Hoe automatisering Business Intelligence &Analytics ontgrendelt:4 bewezen strategieën

In een rapport van de Harvard Business Review (HBR) zijn 729 HBR-lezers ondervraagd om een beter inzicht te krijgen in de uitdagingen waarmee organisaties worden geconfronteerd als ze wendbaar, innovatief, datagestuurd en echt concurrerend willen worden. Volgens het rapport zegt 86% van de respondenten dat het extraheren van nieuwe waarde en inzichten uit bedrijfsdata “erg belangrijk” is. En 75% zegt dat het “essentieel” is om bruikbare informatie te leveren aan werknemers in de hele onderneming.

Het is duidelijk dat het voor de meeste organisaties van cruciaal belang is om meer waarde uit data te halen, betere beslissingen te nemen en daar sneller op te reageren.

Of u nu al op weg bent om een volledig datagestuurde organisatie te worden, of nog maar aan het begin van uw reis zit, we hebben vier manieren geïdentificeerd waarop automatisering u kan helpen het volledige potentieel van uw analytics en business intelligence (BI) te realiseren:

1. Verbeter de gegevenskwaliteit

2. Analyseer gegevens van elk systeem

3. Gebruik BI-data in complexe bedrijfs- en IT-procesautomatiseringen

4. Democratiseer BI via geautomatiseerde rapporten

1. Verbeter de gegevenskwaliteit

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

Gegevensvoorbereiding is een belangrijke stap om problemen met de gegevenskwaliteit vóór de analyse te identificeren en om het herstel van gegevens te vergemakkelijken. Volgens Forbes besteden datawetenschappers ongeveer 80% van hun tijd aan het voorbereiden en beheren van gegevens voor analyse, waardoor er slechts 20% van hun tijd overblijft voor analyse.

Het automatiseren van het verzamelen, opschonen en herstellen van gegevens kan de tijd die analisten besteden aan het voorbereiden van gegevens aanzienlijk verkorten. Eigen producten zoals Tableau Prep zijn speciaal ontwikkeld om taken zoals het verzamelen, opschonen en labelen van gegevens te automatiseren.

Robotic Process Automation (RPA) biedt een snelle, betrouwbare manier om gegevens uit meerdere systemen te extraheren, initiële kwaliteitscontroles uit te voeren en gegevens in één bestand of rapport samen te stellen, klaar voor voorbereiding en analyse.

ONCE, een liefdadigheidsinstelling in Spanje die mensen met een visuele beperking ondersteunt, gebruikt bijvoorbeeld RPA om de lotenvoorraad bij te houden die naar 28 distributiecentra wordt gedistribueerd. Door UiPath Robots te gebruiken om in te loggen op het systeem, de benodigde gegevens op te halen en deze in een hoofdrapport in te voeren, kan ONCE deze taak nu uitvoeren in een fractie van de tijd die voorheen nodig was. Menselijke betrokkenheid wordt tot een minimum beperkt, waarbij alleen nog een laatste controle en toezicht nodig is. Het genereren van rapporten gebeurt nu wekelijks in plaats van maandelijks en werknemers hebben extra tijd om zich te concentreren op taken met een hogere waarde.

Voorheen deden werknemers dit allemaal handmatig, klik-klik-klik, terwijl ze inlogden op het systeem, het [Microsoft] Excel-bestand openden, de informatie kopieerden en plakten, enz. Gewoon zodat ze de voorraadniveaus konden begrijpen. We vertelden hen dat we dit door een robot konden laten doen en ze waren er heel blij mee.

Emilio Campin, projectmanager, ONCE

Naast de gegevensextractie en -voorbereiding kan automatisering een even belangrijke rol spelen bij het verbeteren van de onderliggende gegevenskwaliteit door fouten te voorkomen die door handmatige gegevensinvoer worden geïntroduceerd.

RPA ondersteunt een groot aantal repetitieve taken om ervoor te zorgen dat de gegevenskwaliteit hoog blijft en tegelijkertijd geavanceerde processen zoals de digitalisering en verzameling van gegevens worden geautomatiseerd. Gegevensextractie uit documenten en gegevenssynchronisatie zijn twee populaire manieren om gegevensbeheer te automatiseren.

