisas de TI, as empresas devem aproveitar o RPA para "mover dados para dentro ou fora de sistemas de aplicativos sem interação humana” ou "automatizar tarefas com um humano no circuito".


Ou seja: A RPA é mais adequada para tarefas que são altamente repetitivas, baseadas em regras e que envolvem a manipulação de dados. Isso inclui coisas como entrada de dados, processamento de transações, resposta a e-mails e integração de sistemas.


Quais são os desafios da implementação da RPA?

A implementação da RPA pode ser desafiadora. Pode exigir uma mudança cultural dentro da organização, já que os funcionários podem ver a tecnologia como uma ameaça aos seus empregos. Além disso, a implementação da RPA pode ser complexa e requer planejamento cuidadoso e gerenciamento de mudanças.


Para se manterem competitivas nesse cenário em rápido desenvolvimento, as organizações precisarão desenvolver e procurar habilidades analíticas e interpessoais no mercado de talentos de dados e análises. Afinal, a automação de processos robóticos está aqui para ficar, e as empresas que conseguirem adaptar-se a essa nova realidade colherão os benefícios.


Conclusão

É evidente que a RPA está se tornando uma parte integrante da análise de dados. Com seu poder para automatizar tarefas e aumentar a eficiência, a RPA promete transformar o cenário de análise de dados, tornando-o mais eficiente, baseado em dados e conduzido por IA. As organizações que entenderem e adotarem essa tendência estarão bem posicionadas para prosperar na economia digital de amanhã.



Por Félix Muniz, CEO - Falqon Especialista em Estratégia e Gestão para Negócios de Tecnologia; Startupeiro e Empreendedor.

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