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Ciencia de datos

Cuando se utilizan en sinergia, la RPA y la ciencia de datos pueden proporcionar una gran cantidad de información procesable. Por la propia naturaleza de una RPA (automatización robótica de procesos), es necesario analizar grandes volúmenes de datos en un momento dado.

La ciencia de datos es capaz de cumplir con este requisito para que las partes interesadas puedan tomar decisiones claras en los momentos apropiados. Echemos un vistazo más de cerca a la relación entre estos dos conceptos.

Ciencia de datos

Conocimientos impulsados por decisiones con ciencia de datos

La ciencia de datos en la automatización está asociada con numerosas intenciones y, por lo tanto, emplea muchos enfoques únicos. Algunos ejemplos incluyen programación especializada, algoritmos avanzados, análisis basados en datos (más sobre esto más adelante), aprendizaje automático, recopilación de big data e incluso la presencia de inteligencia artificial con la ciencia de datos.

Por supuesto, muchos de estos procesos son de naturaleza totalmente automatizada. Por ejemplo, se puede usar un bot para extraer e interpretar grandes cantidades de datos. Luego, esta información se puede analizar con la ayuda de la ciencia de datos aplicada para apreciar el “panorama general”.

El papel del análisis predictivo en la automatización robótica con ciencia de datos aplicada

Las empresas a menudo necesitarán apreciar las tendencias futuras antes de tomar decisiones estratégicas importantes. Esto se puede lograr examinando el historial para crear predicciones futuras precisas.

Las previsiones de ventas, los movimientos del mercado, la posible expansión a un nuevo grupo demográfico y los análisis de la competencia se ven afectados por los análisis predictivos. Por lo tanto, el análisis de datos y la RPA comparten una serie de rasgos inherentes en común.

Soluciones de servicio al cliente específicas y mejoradas

Las herramientas de automatización de la ciencia de datos también son cruciales cuando se hace referencia a CRM (gestión de relaciones con los clientes). Estos enfoques se pueden utilizar para interpretar varias métricas, tales como:

Hábitos de compra.
Los productos más populares.
Tasas de retención de clientes.
Las etapas de un pipeline de ventas.
Qué campañas de marketing han demostrado ser las más efectivas.

El resultado final es la capacidad de crear métodos específicos para interactuar con una audiencia específica y, por lo tanto, implementar comunicaciones más efectivas (lo que en última instancia conduce a la lealtad a la marca y un mayor retorno de la inversión).

Plataformas de codificación fáciles de usar

La RPA y la ciencia de datos también comparten una relación única en lo que respecta a su naturaleza decididamente técnica. Sin embargo, los sistemas avanzados ahora emplean software que no requiere que los usuarios se vean atrapados en cantidades excesivas de código largo (y complicado).

Las plantillas prediseñadas junto con las interfaces de arrastrar y soltar ahora agilizan muchos procesos que de otro modo podrían haber requerido una gran cantidad de conocimientos previos.

Un ejemplo implica la capacidad de clasificar las campañas de correo electrónico de acuerdo con factores como los hábitos de compra anteriores, la ubicación, el género, la edad e incluso el dispositivo utilizado.

Minería de Procesos

La ciencia de datos y la RPA también implicarán la minería de procesos. La minería de procesos es esencialmente una serie de algoritmos que se utilizan para extraer registros de eventos y presentar esta información de manera centralizada.

El objetivo principal es identificar posibles problemas, como cuellos de botella y problemas similares, que podrían afectar la eficiencia interna (preocupaciones particulares en relación con la automatización robótica de procesos).

La creciente prevalencia del aprendizaje automático

El aprendizaje automático es otra faceta asociada con la ciencia de datos y su presencia aún no ha emergido por completo. El aprendizaje automático se puede utilizar para aumentar la eficiencia y el rendimiento de diversas tareas, tales como:

Uso de PNL (procesamiento del lenguaje natural) para interpretar información no estructurada (como comentarios o reseñas de clientes) que se encuentra en documentos digitales.
Reconocer patrones de ventas estacionales
Analizar las consultas de los clientes y proporcionar respuestas automatizadas precisas. Ahora podemos ver claramente por qué utilizar RPA y ciencia de datos en conjunto arrojará resultados extremadamente poderosos.

Si deseas mejorar los niveles de automatización dentro de tu lugar de trabajo u obtener el resultado basado en datos esencial antes de tomar decisiones estratégicas importantes, el equipo de Nugawi Automation está aquí para ayudarlo. Ponte en contacto con nosotros para conocer cómo la ciencia de datos continúa transformando la RPA y el sector empresarial en su conjunto.

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