Wie Automatisierung Business Intelligence verstärkt: 5 bewährte Strategien

Ein Harvard Business Review (HBR) Report befragte 729 HBR-Leser, um die Herausforderungen zu verstehen, denen Organisationen auf dem Weg zu Agilität, Innovation, Datengesteuertsein und echter Wettbewerbsfähigkeit gegenüberstehen. Laut Report sagen 86 % der Befragten, das Extrahieren neuer Werte und Insights aus Unternehmensdaten sei „sehr wichtig“. Und 75 % sagen, es sei „essenziell“, actionable Intelligence unternehmensweit an Mitarbeiter zu liefern.

Klar: Mehr Wert aus Daten ziehen, bessere Entscheidungen treffen und schneller darauf handeln, ist für die meisten Organisationen missionskritisch.

Ob Sie bereits auf dem Pfad zu einer vollständig datengesteuerten Organisation sind oder erst am Anfang Ihrer Reise stehen – wir haben fünf Wege identifiziert, wie Automatisierung Ihnen hilft, das volle Potenzial Ihrer Analytics und Business Intelligence (BI) zu realisieren:

1. Datenqualität verbessern
2. Daten aus jedem System analysieren
3. Handeln, wann und wo Sie Entscheidungen treffen
4. BI-Daten in komplexen Business- und IT-Prozessautomatisierungen nutzen
5. BI durch automatisierte Reports demokratisieren

1. Datenqualität verbessern

Die Nutzung schlechter Daten in Prädiktiven Modellen und Analytics kann zum Vertrauensverlust bei Ihren BI-Konsumenten führen und großen finanziellen Impact auf Ihr Business haben. Laut einem Smarter-with-Gartner-Artikel liegt der durchschnittliche finanzielle Impact schlechter Datenqualität auf die Organisation bei schätzungsweise 15 Mio. $ pro Jahr.

Datenvorbereitung ist ein wichtiger Schritt, um Datenqualitätsprobleme vor der Analyse zu identifizieren und Datenreparatur zu unterstützen. Laut Forbes „verbringen Data Scientists etwa 80 % ihrer Zeit mit Vorbereiten und Managen von Daten für Analysen“, was nur 20 % für die eigentliche Analyse lässt.

Automatisierung von Datensammlung, Bereinigung und Reparatur kann die Zeit, die Analysten für Datenvorbereitung aufwenden, signifikant reduzieren. Proprietäre Produkte wie Tableau Prep sind speziell darauf ausgelegt, Tasks wie Datensammlung, Bereinigung und Labeling zu automatisieren.

Robotic Process Automation (RPA) bietet einen schnellen, zuverlässigen Weg, Daten aus mehreren Systemen zu extrahieren, initiale Qualitätschecks durchzuführen und Daten in eine einzelne Datei oder einen Report zu kompilieren – bereit für Vorbereitung und Analyse.

Beispiel: ONCE, eine spanische Wohltätigkeitsorganisation für sehbehinderte Menschen, nutzt RPA, um Lotterielos-Bestände zu tracken, die an 28 Verteilzentren verteilt werden. Mit UiPath-Software-Robotern, die sich ins System einloggen, benötigte Daten ziehen und in einen Master-Report eintragen, kann ONCE diese Aufgabe nun in einem Bruchteil der bisherigen Zeit erledigen. Menschliche Beteiligung reduziert sich auf Minimum – nur finales Prüfen und Überwachen. Report-Generierung ist jetzt wöchentlich statt monatlich, und Mitarbeiter haben zusätzliche Zeit für höherwertige Tasks.

Jenseits Datenextraktion und -vorbereitung kann Automatisierung eine ebenso wichtige Rolle bei der Verbesserung der zugrundeliegenden Datenqualität spielen, indem sie Fehler verhindert, die durch manuelle Dateneingabe entstehen.

RPA unterstützt beliebig viele repetitive Tasks, um Datenqualität hochzuhalten, während fortgeschrittene Prozesse wie Digitalisierung und Datensammlung automatisiert werden. Datenextraktion aus Dokumenten und Datensynchronisation sind zwei beliebte Wege, Datenmanagement zu automatisieren.

Brent Council im Vereinigten Königreich (UK) nutzt beispielsweise RPA, um ihren Mietänderungsprozess zu automatisieren, der zuvor auf viel manueller Arbeit zur Erfassung und Aktualisierung basierte. Mitarbeiter beschrieben den manuellen Prozess als „mind numbing“ und er führte unweigerlich zu Datenfehlern. Der Council automatisierte den Prozess mit UiPath und rollte ihn innerhalb von sechs Wochen aus. Eine einzelne Mietänderung, die manuell über vier Minuten dauerte, nimmt nun weniger als 40 Sekunden in Anspruch.

