4 manieren waarop automatisering helpt om het volledige potentieel van gegevens te benutten

Om gelijke tred te houden met het huidige zakelijke tempo, moeten leiders voortdurend snelle beslissingen nemen namens hun organisaties, maar als ze niet in staat zijn om de volledige businesscase te evalueren voordat ze actie ondernemen, kunnen deze beslissingen leiden tot onbevredigende en zelfs schadelijke resultaten. Dus hoe kunnen organisaties een snellere beslissingstijd bereiken en toch positieve resultaten garanderen? Het antwoord is automatisering.

Het is geen geheim dat het bekijken van de gegevens van een organisatie kan onthullen waar de kansen voor verbetering liggen, en veel bedrijven maken al gebruik van business intelligence (BI) en analysetools om hen te helpen deze informatie te begrijpen. Harvard Business Review ontdekte onlangs dat 86% van de respondenten van mening is dat het extraheren van nieuwe waarde en inzichten uit bedrijfsgegevens erg belangrijk is, en 75% vindt het essentieel om bruikbare informatie te leveren aan werknemers in de hele onderneming.

Helaas werken zelfs BI-tools niet altijd zo snel of nauwkeurig als professionals nodig hebben om flexibel te kunnen werken en concurrerend te blijven. Door deze tools te versterken met automatiseringstechnologie, kunnen ze echter efficiënter en effectiever zijn. Hier zijn vier manieren waarop automatisering organisaties helpt hun volledige analyse- en BI-potentieel te ontsluiten, zodat ze meer waarde uit hun gegevens kunnen halen om zakelijke beslissingen te nemen en snel te handelen.

Zie ook: Gegevens:de onderscheidende factor voor innovatie

Een 360-graden beeld van het bedrijf veiligstellen

Effectieve zakelijke beslissingen kunnen niet in een vacuüm worden genomen. Daarom moeten besluitvormers een duidelijk beeld hebben van de staat van hun bedrijf voordat ze plannen in gang zetten. Dit is waar legacy-systemen, waar veel van de huidige ondernemingen nog steeds op vertrouwen, de tijd van een bedrijf om beslissingen te nemen saboteren en daarmee de tijd om waarde te creëren. Omdat deze systemen vaak geen API's hebben, is het extraheren van gegevens om BI- en analysetools te informeren vaak een tijdrovend en betrokken proces, wat betekent dat besluitvormers bepaalde details weglaten in hun overwegingen omwille van de snelheid of wachten tot de gegevens zijn bijgewerkt .

Automatiseringstechnologieën zoals robotic process automation (RPA) kunnen dit obstakel overwinnen door gegevens uit meerdere systemen te halen, zoals legacy-systemen, gevirtualiseerde omgevingen en systemen die geen API's hebben (bijvoorbeeld een website), en deze te consolideren op een centrale locatie . Automatisering kan ook gegevens vertalen in een taal en indeling die de BI- en analysetools begrijpen, waardoor er minder tussenkomst van analisten nodig is. Automatisering kan bijvoorbeeld ongestructureerde gegevens zoals pdf's, e-mails, gescande documenten en zelfs afbeeldingen en handschrift opnemen en consolideren in een enkele gegevensbron die klaar is voor analyse. Dit geeft gebruikers niet alleen een robuuster beeld van hun bedrijf, maar stelt hen ook in staat om die informatie eerder in gebruik te nemen.

Gegevenskwaliteit verrijken

Slechte gegevens hebben de kracht om de nauwkeurigheid van zelfs de bestbedoelde bedrijfsplannen te saboteren, waardoor gegevensvoorbereiding een essentiële stap vóór analyse wordt. Wanneer het echter handmatig wordt gedaan, kan het voorbereiden van gegevens de bandbreedte van werknemers snel monopoliseren.

Naast het verzamelen van gegevens, kunnen analisten het opschonen en repareren van gegevens automatiseren om de tijd die nodig is om deze informatie voor te bereiden aanzienlijk te verminderen, zodat ze meer tijd hebben om deze daadwerkelijk te analyseren. Zodra RPA snel gegevens uit verschillende systemen haalt, kunnen deze softwarerobots ook de kwaliteit ervan controleren voordat ze worden gecompileerd in het voorkeursformaat dat BI-software kan lezen en analisten kunnen beoordelen.

