Hoe automatisering Business Intelligence versterkt: 5 bewezen strategieën

Een Harvard Business Review (HBR) rapport ondervroeg 729 HBR-lezers om de uitdagingen beter te begrijpen waar organisaties mee worstelen om agile, innovatief, data-gedreven en werkelijk competitief te worden. Volgens het rapport zeggen 86% van de respondenten dat het extraheren van nieuwe waarde en inzichten uit enterprise-data "zeer belangrijk" is. En 75% zegt dat het "essentieel" is om actionable intelligence enterprise-breed te leveren.

Duidelijk is dat meer waarde halen uit data, betere beslissingen nemen, en sneller op basis daarvan handelen, mission critical is voor de meeste organisaties.

Of u nu al op de pad bent naar een volledig data-gedreven organisatie, of u nog aan het begin staat van uw reis, we hebben vijf manieren geïdentificeerd waarop automatisering u kan helpen het volledige potentieel van uw analytics en business intelligence (BI) te realiseren:

1. Data-kwaliteit verbeteren
2. Data van elk systeem analyseren
3. Actie ondernemen wanneer en waar u beslissingen neemt
4. BI-data gebruiken in complexe zakelijke en IT-procesautomatisering
5. BI democratiseren via geautomatiseerde rapporten

1. Data-kwaliteit verbeteren

Het gebruik van slechte data in voorspellende modellen en analytics kan leiden tot verlies van vertrouwen van uw BI-consumenten en een grote financiële impact op uw bedrijf hebben. Volgens een Smarter with Gartner artikel, wordt de gemiddelde financiële impact van slechte data-kwaliteit op de organisatie geschat op gemiddeld $15 miljoen per jaar.

Datavoorbereiding is een belangrijke stap om data-kwaliteitsproblemen vooraf te identificeren en data-reparatie te ondersteunen. Volgens Forbes, "besteden data scientists ongeveer 80% van hun tijd aan het voorbereiden en managen van data voor analyse," wat alleen 20% van hun tijd overlaat voor analyse.

Het automatiseren van dataverzameling, opschoning en data-reparatie kan de tijd die analisten besteden aan datavoorbereiding aanzienlijk reduceren. Proprietaire producten zoals Tableau Prep zijn specifiek gebouwd om taken zoals dataverzameling, opschoning en labelen te automatiseren.

Robotic process automation (RPA) biedt een snelle, betrouwbare manier om data uit meerdere systemen te extraheren, initiële kwaliteitscontroles uit te voeren, en data te compileren in een enkel bestand of rapport – klaar voor voorbereiding en analyse.

Bijvoorbeeld, ONCE, een liefdadigheidsorganisatie in Spanje die mensen met visuele beperkingen ondersteunt, gebruikt RPA om de loterijkaartvoorraden te volgen die verdeeld zijn over 28 distributiecentra. Door UiPath software-robots in te loggen in het systeem, de vereiste data op te halen, en in een hoofdrrapport in te voeren, kan ONCE deze taak nu in een fractie van de tijd uitvoeren die het vroeger kostte. Menselijke betrokkenheid is gereduceerd tot een minimum, met alleen finale controle en toezicht vereist. Rapportgeneratie is nu wekelijks in plaats van maandelijks en werknemers hebben extra tijd om zich te richten op hogere-waarde taken.

Naast data-extrahering en voorbereiding, kan automatisering een even belangrijk rol spelen in het verbeteren van de onderliggende data-kwaliteit door fouten te voorkomen die geïntroduceerd worden door handmatige datainvoer.

RPA ondersteunt elk aantal repetitieve taken om te waarborgen dat data-kwaliteit hoog blijft tijdens het automatiseren van geavanceerde processen zoals de digitalisering en verzameling van data. Data-extrahering uit documenten en datasynchronisatie zijn twee populaire manieren om datamanagement te automatiseren.

Brent Council in het Verenigd Koninkrijk (VK), bijvoorbeeld, gebruikt RPA om hun huurwijzigingsproces te automatiseren van een proces dat voorheen sterk leunde op handmatige inspanning om vast te leggen en bij te werken. Werknemers beschreven het handmatige proces als "geestverlammend" en het leidde onvermijdelijk tot fouten in de data. De raad automatiseerde het proces met UiPath en rollede het uit binnen zes weken. Een enkele huurwijziging die vroeger een medewerker meer dan vier minuten kostte om handmatig te verwerken, duurt nu minder dan 40 seconden.

