Wie Automatisierung Business Intelligence & Analytics freisetzt: 4 bewährte Strategien

Ein Harvard Business Review (HBR) Report befragte 729 HBR-Leser, um die Herausforderungen besser zu verstehen, denen Organisationen gegenüberstehen, um agil, innovativ, datengetrieben und wirklich wettbewerbsfähig zu werden. Laut dem Report sagen 86 % der Befragten, dass das Extrahieren neuen Werts und Einblicke aus Unternehmensdaten „sehr wichtig“ ist. Und 75 % sagen, es sei „essenziell“, actionable Intelligence unternehmensweit an Mitarbeiter zu liefern.

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

Ob Sie bereits auf dem Weg zu einer vollständig datengetriebenen Organisation sind oder früh in Ihrer Reise sind – wir haben vier Wege identifiziert, wie Automatisierung Ihnen helfen kann, das volle Potenzial Ihrer Analytics und Business Intelligence (BI) zu realisieren:

1. Datenqualität verbessern

2. Daten aus jedem System analysieren

3. BI-Daten in komplexen Geschäfts- und IT-Prozessautomatisierungen nutzen

4. 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 große finanzielle Auswirkungen auf Ihr Geschäft haben. Laut einem Smarter with Gartner Artikel wird der durchschnittliche finanzielle Einfluss schlechter Datenqualität auf die Organisation auf durchschnittlich 15 Millionen Dollar pro Jahr geschätzt.

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 der Vorbereitung und dem Management von Daten für Analyse“, was nur 20 % ihrer Zeit für Analyse übrig lässt.

Das Automatisieren von Datensammlung, Bereinigung und Datenreparatur kann die Zeit, die Analysten für die Datenvorbereitung aufwenden, signifikant reduzieren. Proprietäre Produkte wie Tableau Prep sind speziell dafür gebaut, Aufgaben 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.

Zum Beispiel nutzt ONCE, eine Wohltätigkeitsorganisation in Spanien, die Menschen mit Sehbehinderung unterstützt, RPA, um die Lotterielos-Bestände zu verfolgen, die an 28 Vertriebszentren verteilt werden. Durch die Nutzung von UiPath Robots, um sich in das System einzuloggen, die erforderlichen Daten herauszuziehen und in einen Master-Report einzutragen, kann ONCE diese Aufgabe jetzt in einem Bruchteil der Zeit erledigen, die es früher brauchte. Menschliche Beteiligung ist auf ein Minimum reduziert, mit nur finalem Prüfen und Überwachung erforderlich. Report-Generierung ist jetzt wöchentlich statt monatlich und Mitarbeiter haben zusätzliche Zeit, sich auf höherwertige Aufgaben zu fokussieren.

„Früher machten Mitarbeiter all das manuell Klick-Klick-Klick, während sie sich in das System einloggten, die [Microsoft] Excel-Datei öffneten, Informationen kopierten und einfügten usw. Nur damit sie die Lagerbestände verstehen konnten. Wir sagten ihnen, dass wir einen Roboter haben könnten, der das für sie macht, und sie waren begeistert.“

Emilio Campin, Project Manager, ONCE

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

RPA unterstützt jede Anzahl repetitiver Aufgaben, um sicherzustellen, dass Datenqualität hoch bleibt, 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 von einem, der zuvor auf viel manuellem Aufwand beruhte, zu erfassen und zu aktualisieren, zu automatisieren. Mitarbeiter beschrieben den manuellen Prozess als „gehirnbetäubend“ und er führte unweigerlich zu Fehlern in den Daten. Der Council automatisierte den Prozess mit UiPath und rollte ihn innerhalb von sechs Wochen aus. Eine einzelne Mietänderung, die einen Mitarbeiter früher über vier Minuten manuell verarbeitete, dauert jetzt weniger als 40 Sekunden.

„Wir hatten hochqualifizierte Assessment Officers, die Stunden damit verbringen mussten, Informationen zu kopieren und einzufügen, um die Mietänderungen zu machen… Wir fanden, dass die Automatisierung des Mietänderungsservice die Qualität unserer Daten dramatisch verbesserte. Wir eliminierten die Fehler, die durch manuelle Dateneingabe hereinschleichen.“

Manjula Pindoria, Digital Workstream Lead, Brent Council

Dieses Projekt war so erfolgreich, dass viele andere Teams im Brent Council gefragt haben, RPA für ihre Datenbereinigungsaktivitäten einzusetzen, um aktuelle und genaue Informationen in den Kernbusiness-Systemen sicherzustellen. Lesen Sie die vollständige Geschichte, 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 Anwendungen, die keine APIs haben, wie Mainframes. Tatsächlich besagt ein globaler Mainframe-Markt-Report: „70 % der Banken-Unternehmensdaten residieren noch auf dem Mainframe.“ Und der globale Mainframe-Markt wächst weiter. Aber das Extrahieren dieser Daten für Analyse kann sehr herausfordernd sein und erfordert oft manuelle Arbeit.

