自动化帮助利用数据的全部潜力的 4 种方式

组织需要自动化来更有效地访问数据，以便决策能够跟上当今飞速发展的业务速度。

为了跟上当今业务的步伐，领导者必须代表他们的组织不断做出快速决策——但如果他们无法在采取行动之前评估完整的业务案例，这些决策可能会导致令人不满意甚至有害的结果。那么，组织如何才能在确保积极成果的同时更快地做出决策呢？答案是自动化。

查看组织的数据可以揭示改进机会所在，这已不是什么秘密，许多公司已经利用商业智能 (BI) 和分析工具来帮助他们理解这些信息。哈佛商业评论最近发现，86% 的受访者认为从企业数据中提取新的价值和见解非常重要，75% 的受访者认为这对于为全企业的员工提供可操作的情报至关重要。

不幸的是，即使是 BI 工具也并不总是像专业人员需要的那样快速或准确地移动，以便他们能够灵活地操作并保持竞争力。尽管通过使用自动化技术加强这些工具，它们可以更加高效和有效。以下是自动化帮助组织释放全部分析和 BI 潜力的四种方式，以便他们可以从数据中获得更多价值，从而制定并快速采取行动。

另见： 数据：创新的竞争优势

确保业务 360 度全景

有效的业务决策不能在真空中做出，这就是为什么决策者需要在制定计划之前清楚地了解他们的业务状态。这就是当今许多企业仍然依赖的遗留系统破坏了企业的决策时间，因此也破坏了价值的时间。由于这些系统通常缺乏 API，因此从其中提取数据以通知 BI 和分析工具通常是一个耗时且复杂的过程，这意味着决策者要么出于速度考虑而忽略某些细节，要么等待数据更新.

机器人流程自动化 (RPA) 等自动化技术可以通过从多个系统（例如遗留系统、虚拟化环境和没有 API 的系统（例如网站））提取数据并将其整合到一个集中位置来克服这一障碍.自动化还可以将数据翻译成 BI 和分析工具能够理解的语言和格式，从而减少对更多分析师干预的需求。例如，自动化可以获取非结构化数据，如 PDF、电子邮件、扫描文档，甚至图像和手写内容，并将其整合到一个可供分析的数据源中。这不仅可以让用户更全面地了解他们的业务，还可以让他们更快地使用这些信息。

提高数据质量

即使是最好的商业计划，不良数据也有可能破坏其准确性，这使得数据准备成为分析之前的重要步骤。但是，如果手动完成，准备数据会很快垄断员工的带宽。

除了数据收集之外，分析师还可以自动化数据清理和修复，以显着减少准备这些信息所需的时间，以便他们有更多时间进行实际分析。一旦 RPA 快速从系统中提取数据，这些软件机器人还可以在将其编译成首选格式供 BI 软件阅读和分析人员审查之前检查其质量。

除了速度之外，自动化数据处理还消除了手动数据输入可能发生的错误，从而产生更准确的数据，从而提供更多信息。例如，当伦敦的布伦特委员会将其租金变更流程自动化时——这是一项高度手动的活动，需要员工复制和粘贴信息来进行租金变更，这不可避免地导致处理错误——一次租金变更从 4 分钟缩短到 40 秒，从而缩短决策时间。通过支持准备过程的自动化，公司可以将人才的带宽集中在需要批判性思维的活动上，从而推动创新，进一步加速业务发展势头。

将想法转化为行动

BI 工具可以引导用户做出更明智的决策，但他们仍然有责任将这些决策付诸实施。额外的步骤——即使看起来很小，比如必须将一个应用程序留给另一个应用程序——很容易而且不幸地削弱了采取行动的可能性。

自动化可以帮助将信息转化为行动。一些较新的分析平台在其仪表板上具有一键式号召性用语，以便用户可以立即根据平台产生的见解采取行动。例如，如果 IT 服务管理仪表板揭示了数据集中的差异，管理员可以自动部署软件机器人来调查事件，而无需离开仪表板。如果系统内满足定义的条件，机器人也可以配置为自动启动。

同样，一旦自动化为 BI 和分析工具获取数据，它就可以从这些工具的输出（例如报告、数据库）中提取信息，以通知其他 IT 和业务流程自动化。虽然从 BI 系统中提取数据传统上需要新代码或手动提取，但 RPA 机器人可以配置为自动提取数据，然后将其应用于其他活动。机器人可以提取存储在报告中的 IT 信息（例如哪些员工拥有或使用 IT 资产）并将其用于 IT 管理和维护活动。

让团队了解 BI 见解

当每个人都对业务的立场保持一致时，团队能够快速行动，但授予每个人访问 BI 和分析平台的权限或持续手动共享报告并不总是可行或有效的。相反，组织可以通过使用自动化来促进信息共享，从而使 BI 民主化。可以对使用自动化技术增强的 BI 和分析仪表板进行编程，以通过首选渠道（例如 Teams 或电子邮件）以 PDF 和 PowerPoint 等易于理解的格式将其见解摘要分发给整个组织的员工。

用户可以确定这些报告是定期分发（例如，销售活动的每日状态更新）还是由定义的事件触发（例如，当物流积压升级到关键级别并需要立即关注时）。通过自动化信息共享，组织可以让他们的分析师成为分析师而不是管理员。

组织已经拥有做出明智决策所需的信息；他们只需要一种更有效地访问它的方法，以便这些决策能够跟上当今业务的飞速发展。然而，单独采用 BI 和分析工具不足以发现数据的金矿。通过将这些工具与自动化功能相结合，决策者将能够更有效地解锁和执行通过这些工具获得的洞察力，从而使创新永远不会放缓。