Datenpotenzial maximieren mit 4 bewährten Automatisierungsstrategien

Organisationen brauchen Automatisierung, um effizienter auf Daten zuzugreifen, damit Entscheidungen mit dem heutigen atemberaubenden Geschäftstempo mithalten können.

Um mit dem heutigen Geschäftstempo Schritt zu halten, müssen Führungskräfte ständig schnelle Entscheidungen im Namen ihrer Organisationen treffen – aber wenn sie nicht in der Lage sind, den vollständigen Business Case vor dem Handeln zu bewerten, können diese Entscheidungen zu unbefriedigenden und sogar schädlichen Ergebnissen führen. Wie können Organisationen also eine schnellere Time-to-Decision erreichen und gleichzeitig positive Ergebnisse sicherstellen? Die Antwort ist Automatisierung.

Es ist kein Geheimnis, dass ein Blick auf die Daten einer Organisation aufzeigen kann, wo Verbesserungspotenziale liegen, und viele Unternehmen nutzen bereits Business Intelligence (BI) und Analytics-Tools, um diese Informationen zu verstehen. Harvard Business Review fand kürzlich, dass 86 % der Befragten glauben, dass das Extrahieren neuer Werte und Erkenntnisse aus Unternehmensdaten sehr wichtig ist, und 75 % sehen es als essenziell an, um umsetzbare Intelligenz unternehmensweit an Mitarbeiter zu liefern.

Leider bewegen sich selbst BI-Tools nicht immer so schnell oder so genau, wie Profis es brauchen, um mit Agilität zu operieren und wettbewerbsfähig zu bleiben. Durch die Verstärkung dieser Tools mit Automatisierungstechnologie können sie jedoch effizienter und effektiver werden. Hier sind vier Wege, wie Automatisierung Organisationen hilft, ihr volles Analytics- und BI-Potenzial freizusetzen, um mehr Wert aus ihren Daten zu ziehen und Geschäftsentscheidungen zu treffen – und schnell darauf zu handeln.

Siehe auch: Daten: Der Wettbewerbsdifferenzierer für Innovation

Ein 360-Grad-Bild des Geschäfts sichern

Effektive Geschäftsentscheidungen können nicht im Vakuum getroffen werden, weshalb Entscheidungsträger ein klares Bild vom Zustand ihres Geschäfts benötigen, bevor sie Pläne in Bewegung setzen. Hier sabotieren Legacy-Systeme, auf die viele der heutigen Unternehmen noch angewiesen sind, die Time-to-Decision und damit die Time-to-Value eines Unternehmens. Da diese Systeme oft APIs fehlen, ist das Extrahieren von Daten aus ihnen, um BI- und Analytics-Tools zu informieren, oft ein zeitaufwändiger und aufwendiger Prozess, was bedeutet, dass Entscheidungsträger entweder bestimmte Details in ihren Überlegungen auslassen, um der Geschwindigkeit willen, oder warten, bis Daten aktualisiert sind.

Automatisierungstechnologien wie Robotic Process Automation (RPA) können dieses Hindernis überwinden, indem sie Daten aus mehreren Systemen ziehen – wie Legacy-Systeme, virtualisierte Umgebungen und Systeme ohne APIs (z. B. eine Website) – und diese an einem zentralen Ort konsolidieren. Automatisierung kann Daten auch in eine Sprache und ein Format übersetzen, die BI- und Analytics-Tools verstehen, wodurch der Bedarf an weiterem Analysteneingriff sinkt. Zum Beispiel kann Automatisierung unstrukturierte Daten wie PDFs, E-Mails, gescannte Dokumente und sogar Bilder und Handschrift nehmen und in eine einzige Datenquelle konsolidieren, die für Analysen bereit ist. Dies versorgt Nutzer nicht nur mit einem robusteren Bild ihres Geschäfts, sondern ermöglicht es ihnen auch, diese Informationen früher zu nutzen.

Datenqualität anreichern

Schlechte Daten haben die Macht, die Genauigkeit sogar der am besten gemeinten Geschäftspläne zu sabotieren, was die Datenvorbereitung zu einem wesentlichen Schritt vor der Analyse macht. Wenn dies manuell geschieht, kann die Datenvorbereitung schnell die Bandbreite der Mitarbeiter monopolisieren.

Zusätzlich zur Datensammlung können Analysten Datenbereinigung und -reparatur automatisieren, um die Zeit, die für die Vorbereitung dieser Informationen benötigt wird, erheblich zu reduzieren, damit sie mehr Zeit haben, sie tatsächlich zu analysieren. Sobald RPA Daten schnell aus verschiedenen Systemen extrahiert hat, können diese Software-Roboter auch deren Qualität prüfen, bevor sie sie in das bevorzugte Format für BI-Software kompilieren, damit Analysten sie prüfen können.