Naast snelheid elimineert geautomatiseerde gegevensverwerking fouten die kunnen optreden bij handmatige gegevensinvoer, wat resulteert in nauwkeurigere en dus informatieve gegevens. Toen de Londense Brent Council bijvoorbeeld zijn huurwijzigingsproces automatiseerde - een zeer handmatige activiteit waarbij werknemers informatie moesten kopiëren en plakken om de huurwijzigingen door te voeren, wat onvermijdelijk tot verwerkingsfouten leidde - daalde een enkele huurwijziging van vier minuten naar 40 seconden, waardoor de beslissingstijd wordt verkort. Met automatisering die het voorbereidingsproces ondersteunt, kunnen bedrijven de bandbreedte van hun talenten richten op activiteiten die hun kritisch denken vereisen, wat innovatie stimuleert die het zakelijke momentum verder kan versnellen.

Ideeën omzetten in actie

BI-tools kunnen gebruikers leiden naar slimmere beslissingen, maar het blijft aan hen om die beslissingen in gang te zetten. Extra stappen, zelfs als ze ogenschijnlijk klein zijn als het verlaten van de ene applicatie voor de andere, kunnen de kans dat er actie wordt ondernomen gemakkelijk en helaas verzwakken.

Automatisering kan helpen om informatie om te zetten in actie. Sommige nieuwere analyseplatforms hebben call-to-actions met één klik op hun dashboards, zodat gebruikers onmiddellijk kunnen reageren op de inzichten die het platform produceert. Als een dashboard voor IT-servicebeheer bijvoorbeeld discrepanties in een dataset aan het licht brengt, kan de beheerder automatisch een softwarerobot inzetten om het incident te onderzoeken zonder dat hij het dashboard hoeft te verlaten. De robots kunnen ook worden geconfigureerd om automatisch te starten als aan gedefinieerde criteria wordt voldaan binnen het systeem.

Evenzo, zodra automatisering gegevens voor BI- en analysetools verzamelt, kan het vervolgens informatie extraheren uit de output van die tools (bijvoorbeeld rapporten, databases) om andere IT- en bedrijfsprocesautomatiseringen te informeren. Terwijl het extraheren van gegevens uit een BI-systeem traditioneel nieuwe code of handmatige extractie zou vereisen, kunnen RPA-robots worden geconfigureerd om deze automatisch op te halen en vervolgens toe te passen op andere activiteiten. Een robot kan IT-informatie ophalen die is opgeslagen in rapporten (zoals welke werknemers een IT-asset bezitten of gebruiken) en deze gebruiken voor IT-beheer en onderhoudsactiviteiten.

Teams afstemmen op BI-inzichten

Teams kunnen snel schakelen als iedereen op één lijn zit met waar het bedrijf staat, maar iedereen toegang geven tot BI- en analyseplatforms of het continu handmatig delen van rapporten is niet altijd haalbaar of efficiënt. Organisaties kunnen in plaats daarvan BI democratiseren door automatisering te gebruiken om het delen van informatie te vergemakkelijken. BI- en analysedashboards die zijn verbeterd met automatiseringstechnologieën kunnen worden geprogrammeerd om samenvattingen van hun inzichten te distribueren naar werknemers in de hele organisatie via voorkeurskanalen zoals Teams of e-mail, in begrijpelijke formaten zoals pdf's en PowerPoint.

Gebruikers kunnen bepalen of deze rapporten met een regelmatige frequentie worden verspreid (bijvoorbeeld een dagelijkse statusupdate van verkoopactiviteiten) of worden geactiveerd door een gedefinieerde gebeurtenis (bijvoorbeeld wanneer een logistieke achterstand escaleert tot een kritiek niveau en onmiddellijke aandacht vereist). Door het delen van informatie te automatiseren, behouden organisaties hun analisten als analisten in plaats van beheerders.

Organisaties hebben al de informatie die ze nodig hebben om slimme beslissingen te nemen; ze hebben gewoon een manier nodig om er efficiënter toegang toe te krijgen, zodat die beslissingen gelijke tred kunnen houden met de razendsnelle bedrijfssnelheid. Het alleen gebruiken van BI- en analysetools is echter niet voldoende om goudmijnen aan gegevens bloot te leggen. Door deze tools te koppelen aan automatiseringsmogelijkheden, kunnen besluitvormers de inzichten die via deze tools zijn verkregen effectiever ontsluiten en toepassen, zodat de innovatie nooit langzamer gaat.