5 Möglichkeiten, wie Automatisierung das volle Potenzial von Business Intelligence und Analytics erschließt

In einem Bericht der Harvard Business Review (HBR) wurden 729 HBR-Leser befragt, um die Herausforderungen besser zu verstehen, vor denen Unternehmen stehen, um agil, innovativ, datengesteuert und wirklich wettbewerbsfähig zu werden. Laut dem Bericht sagen 86 % der Befragten, dass es „sehr wichtig“ ist, neue Werte und Erkenntnisse aus Unternehmensdaten zu extrahieren. Und 75 % sagen, dass es „wesentlich“ ist, Mitarbeitern im gesamten Unternehmen umsetzbare Informationen bereitzustellen.

Es ist klar, dass es für die meisten Unternehmen geschäftskritisch ist, mehr Wert aus Daten zu ziehen, bessere Entscheidungen zu treffen und schneller darauf zu reagieren.

Unabhängig davon, ob Sie sich bereits auf dem Weg zu einem vollständig datengesteuerten Unternehmen befinden oder noch am Anfang Ihres Weges stehen, haben wir fünf Möglichkeiten identifiziert, wie Automatisierung Ihnen helfen kann, das volle Potenzial Ihrer Analysen und Business Intelligence (BI) auszuschöpfen:

1. Verbessern Sie die Datenqualität

2. Analysieren Sie Daten aus beliebigen Systemen

3. Handeln Sie, wann und wo Sie Entscheidungen treffen

4. Verwenden Sie BI-Daten in komplexen Geschäfts- und IT-Prozessautomatisierungen

5. Demokratisieren Sie BI durch automatisierte Berichte

1. Verbessern Sie die Datenqualität

Die Verwendung schlechter Daten in Vorhersagemodellen und Analysen kann zum Vertrauensverlust Ihrer BI-Kunden führen und große finanzielle Auswirkungen auf Ihr Unternehmen haben. Laut einem Artikel von Smarter with Gartner werden die durchschnittlichen finanziellen Auswirkungen von Daten schlechter Qualität auf das Unternehmen auf durchschnittlich 15 Millionen US-Dollar pro Jahr geschätzt.

Die Datenvorbereitung ist ein wichtiger Schritt, um Datenqualitätsprobleme vor der Analyse zu erkennen und die Datenreparatur zu unterstützen. Laut Forbes verbringen „Data Scientists etwa 80 % ihrer Zeit mit der Vorbereitung und Verwaltung von Daten für die Analyse“, sodass nur 20 % ihrer Zeit für die Analyse übrig bleiben.

Die Automatisierung der Datenerfassung, -bereinigung und -reparatur kann die Zeit, die Analysten für die Datenvorbereitung aufwenden, erheblich reduzieren. Proprietäre Produkte wie Tableau Prep wurden speziell entwickelt, um Aufgaben wie Datenerfassung, -bereinigung und -kennzeichnung zu automatisieren.

Robotic Process Automation (RPA) bietet eine schnelle und zuverlässige Möglichkeit, Daten aus mehreren Systemen zu extrahieren, erste Qualitätsprüfungen durchzuführen und Daten in einer einzigen Datei oder einem Bericht zusammenzustellen – bereit für die Aufbereitung und Analyse.

Beispielsweise verwendet ONCE, eine Wohltätigkeitsorganisation in Spanien, die Menschen mit Sehbehinderung unterstützt, RPA, um die Lottoscheinbestände zu verfolgen, die an 28 Vertriebszentren verteilt werden. Durch die Verwendung von UiPath-Software-Robotern zum Einloggen in das System, Abrufen der erforderlichen Daten und Eingeben in einen Masterbericht kann ONCE diese Aufgabe jetzt in einem Bruchteil der Zeit erledigen, die früher erforderlich war. Der menschliche Eingriff wird auf ein Minimum reduziert, es sind nur abschließende Kontrollen und Aufsichten erforderlich. Die Berichterstellung erfolgt jetzt wöchentlich statt monatlich und die Mitarbeiter haben mehr Zeit, sich auf wichtigere Aufgaben zu konzentrieren.

