Ofreciendo Una Validación De Datos Del Siguiente Nivel

La automatización ha demostrado ser una estrategia clave para reducir el coste y el esfuerzo involucrado en proyectos de migración complejos. Cuando la compañía de redes sociales más grande del mundo se encontró en medio de un gran proyecto de migración de ERP, consideró que era el momento de aprovechar las inversiones en RPA para aliviar las dificultades de los procesos de migración y validación de datos. El objetivo era minimizar los errores humanos mientras se movían los datos de manera fluida entre plataformas y se agilizaba la migración de datos locales en Oracle EBS a Oracle Cloud. 

Al migrar a Oracle Fusion Cloud, la conversión de datos puede convertirse en un desafío importante. Se deben reformatear numerosas tablas de datos, y los empleados deben completar elementos en función de las diferencias con los sistemas de origen. 

Independientemente de cuáles sean los sistemas de origen, inevitablemente surgirán retos durante el proceso de validación de datos. Algunos de los retos habituales que enfrentan las organizaciones durante la validación de datos son que las tablas de datos suelen estar obsoletas. La cantidad de filas de datos en un archivo puede alcanzar decenas de miles. Además, un desafío significativo es que los datos de conversión deben normalizarse, lo que significa que los datos deben extraerse, revisarse,  completar los datos que falten, validarlos e incluso reformatearlos antes de la conversión. Durante las migraciones a la nube, el proceso de validación de datos es muy voluminoso, manual y tedioso; aquí es donde el RPA desempeña un papel vital y puede liberar a los miembros del personal de realizar este proceso de manera manual. 

Roboyo suministró varios robots utilizando el conjunto de hiperautomatización de UiPath para validar datos dentro de cientos de archivos con miles de registros en Oracle E-Business Suite y Oracle Fusion Apps. Además, los robots informaron y registraron cada tarea en un archivo almacenado en SharePoint, lo que permitía completar procesos que requerían mucho tiempo en cuestión de horas, en comparación con los años de horas de trabajo necesarios si los procesos se ejecutaran manualmente. 

La primera automatización que Roboyo desarrolló para la empresa estaba dirigida a automatizar el flujo de trabajo de validación de informes de EP. En términos generales, los robots realizaban cuatro pasos principales. Primero, extraían datos del libro mayor de los informes y, después,  calculaban y determinaban la diferencia entre columnas específicas. La automatización generaba hojas de trabajo individuales para las variaciones y discrepancias encontradas por libro mayor, y finalmente, los robots cargaban el informe final en un directorio de SharePoint sincronizado en OneDrive. 

Otra automatización desarrollada para el proyecto de migración a Oracle Cloud de la empresa fue en la verificación aleatoria de saldos del libro mayor general (GL). El flujo de trabajo involucraba a 3 robots diferentes: el Robot Despachador, el Robot Ejecutor y el Robot Informador. El Robot Despachador se encarga de leer la hoja de cálculo de entrada y enviar cada fila a una cola de tareas del Orchestrator destinada a verificar aleatoriamente los saldos del libro mayor general. El Robot Ejecutor revisará cada elemento de transacción añadido a la cola y comenzará a realizar consultas basadas en la información de la cuenta en EBS y Fusion. 

Luego, se sumaríán los totales de estas cuentas y se calcularán las discrepancias. Los datos de los resultados totales se cargan en una nueva cola de tareas en el Orchestrator destinada a la verificación aleatoria de los resultados del saldo del libro mayor general. Los datos serán recogidos por el Robot Informador, que agregará todos los datos, escribirá una hoja de cálculo de resumen y agregará los datos de la tabla cruda a una hoja adicional. Por último, el robot guardaría este libro final en SharePoint. 

La automatización de validación de informes de EP estaba procesando alrededor de 150 archivos a la vez, lo que solo llevaría a los robots alrededor de 90 minutos para completar, dependiendo del número de entradas en cada archivo; el mayor número entradas en un archivo tenía más de 50.000 registros. Si se procesara manualmente un solo archivo con 50.000 filas, se habrían tardado más de 2.500 horas o 105 días completar el proceso, escalando ese número a 150 archivos, el esfuerzo habría tardado años en completarse manualmente. 

La automatización de la verificación aleatoria del saldo del libro general (GL) también fue un éxito. El tamaño del archivo de entrada variaba según lo que la empresa necesitaba validar. En algunas ocasiones, había 10 a 15 cuentas en el archivo, pero otras veces el robot encontraba más de 100 cuentas. Cada una de esas cuentas tenía múltiples libros que debían consultarse, lo que significaba que la cantidad de datos crecería demasiado rápido para que un humano los manejara de manera rápida. En cambio, la automatización podría consultar más de 100 libros contables unos 40 minutos. 

La mayor empresa de redes sociales del mundo no es ajena a la RPA. Han creado un sólido Centro de Excelencia (CoE) para supervisar todas las automatizaciones en producción e implementar estrategias para obtener ideas de automatización de sus empleados y expertos en procesos. 

Los procesos mencionados en la historia de este cliente son solo el comienzo de los ambiciosos objetivos de nuestro cliente para aprovechar la RPA y automatizar las tareas tediosas dentro del proyecto de migración y validación de datos de Oracle.