Как автоматизация разблокирует бизнес-интеллект и аналитику: 4 проверенных стратегии

Отчет Harvard Business Review (HBR) опросил 729 читателей HBR для лучшего понимания вызовов, с которыми организации сталкиваются в становлении гибкими, инновационными, данными-драйвеними и действительно конкурентоспособными. Согласно отчету, 86% респондентов говорят, что извлечение новой ценности и инсайтов из предприятийных данных — «очень важно». И 75% говорят, что это «существенно» для доставки действенную интеллектность сотрудникам предприятий-широко.

Ясно, что получение большей ценности от данных, принятие лучших решений и действие на них быстрее — миссионно-критично для большинства организаций.

Будь вы уже на пути к становлению полностью данными-драйвеними организацией, или вы ранние в своем пути, мы определили четыре способа, которыми автоматизация может помочь вам реализовать полный потенциал вашей аналитики и бизнес-интеллекта (BI):

1. Улучшить качество данных

2. Анализировать данные из любой системы

3. Использовать BI данные в сложных бизнес и IT процессных автоматизациях

4. Демократизировать BI через автоматизированные отчеты

1. Улучшить качество данных

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

Подготовка данных — важный шаг для идентификации проблем качества данных перед анализом и помощи в ремонте 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 ремонта данных может значительно сократить время, которое аналитики тратят на подготовку данных. Продукты вроде Tableau Prep предназначены для автоматизации задач вроде сбора данных, очистки и маркировки.

Роботизированная автоматизация процессов (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, благотворительность в Испании, поддерживающая людей с нарушением зрения, использует RPA для отслеживания запасов лотерейных билетов, распределенных по 28 центрам распределения. Используя UiPath Роботов для входа в систему, извлечения необходимых данных и ввода их в мастер-отчет, ONCE теперь может выполнять эту задачу за долю времени, которое это раньше занимало. Человеческое вовлечение снижено до минимума, с только финальной проверкой и надзором требуемым. Генерация отчетов теперь еженедельная вместо ежемесячной и сотрудники имеют дополнительное время для фокуса на более высокоценных задачах.

Раньше сотрудники делали все это вручную клик-клик-клик, пока они входили в систему, открывали [Microsoft] Excel файл, копировали-вставляли информацию и т.д. Просто чтобы они могли понять уровни запасов. Мы сказали им, что мы могли бы иметь робота, делающего это для них, и они были в восторге.

Эмилио Кампин, менеджер проекта, ONCE

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

RPA поддерживает любое количество повторяющихся задач для обеспечения высокого качества данных, пока автоматизируются продвинутые процессы вроде оцифровки и сбора данных. Извлечение данных из документов и синхронизация данных — два популярных способа автоматизации управления данными.

Brent Council в Соединенном Королевстве (UK), например, использует RPA для автоматизации своего процесса изменения аренды от того, который ранее полагался на много ручного усилия для захвата и обновления. Сотрудники описали ручной процесс как «озябляющий разум» и это неизбежно вело к ошибкам в данных. Совет автоматизировал процесс с UiPath и развернул его в течение шести недель. Одиночное изменение аренды, которое раньше занимало у сотрудника более четырех минут для обработки вручную, теперь занимает менее 40 секунд.

У нас были высококвалифицированные офицеры оценки, вынужденные тратить часы на копирование и вставку информации для внесения изменений в аренду… Мы обнаружили, что автоматизация сервиса изменения аренды драматически улучшила качество наших данных. Мы устранили ошибки, которые просачиваются через ручной ввод данных.

Манджула Пиндория, лидер Digital Workstream, Brent Council

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

2. Анализировать данные из любой системы

Организации по всему миру продолжают полагаться на legacy системы и миссионно-критические бизнес-приложения, которые не имеют API, как мейнфреймы. Фактически, согласно глобальному отчету по рынку мейнфреймов, «70% банковских корпоративных данных все еще находится на мейнфрейме». И глобальный рынок мейнфреймов продолжает расти. Но извлечение тех 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, которые не имеют API. Автоматизация может помочь, будь вы хотите извлечь и проанализировать основную банковскую информацию или собрать данные обменных курсов 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:

Как любой совет, у нас много legacy систем. Убедиться, что данные могут течь бесшовно между нашими legacy системами и нашими более новыми цифровыми системами — существенно. RPA может быть быстро запрограммирован для разговора с этими системами и эффективно извлечения данных из одной, валидации его и помещения в другую. Это быстро, эффективно и затратно-эффективно.

