4 способа, как автоматизация помогает использовать весь потенциал данных

Организациям нужна автоматизация для более эффективного доступа к данным, чтобы решения соответствовали сегодняшним головокружительным темпам бизнеса.

Чтобы идти в ногу с темпами современного бизнеса, лидеры должны постоянно принимать быстрые решения от имени своих организаций, но если они не в состоянии полностью оценить экономическое обоснование, прежде чем предпринимать действия, эти решения могут привести к неудовлетворительным и даже вредным результатам. Так как же организации могут сократить время принятия решений, сохраняя при этом положительные результаты? Ответ — автоматизация.

Ни для кого не секрет, что просмотр данных организации может выявить возможности для улучшения, и многие компании уже используют инструменты бизнес-аналитики (BI) и аналитики, чтобы помочь им разобраться в этой информации. Harvard Business Review недавно обнаружил, что 86 % респондентов считают очень важным извлекать новую ценность и ценные сведения из корпоративных данных, а 75 % считают, что это необходимо для предоставления действенной аналитической информации сотрудникам в масштабах всего предприятия.

К сожалению, даже инструменты бизнес-аналитики не всегда работают так быстро и точно, как это необходимо профессионалам, чтобы они могли работать гибко и оставаться конкурентоспособными. Хотя, усиливая эти инструменты технологиями автоматизации, они могут быть более эффективными и действенными. Вот четыре способа, с помощью которых автоматизация помогает организациям полностью раскрыть свой потенциал аналитики и бизнес-аналитики, чтобы они могли извлекать больше пользы из своих данных для принятия бизнес-решений и оперативного реагирования на них.

См. также: Данные:конкурентное преимущество инноваций

Полное представление о бизнесе

Эффективные бизнес-решения не могут приниматься в вакууме, поэтому лица, принимающие решения, должны иметь четкое представление о состоянии своего бизнеса, прежде чем приступать к реализации планов. Вот где устаревшие системы, на которые по-прежнему полагаются многие современные предприятия, саботируют время принятия бизнес-решений и, следовательно, время окупаемости. Поскольку в этих системах часто отсутствуют API-интерфейсы, извлечение из них данных для информирования инструментов бизнес-аналитики и аналитики часто является трудоемким и сложным процессом, что означает, что лица, принимающие решения, либо опускают определенные детали в своих соображениях ради скорости, либо ждут, пока данные будут обновлены. .

Технологии автоматизации, такие как роботизированная автоматизация процессов (RPA), могут преодолеть это препятствие, извлекая данные из нескольких систем, таких как устаревшие системы, виртуализированные среды и системы, не имеющие API (например, веб-сайт), и объединяя их в централизованном расположении. . Автоматизация также может переводить данные на язык и форматировать, понятные инструментам бизнес-аналитики и аналитики, что сокращает потребность в дополнительном вмешательстве аналитика. Например, автоматизация может брать неструктурированные данные, такие как PDF-файлы, электронные письма, отсканированные документы и даже изображения и рукописный текст, и объединять их в единый источник данных, готовый для анализа. Это не только даст пользователям более четкое представление об их бизнесе, но и позволит им быстрее использовать эту информацию.

Повышение качества данных

Плохие данные могут саботировать точность даже самых лучших бизнес-планов, поэтому подготовка данных является важным шагом перед анализом. Однако при ручной подготовке данные могут быстро монополизировать пропускную способность сотрудников.

В дополнение к сбору данных аналитики могут автоматизировать очистку и восстановление данных, чтобы значительно сократить время, необходимое для подготовки этой информации, чтобы у них было больше времени для фактического ее анализа. После того, как RPA быстро извлечет данные из разных систем, эти программные роботы также смогут проверить их качество, прежде чем скомпилировать их в предпочтительный формат для чтения программным обеспечением бизнес-аналитики и для просмотра аналитиками.

Помимо скорости автоматизированная обработка данных исключает ошибки, которые могут возникнуть при ручном вводе данных, в результате чего данные становятся более точными и, следовательно, информативными. Например, когда лондонский совет Brent автоматизировал свой процесс изменения арендной платы — в высшей степени ручная операция, требующая от сотрудников копирования и вставки информации для внесения изменений в арендную плату, что неизбежно приводило к ошибкам обработки — одно изменение арендной платы сократилось с четырех минут до 40 секунд. тем самым сокращая время принятия решения. Благодаря автоматизации, поддерживающей процесс подготовки, компании могут сосредоточить свои таланты на действиях, требующих их критического мышления, что способствует инновациям, способным еще больше ускорить развитие бизнеса.

Превращение идей в действия

Инструменты бизнес-аналитики могут подтолкнуть пользователей к более разумным решениям, но на них остается ответственность за то, чтобы привести эти решения в действие. Дополнительные шаги — даже такие, казалось бы, незначительные, как переход от одного приложения к другому, — могут легко и, к сожалению, ослабить шансы на принятие мер.

Автоматизация может помочь превратить информацию в действие. Некоторые новые аналитические платформы содержат призывы к действию одним щелчком мыши на своих информационных панелях, чтобы пользователи могли немедленно действовать в соответствии с выводами, которые предоставляет платформа. Например, если панель управления ИТ-услугами выявляет несоответствия в наборе данных, администратор может автоматически развернуть программного робота для расследования инцидента, не покидая панель управления. Роботов также можно настроить на автоматический запуск, если в системе выполняются определенные критерии.

Аналогичным образом, как только автоматизация получает данные для инструментов бизнес-аналитики и аналитики, она может затем извлекать информацию из выходных данных этих инструментов (например, отчетов, баз данных) для информирования других средств автоматизации ИТ и бизнес-процессов. В то время как для извлечения данных из системы бизнес-аналитики обычно требуется либо новый код, либо ручное извлечение, роботы RPA могут быть настроены на автоматическое извлечение данных и их последующее применение к другим действиям. Робот может извлекать ИТ-информацию, хранящуюся в отчетах (например, кто из сотрудников владеет ИТ-активом или использует его), и использовать ее для управления ИТ и обслуживания.

Объединение команд в работе с аналитикой BI

Команды могут двигаться быстро, когда все согласны с положением бизнеса, но предоставление всем доступа к платформам бизнес-аналитики и аналитики или постоянное совместное использование отчетов вручную не всегда осуществимо или эффективно. Вместо этого организации могут демократизировать BI, используя автоматизацию для облегчения обмена информацией. Информационные панели бизнес-аналитики и аналитики, дополненные технологиями автоматизации, можно запрограммировать на рассылку сводок своих выводов сотрудникам по всей организации по предпочтительным каналам, таким как Teams или по электронной почте, в удобных форматах, таких как PDF и PowerPoint.

Пользователи могут определить, будут ли эти отчеты распространяться с регулярной периодичностью (например, ежедневное обновление статуса продаж) или инициируются определенным событием (например, когда объем невыполненной логистики достигает критического уровня и требует немедленного внимания). Автоматизируя обмен информацией, организации делают своих аналитиков аналитиками, а не администраторами.

У организаций уже есть информация, необходимая им для принятия разумных решений; им просто нужен способ более эффективного доступа к ним, чтобы эти решения соответствовали сегодняшней головокружительной скорости бизнеса. Однако внедрения инструментов BI и аналитики самих по себе недостаточно, чтобы обнаружить золотые прииски данных. Объединив эти инструменты с возможностями автоматизации, лица, принимающие решения, смогут более эффективно использовать данные, полученные с помощью этих инструментов, чтобы инновации никогда не замедлялись.