Как автоматизация открывает возможности для бизнес-аналитики:4 проверенные стратегии

В отчете Harvard Business Review (HBR) было опрошено 729 читателей HBR, чтобы лучше понять проблемы, с которыми сталкиваются организации, стремясь стать гибкими, инновационными, управляемыми данными и по-настоящему конкурентоспособными. Согласно отчету, 86% респондентов считают, что извлечение новой ценности и информации из корпоративных данных «очень важно». А 75% говорят, что «необходимо» предоставлять полезную информацию сотрудникам всего предприятия.

Очевидно, что извлечение большей пользы из данных, принятие более эффективных решений и более быстрое реагирование на них является критически важным для большинства организаций.

Независимо от того, находитесь ли вы уже на пути к созданию организации, полностью управляемой данными, или вы находитесь на ранней стадии этого пути, мы определили четыре способа, которыми автоматизация может помочь вам реализовать весь потенциал вашей аналитики и бизнес-аналитики (BI):

<ли>

Улучшите качество данных

<ли>

Анализируйте данные из любой системы

<ли>

Используйте данные BI для комплексной автоматизации бизнес- и ИТ-процессов

<ли>

Демократизируйте бизнес-аналитику с помощью автоматизированных отчетов

1. Улучшите качество данных

Использование неверных данных в прогнозных моделях и аналитике может привести к потере доверия со стороны потребителей BI и оказать большое финансовое влияние на ваш бизнес. Согласно статье Smarter with Gartner, средний финансовый ущерб от некачественных данных для организации оценивается в среднем в 15 миллионов долларов в год.

Подготовка данных — важный шаг для выявления проблем с качеством данных перед анализом и для облегчения восстановления данных. По данным Forbes, «специалисты по обработке данных тратят около 80% своего времени на подготовку данных для анализа и управление ими», оставляя на анализ только 20% времени.

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

Роботизированная автоматизация процессов (RPA) предлагает быстрый и надежный способ извлечения данных из нескольких систем, выполнения первоначальных проверок качества и объединения 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, распределяемых по 28 распределительным центрам. Используя UiPath Robots для входа в систему, получения необходимых данных и ввода их в основной отчет, ONCE теперь может выполнить эту задачу за гораздо меньше времени, чем раньше. Участие человека сведено к минимуму, требуется только окончательная проверка и надзор. Отчеты теперь формируются еженедельно, а не ежемесячно, и у сотрудников появляется дополнительное время, чтобы сосредоточиться на более важных задачах.

Раньше сотрудники делали все это вручную, щелкая-щелкнув-щелкнув, когда они входили в систему, открывали файл [Microsoft] Excel, копировали информацию и т. д. Просто для того, чтобы они могли понять уровень запасов. Мы сказали им, что можем поручить это роботу, и они были в восторге.

Эмилио Кампин, руководитель проекта, ONCE

Помимо извлечения и подготовки данных, автоматизация может играть не менее важную роль в повышении качества базовых данных за счет предотвращения ошибок, возникающих при вводе данных вручную.

RPA поддерживает любое количество повторяющихся задач, обеспечивая высокое качество данных и автоматизируя сложные процессы, такие как оцифровка и сбор данных. Извлечение данных из документов и синхронизация данных — два популярных способа автоматизации управления данными.

Например, Совет Брент в Соединенном Королевстве (Великобритания) использует RPA для автоматизации процесса изменения арендной платы по сравнению с тем, который раньше требовал большого количества ручных усилий для сбора и обновления. Сотрудники описали 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 сотруднику раньше требовалось более четырех минут, теперь требуется менее 40 секунд.

У нас были высококвалифицированные специалисты по оценке, которым приходилось часами копировать и вставлять информацию, чтобы внести изменения в арендную плату… Мы обнаружили, что автоматизация службы изменения арендной платы значительно улучшила качество наших данных. Мы устранили ошибки, которые закрадываются при ручном вводе данных.

Манджула Пиндориа, руководитель отдела цифровых технологий, Brent Council

Этот проект оказался настолько успешным, что многие другие команды в Совете Брент попросили развернуть RPA для своей деятельности по очистке данных, обеспечивая актуальность и точность информации в основных бизнес-системах. Прочитайте всю историю, чтобы узнать, как Brent Council использует автоматизацию.

2. Анализируйте данные из любой системы

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

С помощью RPA вы можете расширить область действия данных инструментов бизнес-аналитики и анализа на устаревшие системы, виртуализированные среды и системы, не имеющие API. Автоматизация может помочь, хотите ли вы извлечь и проанализировать основную банковскую информацию или собрать данные о курсах валют с веб-сайта в формате, понятном аналитическим инструментам.

