自动化释放商业智能和分析全部潜力的 5 种方法

哈佛商业评论 (HBR) 报告对 729 名 HBR 读者进行了调查，以更好地了解组织在变得敏捷、创新、数据驱动和真正具有竞争力方面面临的挑战。根据该报告，86% 的受访者表示从企业数据中提取新的价值和见解“非常重要”。 75% 的人表示，向企业范围内的员工提供可操作的情报是“必不可少的”。

显然，从数据中获取更多价值、做出更好的决策并更快地采取行动，对于大多数组织来说都是至关重要的任务。

无论您已经走上了成为完全由数据驱动的组织的道路，还是处于旅程的早期阶段，我们已经确定了自动化可以帮助您充分发挥分析和商业智能 (BI) 潜力的五种方式：

1. 提高数据质量

2. 分析来自任何系统的数据

3. 在您做出决定的时间和地点采取行动

4. 在复杂的业务和 IT 流程自动化中使用 BI 数据

5. 通过自动报告实现 BI 民主化

1。提高数据质量

在预测模型和分析中使用不良数据可能会导致 BI 消费者失去信心，并对您的业务产生巨大的财务影响。根据 Gartner 的一篇 Smarter 文章，低质量数据对组织的平均财务影响估计平均为每年 1500 万美元。

数据准备是在分析之前识别数据质量问题并帮助数据修复的重要步骤。据《福布斯》报道，“数据科学家将大约 80% 的时间用于准备和管理用于分析的数据”，而只剩下 20% 的时间用于分析。

自动化数据收集、清理和数据修复可以显着减少分析师准备数据的时间。 Tableau Prep 等专有产品专门用于自动执行数据收集、清理和标记等任务。

机器人流程自动化 (RPA) 提供了一种快速、可靠的方式来从多个系统中提取数据、执行初始质量检查并将数据编译到单个文件或报告中，以便准备和分析。

例如，西班牙的一家支持视障人士的慈善机构 ONCE 使用 RPA 跟踪分发到 28 个配送中心的彩票库存。使用 UiPath 软件机器人登录系统，提取所需数据并将其输入到主报告中，ONCE 现在可以在过去的一小部分时间内执行此任务。人工参与减少到最低限度，只需要最后的检查和监督。报告生成现在是每周而不是每月，员工有更多时间专注于更高价值的任务。

除了数据提取和准备之外，自动化还可以通过避免手动数据输入带来的错误，在提高基础数据质量方面发挥同样重要的作用。

RPA 支持任意数量的重复性任务，以确保数据质量保持高水平，同时自动化数字化和数据收集等高级流程。从文档中提取数据和数据同步是自动化数据管理的两种流行方法。

例如，英国 (UK) 的布伦特委员会使用 RPA 来自动化他们的租金变更流程，而不是以前依赖大量人工来捕获和更新的流程。员工将手动过程描述为“头脑麻木”，并且不可避免地导致数据错误。该委员会使用 UiPath 使流程自动化，并在六周内推出。过去需要工作人员手动处理 4 分钟以上的单次租金变更，现在只需不到 40 秒。

该项目非常成功，以至于布伦特委员会的许多其他团队都要求为其数据清理活动部署 RPA，以确保核心业务系统中的最新和准确信息。阅读全文，了解布伦特委员会使用自动化的多种方式。

2。分析来自任何系统的数据

世界各地的组织继续依赖没有 API 的遗留系统和任务关键型业务应用程序，例如大型机。事实上，根据一份全球大型机市场报告，“70% 的银行企业数据仍驻留在大型机上。”全球大型机市场继续增长。但是提取这些数据进行分析可能非常具有挑战性，并且通常需要手动工作。

借助 RPA，您可以将 BI 和分析工具的数据范围扩展到遗留系统、虚拟化环境和没有 API 的系统。无论您是想提取和分析核心银行信息，还是将网站上的汇率数据收集成分析工具可以理解的格式，自动化都可以提供帮助。

Brent Council 还使用 RPA 将数据从他们的遗留系统流入他们的新数字系统：

此外，人工智能 (AI) 驱动的 RPA 可以处理非结构化数据，例如电子邮件、PDF、图像、手写和扫描文档以进行分析。非结构化数据被整合到单个数据源中，例如业务线系统、电子表格或数据库，并立即准备好进行分析。

南非保险公司霍拉德集团就是这样做的。该公司每年从保险经纪人那里收到 150 万封电子邮件，它手动处理每封电子邮件和附件，以识别上下文并对内容进行分类。此过程需要高精度，并且必须严格遵守服务水平协议 (SLA) 以及法规和法律规定。

