la automatización de procesos
La automatización de procesos es la operacionalización de un proceso que antes se ejecutaba manualmente, utilizando la tecnología y la integración de sistemas y datos. Esto es un paso importante en la gestión empresarial, capaz de generar competitividad, eficiencia y valor al cliente.
Ventajas de la automatizacion de procesos
- Las empresas que implementan la automatización de procesos se colocan en una posición de ventaja frente a sus competidores, tanto en operatividad como en confiabilidad.
- Incide en la reducción de costos operativos e incrementa la velocidad en que se atienden las solicitudes de los clientes.
- Favorece que los sistemas trabajen sin interrupciones, satisfaciendo la demanda de los departamentos de TI y de los sistemas informáticos.
- Permite disponer de mejores análisis y agiliza la instalación de aplicaciones mediante la ejecución automatizada de trabajos.
- Elimina la ejecución de comandos manuales que pueden estar sujetas al error humano, aumentando la eficiencia y la productividad del departamento de TI.
- Permite la visibilidad y control de todos los flujos de trabajo y de las solicitudes de los clientes, ofreciendo reportes del estado de los procesos terminados, en proceso y futuros.
Desventajas de la automatizacion de procesos
- Empleados con temor a quedarse sin trabajo: contrario a lo que se cree, las empresas que automatizan sus procesos tienen la capacidad de generar más puestos de trabajo. Esto sucede porque son más prósperas y eficientes. Y, por lo tanto, pueden abordar una mayor cantidad de proyectos y atender un mayor número de clientes.
- Costo de inversión: Implementar la automatización de procesos implica una inversión inicial considerable. Sin embargo, este factor debe analizarse en comparación con los beneficios que generará en la eficiencia operativa de toda la empresa. Sin contar que la implementación de soluciones en la nube genera costos notablemente inferiores a las soluciones no automatizadas. Incluso, pueden ser menores que los que consume tu tecnología actual.
- Pérdida en la flexibilidad: modificar los flujos de trabajo de las tareas y procesos puede implicar cierta rigidez. Esto se minimiza con un proceso previo de consultoría y planificación. De igual manera, debes hacer una elección inteligente del producto de automatización: fíjate en que sea versátil y escalable con relación a la transformación que va a tener tu empresa en el futuro.
¿Cómo automatizar un proceso?
Implementación: al utilizar el BPMS para insertar los procesos modelados y formularios electrónicos, definiendo responsables y prioridades. En este momento, también se brinda capacitación a todos los profesionales involucrados en el proceso, para que comprendan el funcionamiento de los sistemas.
Despliegue y ejecución: cuando se pone en práctica el mapeo de procesos, ejecutando las propias actividades.
Monitoreo: al monitorear los procesos, verifica si el proceso es el esperado y monitorea las metas y objetivos. Esta fase será mucho más fácil con un proceso ya automatizado, ya que tendremos la información del proceso ya en un sistema y la confiabilidad de la información será mayor. El monitoreo se puede realizar automáticamente y se pueden enviar alertas para casos críticos.
Análisis de datos
El proceso de análisis de datos
El proceso de análisis de datos se basa en varios pasos y fases. Es posible que las conclusiones de fases posteriores requieran volver a trabajar en una fase anterior, lo que implica un proceso más cíclico que lineal. Lo más importante es que el éxito de los procesos de análisis de datos depende de la capacidad de repetición y automatización de cada uno de estos pasos.
El proceso de análisis se divide de mejor manera en los siguientes pasos y fases:
Entrada de datos: determina los requisitos y recopila los datos. Esto implica un poco de trabajo de investigación, como hablar con las partes interesadas, averiguar quiénes son los responsables de los datos y obtener acceso a estos últimos.
Preparación de datos: se trata de la estrategia y la táctica de preparación de los datos para su objetivo principal de producir insights de análisis. Esto incluye la limpieza y consolidación de los datos sin procesar, en datos bien estructurados y listos para el análisis. También incluye la comprobación de los resultados en cada parte del proceso de preparación para asegurarse de que el análisis esté generando los resultados deseados.
