Los 10+ mejores casos de uso de automatización de cargas de trabajo
Las herramientas de automatización de cargas de trabajo (WLA) automatizan procesos empresariales mediante la programación, ejecución y registro de tareas en diferentes plataformas de negocio. Se utilizan para automatizar tanto flujos de trabajo de back-office como algunas tareas de cara al cliente, aumentar el tiempo de actividad del sistema, mejorar la gestión de datos y gestionar los costes de automatización.
Casos de uso con ejemplos reales
Automatización del flujo de trabajo
Automatización de las operaciones de TI
Procesamiento de trabajos por lotes/empresariales
Gestión/automatización de almacenes de datos (DWH)
Transferencias de archivos/datos
Seguimiento de KPI
Gestión de acuerdos de nivel de servicio (SLA)
Administración/aprovisionamiento de servidores locales o en la nube.
Procesamiento de trabajos de SAP
Basándonos en nuestra experiencia investigando y publicando más de 50 artículos sobre WLA, presentamos los principales casos de uso de la automatización de cargas de trabajo en diferentes funciones empresariales y los beneficios de la automatización para las empresas:
El gráfico circular muestra cuántos de los 75 casos de estudio abordan cada caso de uso de automatización de cargas de trabajo y cuántos de ellos reportan resultados cuantitativos.
Procesos de TI esenciales que se pueden automatizar con WLA
1. ETLs
El proceso de extracción, transformación y carga (ETL) es el procedimiento repetitivo de copiar datos de una o varias fuentes a un sistema designado que representa los datos de manera diferente a la fuente o en un contexto diferente al de la fuente. Las herramientas ETL, que a menudo incluyen software de WLA, pueden:
- automatizar las actualizaciones de datos en momentos específicos o ante eventos desencadenantes
- cargar datos de una plataforma a otra
- automatizar eventos desencadenantes (p. ej., la finalización de archivos) antes de iniciar flujos de trabajo dependientes para garantizar datos fiables.
Obtenga más información sobre las herramientas de orquestación de datos que pueden automatizar los ETL.
Caso de estudio real de ETL
La automatización de cargas de trabajo para procesos ETL reduce el tiempo dedicado a procesos de datos repetitivos y minimiza la intervención humana, lo que reduce los errores de datos posteriores.
Graymont, un fabricante de productos de cal y piedra, se enfrentaba a procesos ETL poco fiables: solo el 30 % de los trabajos por lotes tenían éxito debido a dependencias fallidas. Implementaron ActiveBatch para automatizar las actualizaciones y la programación de datos, lo que aumentó las tasas de éxito de los lotes al 95 % y redujo los tiempos de ejecución por lotes en un 55 %.
2. Gestión de almacenes de datos
Los procesos ETL son los primeros pasos de la gestión de almacenes de datos. Para un enfoque de automatización de extremo a extremo, el software de WLA puede:
- supervisar los procesos y automatizar la comprobación del estado
- auditar y registrar eventos ETL con fines de cumplimiento
- notificar a los usuarios sobre fallos y errores
- automatizar la generación de informes de los almacenes de datos
Caso de estudio real de gestión de almacenes de datos
Automatizar la gestión de almacenes de datos mediante herramientas de automatización de cargas de trabajo aumenta la transparencia de los informes de cumplimiento, ya que todos los procesos se registran y cuentan con una pista de auditoría detallada.
Subway, la cadena de restaurantes global, tenía dificultades con servidores SQL fragmentados que gestionaban almacenes de datos de Teradata y requerían supervisión manual. Al implementar ActiveBatch, automatizaron las dependencias de los trabajos, redujeron el tiempo de gestión de la carga de datos de 10 a 4 horas por semana y mejoraron la fiabilidad de los informes al 99.5 %.
3. FTP
Los protocolos de transferencia de archivos (FTP) mueven archivos entre servidores, pero carecen de notificaciones y requieren una limpieza manual. El software de automatización de cargas de trabajo (WLA) mejora la gestión de FTP al programar transferencias, supervisar eventos, registrar actividades y notificar a los usuarios sobre el éxito o el fracaso. Las herramientas WLA pueden reintentar automáticamente las transferencias fallidas, garantizando su finalización y reduciendo la intervención manual en los procesos de transferencia de archivos.
Consulte el mejor software MFT.
Caso de estudio real de FTP
Automatizar los FTP con software de automatización de cargas de trabajo reduce el tiempo dedicado a las transferencias de archivos recurrentes y de gran volumen, y permite supervisar las transferencias de archivos tanto en las instalaciones locales como en la nube.
