Максимизация потенциала данных с 4 проверенными стратегиями автоматизации

Организациям нужна автоматизация для более эффективного доступа к данным, чтобы решения могли идти в ногу с сегодняшей безумной скоростью бизнеса.

Чтобы идти в ногу с темпом бизнеса сегодня, лидерам необходимо постоянно принимать быстрые решения от имени своих организаций — но если они не могут оценить полный бизнес-кейс перед действием, эти решения могут привести к неудовлетворительным и даже вредным результатам. Так как организации могут достичь более быстрого времени до решения, сохраняя при этом положительные результаты? Ответ — автоматизация.

Не секрет, что взгляд на данные организации может раскрыть, где лежат возможности для улучшения, и многие компании уже используют инструменты бизнес-интеллекта (BI) и аналитики, чтобы помочь им дать смысл этой информации. Harvard Business Review недавно обнаружил, что 86% респондентов считают извлечение новой ценности и инсайтов из корпоративных данных очень важным, а 75% видят это как необходимое для доставки действенной интеллектуальности сотрудникам по всему предприятию.

К сожалению, даже инструменты BI не всегда движутся так быстро или точно, как профессионалам нужно, чтобы они могли работать с гибкостью и оставаться конкурентоспособными. Однако, усиливая эти инструменты технологией автоматизации, они могут стать более эффективными и эффективными. Вот четыре способа, как автоматизация помогает организациям раскрыть их полный потенциал аналитики и BI, чтобы они могли извлекать больше ценности из своих данных для принятия — и быстрого действия по — бизнес-решениям.

Смотрите также: Данные: конкурентное преимущество для инноваций

Обеспечение 360-градусной картины бизнеса

Эффективные бизнес-решения не могут быть приняты в вакууме, поэтому лица, принимающие решения, должны иметь четкую картину состояния своего бизнеса перед тем, как ставить планы в движение. Вот где унаследованные системы, на которых все еще полагаются многие современные предприятия, саботируют время до решения бизнеса и, следовательно, время до ценности. Поскольку эти системы часто не имеют API, извлечение данных из них для информации BI и аналитических инструментов часто является трудоемким и сложным процессом, что означает, что лица, принимающие решения, либо опускают определенные детали в своих расчетах ради скорости, либо ждут, пока данные обновятся.

Технологии автоматизации, такие как робототехническая автоматизация процессов (RPA), могут преодолеть это препятствие, извлекая данные из множества систем, таких как унаследованные системы, виртуализированные среды и системы, не имеющие API (например, веб-сайт), и консолидируя их в централизованном месте. Автоматизация также может переводить данные на язык и формат, понятные BI и аналитическим инструментам, сокращая потребность в большем вмешательстве аналитиков. Например, автоматизация может взять неструктурированные данные, такие как PDF, электронные письма, сканированные документы и даже изображения и почерк, и консолидировать их в единый источник данных, готовый для анализа. Это не только даст пользователям более надежную картину их бизнеса, но и позволит им быстрее применить эту информацию.

Обогащение качества данных

Плохие данные имеют силу саботировать точность даже лучших намеренных бизнес-планов, делая подготовку данных необходимым шагом перед анализом. Когда это делается вручную, подготовка данных может быстро монополизировать полосу пропускания сотрудников.

Помимо сбора данных, аналитики могут автоматизировать очистку и восстановление данных, чтобы значительно сократить время, необходимое для подготовки этой информации, так что у них будет больше времени для фактического анализа. Как только RPA быстро извлекает данные из систем, эти программные роботы также могут проверить их качество перед компиляцией в предпочтительный формат для чтения BI-софтом и ревью аналитиками.

Помимо скорости, автоматизированная обработка данных устраняет ошибки, которые могут возникнуть при ручном вводе данных, что приводит к более точным и, следовательно, информативным данным. Например, когда Лондонский Брентский совет автоматизировал процесс изменения аренды — высокорутинную деятельность, требовавшую от сотрудников копирования и вставки информации для внесения изменений в аренду, что неизбежно вело к ошибкам обработки — одно изменение аренды сократилось с четырех минут до 40 секунд, тем самым сокращая время до решения. С автоматизацией, поддерживающей процесс подготовки, компании могут сфокусировать таланты своих сотрудников на деятельности, требующей их критического мышления, что топлит инновации, способные еще больше ускорить бизнес-импульс.

Трансформация идей в действия

BI-инструменты могут вести пользователей к более умным решениям, но бремя остается на них, чтобы ввести эти решения в действие. Дополнительные шаги — даже такие, казалось бы, малые, как необходимость покинуть одно приложение для другого — могут легко и к сожалению ослабить шансы на принятие действий.

Автоматизация может помочь превратить информацию в действие. Некоторые более новые аналитические платформы предлагают однокликовые вызовы к действию на своих дашбордах, так что пользователи могут немедленно действовать на инсайты, которые производит платформа. Например, если дашборд управления ИТ-сервисами раскрывает расхождения в наборе данных, администратор может автоматически развернуть программного робота для расследования инцидента, не покидая дашборд. Роботы также могут быть сконфигурированы для автоматического запуска, если определенные критерии выполняются в системе.

Точно так же, как только автоматизация источники данных для BI и аналитических инструментов, она может затем извлечь информацию из выхода этих инструментов (например, отчеты, базы данных) для информирования других ИТ и бизнес-процессов автоматизации. Тогда как извлечение данных из BI-системы традиционно требовало бы либо нового кода, либо ручного извлечения, RPA-роботы могут быть сконфигурированы для автоматического извлечения и затем применения к другим активностям. Робот мог извлечь ИТ-информацию, хранящуюся в отчетах (например, какие сотрудники владеют или используют ИТ-актив) и использовать ее для ИТ-управления и обслуживания активностей.

Выравнивание команд по BI-инсайтам

Команды могут двигаться быстро, когда все выровнены по тому, где стоит бизнес, но предоставление всем доступа к BI и аналитическим платформам или непрерывное ручное деление отчетов не всегда выполнимо или эффективно. Организации могут вместо этого демократизировать BI, используя автоматизацию для облегчения обмена информацией. BI и аналитические дашборды, усиленные технологиями автоматизации, могут быть запрограммированы для распространения суммаризаций их инсайтов сотрудникам по всей организации через предпочитаемые каналы, такие как Teams или email, в усваиваемых форматах, как PDF и PowerPoint.

Пользователи могут определять, распределяются ли эти отчеты регулярной частотой (например, ежедневное обновление статуса продаж) или триггерятся определенным событием (например, когда логистический бэклог эскалирует до критического уровня и требует немедленного внимания). Автоматизируя обмен информацией, организации держат своих аналитиков аналитиками, а не администраторами.

Организации уже имеют информацию, необходимую для принятия умных решений; им просто нужен способ получить к ней более эффективный доступ, чтобы эти решения могли идти в ногу с сегодняшей безумной скоростью бизнеса. Принятие BI и аналитических инструментов сами по себе не будет достаточно для раскрытия золотых жил данных. Сочетая эти инструменты с возможностями автоматизации, лица, принимающие решения, смогут раскрывать и действовать на инсайты, обеспеченные этими инструментами, более эффективно, так что инновации никогда не должны замедляться.