Exploración de datos: la exploración de datos, o análisis exploratorio de datos, es el proceso de estudio e investigación de un gran conjunto de datos mediante el muestreo, el análisis estadístico, la identificación de patrones y la elaboración de perfiles visuales, entre otros. Los métodos no son necesariamente científicos o concluyentes, sino que sirven para comprender mejor la transformación de los datos.
Enriquecimiento de datos: se enriquecen y aumentan los datos con entradas y conjuntos de datos adicionales para mejorar el análisis. Este paso en el proceso de análisis de datos es fundamental para revelar nuevos insights mediante la observación de datos desde una nueva perspectiva.
Data science: se trata de aplicar métodos más avanzados de extracción de datos para obtener significados e insights más profundos y difíciles de extraer, que son en gran medida inalcanzables mediante modalidades más rudimentarias de procesamiento de datos. Esto incluye algoritmos, entrenamiento de modelos, aprendizaje automático (ML) e inteligencia artificial (IA), por mencionar algunos.
Business intelligence: se pueden obtener resultados de negocios a través de la combinación de datos, software, infraestructura, procesos comerciales e intuición humana de una organización. Los resultados ofrecen insights accionables a través de informes, paneles de control y visualizaciones para ayudar a tomar decisiones comerciales.
Generador de informes: los resultados del análisis de datos deben compartirse de una manera eficaz que preserve los conocimientos adquiridos. El Generador de Informes organiza ese conocimiento y sus resultados en un formato fácil de comprender.
Optimización: dado que las variables cambian con el tiempo, es necesario optimizar y mejorar los modelos para que sigan cumpliendo su propósito inicial o para que evolucionen a partir de este propósito basándose en nuevas entradas o características cambiantes.
Comunicaciones en tiempo real
¿Cómo funciona?
Entender el funcionamiento de la comunicación en tiempo real es muy sencillo. Sin embargo, este proceso puede variar dependiendo de la modalidad donde se emplee esta tecnología.
1. Servicios de telemetría en automóviles
En muchas empresas automovilistas, los productores ofrecen en sus modelos conexión a Internet. Gracias a una SIM integrada, los usuarios pueden acceder a Internet desde su dispositivo móvil; pero la función más importante de este servicio, es ofrecer la transmisión constante de datos sobre el automóvil, y conocer así su desempeño.
Así, los fabricantes pueden mejorar sus modelos de cara al futuro, ofrecer mejoras a los clientes…
2. Medidores
Los medidores de los contadores inteligentes, nos permiten conocer el estado del contador y el consumo eléctrico en tiempo real. Gracias a ello, los proveedores tienen la información actualizada de estos datos, lo que permite:
- Conocer el gasto de luz.
- Rastrear fluctuaciones en el consumo, y crear tarifas más eficientes para los clientes.
- Informar de fallos.
Los medidores necesitan de la tecnología M2M para enviar esta información en tiempo real. A través de sensores, transmiten la información desde el contador hasta la red del proveedor directamente.
3. Servicio de rastreo de bienes
En empresas de mensajería o de transporte, es necesario el rastreo de bienes. Gracias al avance de la tecnología M2M, estos negocios puedes realizar un seguimiento de sus bienes, utilizando GPS que se conectan a la red M2M. Así, pueden seguir en tiempo real el desempeño y el movimiento de sus trabajadores y bienes.
También pueden obtener información sobre el consumo de combustible, los tiempos de viaje, el desempeño de sus trabajadores…y mejorar así los procesos y viajes.
4. Soluciones diseñadas para el manejo de cadenas de suministro
La tecnología M2M permite a los negocios rastrear inventarios, materia prima y bienes para perfeccionar los procesos y solventar los errores para aumentar los beneficios. Aquí se incluyen, sistemas RFID, lectores de barras inteligentes, rastreo GPS…
5. Otros dispositivos
Podemos encontrar un sinfín de dispositivos que utilizan la tecnología M2M para enviar datos, como pulseras inteligentes, relojes…Gracias a esta tecnología, podemos monitorear nuestro ritmo cardiaco, recibir mensajes de texto, llamadas de teléfono…
La tecnología M2M/IoT está cada vez más presente en nuestro día a día, y en Alai Secure, contamos con la mayor oferta de comunicaciones en seguridad Telco, más completa del mercado.
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