Über die Datenextraktion und -vorbereitung hinaus kann die Automatisierung eine ebenso wichtige Rolle bei der Verbesserung der zugrunde liegenden Datenqualität spielen, indem Fehler vermieden werden, die durch die manuelle Dateneingabe verursacht werden.

RPA unterstützt eine beliebige Anzahl sich wiederholender Aufgaben, um sicherzustellen, dass die Datenqualität hoch bleibt, während fortschrittliche Prozesse wie die Digitalisierung und Erfassung von Daten automatisiert werden. Die Datenextraktion aus Dokumenten und die Datensynchronisierung sind zwei beliebte Methoden zur Automatisierung der Datenverwaltung.

Brent Council im Vereinigten Königreich (UK) verwendet beispielsweise RPA, um seinen Mietänderungsprozess zu automatisieren, der zuvor mit viel manuellem Aufwand erfasst und aktualisiert werden musste. Die Mitarbeiter beschrieben den manuellen Prozess als „mind numbing“ und er führte unweigerlich zu Fehlern in den Daten. Der Rat automatisierte den Prozess mit UiPath und führte ihn innerhalb von sechs Wochen ein. Eine einzelne Mietänderung, für deren manuelle Bearbeitung ein Mitarbeiter früher über vier Minuten benötigte, dauert jetzt weniger als 40 Sekunden.

Dieses Projekt war so erfolgreich, dass viele andere Teams im Brent Council darum gebeten haben, RPA für ihre Datenbereinigungsaktivitäten einzusetzen, um aktuelle und genaue Informationen in den Kerngeschäftssystemen sicherzustellen. Lesen Sie die vollständige Geschichte, um zu erfahren, wie Brent Council die Automatisierung auf vielfältige Weise nutzt.

2. Analysieren Sie Daten aus beliebigen Systemen

Organisationen auf der ganzen Welt verlassen sich weiterhin auf Legacy-Systeme und geschäftskritische Geschäftsanwendungen, die keine APIs haben, wie z. B. Mainframes. Tatsächlich befinden sich laut einem globalen Mainframe-Marktbericht „70 % der Bankunternehmensdaten immer noch auf dem Mainframe“. Und der globale Mainframe-Markt wächst weiter. Das Extrahieren dieser Daten für die Analyse kann jedoch sehr schwierig sein und erfordert häufig manuelle Arbeit.

Mit RPA können Sie die Datenreichweite von BI- und Analysetools auf Legacy-Systeme, virtualisierte Umgebungen und Systeme ohne APIs erweitern. Automatisierung kann hilfreich sein, egal ob Sie zentrale Bankinformationen extrahieren und analysieren oder Wechselkursdaten von einer Website in einem Format sammeln möchten, das Analysetools verstehen können.

Brent Council verwendet RPA auch, um Daten aus seinen Altsystemen in seine neueren digitalen Systeme zu übertragen:

Darüber hinaus kann RPA mit künstlicher Intelligenz (KI) unstrukturierte Daten wie E-Mails, PDFs, Bilder, Handschriften und gescannte Dokumente für Analysen verarbeiten. Die unstrukturierten Daten werden in einer einzigen Datenquelle wie einem Branchensystem, einer Tabellenkalkulation oder einer Datenbank konsolidiert und sind sofort für die Analyse bereit.

Genau das tat die Hollard Group, ein südafrikanischer Versicherer. Das Unternehmen, das jährlich 1,5 Millionen E-Mails von Versicherungsmaklern erhält, verarbeitete jede einzelne E-Mail und jeden Anhang manuell, um den Kontext zu identifizieren und den Inhalt zu klassifizieren. Dieser Prozess erfordert eine hohe Genauigkeit und die strikte Einhaltung von Service Level Agreements (SLAs) sowie behördlichen und gesetzlichen Bestimmungen.

Das Unternehmen implementierte eine End-to-End-Automatisierungslösung, um die Geschwindigkeit und Genauigkeit des Prozesses zu verbessern. Die Lösung umfasste maschinelles Lernen (ML), Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), intelligente optische Zeichenerkennung (OCR) und Analysefunktionen in einer einzigen Benutzeroberfläche.