Манджула Пиндория, лидер Digital Workstream, Brent Council

Дополнительно, ИИ-возможная RPA может обрабатывать неструктурированные данные вроде электронных писем, PDF, изображений, рукописного текста и сканированных документов для аналитики. Неструктурированные данные консолидируются в единый источник данных, как линейная бизнес-система, электронная таблица или база данных, и немедленно готовы для анализа.

The Hollard Group, южно-африканский страховщик, сделал именно это. Компания, которая получает 1,5 миллиона электронных писем в год от страховых брокеров, вручную обрабатывала каждое индивидуальное электронное письмо и вложение для идентификации контекста и классификации контента. Этот процесс требует высокой точности и должен поддерживать строгое соответствие с соглашениями об уровне сервиса (SLA) и регуляторными и статютными провизиями.

Компания реализовала 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 возможности аналитики в едином пользовательском интерфейсе.

The Hollard Group экономит 2000 рабочих часов в неделю и снизила стоимость транзакции на 91%. Обработка выполняется в реальном времени, с 98% случаев, обрабатываемых автономно роботами в 600% быстрее, чем раньше.

3. Использовать BI данные в сложных бизнес и IT процессных автоматизациях

Организации принимают аналитику и науку о данных для получения инсайтов в свои бизнесы и принятия более информированных решений. BI данные также могут драйвить лучшие решения как часть продвинутого бизнес-воркфлоу.

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

Например, финансовые департаменты могут отчитываться и действовать на платежи инвойсов, достигающие их максимальных платежных терминов. Используя информацию из автоматически загруженного BI отчета, RPA робот может автоматизировать напоминания и эскалации для обеспечения того, что платеж сделан в пределах платежных терминов.

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

Эти основные IT админ процессы дальше оптимизированы UiPath с out-of-the-box активностями, которые ускоряют разработку и снижают усилия по поддержке workflow автоматизаций.

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

4. Демократизировать BI через автоматизированные отчеты

Автоматизация может помочь демократизации бизнес-интеллекта, оптимизируя предприятийное разделение и потребление инсайтов о вашем бизнесе. Представьте начало дня с резюме, комбинирующим отчеты и визуализации данных из всех разных мест, где информация может «жить». Эти инсайты покроют неожиданные изменения в поведении ваших клиентов, демографию и конверсии. И вы будете усилиты для принятия действий и улучшения ваших ключевых показателей эффективности (KPI).

С RPA, ваша компания может иметь ежедневные отчеты, экономя время, улучшая продуктивность и увеличивая точность:

• Автоматизация экспорта данных

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

• Распространение через каналы такие как электронная почта, Slack или Microsoft Teams

Автоматизированные отчеты могут быть сгенерированы на регулярной предсказуемой частоте, как каждый понедельник и могут также быть триггерены определенными событиями, как логистический бэклог, который увеличился до критического уровня, который должен быть разрешен.

Например, одна компания использует RPA для оптимизации и улучшения точности их отчетности по прибыли и убыткам (P&L). Каждый день UiPath Робот триггерится для сбора необходимых данных, валидации их и генерации финального отчета. Робот затем эмейлит эти отчеты фронт-офис команде для ревью перед тем, как они загружаются 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.

Драйв больше ценности от ваших данных, действуйте быстрее и принимайте лучшие решения

Применяя автоматизацию к BI данным, используя четыре способа, обсужденные в этой статье, ваши люди смогут фокусироваться на принятии лучших решений, действовать быстрее на данных-драйвенных инсайтах и спасти ваш бизнес от дорогостоящих ошибок.

Читайте больше о том, как UiPath Роботы могут действовать на данных-драйвенных инсайтах и ускорять принятие решений, напрямую от аналитических платформ вроде Tableau дашбордов, с нативными интеграциями.