Как автоматизация усиливает бизнес-интеллект: 5 проверенных стратегий

Отчет Harvard Business Review (HBR) опросил 729 читателей HBR, чтобы лучше понять вызовы, с которыми сталкиваются организации в становлении гибкими, инновационными, данными-управляемыми и по-настоящему конкурентоспособными. Согласно отчету, 86% респондентов говорят, что извлечение новой ценности и инсайтов из корпоративных данных — «очень важно». И 75% говорят, что это «необходимо» для доставки действующего интеллекта сотрудникам по всему предприятию.

Очевидно, получение большей ценности от данных, принятие лучших решений и действие на их основе быстрее — это миссионно-критично для большинства организаций.

Независимо от того, находитесь ли вы уже на пути к тому, чтобы стать полностью данными-управляемой организацией, или вы в начале вашего пути, мы выделили пять способов, которыми автоматизация может помочь вам реализовать полный потенциал вашей аналитики и бизнес-интеллекта (BI):

1. Улучшение качества данных

2. Анализ данных из любой системы

3. Действуйте когда и где вы принимаете решения

4. Использование BI-данных в сложных бизнес- и IT-процессных автоматизациях

5. Демократизация BI через автоматизированные отчеты

1. Улучшение качества данных

Использование плохих данных в предиктивных моделях и аналитике может привести к потере доверия от ваших потребителей BI и иметь большое финансовое влияние на ваш бизнес. Согласно статье Smarter with Gartner, среднее финансовое влияние плохого качества данных на организацию оценивается в среднем в $15 млн в год.

Подготовка данных — важный шаг для выявления проблем с качеством данных перед анализом и помощи в восстановлении данных. Согласно Forbes, «ученые по данным тратят около 80% своего времени на подготовку и управление данными для анализа», оставляя только 20% их времени для анализа.

Автоматизация сбора данных, очистки и восстановления данных может значительно сократить время, которое аналитики тратят на подготовку данных. Продукты вроде Tableau Prep созданы специально для автоматизации задач вроде сбора данных, очистки и маркировки.

Роботизированная процессная автоматизация (RPA) предлагает быстрый, надежный способ извлечения данных из множественных систем, выполнения первоначальных проверок качества и компиляции данных в единый файл или отчет — готовый для подготовки и анализа.

Например, ONCE, благотворительная организация в Испании, поддерживающая людей с нарушением зрения, использует RPA для отслеживания запасов лотерейных билетов, распределенных по 28 центрам распределения. Используя программных роботов UiPath для входа в систему, извлечения необходимых данных и ввода их в главный отчет, ONCE теперь может выполнять эту задачу за долю времени, которое это раньше занимало. Человеческое участие сокращено до минимума, с только финальной проверкой и надзором. Генерация отчетов теперь еженедельная вместо ежемесячной, а сотрудники имеют дополнительное время для фокуса на задачах более высокой ценности.

За пределами извлечения и подготовки данных, автоматизация может играть не менее важную роль в улучшении базового качества данных, избегая ошибок, вводимых ручным вводом данных.

RPA поддерживает любое количество повторяющихся задач для обеспечения высокого качества данных при автоматизации продвинутых процессов вроде оцифровки и сбора данных. Извлечение данных из документов и синхронизация данных — два популярных способа автоматизировать управление данными.

Brent Council в Великобритании (UK), например, использует RPA для автоматизации своего процесса изменения аренды от того, который ранее полагался на много ручных усилий для захвата и обновления. Сотрудники описывали ручной процесс как «обезумивающий» и он неизбежно приводил к ошибкам в данных. Совет автоматизировал процесс с UiPath и выкатил его в течение шести недель. Одиночное изменение аренды, которое раньше занимало у сотрудника более четырех минут для ручной обработки, теперь занимает менее 40 секунд.

Этот проект был настолько успешен, что многие другие команды в Brent Council попросили внедрить RPA для своих активностей по очистке данных, обеспечивая актуальную и точную информацию в основных бизнес-системах. Прочитайте полную историю, чтобы узнать множество способов, которыми Brent Council использует автоматизацию.

2. Анализ данных из любой системы

Организации по всему миру продолжают полагаться на legacy-системы и миссионно-критические бизнес-приложения, у которых нет API, вроде мейнфреймов. Фактически, согласно глобальному отчету по рынку мейнфреймов, «70% корпоративных банковских данных все еще находятся на мейнфрейме». И глобальный рынок мейнфреймов продолжает расти. Но извлечение этих данных для анализа может быть очень сложным и часто требует ручной работы.

С RPA вы можете расширить охват данных BI и аналитических инструментов в legacy-системы, виртуализированные среды и системы, у которых нет API. Автоматизация может помочь, хотите ли вы извлечь и проанализировать основную банковскую информацию или собрать данные обменного курса с веб-сайта в формат, который инструменты аналитики могут понять.

Brent Council также использует RPA для потока данных из их legacy-систем в их более новые цифровые системы:

Кроме того, AI-ориентированная RPA может обрабатывать неструктурированные данные вроде email, PDF, изображений, рукописного текста и отсканированных документов для аналитики. Неструктурированные данные консолидируются в единый источник данных, вроде бизнес-системы, электронной таблицы или базы данных, и сразу готовы для анализа.

The Hollard Group, южноафриканский страховщик, сделал именно это. Компания, получающая 1,5 млн email в год от страховых брокеров, вручную обрабатывала каждый отдельный email и вложение для выявления контекста и классификации контента. Этот процесс требует высокой точности и должен поддерживать строгое соответствие соглашениям об уровне сервиса (SLA) и регуляторным и законодательным положениям.