Dieses Projekt war so erfolgreich, dass viele andere Teams im Brent Council RPA für ihre Datenbereinigungsaktivitäten angefragt haben – um aktuelle und präzise Informationen in den Kern-Business-Systemen sicherzustellen. Lesen Sie die vollständige Story, um die vielen Wege zu erfahren, wie Brent Council Automatisierung nutzt.

2. Daten aus jedem System analysieren

Organisationen weltweit verlassen sich weiterhin auf Legacy-Systeme und geschäftskritische Applikationen ohne APIs, wie Mainframes. Tatsächlich residieren laut einem globalen Mainframe-Marktbericht „70 % der Banken-Unternehmensdaten noch auf dem Mainframe“. Und der globale Mainframe-Markt wächst weiter. Aber das Extrahieren dieser Daten für Analysen kann sehr herausfordernd sein und oft manuelle Arbeit erfordern.

Mit RPA können Sie die Datenreichweite von BI- und Analysetools in Legacy-Systeme, virtualisierte Umgebungen und Systeme ohne APIs erweitern. Automatisierung kann helfen, ob Sie Kernbankinformationen extrahieren und analysieren oder Wechselkursdaten von einer Website in ein Format bringen wollen, das Analytics-Tools verstehen.

Brent Council nutzt RPA auch, um Daten aus Legacy-Systemen in neuere digitale Systeme zu überführen:

Zusätzlich kann KI-gestütztes RPA unstrukturierte Daten wie E-Mails, PDFs, Bilder, Handschrift und gescannte Dokumente für Analytics aufbereiten. Die unstrukturierten Daten werden in eine einzige Datenquelle konsolidiert – wie ein Line-of-Business-System, Spreadsheet oder Datenbank – und sofort analysierbar.

The Hollard Group, ein südafrikanischer Versicherer, tat genau das. Das Unternehmen, das 1,5 Mio. E-Mails pro Jahr von Versicherungsmaklern erhält, verarbeitete jede einzelne E-Mail und jeden Anhang manuell, um Kontext zu identifizieren und Inhalt zu klassifizieren. Dieser Prozess erfordert hohe Genauigkeit und strikte Compliance mit SLAs sowie regulatorischen und gesetzlichen Vorschriften.

Das Unternehmen implementierte eine End-to-End-Automatisierungslösung zur Verbesserung von Geschwindigkeit und Genauigkeit. Die Lösung umfasste Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP), intelligentes OCR und Analytics-Fähigkeiten in einer einzigen Benutzeroberfläche.

The Hollard Group spart 2.000 Arbeitsstunden pro Woche und senkte die Kosten pro Transaktion um 91 %. Verarbeitung erfolgt in Echtzeit, 98 % der Fälle werden autonom von Robotern 600x schneller als zuvor bearbeitet.

3. Handeln, wann und wo Sie Entscheidungen treffen

Entscheidungen in Aktionen umzusetzen, ist die letzte Meile der Analytics-Pipeline. Dort handelt der Knowledge Worker basierend auf der Analyse, die ihre BI-Plattform produziert hat.

Ein aktueller Forbes-Artikel bringt es auf den Punkt: „Die Idee, Business Intelligence dann und dort bereitzustellen, wo sie am aufschlussreichsten ist, ist unglaublich überzeugend. Aber die Aussicht, Nutzer in die Lage zu versetzen, sofort auf diese Insights zu handeln, ist noch mächtiger.“

Führende Analytics-Plattformen beginnen, One-Click-Calls-to-Action neben den zugehörigen Analytics-Dashboards einzubinden – während sie Informationen aus dem BI-Tool nutzen, um nachgelagerte Business-Prozesse anzustoßen.

Stellen Sie sich vor: Ein Supply-Chain-Analyst prüft Bestandsdaten in einem Tableau-Dashboard. Lagerbestände werden für einen bestimmten Artikel als zu niedrig markiert. Der Analyst kann direkt aus dem Tableau-Dashboard einen Bestellanfrage für den nachzufüllenden Artikel auslösen. Ähnlich kann ein IT-Systemadministrator einen Software-Roboter zur Untersuchung eines Incidents starten, ohne das IT-Service-Management-Dashboard zu verlassen.

Und für hochstrukturierte, risikoarme Use Cases kann Automatisierung nachgelagerte Business-Prozesse direkt von der Analytics-Plattform aus initiieren. Beispielsweise wird es einfach, die tägliche Aufgabe des Versendens von Marketing-E-Mails an eine durch den regulären Analytics-Prozess identifizierte Kundenliste zu automatisieren.

Jenseits dieser Use Cases ist die Anwendung für Organisationen weitreichend. Allein im Supply Chain Management könnten Bestandsmanager, Logistik-Teams, Lieferanten, Finance- und Accounting-Team-Mitglieder alle profitieren.

