5 способов, с помощью которых автоматизация раскрывает весь потенциал бизнес-аналитики и аналитики

В отчете Harvard Business Review (HBR) приняли участие 729 читателей HBR, чтобы лучше понять проблемы, с которыми сталкиваются организации, стремясь стать гибкими, инновационными, ориентированными на данные и по-настоящему конкурентоспособными. Согласно отчету, 86% респондентов считают, что извлечение новой ценности и информации из корпоративных данных «очень важно». А 75% говорят, что «важно» предоставлять действенную информацию сотрудникам по всему предприятию.

Ясно, что извлечение большей ценности из данных, принятие более эффективных решений и более быстрое выполнение их являются критически важными задачами для большинства организаций.

Независимо от того, находитесь ли вы на пути к организации, полностью управляемой данными, или только начинаете свой путь, мы определили пять способов, с помощью которых автоматизация может помочь вам реализовать весь потенциал вашей аналитики и бизнес-аналитики (BI):

1. Улучшить качество данных

2. Анализ данных из любой системы

3. Принимайте меры, когда и где вы принимаете решения

4. Используйте данные бизнес-аналитики для автоматизации сложных бизнес- и ИТ-процессов

5. Демократизируйте бизнес-аналитику с помощью автоматических отчетов

1. Улучшить качество данных

Использование неверных данных в прогностических моделях и аналитике может привести к потере доверия со стороны ваших пользователей BI и оказать большое финансовое влияние на ваш бизнес. Согласно статье Smarter with Gartner, средние финансовые последствия некачественных данных для организации оцениваются в среднем в 15 миллионов долларов в год.

Подготовка данных является важным шагом для выявления проблем с качеством данных перед анализом и для помощи в восстановлении данных. По данным Forbes, «специалисты по данным тратят около 80% своего времени на подготовку и управление данными для анализа», оставляя на анализ только 20% своего времени.

Автоматизация сбора, очистки и восстановления данных может значительно сократить время, затрачиваемое аналитиками на подготовку данных. Запатентованные продукты, такие как Tableau Prep, специально созданы для автоматизации таких задач, как сбор данных, очистка и маркировка.

Роботизированная автоматизация процессов (RPA) предлагает быстрый и надежный способ извлечения данных из нескольких систем, выполнения первоначальных проверок качества и компиляции данных в один файл или отчет, готовый к подготовке и анализу.

Например, ONCE, благотворительная организация в Испании, которая поддерживает людей с нарушениями зрения, использует RPA для отслеживания запасов лотерейных билетов, распределенных по 28 распределительным центрам. Используя программных роботов UiPath для входа в систему, извлечения необходимых данных и ввода их в основной отчет, ONCE теперь может выполнять эту задачу в несколько раз быстрее, чем раньше. Участие человека сведено к минимуму, требуется только окончательная проверка и надзор. Отчеты теперь создаются еженедельно, а не ежемесячно, и у сотрудников появляется дополнительное время, чтобы сосредоточиться на более важных задачах.

Помимо извлечения и подготовки данных, автоматизация может сыграть не менее важную роль в повышении качества исходных данных, избегая ошибок, вызванных ручным вводом данных.

RPA поддерживает любое количество повторяющихся задач, чтобы гарантировать высокое качество данных при автоматизации сложных процессов, таких как оцифровка и сбор данных. Извлечение данных из документов и синхронизация данных — два популярных способа автоматизации управления данными.

Совет Brent в Соединенном Королевстве (Великобритания), например, использует RPA для автоматизации процесса изменения арендной платы по сравнению с тем, который ранее полагался на множество ручных усилий для сбора и обновления. Сотрудники описывали ручной процесс как «отупляющий», и он неизбежно приводил к ошибкам в данных. Совет автоматизировал процесс с помощью UiPath и развернул его в течение шести недель. Одно изменение арендной платы, на обработку которого раньше у сотрудника уходило более четырех минут вручную, теперь занимает менее 40 секунд.