Компания внедрила end-to-end решение автоматизации для улучшения скорости и точности процесса. Решение включало машинное обучение (ML), обработку естественного языка (NLP), интеллектуальное оптическое распознавание символов (OCR) и аналитические возможности в едином пользовательском интерфейсе.

The Hollard Group экономит 2 000 рабочих часов в неделю и снизила стоимость транзакции на 91%. Обработка выполняется в реальном времени, с 98% случаев, обрабатываемых автономно роботами в 600 раз быстрее, чем раньше.

3. Действуйте когда и где вы принимаете решения

Превращение решений в действия — это последняя миля аналитического конвейера. Это где работник знаний действует на основе анализа, произведенного их BI-платформой.

Недавняя статья Forbes говорит лучше всего: «Идея предоставления бизнес-интеллекта когда и где он наиболее просвещающ — невероятно заманчива. Но перспектива позволить пользователям действовать немедленно на этих инсайтах — еще более мощна».

Ведущие аналитические платформы начинают включать однокликовые призывы к действию рядом с связанными аналитическими дашбордами, используя информацию из BI-инструмента для запуска нижестоящих бизнес-процессов.

Представьте, например, аналитика цепочки поставок, просматривающего данные инвентаря в Tableau дашборде. Уровни запасов помечены как слишком низкие для определенного товара. Аналитик может запустить запрос на закупку для повторного заказа товара, который нуждается в пополнении, прямо из Tableau дашборда. Аналогично, IT-администратор системы может запустить программного робота для расследования инцидента без выхода из дашборда IT-управления сервисами.

И для высокоструктурированных, низкорисковых вариантов использования, автоматизация может инициировать нижестоящие бизнес-процессы прямо из аналитической платформы. Например, становится легче автоматизировать ежедневную задачу отправки маркетинговых email списку клиентов, выявленного регулярным аналитическим процессом.

За пределами этих вариантов использования, применение для организаций далеко идущее. Только в управлении цепочкой поставок менеджеры запасов, логистические команды, поставщики, финансы и члены бухгалтерской команды могли бы все выиграть.

4. Использование BI-данных в сложных бизнес- и IT-процессных автоматизациях

Организации принимают аналитику и науку о данных для получения инсайтов в свой бизнес и принятия более информированных решений. BI-данные также могут вести к лучшим решениям как часть продвинутого бизнес-рабочего процесса.

Извлечение данных из вашей BI-системы (в большинстве случаев) потребовало бы либо ручное извлечение, либо новый код. Но с RPA извлечение BI-данных может быть быстро автоматизировано.

Например, финансовые департаменты могут отчитываться и действовать по оплатам счетов, достигающим их максимальных платежных условий. Используя информацию из автоматически загруженного BI-отчета, RPA-робот может автоматизировать напоминания и эскалации для обеспечения платежа в пределах платежных условий.

Информация об IT-активах, включая владельцев активов и статистику использования, отслеживаемая в отчетах, может быть легко извлечена роботом UiPath и использована для выполнения IT-обслуживания и управления активами. IT-автоматизация с UiPath упрощает сложные задачи вроде патчинга критических серверов и увеличения или уменьшения IT-ресурсов на основе аналитики реального времени.

Эти основные IT-административные процессы дальше оптимизируются UiPath с готовыми из коробки активностями, которые ускоряют разработку и снижают усилия для поддержки автоматизаций рабочих процессов.

Автоматизация извлечения BI-данных, а затем использование этих данных в ваших сложных бизнес-процессах помогает вашей организации принимать более быстрые и лучшие решения.

5. Демократизация BI через автоматизированные отчеты

Автоматизация может помочь демократизации бизнес-интеллекта, упрощая предприятий обмен и потребление инсайтов о вашем бизнесе. Представьте начало дня со сводки, объединяющей отчеты и визуализации данных из всех разных мест, где информация может «жить». Эти инсайты покроют неожиданные изменения в поведении ваших клиентов, демографии и коэффициентах конверсии. И вы будете уполномочены действовать и улучшать ваши ключевые показатели эффективности (KPI).

С RPA ваша компания может иметь ежедневную отчетность, экономя время, улучшая продуктивность и повышая точность:

• Автоматизация экспорта данных

• Сборка BI-дашбордов или отчетов в потребляемые форматы вроде PDF и Microsoft PowerPoint

• Распространение через каналы вроде email, Slack или Microsoft Teams

Автоматизированные отчеты могут генерироваться на регулярной предсказуемой частоте, вроде каждого понедельника, и также могут запускаться определенными событиями, вроде логистического бэклога, который увеличился до критического уровня, который должен быть разрешен.

Например, одна компания использует RPA для упрощения и улучшения точности своей отчетности по прибыли и убыткам (P&L). Каждый день UiPath-робот запускается для сбора необходимых данных, их валидации и генерации финального отчета. Робот затем отправляет эти отчеты на email фронт-офис команде для ревью перед загрузкой в веб-приложение головного офиса.

Демократизируя BI через автоматизацию, вы можете освободить ваших бизнес-аналитиков и исполнителей от траты их времени на расчесывание и исследование данных. Вместо этого они фокусируются на принятии правильных решений для бизнеса на основе того, что их данные им говорят.

Извлеките больше ценности из ваших данных, действуйте быстрее и принимайте лучшие решения

Применяя автоматизацию к BI-данным, используя пять способов, обсужденных в этой статье, ваши люди смогут фокусироваться на принятии лучших решений, действовать быстрее на data-driven инсайтах и уберечь ваш бизнес от дорогостоящих ошибок.

Читайте больше о том, как роботы UiPath могут действовать на data-driven инсайтах и ускорять принятие решений, прямо из аналитических платформ вроде Tableau дашбордов, с нативными интеграциями.

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