Die Hollard Group spart 2.000 Arbeitsstunden pro Woche und senkt die Kosten pro Transaktion um 91 %. Die Bearbeitung erfolgt in Echtzeit, wobei 98 % der Fälle autonom von Robotern bearbeitet werden, 600 % schneller als zuvor.

3. Handeln Sie, wann und wo Sie Entscheidungen treffen

Die Umsetzung von Entscheidungen in Maßnahmen ist die letzte Meile der Analytics-Pipeline. Hier setzt der Wissensarbeiter die von seiner BI-Plattform erstellte Analyse um.

Ein kürzlich erschienener Forbes-Artikel bringt es am besten auf den Punkt:„Die Idee, Business Intelligence bereitzustellen, wann und wo es am aufschlussreichsten ist, ist unglaublich überzeugend. Aber die Aussicht, Benutzern zu ermöglichen, sofort auf diese Erkenntnisse zu reagieren, ist noch überzeugender.“

Führende Analyseplattformen beginnen damit, Calls-to-Action mit einem Klick neben den zugehörigen Analyse-Dashboards einzubinden und gleichzeitig Informationen aus dem BI-Tool zu nutzen, um nachgelagerte Geschäftsprozesse auszulösen.

Stellen Sie sich beispielsweise einen Supply-Chain-Analysten vor, der Bestandsdaten in einem Tableau-Dashboard überprüft. Die Lagerbestände werden für einen bestimmten Artikel als zu niedrig gekennzeichnet. Der Analyst kann direkt im Tableau-Dashboard eine Kaufanfrage auslösen, um den Lagerartikel nachzubestellen, der aufgefüllt werden muss. Auf ähnliche Weise kann ein IT-Systemadministrator einen Software-Roboter starten, um einen Vorfall zu untersuchen, ohne das IT-Service-Management-Dashboard verlassen zu müssen.

Und für stark strukturierte Anwendungsfälle mit geringem Risiko kann die Automatisierung die nachgelagerten Geschäftsprozesse direkt von der Analyseplattform aus initiieren. Beispielsweise wird es einfach, die tägliche Aufgabe des Versendens von Marketing-E-Mails an eine Liste von Kunden zu automatisieren, die durch den regulären Analyseprozess identifiziert wurden.

Über diese Anwendungsfälle hinaus ist die Anwendung für Organisationen weitreichend. Allein beim Lieferkettenmanagement könnten Bestandsmanager, Logistikteams, Lieferanten, Finanz- und Buchhaltungsteammitglieder davon profitieren.

4. Verwenden Sie BI-Daten in komplexen Geschäfts- und IT-Prozessautomatisierungen

Unternehmen nutzen Analytics und Data Science, um Einblicke in ihr Geschäft zu gewinnen und fundiertere Entscheidungen zu treffen. BI-Daten können auch als Teil eines fortschrittlichen Geschäftsablaufs zu besseren Entscheidungen führen.

Das Extrahieren von Daten aus Ihrem BI-System würde (in den meisten Fällen) entweder eine manuelle Extraktion oder neuen Code erfordern. Aber mit RPA lässt sich die BI-Datenextraktion schnell automatisieren.

Beispielsweise können Finanzabteilungen melden und Maßnahmen ergreifen, wenn Rechnungszahlungen ihre maximalen Zahlungsbedingungen erreichen. Anhand von Informationen aus dem automatisch heruntergeladenen BI-Bericht kann ein RPA-Roboter Erinnerungen und Eskalationen automatisieren, um sicherzustellen, dass die Zahlung innerhalb der Zahlungsbedingungen erfolgt.

Informationen über IT-Assets, einschließlich Asset-Eigentümer und Nutzungsstatistiken, die in Berichten verfolgt werden, können von einem UiPath-Roboter einfach extrahiert und zur Durchführung von IT-Wartung und Asset-Management verwendet werden. Die IT-Automatisierung mit UiPath rationalisiert herausfordernde Aufgaben wie das Patchen kritischer Server und das Erhöhen oder Verringern von IT-Ressourcen auf der Grundlage von Bedarfsanalysen in Echtzeit.

