4 Möglichkeiten, wie Automatisierung hilft, das volle Potenzial von Daten zu nutzen

Unternehmen benötigen Automatisierung, um effizienter auf Daten zuzugreifen, damit Entscheidungen mit der heutigen halsbrecherischen Geschäftsgeschwindigkeit Schritt halten können.

Um mit dem Tempo der heutigen Geschäftswelt Schritt zu halten, müssen Führungskräfte im Namen ihrer Organisationen ständig schnelle Entscheidungen treffen – aber wenn sie nicht in der Lage sind, den vollständigen Business Case zu bewerten, bevor sie Maßnahmen ergreifen, können diese Entscheidungen zu unbefriedigenden und sogar schädlichen Ergebnissen führen. Wie können Unternehmen also eine schnellere Entscheidungsfindung erreichen und gleichzeitig positive Ergebnisse erzielen? Die Antwort ist Automatisierung.

Es ist kein Geheimnis, dass die Betrachtung der Daten eines Unternehmens Aufschluss darüber geben kann, wo Verbesserungsmöglichkeiten liegen, und viele Unternehmen nutzen bereits Business Intelligence (BI) und Analysetools, um diese Informationen sinnvoll zu nutzen. Harvard Business Review hat kürzlich festgestellt, dass 86 % der Befragten glauben, dass es sehr wichtig ist, neuen Wert und Erkenntnisse aus Unternehmensdaten zu gewinnen, und 75 % sehen dies als wesentlich an, um Mitarbeitern im gesamten Unternehmen umsetzbare Informationen bereitzustellen.

Leider bewegen sich selbst BI-Tools nicht immer so schnell und genau, wie es Profis brauchen, um agil zu arbeiten und wettbewerbsfähig zu bleiben. Durch die Verstärkung dieser Tools mit Automatisierungstechnologie können sie jedoch effizienter und effektiver sein. Hier sind vier Möglichkeiten, wie die Automatisierung Organisationen hilft, ihr volles Analyse- und BI-Potenzial auszuschöpfen, damit sie mehr Wert aus ihren Daten ziehen können, um Geschäftsentscheidungen zu treffen – und schnell darauf zu reagieren.

Siehe auch: Daten:Das Wettbewerbsunterscheidungsmerkmal für Innovation

Sicherung eines 360-Grad-Bildes des Unternehmens

Effektive Geschäftsentscheidungen können nicht im luftleeren Raum getroffen werden, weshalb Entscheidungsträger ein klares Bild vom Stand ihres Unternehmens haben müssen, bevor sie Pläne in die Tat umsetzen. Hier sabotieren Legacy-Systeme, auf die sich viele der heutigen Unternehmen immer noch verlassen, die Zeit bis zur Entscheidung eines Unternehmens und damit die Zeit bis zur Wertschöpfung. Da diesen Systemen häufig keine APIs zur Verfügung stehen, ist das Extrahieren von Daten daraus, um BI- und Analysetools zu informieren, oft ein zeitaufwändiger und umständlicher Prozess, was bedeutet, dass Entscheidungsträger entweder bestimmte Details in ihren Überlegungen aus Gründen der Geschwindigkeit auslassen oder warten, bis die Daten aktualisiert werden .

Automatisierungstechnologien wie Robotic Process Automation (RPA) können dieses Hindernis überwinden, indem sie Daten aus mehreren Systemen abrufen, z. B. Altsystemen, virtualisierten Umgebungen und Systemen ohne APIs (z. B. eine Website), und sie an einem zentralen Ort konsolidieren . Die Automatisierung kann Daten auch in eine Sprache übersetzen und formatieren, die die BI- und Analysetools verstehen, wodurch die Notwendigkeit weiterer Analysteneingriffe reduziert wird. Die Automatisierung kann beispielsweise unstrukturierte Daten wie PDFs, E-Mails, gescannte Dokumente und sogar Bilder und Handschriften in einer einzigen Datenquelle konsolidieren, die für die Analyse bereit ist. Dadurch erhalten die Nutzer nicht nur ein solideres Bild ihres Unternehmens, sondern können diese Informationen auch schneller nutzen.

Steigerung der Datenqualität

Schlechte Daten können die Genauigkeit selbst der bestgemeinten Geschäftspläne sabotieren, wodurch die Datenvorbereitung zu einem wesentlichen Schritt vor der Analyse wird. Bei manueller Aufbereitung kann die Datenaufbereitung jedoch schnell die Bandbreite der Mitarbeiter monopolisieren.

Zusätzlich zur Datenerfassung können Analysten die Datenbereinigung und -reparatur automatisieren, um die Zeit für die Aufbereitung dieser Informationen erheblich zu verkürzen, sodass sie mehr Zeit haben, sie tatsächlich zu analysieren. Sobald RPA schnell Daten aus allen Systemen extrahiert hat, können diese Software-Roboter auch ihre Qualität überprüfen, bevor sie sie in das bevorzugte Format für BI-Software zum Lesen und für Analysten zur Überprüfung kompilieren.