Brent Council in het Verenigd Koninkrijk (VK) gebruikt bijvoorbeeld RPA om hun huurwijzigingsproces te automatiseren, een proces dat voorheen veel handmatige inspanning vergde om vast te leggen en bij te werken. Medewerkers omschrijven het handmatige proces als “geestdodend” en het leidde onvermijdelijk tot fouten in de gegevens. De gemeente automatiseerde het proces met UiPath en rolde het binnen zes weken uit. Een enkele huurwijziging, die een medewerker voorheen meer dan vier minuten kostte om handmatig te verwerken, duurt nu minder dan 40 seconden.

We hadden zeer bekwame taxateurs die urenlang informatie moesten kopiëren en plakken om de huurwijzigingen door te voeren... We ontdekten dat het automatiseren van de huurwijzigingsservice de kwaliteit van onze gegevens dramatisch verbeterde. We hebben de fouten geëlimineerd die binnensluipen door handmatige gegevensinvoer.

Manjula Pindoria, hoofd digitale werkstroom, Brent-raad

Dit project is zo succesvol geweest dat veel andere teams in de Brent Council hebben gevraagd om RPA in te zetten voor hun dataopschoningsactiviteiten, waardoor up-to-date en nauwkeurige informatie in de kernbedrijfssystemen wordt gegarandeerd. Lees het volledige verhaal en ontdek de vele manieren waarop Brent Council automatisering gebruikt.

2. Analyseer gegevens van elk systeem

Organisaties over de hele wereld blijven vertrouwen op oudere systemen en bedrijfskritische bedrijfsapplicaties die geen API’s hebben, zoals mainframes. Volgens een wereldwijd mainframemarktrapport bevindt “70% van de bedrijfsgegevens van banken zich nog steeds op het mainframe.” En de mondiale mainframemarkt blijft groeien. Maar het extraheren van die gegevens voor analyse kan een hele uitdaging zijn en vereist vaak handmatig werk.

Met RPA kunt u het databereik van BI- en analytische tools uitbreiden naar oudere systemen, gevirtualiseerde omgevingen en systemen die geen API's hebben. Automatisering kan helpen, of u nu kernbankinformatie wilt extraheren en analyseren of wisselkoersgegevens van een website wilt verzamelen in een formaat dat analysetools kunnen begrijpen.

Brent Council gebruikt RPA ook om gegevens van hun oudere systemen naar hun nieuwere digitale systemen te laten stromen:

Zoals elke gemeente hebben wij veel verouderde systemen. Ervoor zorgen dat gegevens naadloos kunnen stromen tussen onze oude systemen en onze nieuwere digitale systemen is essentieel. RPA kan snel worden geprogrammeerd om met deze systemen te praten en effectief gegevens uit het ene systeem te extraheren, te valideren en in een ander systeem te plaatsen. Het is snel, efficiënt en kosteneffectief.

Manjula Pindoria, hoofd digitale werkstroom, Brent Council

Bovendien kan RPA op basis van kunstmatige intelligentie (AI) ongestructureerde gegevens zoals e-mails, pdf's, afbeeldingen, handschriften en gescande documenten bewerken voor analyse. De ongestructureerde gegevens worden geconsolideerd in één enkele gegevensbron, zoals een line-of-business-systeem, spreadsheet of database, en zijn onmiddellijk klaar voor analyse.

Dat is precies wat de Hollard Group, een Zuid-Afrikaanse verzekeraar, deed. Het bedrijf, dat jaarlijks 1,5 miljoen e-mails ontvangt van verzekeringsmakelaars, verwerkte elke individuele e-mail en bijlage handmatig om de context te identificeren en de inhoud te classificeren. Dit proces vereist een hoge mate van nauwkeurigheid en moet strikte naleving van serviceniveauovereenkomsten (SLA's) 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), natuurlijke taalverwerking (NLP), intelligente optische karakterherkenning (OCR) en analysemogelijkheden in één enkele gebruikersinterface.

De Hollard Group bespaart 2.000 werkuren per week en verlaagt de kosten per transactie met 91%. De verwerking wordt in realtime uitgevoerd, waarbij 98% van de gevallen autonoom door robots wordt afgehandeld, 600% sneller dan voorheen.