4. BI-Daten in komplexen Business- und IT-Prozessautomatisierungen nutzen

Organisationen setzen Analytics und Data Science ein, um Einblicke in ihr Business zu gewinnen und fundiertere Entscheidungen zu treffen. BI-Daten können auch bessere Entscheidungen als Teil eines fortgeschrittenen Business-Workflows antreiben.

Daten aus Ihrem BI-System zu extrahieren, würde (in den meisten Fällen) entweder manuelle Extraktion oder neuen Code erfordern. Mit RPA kann BI-Datenextraktion schnell automatisiert werden.

Beispiel: Finanzabteilungen können über Rechnungszahlungen berichten und handeln, die ihre maximalen Zahlungsziele erreichen. Mit Informationen aus dem automatisch heruntergeladenen BI-Report kann ein RPA-Roboter Erinnerungen und Eskalationen automatisieren, um sicherzustellen, dass die Zahlung innerhalb der Zahlungsfrist erfolgt.

Informationen über IT-Assets – einschließlich Asset-Owner und Nutzungsstatistiken –, die in Reports getrackt werden, können leicht von einem UiPath-Roboter extrahiert und für IT-Wartung und Asset-Management genutzt werden. IT-Automatisierung mit UiPath strafft herausfordernde Tasks wie Patching kritischer Server und Skalieren von IT-Ressourcen basierend auf Echtzeit-Demand-Analytics.

Diese Kern-IT-Admin-Prozesse werden durch UiPath mit Out-of-the-box-Aktivitäten weiter optimiert, die Development beschleunigen und den Aufwand zur Wartung von Workflow-Automatisierungen reduzieren.

BI-Datenextraktion zu automatisieren und diese Daten dann in komplexen Business-Prozessen zu nutzen, hilft Ihrer Organisation, schneller und bessere Entscheidungen zu treffen.

5. BI durch automatisierte Reports demokratisieren

Automatisierung kann die Demokratisierung von Business Intelligence unterstützen, indem sie das unternehmensweite Teilen und Konsumieren von Insights über Ihr Business strafft. Stellen Sie sich vor, den Tag mit einer Zusammenfassung zu beginnen, die Reports und Datenvisualisierungen von all den verschiedenen Orten kombiniert, an denen Information „wohnt“. Diese Insights decken unerwartete Änderungen in Kundenverhalten, Demografie und Konversionsraten ab. Und Sie werden befähigt, Aktionen zu ergreifen und Ihre KPIs zu verbessern.

Mit RPA kann Ihr Unternehmen tägliches Reporting bei Zeitersparnis, Produktivitätssteigerung und Genauigkeitserhöhung haben:

• Automatisierung des Datenexports
• Zusammenstellen von BI-Dashboards oder Reports in konsumierbare Formate wie PDFs und Microsoft PowerPoint
• Verteilung über Kanäle wie E-Mail, Slack oder Microsoft Teams

Automatisierte Reports können in regelmäßigen, vorhersehbaren Frequenzen generiert werden – wie jeden Montag – und auch durch bestimmte Events getriggert werden, wie einen Logistik-Rückstand, der ein kritisches Level erreicht hat, das gelöst werden muss.

Beispielsweise nutzt ein Unternehmen RPA, um ihr Profit-and-Loss (P&L)-Reporting zu straffen und die Genauigkeit zu verbessern. Täglich wird ein UiPath-Roboter getriggert, benötigte Daten zu sammeln, zu validieren und den finalen Report zu generieren. Der Roboter emailed diese Reports dann an das Front-Office-Team zur Review, bevor sie in die Head-Office-Web-Applikation hochgeladen werden.

Indem Sie BI durch Automatisierung demokratisieren, befreien Sie Ihre Business-Analysten und Führungskräfte davon, Zeit damit zu verbringen, durch Daten zu kämmen und sie zu erkunden. Stattdessen fokussieren sie sich auf die richtigen Entscheidungen für das Business, basierend auf dem, was ihre Daten ihnen sagen.

Mehr Wert aus Ihren Daten ziehen, schneller handeln, bessere Entscheidungen treffen

Indem Sie Automatisierung auf BI-Daten anwenden – mit den fünf in diesem Artikel diskutierten Wegen – werden Ihre Mitarbeiter in der Lage sein, bessere Entscheidungen zu treffen, schneller auf datengesteuerte Insights zu handeln und Ihr Business vor kostspieligen Fehlern zu bewahren.

Lesen Sie mehr darüber, wie UiPath-Roboter auf datengesteuerte Insights reagieren und Entscheidungsfindung direkt von Analytics-Plattformen wie Tableau-Dashboards beschleunigen – mit nativen Integrationen.

Und erfahren Sie, wie Analytics Ihre Automatisierungsprojekte unterstützen können, um Business Outcomes besser auszurichten.