Datapotentieel maximaliseren met 4 bewezen automatiseringsstrategieën

Organisaties hebben automatisering nodig om data efficiënter te benaderen, zodat beslissingen bij kunnen benen met de razendsnelle snelheid van het huidige bedrijfsleven.

Om bij te benen met het tempo van het bedrijfsleven vandaag, moeten leiders constant snelle beslissingen nemen namens hun organisaties – maar als ze niet in staat zijn de volledige business case te evalueren voordat ze actie ondernemen, kunnen deze beslissingen leiden tot ontevredenstellende en zelfs schadelijke uitkomsten. Hoe kunnen organisaties een snellere time-to-decision bereiken terwijl ze nog steeds positieve resultaten waarborgen? Het antwoord is automatisering.

Het is geen geheim dat kijken naar de data van een organisatie kan onthullen waar de verbeterkansen liggen, en veel bedrijven benutten al business intelligence (BI) en analytics-tools om hen te helpen deze informatie te begrijpen. Harvard Business Review vond recent dat 86% van de respondenten gelooft dat het extraheren van nieuwe waarde en inzichten uit enterprise data erg belangrijk is, en 75% ziet het als essentieel voor het leveren van actionable intelligence aan werknemers bedrijfsbreed.

Helaas bewegen zelfs BI-tools niet altijd zo snel of nauwkeurig als professionals nodig hebben om met agiliteit te opereren en competitief te blijven. Door deze tools te versterken met automatiseringstechnologie, kunnen ze efficiënter en effectiever worden. Hier zijn vier manieren waarop automatisering organisaties helpt hun volledige analytics en BI-potentieel te ontgrendelen, zodat ze meer waarde uit hun data kunnen halen om snel zakelijke beslissingen te nemen en erop te handelen.

Zie ook: Data: De Competitieve Differentieerder voor Innovatie

Een 360-graden beeld van het bedrijf verkrijgen

Effectieve zakelijke beslissingen kunnen niet in een vacuüm genomen worden, weshalb besluitvormers een duidelijk beeld nodig hebben van de staat van hun bedrijf voordat ze plannen in beweging zetten. Hier is waar legacy-systemen, waar veel van de huidige enterprises nog steeds op vertrouwen, de time-to-decision en dus time-to-value van een bedrijf sabberen. Omdat deze systemen vaak APIs missen, is data eruit halen om BI- en analytics-tools te informeren vaak een tijdrovend en ingewikkeld proces, wat betekent dat besluitvormers ofwel bepaalde details weglaten in hun overwegingen voor de snelheid, of wachten tot data geüpdatet is.

Automatiseringstechnologieën zoals robotic process automation (RPA) kunnen dit obstakel overwinnen door data uit meerdere systemen te halen, zoals legacy-systemen, gevirtualiseerde omgevingen en systemen die geen APIs hebben (bijv. een website), en deze te consolideren in een gecentraliseerde locatie. Automatisering kan data ook vertalen naar een taal en formaat dat BI- en analytics-tools begrijpen, wat de behoefte aan meer analisten-interventie reduceert. Bijvoorbeeld, automatisering kan ongestructureerde data zoals PDF's, e-mails, gescande documenten, en zelfs afbeeldingen en handgeschrift nemen en consolideren in een enkele datasbron die klaar is voor analyse. Niet alleen biedt dit gebruikers een robuustere kijk op hun bedrijf, maar het stelt ze ook in staat die informatie eerder te gebruiken.

Datakwaliteit verrijken

Slechte data heeft de kracht om de nauwkeurigheid van zelfs de bestbedoelde zakelijke plannen te sabberen, wat datapreparatie een essentiële stap maakt voor analyse. Handmatig gedaan, kan data voorbereiden snel de bandbreedte van werknemers monopoliseren.

Naast dataverzameling, kunnen analisten datacleansing en -reparatie automatiseren om significant te reduceren hoe lang het duurt om deze informatie voor te bereiden, zodat ze meer tijd hebben om het daadwerkelijk te analyseren. Eenmaal RPA snel data uit systemen haalt, kunnen deze software robots de kwaliteit ervan controleren voordat ze het compileren in het gewenste formaat voor BI-software om te lezen en voor analisten om te reviewen.