Этот проект был настолько успешным, что многие другие команды в Brent Council обратились с просьбой развернуть RPA для очистки данных, чтобы обеспечить актуальную и точную информацию в основных бизнес-системах. Прочтите статью полностью, чтобы узнать, как совет Brent использует автоматизацию.

2. Анализ данных из любой системы

Организации по всему миру продолжают полагаться на устаревшие системы и критически важные бизнес-приложения, не имеющие API, например мейнфреймы. На самом деле, согласно отчету о мировом рынке мэйнфреймов, «70% банковских корпоративных данных по-прежнему хранятся на мэйнфреймах». А мировой рынок мэйнфреймов продолжает расти. Но извлечение этих данных для анализа может быть очень сложным и часто требует ручной работы.

С помощью RPA вы можете расширить доступ к данным инструментов бизнес-аналитики и аналитики в устаревших системах, виртуализированных средах и системах, не имеющих API. Автоматизация может помочь, если вы хотите извлечь и проанализировать основную банковскую информацию или собрать данные об обменном курсе с веб-сайта в формате, который могут понять инструменты аналитики.

Brent Council также использует RPA для передачи данных из своих старых систем в свои новые цифровые системы:

Кроме того, RPA на основе искусственного интеллекта (ИИ) может обрабатывать неструктурированные данные, такие как электронные письма, PDF-файлы, изображения, рукописный текст и отсканированные документы для аналитики. Неструктурированные данные объединяются в единый источник данных, такой как бизнес-система, электронная таблица или база данных, и немедленно готовы к анализу.

Так поступила южноафриканская страховая компания Hollard Group. Компания, которая получает 1,5 миллиона электронных писем в год от страховых брокеров, вручную обрабатывала каждое отдельное электронное письмо и вложение, чтобы определить контекст и классифицировать содержимое. Этот процесс требует высокой точности и должен обеспечивать строгое соблюдение соглашений об уровне обслуживания (SLA), а также нормативных и законодательных положений.

Компания внедрила сквозное решение для автоматизации, чтобы повысить скорость и точность процесса. Решение включало машинное обучение (ML), обработку естественного языка (NLP), интеллектуальное оптическое распознавание символов (OCR) и аналитические возможности в едином пользовательском интерфейсе.

Hollard Group экономит 2000 рабочих часов в неделю и снижает стоимость транзакции на 91%. Обработка выполняется в режиме реального времени, при этом 98 % дел обрабатываются роботами автономно в 600 % раз быстрее, чем раньше.

3. Принимайте меры, когда и где вы принимаете решения

Превращение решений в действия — это последняя миля конвейера аналитики. Именно здесь работник умственного труда действует на основе анализа, произведенного его платформой BI.

Недавняя статья Forbes говорит об этом лучше всего:«Идея предоставлять бизнес-аналитику тогда и там, где и когда она наиболее информативна, невероятно привлекательна. Но перспектива предоставления пользователям возможности немедленно действовать в соответствии с этой информацией еще более эффективна».

Ведущие аналитические платформы начинают включать призывы к действию одним щелчком мыши вместе с соответствующими панелями аналитики, используя информацию из инструмента BI для запуска последующих бизнес-процессов.

Представьте, например, аналитика цепочки поставок, который просматривает данные о запасах на панели инструментов Tableau. Уровень запасов помечается как слишком низкий для определенного товара. Аналитик может инициировать запрос на покупку, чтобы изменить порядок товара, который необходимо пополнить, непосредственно из панели инструментов Tableau. Точно так же администратор ИТ-системы может запустить программного робота для расследования инцидента, не выходя из панели управления ИТ-услугами.

А для высокоструктурированных вариантов использования с низким уровнем риска автоматизация может инициировать последующие бизнес-процессы непосредственно с аналитической платформы. Например, становится легко автоматизировать ежедневную задачу по отправке маркетинговых электронных писем списку клиентов, идентифицированному в ходе обычного процесса аналитики.

Помимо этих вариантов использования, приложение для организаций имеет далеко идущие последствия. Только от управления цепочками поставок могут выиграть менеджеры по запасам, логистики, поставщики, финансисты и бухгалтеры.