3. Gebruik BI-gegevens in complexe bedrijfs- en IT-procesautomatiseringen

Organisaties omarmen analyses en datawetenschap om inzicht te krijgen in hun bedrijf en beter geïnformeerde beslissingen te nemen. BI-gegevens kunnen ook leiden tot betere beslissingen als onderdeel van een geavanceerde zakelijke workflow.

Voor het extraheren van gegevens uit uw BI-systeem is (in de meeste gevallen) handmatige extractie of nieuwe code vereist. Maar met RPA kan de extractie van BI-gegevens snel worden geautomatiseerd.

Financiële afdelingen kunnen bijvoorbeeld rapporteren en actie ondernemen als factuurbetalingen hun maximale betalingstermijn bereiken. Met behulp van 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 uitgevoerd.

Informatie over IT-middelen, inclusief eigenaren van middelen en gebruiksstatistieken, die worden bijgehouden in rapporten, kan eenvoudig worden geëxtraheerd door een UiPath-robot en worden gebruikt voor het uitvoeren van IT-onderhoud en middelenbeheer. IT-automatisering met UiPath stroomlijnt uitdagende taken zoals het patchen van kritieke servers en het vergroten of verkleinen van IT-bronnen op basis van realtime vraaganalyses.

Deze kernprocessen voor IT-beheer worden verder geoptimaliseerd door UiPath met kant-en-klare activiteiten die de ontwikkeling versnellen en de inspanning om workflowautomatiseringen te onderhouden verminderen.

Door de extractie van BI-gegevens te automatiseren en die gegevens vervolgens te gebruiken in uw complexe bedrijfsprocessen, kan uw organisatie snellere en betere beslissingen nemen.

4. Democratiseer BI via geautomatiseerde rapporten

Automatisering kan de democratisering van business intelligence bevorderen, waardoor het delen en gebruiken van inzichten over uw bedrijf binnen de hele onderneming wordt gestroomlijnd. Stel je voor dat je de dag begint met een samenvatting waarin rapporten en datavisualisaties worden gecombineerd van alle verschillende plaatsen waar de informatie ‘live’ kan zijn. Deze inzichten hebben betrekking op onverwachte veranderingen in uw klantgedrag, demografische gegevens en conversiepercentages. En u krijgt de mogelijkheid om actie te ondernemen en uw Key Performance Indicators (KPI’s) te verbeteren.

Met RPA kan uw bedrijf over dagelijkse rapportages beschikken en tegelijkertijd tijd besparen, de productiviteit verbeteren en de nauwkeurigheid vergroten:

• Gegevensexport automatiseren

• BI-dashboards of rapporten samenstellen in verbruiksformaten zoals PDF's en Microsoft PowerPoint

• Distributie via kanalen zoals e-mail, Slack of Microsoft Teams

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

Eén bedrijf maakt bijvoorbeeld gebruik van RPA om de nauwkeurigheid van de winst- en verliesrapportage (P&L) te stroomlijnen en te verbeteren. Elke dag wordt een UiPath-robot geactiveerd om de benodigde gegevens te verzamelen, te valideren en het eindrapport te genereren. De robot e-mailt deze rapporten vervolgens ter beoordeling naar het frontofficeteam voordat ze worden geüpload naar de webapplicatie van het hoofdkantoor.

Door BI te democratiseren via automatisering, kunt u uw bedrijfsanalisten en leidinggevenden bevrijden van het besteden van tijd aan het doorzoeken en verkennen van gegevens. In plaats daarvan concentreren ze zich op het nemen van de juiste beslissingen voor het bedrijf, op basis van wat hun gegevens hen vertellen.

Haal meer waarde uit uw gegevens, handel sneller en neem betere beslissingen

Door automatisering toe te passen op BI-data met behulp van de vier manieren die in dit artikel worden besproken, kunnen uw mensen zich concentreren op het nemen van betere beslissingen, sneller handelen op basis van datagestuurde inzichten en uw bedrijf behoeden voor kostbare fouten.

Lees meer over hoe UiPath Robots kan reageren op datagestuurde inzichten en de besluitvorming kan versnellen, rechtstreeks vanaf analyseplatforms zoals Tableau-dashboards, met native integraties.