Se 2020 nos ensinou alguma coisa foi a necessidade de sermos responsivos. Seja um bloqueio local ou nacional, a maioria das empresas foi pressionada para agir rapidamente.
Essas decisões, no entanto, devem ser baseadas em dados de risco precisos, disponíveis no momento certo. Você pode aproveitar ao máximo seus dados com ferramentas de automação de processos (RPA) e inteligência artificial (AI) fáceis de usar. Geralmente, são aplicativos sem código, que podem ser usados por pessoas sem conhecimento de programação e irão automatizar seus controles e aplicar monitoramento contínuo.
Estas não são ideias novas. Os controles automatizados e o monitoramento contínuo já existem há algum tempo, mas estão se tornando mais acessíveis do que nunca.
Na verdade, se você tem o pacote Microsoft 365, já possui as ferramentas de que precisa para começar e, mais importante, já pagou por elas. O pacote padrão agora inclui Power BI e Power Automate.
O Power BI pode agregar e visualizar dados em tempo real, e o Power Automate é uma ferramenta RPA leve. Esses são programas valiosos, mas muitas vezes subutilizados, com as pessoas se questionando sobre suas capacidades práticas e como utilizá-las em sua rotina de trabalho.
Analisamos mais de perto como você pode usar essas e outras ferramentas para automatizar e monitorar seus controles.
Primeiros passos com Big Data
Os processos de negócios se desenvolvem com o tempo, então a maioria das organizações usa uma combinação de e-mails, planilhas e software especializado para rastrear tarefas repetitivas. Isso torna difícil aplicar um controle padronizado e repetível a cada atividade e monitorar a eficácia desse controle.
O grande volume de atividades operacionais pode aumentar o problema, portanto, obter um instantâneo do risco do negócio pode ser desafiador se você precisar tomar uma decisão rapidamente.
As dicas principais são:
- padronizar essas atividades para fornecer uma saída repetível e estruturada para apoiar a automação de controle usando programas RPA como o Power Automate;
- agregar e analisar essas saídas para sinalizar quaisquer anomalias e monitorar controles com painéis visuais como o Power BI.
Esta é uma grande vitória para as funções de primeira e segunda linha. Mudar de controles manuais para automatizados dá à sua equipe mais tempo para se concentrar nos itens da lista de desejos que ajudam sua empresa a inovar e crescer. Também tira a dor do monitoramento de controle.
Historicamente, sua equipe revisaria cada instância de um controle dentro de uma amostra de dados para verificar sua eficácia. Um painel de controle contínuo oferece suporte a testes substantivos, tornando mais fácil encontrar problemas e resolvê-los antes que aumentem.
Embora essas ferramentas precisem de supervisão e revisão regulares, elas demandam menos recursos e você só precisa desenvolver o programa uma vez, com atualizações ocasionais conforme as mudanças do negócio.
Construindo a base de Big Data
A criação de seu painel é relativamente simples. O verdadeiro desafio é colocar seus dados em um formato utilizável.
Primeiro, há o trabalho de estruturar seus dados. Você pode expressar dados estruturados por meio de saídas predefinidas, que são legíveis por máquina para criar regras de controle. É mais fácil falar do que fazer, e você pode precisar refazer alguns dos seus processos.
O mapeamento de suas operações identificará a origem dos dados e quaisquer processos que precisem ser atualizados. Ter dados subjacentes suficientes também é crucial, incluindo bons exemplos de anomalias para ajudar a informar o modelo.
Há também a questão dos conjuntos de habilidades. Saber por onde começar pode ser assustador e não é imediatamente óbvio como extrair dados de diferentes fontes ou combinar essas informações.
O treinamento adicional pode fornecer as ferramentas para desenvolver uma solução interna, mas você pode achar um controle como serviço terceirizado (CaaS) mais conveniente. O CaaS geralmente vem como um programa pronto, mas geralmente há opções para adaptá-lo para atender às suas necessidades.
Desenvolvendo cases
Construir conjuntos de qualificações internas também pode ajudar a identificar cases de utilização e áreas de negócios onde a tecnologia pode agregar valor. Isso depende de ter um bom conhecimento prático das técnicas utilizadas e como elas podem interagir com seus processos operacionais.
Para dar uma ideia de alguns cases típicos para automatizar controles e monitorar painéis, alguns exemplos incluem:
Você pode agregar dados de transações bancárias, aprovações de faturas e da sua contabilidade geral para uma reconciliação e rastreamento imediatos.
Você pode monitorar os dados de ameaças de todos os domínios externos e certificar-se de que todos os certificados estão atualizados.
Você pode monitorar contas a pagar e a receber, com métricas de acordos de nível de serviço, principais detentores de dívidas e dívidas antigas, entre outros.
Nossa equipe de análise de dados pode trabalhar com você em cada etapa do caminho e ajudá-lo a identificar casos de uso, atualizar seus processos operacionais e estruturar seus dados.
Por: Chitvan Jindal - Data Development Lead Grant Thornton UK