Kansas City Public Schools (KCPS) dependían del Programador de tareas de Windows para las transferencias FTP, pero carecían de visibilidad y gestión de errores, lo que provocaba fallos frecuentes. Adoptaron GoAnywhere MFT y JAMS Workload Automation para automatizar las transferencias, supervisar el estado de los trabajos y garantizar una ejecución sin gratis errores. Esto eliminó las transferencias manuales de archivos y proporcionó visibilidad total del sistema.
Otros procesos de TI adecuados para WLA
Los usuarios consideraban que el software WLA era un buen candidato para automatizar:
- Gestión del ciclo de vida de los flujos de trabajo
- Incorporación de servidores/agentes en entornos locales: Aunque algunos sistemas se autoescalan, la autoescalabilidad puede ser difícil de configurar en cada entorno. Crear mecanismos de autoescalado con WLA puede ahorrar tiempo a los equipos y ayudarles a gestionar el autoescalado de forma más centralizada.
- Gestión y aprovisionamiento en la nube: Para la gestión de la nube, los equipos de TI pueden confiar en las herramientas de automatización de cargas de trabajo para gestionar el aprovisionamiento y el desaprovisionamiento de máquinas virtuales en múltiples nubes desde una única plataforma.
- Supervisión automatizada de KPI: Automatizar la supervisión de KPI y mostrar los resultados en paneles de autoservicio.
- Gestión de SLA: Alertas (p. ej., por correo electrónico, Slack, mensajes de texto) cuando los KPI caen por debajo de los niveles establecidos en los SLA.
- Supervisión de la ruta crítica: Cada vez que un predecesor de un trabajo crítico en una ruta comienza a retrasarse, el planificador recalcula automáticamente la ruta crítica, lo que permite a los usuarios supervisar la ruta con mayor precisión.1
Consulte otro software de automatización de TI:
- Software de programación por lotes
- Software de almacén de datos
- Software empresarial de planificación de trabajos
Procesos de RR. HH.
10. Nóminas
El cálculo de nóminas es un proceso repetitivo que depende de grandes volúmenes de datos de diferentes fuentes (p. ej., datos de RR. HH. y ERP). Las herramientas WLA permiten a los usuarios crear flujos de trabajo que dependen de datos actualizados relevantes de diferentes plataformas y secuenciar eventos e interdependencias para garantizar un cálculo preciso de las nóminas.
Beneficios empresariales de las nóminas
Aprovechar las soluciones de automatización para automatizar los procesos de nóminas:
- Reduce los errores en las nóminas
- Crea una pista de auditoría completa y transparente
- Protege los datos privilegiados de los empleados
11. Incorporación de empleados
Automatizar la incorporación de nuevos empleados puede minimizar el tiempo que dedica el equipo de TI a crear inicios de sesión de dispositivos, direcciones de correo electrónico o contraseñas, y a añadirlos a grupos de trabajo, calendarios y listas de distribución de correo.
Caso de estudio real de incorporación de empleados
Automatizar la incorporación con WLA puede:
- Reducir el tiempo dedicado a tareas repetitivas y guionizadas
- Minimizar las brechas de seguridad o el acceso no autorizado
- Eliminar duplicados dentro del archivo de un empleado.
Three se enfrentó a desafíos en la incorporación y desvinculación de empleados y en el soporte de un programa global Bring Your Own Device (BYOD). Gestionar un entorno de TI mundial 24/7 era complejo: los procesos eran manuales y consumían mucho tiempo, y el aprovisionamiento de dispositivos móviles para los nuevos empleados (y el desaprovisionamiento para las salidas) suponía una gran carga para el personal de TI. Estos flujos de trabajo manuales de TI y RR. HH. eran propensos a errores y no podían escalar con el crecimiento de la empresa.
Procesos contables
12. Creación de P&L
Las herramientas de automatización de cargas de trabajo aprovechan la programación y el desencadenamiento para convertir datos contables y comerciales, extraer datos financieros de diferentes fuentes (finanzas, RR. HH., compras, etc.) y distribuir informes de P&L a empleados y clientes.
13. Facturación
Con una herramienta WLA, los usuarios pueden crear un flujo de trabajo que extrae datos financieros de plataformas designadas, valida los archivos de origen, desencadena procesos de creación de facturas y actualiza los datasets de asientos contables en las plataformas correspondientes.
Caso de estudio real de facturación
Las herramientas de automatización de cargas de trabajo para los procesos contables pueden mejorar la calidad de los informes generados al:
- Minimizar los errores de datos
- Limitar el tiempo dedicado a la generación de informes
- Asegurar que los empleados cumplan los plazos (p. ej., completar tareas repetitivas, notificar a los usuarios sobre errores de datos y la finalización de tareas).