Naast snelheid, elimineert geautomatiseerde dataverwerking fouten die kunnen ontstaan door handmatige data-entry, wat resulteert in nauwkeurigere en dus informatiefere data. Bijvoorbeeld, toen het Brent Council in Londen het verhuurwijzigingsproces automatiseerde – een hoogst handmatige activiteit die werknemers verplichtte informatie te kopiëren en plakken om de huurwijzigingen te maken, wat onvermijdelijk leidde tot verwerkingsfouten – daalde een enkele huurwijziging van vier minuten tot 40 seconden, wat de time-to-decision verkorte. Met automatisering die het voorbereidingsproces ondersteunt, kunnen bedrijven de bandbreedte van hun talenten richten op activiteiten die hun kritisch denkvermogen vereisen, wat innovatie brandt die de bedrijfsmomentum verder kan versnellen.

Ideeën omzetten in actie

BI-tools kunnen gebruikers leiden naar slimme beslissingen, maar de verantwoordelijkheid blijft bij hen om die beslissingen in uitvoering te brengen. Extra stappen – zelfs zo klein schijnende als het verlaten van de ene applicatie voor de andere – kunnen gemakkelijk en helaas de kans op actie verzwakken.

Automatisering kan helpen informatie om te zetten in actie. Sommige nieuwere analytics-platforms hebben one-click calls to action op hun dashboards, zodat gebruikers direct kunnen handelen op de inzichten die het platform produceert. Bijvoorbeeld, als een IT service management dashboard afwijkingen in een dataset onthult, kan de administrator automatisch een software robot deployen om het incident te onderzoeken zonder dat ze het dashboard hoeven te verlaten. De robots kunnen ook geconfigureerd worden om automatisch te lanceren als gedefinieerde criteria binnen het systeem vervuld zijn.

Op dezelfde manier, eenmaal automatisering data bronnen voor BI- en analytics-tools, kan het vervolgens informatie uit die tools' output (bijv. rapporten, databases) halen om andere IT- en zakelijke procesautomatiseringen te informeren. Waar het extraheren van data uit een BI-systeem traditioneel of nieuwe code of handmatige extractie vereist, kunnen RPA-robots geconfigureerd worden om het automatisch op te halen en toe te passen op andere activiteiten. Een robot kan IT-informatie opgeslagen in rapporten (zoals welke werknemers een IT-asset bezitten of gebruiken) ophalen en benutten voor IT-beheer en onderhoudsactiviteiten.

Teams afstemmen op BI-inzichten

Teams kunnen snel bewegen wanneer iedereen afgestemd is op waar het bedrijf staat, maar iedereen toegang geven tot BI- en analytics-platforms of continu handmatig rapporten delen is niet altijd haalbaar of efficiënt. Organisaties kunnen in plaats daarvan BI democratiseren door automatisering te gebruiken om informatiedeling te faciliteren. BI- en analytics-dashboards versterkt met automatiseringstechnologieën kunnen geprogrammeerd worden om samenvattingen van hun inzichten te distribueren naar werknemers door de organisatie heen via voorkeurskanalen zoals Teams of e-mail, in verteerbare formaten zoals PDF's en PowerPoint.

Gebruikers kunnen bepalen of deze rapporten gedistribueerd worden op een regelmatige frequentie (bijv. een dagelijkse statusupdate op verkoopactiviteit) of getriggerd door een gedefinieerde gebeurtenis (bijv. wanneer een logistieke backlog opschaalt tot een kritiek niveau en directe aandacht vereist). Door informatiedeling te automatiseren, houden organisaties hun analisten analisten in plaats van administrators.

Organisaties hebben al de informatie die ze nodig hebben om slimme beslissingen te nemen; ze hebben simpelweg een manier nodig om er efficiënter bij te komen, zodat die beslissingen bij kunnen benen met de razendsnelle snelheid van het huidige bedrijfsleven. Het adopteren van BI- en analytics-tools op zich zal niet genoeg zijn om goudmijnen van data te ontdekken. Door deze tools te koppelen aan automatiseringscapaciteiten, zullen besluitvormers in staat zijn de inzichten die verzekerd zijn via deze tools effectiever te ontgrendelen en erop te handelen, zodat de innovatie nooit hoeft te vertragen.