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Os benefícios de uma plataforma de APA completa

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COMO O ANALYTIC PROCESS AUTOMATION SE DIFERE DAS SOLUÇÕES PONTUAIS?

Analytic Process Automation (APA) pode ser um termo novo para você, apesar de existir há algum tempo. Pode até mesmo soar como muitas das outras ferramentas de automação disponíveis atualmente. Mas há grandes diferenças entre as plataformas de APA e outras soluções pontuais de análise, ciência de dados, automação de processos, inteligência de negócios, visualização, automação de processos robóticos (RPA), automação de processos de negócios (BPA), ferramentas de ETL e aprendizado de máquina.

Para os iniciantes, muitas das ferramentas atuais requerem conhecimentos avançados, habilidades especiais ou semanas ou meses de aprendizado. Além disso, essas ferramentas podem levar meses para serem implementadas e realizarem um impacto transformacional. Os resultados iniciais não são facilmente escalonáveis, repetíveis ou automatizados. Outras são soluções de nicho que tratam apenas de tarefas distintas, sem abranger todo o processo analítico.

 

VEJA COMO A ANALYTIC PROCESS AUTOMATION SE COMPARA ÀS SOLUÇÕES PONTUAIS

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Analytic Process Automation quebra as barreiras analíticas através da convergência dos recursos de várias ferramentas em uma única plataforma, fornecendo uma análise self-service completa.

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RPA automatiza tarefas repetitivas via bots, enquanto o APA pode receber informações de bots, automatizar um processo de negócios completo orientado a dados e publicar resultados analíticos diretamente nos sistemas de bots, RPA e BPA.

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Essas ferramentas são centradas em TI ou para o usuário final, focadas no mapeamento da origem para o destino e na transformação de informações em data warehouses e lagos de dados que podem levar meses para serem implementados e geralmente exigem conhecimento em SQL.

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Executa análises avançadas utilizando os conjuntos de dados disponíveis, mas exije conhecimentos especializados, levando a longas filas para as análises.

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Opções normalmente independentes disponíveis e acessíveis apenas para os cientistas de dados, limitando o aumento da qualificação da força de trabalho e criando filas para as análises.

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Tende a apresentar dados em um formato visual e concentra-se em informações históricas que olham para trás (análise descritiva) em vez de para frente (análise preditiva e prescritiva).

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Incorpora aprendizado de máquina, aprendizado de máquina automático e inteligência artificial, mas requer treinamento especializado como programação em R e Python.

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As empresas que investirem em plataformas integradas de automação que abrangem análise, ciência de dados, IA e automação de processos irão ampliar o alcance das suas iniciativas de transformação, estabelecendo uma vantagem competitiva sustentável.

— John Santaferraro, Diretor de pesquisa, análises, inteligência de negócios e gestão de dados, EMA

 

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