Hoe automatisering Business Intelligence & Analytics ontgrendelt: 4 bewezen strategieën

Een Harvard Business Review (HBR)-rapport ondervroeg 729 HBR-lezers om de uitdagingen die organisaties tegenkomen in het worden van agiel, innovatief, data-gedreven en werkelijk competitief beter te begrijpen. 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 het afleiden van meer waarde uit data, het nemen van betere beslissingen en sneller op basis daarvan handelen, mission critical is voor de meeste organisaties.

Of u al op het pad bent naar een volledig data-gedreven organisatie, of u vroeg in uw reis bent, we hebben vier 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. BI-data gebruiken in complexe zakelijke en IT-procesautomatisering
4. BI democratiseren door 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-kwaliteitsissues te identificeren vóór analyse en om data-reparatie te helpen. Volgens Forbes, "besteden data scientists ongeveer 80% van hun tijd aan het voorbereiden en beheren van data voor analyse," wat slechts 20% van hun tijd voor analyse overlaat.

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

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

Bijvoorbeeld, ONCE, een liefdadigheidsorganisatie in Spanje die mensen met visuele beperking ondersteunt, gebruikt RPA om de loterijticketvoorraden te volgen die verdeeld zijn over 28 distributiecentra. Door UiPath-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 te focussen op hogere-waarde taken.

Vroeger deden werknemers al dit handmatig klik-klik-klik terwijl ze inlogden in het systeem, het [Microsoft] Excel-bestand openenden, copy-pasteden de informatie, etc. Alleen om de voorraadniveaus te begrijpen. We vertelden hen dat we een robot dit voor hen konden laten doen en ze waren verheugd.

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

RPA ondersteunt elk aantal repetitieve taken om ervoor te zorgen 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 vroeger sterk vertrouwde 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 rolde het uit binnen zes weken. Een enkele huurwijziging die een stafleden vroeger meer dan vier minuten kostte om handmatig te verwerken, duurt nu minder dan 40 seconden.

We hadden hooggeschoolde assesseringsambtenaren die uren moesten besteden aan kopiëren en plakken van informatie om de huurwijzigingen te maken... We vonden dat het automatiseren van de huurwijzigingsservice de kwaliteit van onze data dramatisch verbeterde. We elimineerden de fouten die insluipen door handmatige data-invoer.

Dit project is zo succesvol geweest dat veel andere teams in Brent Council gevraagd hebben om RPA te deployen voor hun data-schoonmaakactiviteiten, waarborgen up-to-date en accurate informatie in de kernzakelijke systemen. 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 missiekritieke zakelijke applicaties die geen API's hebben, zoals mainframes. Feitelijk, volgens een wereldwijd mainframe-marktr rapport, "blijft 70% van bankbedrijfsdata op de mainframe." En de wereldwijde mainframe-mark groeit door. 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 in een formaat wilt verzamelen dat analytische tools kunnen begrijpen.

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

Als elke raad, hebben we veel legacy-systemen. Ervoor zorgen dat data naadloos kan vloeien tussen onze legacy-systemen en onze nieuwere digitale systemen is essentieel. RPA kan snel geprogrammeerd worden om met deze systemen te praten en effectief data van de ene te extraheren, te valideren en in de ander te zetten. Het is snel, efficiënt en kosteneffectief.

Daarnaast kan kunstmatige intelligentie (AI)-aangedreven RPA ongestructureerde data zoals e-mails, PDF's, afbeeldingen, handgeschrift en gescande documenten voor analytics ombuigen. De ongestructureerde data geconsolideerd in een enkele datasource, zoals een line-of-business systeem, spreadsheet of database, en onmiddellijk 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 elk individuele e-mail en bijlage handmatig om de context te identificeren en de inhoud te classificeren. Dit proces vereist hoge nauwkeurigheid en moet strikte compliance met Service Level Agreements (SLAs) en regelgevende en wettelijke bepalingen handhaven.

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 werkuren per week en verlaagde de kost per transactie met 91%. Verwerking wordt in real-time uitgevoerd, met 98% van gevallen autonoom door robots afgehandeld, 600% sneller dan voorheen.

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

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

Data uit uw BI-systeem extraheren 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 betalingstermen 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 gedaan wordt.

Informatie over IT-activa, inclusief activa-eigenaren en benuttingstats, die in rapporten worden bijgehouden, kan gemakkelijk geëxtraheerd worden door een UiPath-robot en gebruikt worden om IT-onderhoud en activabeheer uit te voeren. 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-adminprocessen worden verder geoptimaliseerd door UiPath met out-of-the-box activiteiten die ontwikkeling versnellen en de inspanning om workflow-automatisering te onderhouden reduceren.

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

4. BI democratiseren door geautomatiseerde rapporten

Automatisering kan de democratisering van Business Intelligence helpen, het enterprise-brede delen en consumeren van inzichten over uw bedrijf stroomlijnen. Stel u voor dat u de dag begint met een samenvatting die rapporten en datavisualisaties combineert van alle verschillende plekken waar de informatie zou kunnen 'wonen'. Deze inzichten zullen onverwachte veranderingen in uw klantgedrag, demografie en conversierates dekken. En u zal geempowerd zijn om actie te ondernemen en uw Key Performance Indicators (KPI's) te verbeteren.

Met RPA kan uw bedrijf dagelijkse rapportage hebben terwijl tijd bespaard wordt, productiviteit verbetert en nauwkeurigheid toeneemt:

• Data-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, één 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-maild deze rapporten dan aan het front-office-team voor review voordat ze geüpload worden in de hoofdkantoor-webapplicatie.

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

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

Door automatisering toe te passen op BI-data met de vier manieren besproken in dit artikel, zullen uw mensen in staat zijn om te focussen 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.