Zusätzlich zur Geschwindigkeit eliminiert automatisierte Datenverarbeitung Fehler, die durch manuelle Dateneingabe auftreten können, was zu präziseren und damit informativeren Daten führt. Zum Beispiel, als der Londoner Brent Council seinen Mietänderungsprozess automatisierte – eine hochmanuelle Tätigkeit, die Mitarbeiter dazu erforderte, Informationen zu kopieren und einzufügen, um Mietänderungen vorzunehmen, was unweigerlich zu Verarbeitungsfehlern führte – sank eine einzelne Mietänderung von vier Minuten auf 40 Sekunden, wodurch die Time-to-Decision verkürzt wurde. Mit Automatisierung, die den Vorbereitungsprozess unterstützt, können Unternehmen die Bandbreite ihrer Talente auf Aktivitäten konzentrieren, die ihr kritisches Denken erfordern, was Innovation antreibt, die den Geschäftsschwung weiter beschleunigen kann.

Ideen in Handlungen verwandeln

BI-Tools können Nutzer zu klügeren Entscheidungen führen, aber die Verantwortung bleibt bei ihnen, diese Entscheidungen in Bewegung zu setzen. Zusätzliche Schritte – sogar scheinbar kleine wie das Verlassen einer Anwendung für eine andere – können leicht und unglücklicherweise die Chancen schwächen, dass Maßnahmen ergriffen werden.

Automatisierung kann helfen, Informationen in Handlungen umzuwandeln. Einige neuere Analytics-Plattformen verfügen über One-Click-Calls-to-Action auf ihren Dashboards, sodass Nutzer sofort auf die Erkenntnisse reagieren können, die die Plattform produziert. Zum Beispiel, wenn ein IT-Service-Management-Dashboard Diskrepanzen in einem Datensatz aufdeckt, könnte der Administrator automatisch einen Software-Roboter einsetzen, um den Vorfall zu untersuchen, ohne das Dashboard verlassen zu müssen. Die Roboter können auch so konfiguriert werden, dass sie automatisch starten, wenn definierte Kriterien im System erfüllt sind.

Ebenso, sobald Automatisierung Daten für BI- und Analytics-Tools beschafft, kann sie dann Informationen aus der Ausgabe dieser Tools (z. B. Reports, Datenbanken) extrahieren, um andere IT- und Geschäftsprozess-Automatisierungen zu informieren. Während das Extrahieren von Daten aus einem BI-System traditionell entweder neuen Code oder manuelle Extraktion erfordert hätte, können RPA-Roboter so konfiguriert werden, dass sie es automatisch ziehen und dann auf andere Aktivitäten anwenden. Ein Roboter könnte IT-Informationen, die in Reports gespeichert sind (wie welche Mitarbeiter ein IT-Asset besitzen oder nutzen), abrufen und für IT-Management- und Wartungsaktivitäten nutzen.

Teams auf BI-Erkenntnisse ausrichten

Teams können schnell handeln, wenn alle darauf ausgerichtet sind, wo das Geschäft steht, aber allen Zugriff auf BI- und Analytics-Plattformen zu gewähren oder Reports kontinuierlich manuell zu teilen, ist nicht immer machbar oder effizient. Organisationen können BI stattdessen demokratisieren, indem sie Automatisierung nutzen, um Informationsaustausch zu erleichtern. BI- und Analytics-Dashboards, die mit Automatisierungstechnologien erweitert wurden, können so programmiert werden, dass sie Zusammenfassungen ihrer Erkenntnisse an Mitarbeiter im gesamten Unternehmen über bevorzugte Kanäle wie Teams oder E-Mail verteilen, in verdaulichen Formaten wie PDFs und PowerPoint.

Nutzer können bestimmen, ob diese Reports in regelmäßiger Frequenz verteilt werden (z. B. ein täglicher Status-Update zur Vertriebsaktivität) oder durch ein definiertes Ereignis ausgelöst werden (z. B. wenn ein Logistik-Rückstau auf ein kritisches Level eskaliert und sofortige Aufmerksamkeit erfordert). Durch die Automatisierung des Informationsaustauschs halten Organisationen ihre Analysten als Analysten statt als Administratoren.

Organisationen haben bereits die Informationen, die sie brauchen, um kluge Entscheidungen zu treffen; sie brauchen einfach einen Weg, effizienter darauf zuzugreifen, damit diese Entscheidungen mit dem heutigen atemberaubenden Geschäftstempo mithalten können. Die Einführung von BI- und Analytics-Tools allein wird nicht ausreichen, um Goldminen an Daten zu entdecken. Durch die Kopplung dieser Tools mit Automatisierungsfähigkeiten werden Entscheidungsträger in der Lage sein, die durch diese Tools gewonnenen Erkenntnisse freizusetzen und darauf zu handeln, effektiver, damit die Innovation nie abbremsen muss.