Neben der Geschwindigkeit eliminiert die automatisierte Datenverarbeitung Fehler, die durch manuelle Dateneingabe auftreten können, was zu genaueren und damit aussagekräftigeren Daten führt. Als beispielsweise das Londoner Brent Council seinen Mietänderungsprozess automatisierte – eine hochgradig manuelle Tätigkeit, bei der die Mitarbeiter Informationen kopieren und einfügen mussten, um die Mietänderungen vorzunehmen, was unweigerlich zu Verarbeitungsfehlern führte – sank eine einzelne Mietänderung von vier Minuten auf 40 Sekunden. wodurch die Zeit bis zur Entscheidung verkürzt wird. Durch die Automatisierung, die den Vorbereitungsprozess unterstützt, können Unternehmen die Bandbreite ihrer Talente auf Aktivitäten konzentrieren, die ihr kritisches Denken erfordern, was Innovationen vorantreibt, die die Geschäftsdynamik weiter beschleunigen können.

Ideen in die Tat umsetzen

BI-Tools können Benutzer zu klügeren Entscheidungen führen, aber die Verantwortung bleibt bei ihnen, diese Entscheidungen in Gang zu setzen. Zusätzliche Schritte – selbst solche, die scheinbar so klein sind, wie die Notwendigkeit, eine Bewerbung für eine andere zurückzulassen – können leicht und unglücklicherweise die Chancen schwächen, dass Maßnahmen ergriffen werden.

Automatisierung kann dabei helfen, Informationen in Maßnahmen umzusetzen. Einige neuere Analyseplattformen bieten auf ihren Dashboards Calls-to-Action mit einem Klick, sodass Benutzer sofort auf die von der Plattform gewonnenen Erkenntnisse reagieren können. Wenn beispielsweise ein IT-Service-Management-Dashboard Diskrepanzen in einem Datensatz aufdeckt, könnte der Administrator automatisch einen Software-Roboter einsetzen, um den Vorfall zu untersuchen, ohne dass er das Dashboard verlassen muss. Die Roboter können auch so konfiguriert werden, dass sie automatisch starten, wenn definierte Kriterien innerhalb des Systems erfüllt werden.

Ebenso kann die Automatisierung, sobald sie Daten für BI- und Analysetools bezieht, Informationen aus der Ausgabe dieser Tools (z. B. Berichte, Datenbanken) extrahieren, um andere IT- und Geschäftsprozessautomatisierungen zu informieren. Während das Extrahieren von Daten aus einem BI-System traditionell entweder neuen Code oder eine manuelle Extraktion erfordern würde, können RPA-Roboter so konfiguriert werden, dass sie diese automatisch abrufen und dann auf andere Aktivitäten anwenden. Ein Roboter könnte in Berichten gespeicherte IT-Informationen abrufen (z. B. welche Mitarbeiter ein IT-Asset besitzen oder verwenden) und diese für IT-Verwaltungs- und Wartungsaktivitäten nutzen.

Teams auf BI-Erkenntnisse ausrichten

Teams sind in der Lage, sich schnell zu bewegen, wenn alle auf den Stand des Unternehmens ausgerichtet sind, aber es ist nicht immer machbar oder effizient, allen Zugriff auf BI- und Analyseplattformen zu gewähren oder Berichte kontinuierlich manuell zu teilen. Unternehmen können stattdessen BI demokratisieren, indem sie die Automatisierung nutzen, um den Informationsaustausch zu erleichtern. Mit Automatisierungstechnologien erweiterte BI- und Analyse-Dashboards können so programmiert werden, dass sie Zusammenfassungen ihrer Erkenntnisse über bevorzugte Kanäle wie Teams oder E-Mail in verständlichen Formaten wie PDFs und PowerPoint an Mitarbeiter im gesamten Unternehmen verteilen.

Benutzer können festlegen, ob diese Berichte regelmäßig verteilt werden (z. B. eine tägliche Statusaktualisierung der Verkaufsaktivitäten) oder durch ein definiertes Ereignis ausgelöst werden (z. B. wenn ein Logistikrückstand auf ein kritisches Niveau eskaliert und sofortige Aufmerksamkeit erfordert). Durch die Automatisierung des Informationsaustauschs behalten Organisationen ihre Analysten als Analysten und nicht als Administratoren.

Organisationen verfügen bereits über die Informationen, die sie benötigen, um intelligente Entscheidungen zu treffen; Sie brauchen einfach eine Möglichkeit, effizienter darauf zuzugreifen, damit diese Entscheidungen mit der heutigen halsbrecherischen Geschäftsgeschwindigkeit Schritt halten können. Die Einführung von BI- und Analysetools allein reicht jedoch nicht aus, um Goldminen von Daten aufzudecken. Durch die Kopplung dieser Tools mit Automatisierungsfunktionen können Entscheidungsträger die durch diese Tools gewonnenen Erkenntnisse effektiver nutzen und umsetzen, sodass die Innovation nie verlangsamt werden muss.