4. Используйте данные BI для автоматизации сложных бизнес-процессов и ИТ-процессов

Организации используют аналитику и науку о данных, чтобы получить представление о своем бизнесе и принимать более обоснованные решения. Данные BI также могут способствовать принятию более взвешенных решений в рамках расширенного бизнес-процесса.

Извлечение данных из вашей системы BI (в большинстве случаев) потребует либо ручного извлечения, либо нового кода. Но с помощью RPA извлечение данных BI можно быстро автоматизировать.

Например, финансовые отделы могут сообщать и принимать меры в случае достижения максимальных условий оплаты по счетам. Используя информацию из автоматически загружаемого отчета бизнес-аналитики, робот RPA может автоматизировать напоминания и эскалацию, чтобы обеспечить выполнение платежа в соответствии с условиями платежа.

Информация об ИТ-активах, включая владельцев активов и статистику использования, которая отслеживается в отчетах, может быть легко извлечена роботом UiPath и использована для обслуживания ИТ и управления активами. Автоматизация ИТ с помощью UiPath упрощает сложные задачи, такие как исправление важных серверов и увеличение или уменьшение ИТ-ресурсов на основе аналитики спроса в режиме реального времени.

Эти основные процессы ИТ-администрирования дополнительно оптимизируются UiPath с готовыми действиями, которые ускоряют разработку и сокращают усилия по поддержке автоматизации рабочих процессов.

Автоматизация извлечения данных бизнес-аналитики и последующее использование этих данных в сложных бизнес-процессах помогает вашей организации принимать более быстрые и эффективные решения.

5. Демократизация бизнес-аналитики с помощью автоматических отчетов

Автоматизация может способствовать демократизации бизнес-аналитики, упрощая обмен информацией о вашем бизнесе и ее использование в масштабах всего предприятия. Представьте, что вы начинаете день со сводки, объединяющей отчеты и визуализации данных из разных мест, где информация может «жить». Эти идеи будут охватывать неожиданные изменения в поведении ваших клиентов, демографических данных и коэффициентах конверсии. И вы получите возможность действовать и улучшать свои ключевые показатели эффективности (KPI).

Благодаря RPA ваша компания может составлять ежедневные отчеты, экономя время, повышая производительность и точность:

• Автоматизация экспорта данных

• Сборка панелей мониторинга или отчетов BI в пригодные для использования форматы, такие как PDF и Microsoft PowerPoint

• Распространение по таким каналам, как электронная почта, Slack или Microsoft Teams

Автоматические отчеты могут создаваться с регулярной предсказуемой периодичностью, например, каждый понедельник, а также могут быть инициированы определенными событиями, такими как невыполненная работа в логистике, которая увеличилась до критического уровня, который необходимо устранить.

Например, одна компания использует RPA для оптимизации и повышения точности отчетности о прибылях и убытках (P&L). Каждый день робот UiPath запускается для сбора необходимых данных, их проверки и создания окончательного отчета. Затем робот отправляет эти отчеты по электронной почте команде фронт-офиса для проверки, прежде чем они будут загружены в веб-приложение головного офиса.

Демократизируя бизнес-аналитику с помощью автоматизации, вы освобождаете своих бизнес-аналитиков и руководителей от необходимости тратить время на прочесывание и изучение данных. Вместо этого они сосредотачиваются на принятии правильных решений для бизнеса на основе того, что говорят им данные.

Получите больше пользы от своих данных, действуйте быстрее и принимайте более взвешенные решения

Применяя автоматизацию к данным бизнес-аналитики с помощью пяти способов, описанных в этой статье, ваши сотрудники смогут сосредоточиться на принятии более эффективных решений, быстрее действовать на основе анализа данных и уберечь свой бизнес от дорогостоящих ошибок.

Узнайте больше о том, как роботы UiPath могут действовать на основе данных и ускорять принятие решений непосредственно с аналитических платформ, таких как информационные панели Tableau, с собственной интеграцией.

И узнайте, как аналитика может помочь вашим проектам автоматизации улучшить бизнес-результаты.