Diese zentralen IT-Verwaltungsprozesse werden von UiPath mit sofort einsatzbereiten Aktivitäten weiter optimiert, die die Entwicklung beschleunigen und den Aufwand für die Wartung von Workflow-Automatisierungen reduzieren.

Die Automatisierung der BI-Datenextraktion und die anschließende Nutzung dieser Daten in Ihren komplexen Geschäftsprozessen hilft Ihrem Unternehmen, schnellere und bessere Entscheidungen zu treffen.

5. Demokratisieren Sie BI durch automatisierte Berichte

Die Automatisierung kann die Demokratisierung von Business Intelligence unterstützen und den unternehmensweiten Austausch und die Nutzung von Erkenntnissen über Ihr Unternehmen optimieren. Stellen Sie sich vor, den Tag mit einer Zusammenfassung zu beginnen, die Berichte und Datenvisualisierungen von all den verschiedenen Orten kombiniert, an denen die Informationen möglicherweise „leben“. Diese Erkenntnisse decken unerwartete Änderungen in Ihrem Kundenverhalten, demografischen Merkmalen und Konversionsraten ab. Und Sie werden befähigt, Maßnahmen zu ergreifen und Ihre Key Performance Indicators (KPIs) zu verbessern.

Mit RPA kann Ihr Unternehmen tägliche Berichte erstellen und gleichzeitig Zeit sparen, die Produktivität verbessern und die Genauigkeit erhöhen:

• Datenexport automatisieren

• Zusammenstellen von BI-Dashboards oder Berichten in konsumierbaren Formaten wie PDFs und Microsoft PowerPoint

• Verteilung über Kanäle wie E-Mail, Slack oder Microsoft Teams

Automatisierte Berichte können in regelmäßigen, vorhersehbaren Abständen generiert werden, z. B. jeden Montag, und können auch durch bestimmte Ereignisse ausgelöst werden, z. B. einen Logistikrückstand, der auf ein kritisches Niveau angestiegen ist, das aufgelöst werden muss.

Beispielsweise nutzt ein Unternehmen RPA, um die Genauigkeit seiner Gewinn- und Verlustrechnung (P&L) zu optimieren und zu verbessern. Jeden Tag wird ein UiPath-Roboter ausgelöst, um die erforderlichen Daten zu sammeln, zu validieren und den Abschlussbericht zu erstellen. Der Roboter sendet diese Berichte dann zur Überprüfung per E-Mail an das Front-Office-Team, bevor sie in die Webanwendung der Zentrale hochgeladen werden.

Indem Sie BI durch Automatisierung demokratisieren, können Sie Ihre Geschäftsanalysten und Führungskräfte davon befreien, ihre Zeit damit zu verbringen, Daten zu durchsuchen und zu untersuchen. Stattdessen konzentrieren sie sich darauf, basierend auf ihren Daten die richtigen Entscheidungen für das Unternehmen zu treffen.

Erhöhen Sie den Wert Ihrer Daten, handeln Sie schneller und treffen Sie bessere Entscheidungen

Durch die Anwendung der Automatisierung auf BI-Daten mithilfe der fünf in diesem Artikel beschriebenen Methoden können sich Ihre Mitarbeiter darauf konzentrieren, bessere Entscheidungen zu treffen, schneller auf datengesteuerte Erkenntnisse zu reagieren und Ihr Unternehmen vor kostspieligen Fehlern zu bewahren.

Lesen Sie mehr darüber, wie UiPath-Roboter auf datengesteuerte Erkenntnisse reagieren und die Entscheidungsfindung beschleunigen können, direkt von Analyseplattformen wie Tableau-Dashboards mit nativen Integrationen.

Und finden Sie heraus, wie Analysen Ihre Automatisierungsprojekte unterstützen können, um die Geschäftsergebnisse besser aufeinander abzustimmen.