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Como aumentar a precisão de dados e minimizar erros humanos com a automação

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Como aumentar a precisão de dados e minimizar erros humanos com a automação

Renan Salinas, CEO & Founder da Yank Solutions

No cenário atual de negócios, a precisão dos dados é importante para a tomada de decisões eficazes e informadas. No entanto, um levantamento feito pela TOTVS, em parceria com a H2R Pesquisas Avançadas, mostrou que apenas 5% das empresas acreditam fazer bom uso da inteligência de dados em seus negócios.

Isso porque muitas companhias fazem a manipulação manual de dados, o que pode estar repleta de erros humanos, comprometendo a integridade da informação. A automação surge como uma solução vital para melhorar a precisão dos dados e minimizar esses erros. Confira cinco dicas essenciais para alcançar esses objetivos.

Ferramentas de automação de dados: Um investimento necessário

Para aumentar a precisão dos dados, o primeiro passo é implementar ferramentas de automação de dados. Softwares de ETL – Extract, Transform, Load são indispensáveis nesse processo. Eles automatizam a coleta, transformação e carga de dados, reduzindo drasticamente a intervenção humana. Isso não só economiza tempo, mas também minimiza a chance de erros.

Sistemas de validação de dados automatizados: Garantia de qualidade

A validação de dados é fundamental para assegurar a precisão das informações. Implementar sistemas de validação de dados automatizados permite verificar a integridade e conformidade dos dados em tempo real, identificando e corrigindo erros antes que se tornem problemas maiores.

RPA – Robotic Process Automation: Eficiência e precisão

A RPA – Robotic Process Automation é uma tecnologia que automatiza tarefas rotineiras e repetitivas, altamente suscetíveis a erros humanos. Robôs de software podem ser programados para executar processos como entrada de dados, geração de relatórios e atualização de registros com precisão e consistência.

Machine learning na análise de dados: Previsão e correção proativas

Utilizar algoritmos de machine learning para analisar grandes volumes de dados pode aumentar significativamente a precisão. Esses algoritmos identificam padrões e anomalias, permitindo a previsão de erros antes que eles ocorram. Ferramentas de aprendizado de máquina ajudam a melhorar continuamente a qualidade dos dados.

Backup e recuperação automatizados: Segurança e integridade

Automatizar processos de backup e recuperação de dados é crucial para proteger a integridade das informações. Sistemas de backup automatizados realizam cópias regulares dos dados, armazenando-as em locais seguros. Em caso de falha ou perda de dados, a recuperação automatizada permite restaurar informações rapidamente e com precisão.

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