UBS AG, un banco global, sufrió retrasos en el procesamiento de informes financieros en 170 aplicaciones, y tardaba más de una semana en recopilar los informes. Integraron Redwood RunMyJobs para automatizar los flujos de trabajo de informes financieros, lo que redujo el tiempo de elaboración de informes de 9 a 5 días y mejoró la eficiencia de los procesos de TI en un 30 %.
¿Cómo puede la IA mejorar WLA?
Las herramientas WLA incorporan capacidades de IA para la automatización de flujos de trabajo operativos y orquestación agéntica. A continuación, se indican algunas de las formas en que estas capacidades mejoran las soluciones WLA:
- Analítica: Analizar el almacén de datos centralizado puede ayudar a identificar brechas de negocio al:
- Previsión: Predecir los tiempos de ejecución de los trabajos para estimar los impactos posteriores y los costes de infraestructura (p. ej., prever un aumento del 40 % en los costes de computación en la nube este mes porque un trabajo paralelo de carga de datos está almacenando volúmenes masivos sin comprimir en un nivel de almacenamiento en la nube costoso).
- Reconocimiento de patrones: Los algoritmos de aprendizaje automático pueden detectar tendencias y patrones de ejecución en los registros históricos de trabajos para optimizar las ventanas de programación por lotes y desencadenar dinámicamente eventos dependientes en función de variaciones diarias, semanales o mensuales en lugar de relojes de tiempo rígidos.
- OCR y reconocimiento de imágenes: La implementación de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y reconocimiento de imágenes permite a la herramienta WLA ingerir formatos no estructurados (como facturas escaneadas o manifiestos en PDF), extraer el texto y poner en marcha automáticamente los flujos de trabajo posteriores de ETL, validación de datos y actualización de bases de datos.
- IA conversacional: Los chatbots integrados en herramientas de ChatOps (como Slack o Teams) pueden guiar a los usuarios en la definición de programaciones de trabajos complejas o en la modificación de dependencias activas. Pueden enviar notificaciones críticas de fallos de trabajos a los equipos de operaciones, aislar el error específico o el nodo de trabajo fallido y extraer automáticamente los registros de eventos relevantes para una auditoría rápida y una respuesta a incidentes.
- GenAI: Los usuarios pueden generar definiciones de flujo de trabajo de extremo a extremo, configuraciones de trabajos en XML/JSON y scripts de incorporación mediante prompts en lenguaje natural, lo que permite a los analistas de negocio no técnicos crear y modificar pipelines de automatización de forma segura sin escribir código.
- IA agéntica: Los agentes autónomos actúan de forma independiente en función de objetivos de alto nivel, en lugar de desencadenantes rígidos. Pueden planificar y ejecutar flujos de trabajo de varios pasos de forma dinámica y autorreparar tareas fallidas identificando las causas raíz y aplicando correcciones sin intervención humana.
Caso de estudio real de WLA con IA
Global Upside Corporation, una empresa de externalización de nóminas, tenía dificultades con un procesamiento de nóminas lento y propenso a errores en más de 170 países. Implementaron AutomationEdge con capacidades de OCR y NLP impulsadas por IA para automatizar las entradas de nóminas y las comprobaciones de cumplimiento. Esto redujo los errores de nómina en un 15 %, mejoró la velocidad de procesamiento y minimizó la intervención manual.
Explore qué tareas se pueden automatizar con casos de uso reales de IA
¿Qué es la automatización de cargas de trabajo?
La automatización de cargas de trabajo puede programar, gestionar y orquestar procesos y tareas de TI en entornos de nube, híbridos y locales. Las herramientas WLA también se denominan plataformas de orquestación de servicios y software empresarial de planificación de trabajos.
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Consulte más contenido similar:
- Software empresarial de planificación de trabajos
- Principales herramientas de orquestación de procesos
- Herramientas de orquestación de TI
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}Enlaces de referencia
El trabajo de Cem ha sido citado por publicaciones globales líderes como Business Insider, Forbes, Washington Post, firmas globales como Deloitte, HPE y ONG como el Foro Económico Mundial y organizaciones supranacionales como la Comisión Europea.
A lo largo de su carrera, Cem se ha desempeñado como consultor tecnológico, comprador de tecnología y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización.
Lideró la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando directamente al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de tecnología profunda Hypatos, que alcanzó ingresos recurrentes anuales de 7 dígitos y una valoración de 9 dígitos desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider.
Cem habla regularmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó de la Universidad de Bogazici como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.
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