该公司实施了端到端的自动化解决方案，以提高流程的速度和准确性。该解决方案在单个用户界面中包含机器学习 (ML)、自然语言处理 (NLP)、智能光学字符识别 (OCR) 和分析功能。

Hollard Group 每周可节省 2,000 个工作小时，并将每笔交易的成本降低 91%。处理是实时执行的，98% 的案件由机器人自主处理，速度比以前快 600%。

3。在您做出决定的时间和地点采取行动

将决策转化为行动是分析管道的最后一英里。这是知识工作者根据其 BI 平台生成的分析进行操作的地方。

福布斯最近的一篇文章说得最好，“在最具启发性的时间和地点提供商业智能的想法令人难以置信。但让用户根据这些见解立即采取行动的前景更加强大。”

领先的分析平台开始在相关分析仪表板旁边包含一键式行动呼吁，同时利用来自 BI 工具的信息来触发下游业务流程。

例如，假设供应链分析师在 Tableau 仪表板中查看库存数据。对于某个项目，库存水平被标记为太低。分析师可以直接从 Tableau 仪表板中触发采购请求以重新订购需要补充的库存项目。同样，IT 系统管理员可以启动软件机器人来调查事件，而无需离开 IT 服务管理仪表板。

对于高度结构化、低风险的用例，自动化可以直接从分析平台启动下游业务流程。例如，将营销电子邮件发送到由常规分析过程识别的客户列表的日常任务变得容易自动化。

除了这些用例之外，组织的应用程序影响深远。仅在供应链管理中，库存经理、物流团队、供应商、财务和会计团队成员都可以受益。

4。在复杂的业务和 IT 流程自动化中使用 BI 数据

组织正在拥抱分析和数据科学，以深入了解他们的业务并做出更明智的决策。作为高级业务工作流程的一部分，BI 数据还可以推动更好的决策。

从 BI 系统中提取数据（在大多数情况下）需要手动提取或新代码。但是通过 RPA，BI 数据提取可以快速自动化。

例如，财务部门可以报告发票付款并根据其最高付款期限采取行动。使用自动下载的 BI 报告中的信息，RPA 机器人可以自动进行提醒和升级，以确保在付款条款内进行付款。

UiPath 机器人可以轻松提取报告中跟踪的有关 IT 资产的信息，包括资产所有者和利用率统计信息，并用于执行 IT 维护和资产管理。 UiPath 的 IT 自动化简化了具有挑战性的任务，例如修补关键服务器以及基于实时需求分析增加或减少 IT 资源。

这些核心 IT 管理流程由 UiPath 通过开箱即用的活动进一步优化，可加快开发速度并减少维护工作流程自动化的工作量。

自动化 BI 数据提取，然后在复杂的业务流程中利用这些数据有助于您的组织做出更快、更好的决策。

5。通过自动化报告使 BI 民主化

自动化有助于商业智能的民主化，简化企业范围内对业务洞察力的共享和消费。想象一下，从包含信息可能“存在”的所有不同地方的报告和数据可视化的摘要开始新的一天。这些见解将涵盖您的客户行为、人口统计和转化率的意外变化。您将有权采取行动并改进您的关键绩效指标 (KPI)。

借助 RPA，您的公司可以进行每日报告，同时节省时间、提高生产力并提高准确性：

• 自动化数据导出

• 将 BI 仪表板或报告组装成 PDF 和 Microsoft PowerPoint 等消费格式

• 通过电子邮件、Slack 或 Microsoft Teams 等渠道分发

自动报告可以定期生成，可预测的频率，例如每周一，也可能由某些事件触发，例如物流积压增加到必须解决的关键水平。

例如，一家公司利用 RPA 来简化和提高其损益 (P&L) 报告的准确性。每天，都会触发一个 UiPath 机器人来收集所需的数据、对其进行验证并生成最终报告。然后，机器人将这些报告通过电子邮件发送给前台团队进行审查，然后再上传到总部 Web 应用程序中。

通过自动化使 BI 大众化，您可以将业务分析师和高管从花时间梳理和探索数据中解放出来。相反，他们专注于根据数据告诉他们的信息为企业做出正确的决策。

从您的数据中挖掘更多价值、更快地采取行动并做出更好的决策

通过使用本文中讨论的五种方法将自动化应用于 BI 数据，您的员工将能够专注于做出更好的决策，更快地根据数据驱动的见解采取行动，并使您的企业免于代价高昂的错误。

阅读更多关于 UiPath 机器人如何直接从 Tableau 仪表板等分析平台通过本机集成处理数据驱动的见解并加速决策制定的信息。

并了解分析如何帮助您的自动化项目更好地调整业务成果。