Совет Брента также использует RPA для передачи данных из своих устаревших систем в новые цифровые системы:

Как и у любого совета, у нас есть множество устаревших систем. Крайне важно обеспечить беспрепятственный обмен данными между нашими устаревшими системами и нашими новыми цифровыми системами. RPA можно быстро запрограммировать для взаимодействия с этими системами и эффективного извлечения данных из одной, их проверки и передачи в другую. Это быстро, эффективно и экономически выгодно.

Манджула Пиндориа, руководитель отдела цифровых технологий, Brent Council

Кроме того, RPA на базе искусственного интеллекта (ИИ) может обрабатывать неструктурированные данные, такие как электронные письма, PDF-файлы, изображения, рукописные тексты и отсканированные документы, для аналитических целей. Неструктурированные данные объединяются в единый источник данных, например в профильную систему, электронную таблицу или базу данных, и сразу же готовы к анализу.

Именно это сделала южноафриканская страховая компания Hollard Group. Компания, которая получает 1,5 миллиона электронных писем в год от страховых брокеров, вручную обрабатывала каждое отдельное письмо и вложение, чтобы определить контекст и классифицировать контент. Этот процесс требует высокой точности и строгого соблюдения соглашений об уровне обслуживания (SLA), а также нормативных и законодательных положений.

Компания внедрила комплексное решение по автоматизации для повышения 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.

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

3. Используйте данные BI для комплексной автоматизации бизнес- 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 эффективных 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 по оплате счетов, достигающих максимальных сроков оплаты. Используя информацию из автоматически загруженного отчета BI, робот RPA может автоматизировать напоминания и эскалацию, чтобы гарантировать, что платеж будет произведен в соответствии с условиями оплаты.

Информация об ИТ-активах, включая владельцев активов и статистику использования, которая отслеживается в отчетах, может быть легко извлечена роботом UiPath и использована для выполнения ИТ-обслуживания и управления активами. Автоматизация ИТ с помощью UiPath упрощает выполнение сложных задач, таких как установка исправлений для важных серверов и увеличение или сокращение ИТ-ресурсов на основе анализа спроса в реальном времени.

Эти основные процессы ИТ-администрирования дополнительно оптимизируются с помощью UiPath с помощью готовых действий, которые ускоряют разработку и сокращают усилия по автоматизации рабочих процессов.

Автоматизация извлечения данных бизнес-аналитики и последующее использование этих данных в сложных бизнес-процессах помогает вашей организации быстрее и эффективнее принимать решения.

4. Демократизируйте бизнес-аналитику с помощью автоматизированных отчетов

Автоматизация может помочь демократизировать бизнес-аналитику, оптимизируя обмен и использование информации о вашем бизнесе в масштабах всего предприятия. Представьте себе, что вы начинаете день с подведения итогов, объединяющих отчеты и визуализации данных из разных мест, где может «жить» информация. Эта информация будет охватывать неожиданные изменения в поведении ваших клиентов, демографии и коэффициентах конверсии. И вы получите возможность принять меры и улучшить свои ключевые показатели эффективности (KPI).

С помощью RPA ваша компания сможет получать ежедневные отчеты, экономя время, повышая производительность и точность:

<ли>

Автоматизация экспорта данных

<ли>

Сборка информационных панелей или отчетов BI в удобные форматы, такие как PDF и Microsoft PowerPoint

<ли>

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

Автоматизированные отчеты могут создаваться с регулярной и предсказуемой частотой, например, каждый понедельник, а также могут быть вызваны определенными событиями, например, отставание в логистике, достигшее критического уровня, которое 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 итогового 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 BI посредством автоматизации, вы можете освободить 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 им говорят их данные.

Получайте больше пользы от своих данных, действуйте быстрее и принимайте более обоснованные решения

Применяя автоматизацию к данным бизнес-аналитики четырьмя способами, описанными в этой статье, ваши сотрудники смогут сосредоточиться на принятии более эффективных решений, быстрее действовать на основе данных и избавить ваш бизнес от дорогостоящих ошибок.

Узнайте больше о том, как UiPath Robots может действовать на основе данных и ускорять принятие решений непосредственно с аналитических платформ, таких как панели управления Tableau, с помощью встроенных интеграций.



Использование автоматизации для достижения корпоративных целей устойчивого развития Стратегии автоматизации, которые усилили меры реагирования на COVID-19 во всех отраслях