Dit project is zo succesvol geweest dat veel andere teams in Brent Council gevraagd hebben RPA te deployen voor hun data-schoonmaakactiviteiten, wat up-to-date en accurate informatie in de kern zakelijke systemen waarborgt. Lees het volledige verhaal om de vele manieren te leren waarop Brent Council automatisering gebruikt.

2. Data van elk systeem analyseren

Organisaties over de hele wereld blijven vertrouwen op legacy-systemen en mission-critical zakelijke applicaties die geen API's hebben, zoals mainframes. Feitelijk, volgens een globale mainframe marktrapport, "blijft 70% van de bankbedrijfsdata op de mainframe." En de globale mainframe-mark groeit voort. Maar het extraheren van die data voor analyse kan erg uitdagend zijn en vereist vaak handmatig werk.

Met RPA kunt u de data-reikwijdte van BI- en analytische tools uitbreiden naar legacy-systemen, gevirtualiseerde omgevingen en systemen die geen API's hebben. Automatisering kan helpen, of u nu kernbankinformatie wilt extraheren en analyseren of wisselkoersdata van een website wilt verzamelen in een formaat dat analytics-tools kunnen begrijpen.

Brent Council gebruikt RPA ook om data van hun legacy-systemen naar hun nieuwere digitale systemen te laten vloeien:

Daarnaast kan kunstmatige intelligentie (AI)-aangedreven RPA ongestructureerde data zoals e-mails, PDF's, afbeeldingen, handgeschrift en gescande documenten voor analytics werven. De ongestructureerde data wordt geconsolideerd in een enkele databron, zoals een line-of-business systeem, spreadsheet of database, en direct klaar voor analyse.

The Hollard Group, een Zuid-Afrikaanse verzekeraar, deed precies dat. Het bedrijf, dat 1,5 miljoen e-mails per jaar ontvangt van verzekeringsmakelaars, verwerkte handmatig elke individuele e-mail en bijlage om de context te identificeren en de inhoud te classificeren. Dit proces vereist hoge nauwkeurigheid en moet strenge compliance handhaven met service-level agreements (SLA's) en wettelijke en statutaire bepalingen.

Het bedrijf implementeerde een end-to-end automatiseringsoplossing om de snelheid en nauwkeurigheid van het proces te verbeteren. De oplossing omvatte machine learning (ML), natural language processing (NLP), intelligente optical character recognition (OCR) en analytics-mogelijkheden in een enkele gebruikersinterface.

The Hollard Group bespaart 2.000 werkuur per week en verlaagde de kosten per transactie met 91%. Verwerking gebeurt in real-time, met 98% van de gevallen autonoom afgehandeld door robots 600% keer sneller dan voorheen.

3. Actie ondernemen wanneer en waar u beslissingen neemt

Beslissingen omzetten in acties is de laatste mijl van de analytics-pipeline. Het is waar de kenniswerker handelt op basis van de analyse geproduceerd door hun BI-platform.

Een recent Forbes-artikel zegt het het best: "Het idee om business intelligence te leveren wanneer en waar het meest verhelderend is, is ontzettend overtuigend. Maar het vooruitzicht om gebruikers in staat te stellen om direct op deze inzichten te handelen, is nog krachtiger."

Toonaangevende analytics-platforms beginnen one-click calls to action op te nemen naast de gerelateerde analytics-dashboards tijdens het benutten van informatie van het BI-tool om downstream zakelijke processen te triggeren.

Stel u zich voor, bijvoorbeeld, een supply chain-analist die voorraaddata bekijkt in een Tableau-dashboard. De voorraadniveaus zijn gevlagd als te laag voor een bepaald item. De analist kan een inkoopverzoek triggeren om de voorraaditem die aangevuld moet worden, direct vanuit het Tableau-dashboard. Op dezelfde manier kan een IT-systeembeheerder een software-robot lanceren om een incident te onderzoeken zonder het IT service management-dashboard te verlaten.

En voor hoog-gestructureerde, laag-risico use cases, kan automatisering de downstream zakelijke processen direct vanuit het analytics-platform initieren. Bijvoorbeeld, het wordt makkelijk om de dagelijkse taak van het versturen van marketing e-mails aan een lijst klanten geïdentificeerd door het reguliere analytics-proces te automatiseren.

Naast deze use cases is de toepassing voor organisaties verstrekkend. Alleen in supply chain management kunnen voorraadmanagers, logistieke teams, leveranciers, finance- en accounting-teamleden allemaal profiteren.