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

Brent Council nutzt RPA auch, um Daten von ihren Legacy-Systemen in ihre neueren digitalen Systeme fließen zu lassen:

„Wie jeder Council haben wir viele Legacy-Systeme. Sicherzustellen, dass Daten nahtlos zwischen unseren Legacy-Systemen und unseren neueren digitalen Systemen fließen können, ist essenziell. RPA kann schnell programmiert werden, um mit diesen Systemen zu sprechen und effektiv Daten aus einem zu extrahieren, zu validieren und in ein anderes zu legen. Es ist schnell, effizient und kosteneffektiv.“

Manjula Pindoria, Digital Workstream Lead, Brent Council

Zusätzlich kann KI-gestütztes RPA unstrukturierte Daten wie E-Mails, PDFs, Bilder, Handschriften und gescannte Dokumente für Analytics wranglen. Die unstrukturierten Daten werden in eine einzelne Datenquelle konsolidiert, wie ein Line-of-Business-System, Tabellenkalkulation oder Datenbank, und sind sofort bereit für Analyse.

The Hollard Group, ein südafrikanischer Versicherer, machte genau das. Das Unternehmen, das 1,5 Millionen E-Mails pro Jahr 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 hohe Genauigkeit und muss strenge Compliance mit Service-Level-Agreements (SLAs) und regulatorischen und gesetzlichen Bestimmungen wahren.

Das Unternehmen implementierte eine End-to-End-Automatisierungslösung, um Geschwindigkeit und Genauigkeit des Prozesses zu verbessern. Die Lösung umfasste Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP), Intelligent Optical Character Recognition (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 %. Die Verarbeitung erfolgt in Echtzeit, mit 98 % der Fälle, die autonom von Robotern 600 % schneller als zuvor bearbeitet werden.

3. BI-Daten in komplexen Geschäfts- und IT-Prozessautomatisierungen nutzen

Organisationen umarmen Analytics und Data Science, um Einblicke in ihre Geschäfte zu gewinnen und informiertere Entscheidungen zu treffen. BI-Daten können auch bessere Entscheidungen als Teil eines fortgeschrittenen Business Workflows treiben.

Das Extrahieren von Daten aus Ihrem BI-System würde (in den meisten Fällen) entweder manuelle Extraktion oder neuen Code erfordern. Aber mit RPA kann BI-Datenextraktion schnell automatisiert werden.

Zum Beispiel können Finanzabteilungen über Rechnungszahlungen berichten und handeln, die ihre maximalen Zahlungsfristen erreichen. Durch Nutzung von 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 genutzt werden, um IT-Wartung und Asset-Management durchzuführen. IT-Automatisierung mit UiPath strafft herausfordernde Aufgaben wie das Patchen kritischer Server und das Erhöhen oder Verringern 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 die Entwicklung beschleunigen und den Aufwand zur Wartung von Workflow-Automatisierungen reduzieren.

BI-Datenextraktion zu automatisieren und diese Daten dann in Ihren komplexen Geschäftsprozessen zu nutzen, hilft Ihrer Organisation, schnellere und bessere Entscheidungen zu treffen.

4. BI durch automatisierte Reports demokratisieren

Automatisierung kann die Demokratisierung von Business Intelligence unterstützen, indem sie das unternehmensweite Teilen und Konsumieren von Einblicken in 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 die Informationen „leben“ könnten. Diese Einblicke werden unerwartete Änderungen in Ihrem Kundenverhalten, Demografie und Konversionsraten abdecken. Und Sie werden befähigt, Maßnahmen zu ergreifen und Ihre Key Performance Indicators (KPIs) zu verbessern.

Mit RPA kann Ihr Unternehmen tägliches Reporting haben, während es Zeit spart, Produktivität verbessert und Genauigkeit erhöht:

• Datenextrakt automatisieren

• BI-Dashboards oder Reports in konsumierbare Formate wie PDFs und Microsoft PowerPoint zusammenstellen

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

Automatisierte Reports können auf einer regelmäßigen, vorhersehbaren Frequenz generiert werden, wie jeden Montag, und können auch durch bestimmte Events getriggert werden, wie einen Logistik-Backlog, der auf ein kritisches Level angestiegen ist, das gelöst werden muss.

Zum Beispiel nutzt ein Unternehmen RPA, um ihr Profit-and-Loss (P&L) Reporting zu straffen und die Genauigkeit zu verbessern. Jeden Tag wird ein UiPath-Roboter getriggert, um die erforderlichen Daten zu sammeln, sie 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-Anwendung hochgeladen werden.

Durch die Demokratisierung von BI durch Automatisierung können Sie Ihre Business Analysten und Führungskräfte davon befreien, ihre Zeit damit zu verbringen, durch Daten zu kämmen und sie zu erkunden. Stattdessen fokussieren sie sich auf die richtigen Entscheidungen für das Business, basierend darauf, was ihre Daten ihnen sagen.

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

Indem Sie Automatisierung auf BI-Daten anwenden, indem Sie die vier in diesem Artikel diskutierten Wege nutzen, werden Ihre Leute in der Lage sein, sich auf bessere Entscheidungen zu fokussieren, schneller auf datengetriebene Einblicke zu handeln und Ihr Business vor kostspieligen Fehlern zu bewahren.

Lesen Sie mehr darüber, wie UiPath Roboter auf datengetriebene Einblicke handeln und Entscheidungsfindung beschleunigen können, direkt von Analytics-Plattformen wie Tableau Dashboards, mit nativen Integrationen.