4. BI-data gebruiken in complexe zakelijke en IT-procesautomatisering

Organisaties omarmen analytics en data science om inzicht te krijgen in hun business en meer geïnformeerde beslissingen te nemen. BI-data kan ook betere beslissingen drijven als onderdeel van een geavanceerde zakelijke workflow.

Data extraheren uit uw BI-systeem zou (in de meeste gevallen) of handmatige extrahering of nieuwe code vereisen. Maar met RPA kan BI-data-extrahering snel geautomatiseerd worden.

Bijvoorbeeld, financiële afdelingen kunnen rapporteren en handelen op factuurbetalingen die hun maximale betalingstermijnen bereiken. Met informatie uit het automatisch gedownloade BI-rapport kan een RPA-robot herinneringen en escalaties automatiseren om ervoor te zorgen dat de betaling binnen de betalingstermijnen wordt gedaan.

Informatie over IT-assetten, inclusief asset-eigenaren en gebruiksstatistieken, die in rapporten worden bijgehouden, kan gemakkelijk geëxtraheerd worden door een UiPath-robot en gebruikt worden voor IT-onderhoud en asset management. IT-automatisering met UiPath stroomlijnt uitdagende taken zoals het patchen van kritieke servers en het verhogen of verlagen van IT-bronnen op basis van real-time demand analytics.

Deze kern IT-admin processen worden verder geoptimaliseerd door UiPath met out-of-the-box activiteiten die de ontwikkeling versnellen en de inspanning om workflow-automatisering te onderhouden reduceren.

Het automatiseren van BI-data-extrahering, en vervolgens die data benutten in uw complexe zakelijke processen helpt uw organisatie snellere en betere beslissingen te nemen.

5. BI democratiseren via geautomatiseerde rapporten

Automatisering kan de democratisering van business intelligence helpen, het enterprise-brede delen en consumeren van inzichten over uw business stroomlijnen. Stel u zich voor de dag te beginnen met een samenvatting die rapporten en datavisualisaties combineert uit alle verschillende plekken waar de informatie zou kunnen 'leven'. Deze inzichten zullen onverwachte veranderingen in uw klantgedrag, demografie en conversieratio's dekken. En u wordt geempowerd om actie te ondernemen en uw key performance indicators (KPI's) te verbeteren.

Met RPA kan uw bedrijf dagelijkse rapportage hebben tijdens het besparen van tijd, verbeteren van productiviteit en verhogen van nauwkeurigheid:

• Datapunt export automatiseren
• BI-dashboards of rapporten samenstellen in consumeerbare formaten zoals PDF's en Microsoft PowerPoint
• Distribueren via kanalen zoals e-mail, Slack of Microsoft Teams

Geautomatiseerde rapporten kunnen gegenereerd worden op een regelmatige voorspelbare frequentie, zoals elke maandag en kunnen ook getriggerd worden door bepaalde gebeurtenissen, zoals een logistieke achterstand die is toegenomen tot een kritiek niveau dat opgelost moet worden.

Bijvoorbeeld, een bedrijf benut RPA om hun winst-en-verlies (P&L) rapportage te stroomlijnen en de nauwkeurigheid te verbeteren. Elke dag wordt een UiPath-robot getriggerd om de vereiste data te verzamelen, te valideren en het eindrapport te genereren. De robot e-mailed deze rapporten dan naar het front-office team voor review voordat ze geüpload worden in de hoofdkantoor web-applicatie.

Door BI te democratiseren via automatisering, kunt u uw zakelijke analisten en executives vrijmaken van het besteden van hun tijd aan het doorzoeken en verkennen van data. In plaats daarvan focussen ze op het nemen van de juiste beslissingen voor het bedrijf op basis van wat hun data hen vertelt.

Meer waarde halen uit uw data, sneller handelen, betere beslissingen nemen

Door automatisering toe te passen op BI-data met de vijf manieren besproken in dit artikel, zullen uw mensen in staat zijn om zich te richten op het nemen van betere beslissingen, sneller te handelen op data-gedreven inzichten, en uw bedrijf te sparen van kostbare fouten.

Lees meer over hoe UiPath-robots kunnen handelen op data-gedreven inzichten en besluitvorming versnellen, direct vanuit analytics-platforms zoals Tableau-dashboards, met native integraties.

En ontdek hoe analytics uw automatiseringsprojecten kan helpen om zakelijke resultaten beter af te stemmen.