自動化がデータの可能性を最大限に引き出す4つの方法

組織は、意思決定が今日の驚異的なビジネスのスピードに追いつくことができるように、データに効率的にアクセスするための自動化を必要としています。

今日のビジネスのペースに追いつくために、リーダーは組織に代わって常に迅速な決定を下す必要がありますが、行動を起こす前にビジネスケース全体を評価できない場合、これらの決定は満足のいくものではなく、有害な結果につながる可能性があります。では、組織はどのようにして、前向きな結果を確保しながら、意思決定までの時間を短縮できるでしょうか。答えは自動化です。

組織のデータを見ると、改善の機会がどこにあるかが明らかになることは周知の事実です。多くの企業は、すでにビジネスインテリジェンス（BI）と分析ツールを活用してこの情報を理解できるようにしています。 Harvard Business Reviewは最近、回答者の86％が企業データから新しい価値と洞察を抽出することが非常に重要であると考えており、75％が企業全体の従業員に実用的なインテリジェンスを提供するために不可欠であると考えていることを発見しました。

残念ながら、BIツールでさえ、専門家が敏捷性を持って操作し、競争力を維持するために必要な速度または正確さで常に動くとは限りません。これらのツールを自動化テクノロジーで強化することで、より効率的かつ効果的になります。自動化により、組織が分析とBIの可能性を最大限に引き出し、データからより多くの価値を引き出してビジネス上の意思決定を行い、迅速に対応できるようにする4つの方法を次に示します。

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ビジネスの360度の画像を確保する

効果的なビジネス上の意思決定を一気に行うことはできません。そのため、意思決定者は、計画を実行に移す前に、ビジネスの状態を明確に把握する必要があります。ここで、今日の企業の多くが依然として依存しているレガシーシステムが、ビジネスの決定までの時間、したがって価値を生み出すまでの時間を妨害します。これらのシステムにはAPIがないことが多いため、システムからデータを抽出してBIおよび分析ツールに通知することは、多くの場合、時間と手間がかかるプロセスです。つまり、意思決定者は、速度を上げるために考慮事項の特定の詳細を省略するか、データが更新されるまで待機します。 。

ロボットプロセス自動化（RPA）などの自動化テクノロジーは、レガシーシステム、仮想化環境、APIを持たないシステム（Webサイトなど）などの複数のシステムからデータを取得し、一元化された場所に統合することで、この障害を克服できます。 。自動化により、データを言語に変換し、BIおよび分析ツールが理解できる形式にすることで、アナリストの介入の必要性を減らすことができます。たとえば、自動化では、PDF、電子メール、スキャンしたドキュメント、さらには画像や手書きなどの非構造化データを取得して、分析の準備ができている単一のデータソースに統合できます。これにより、ユーザーはビジネスの全体像を把握できるだけでなく、その情報をより早く使用できるようになります。

データ品質の向上

悪いデータには、最善のビジネスプランでさえも妨害する力があり、分析前のデータ準備が不可欠なステップになります。ただし、手動で行う場合、データを準備すると、従業員の帯域幅がすぐに独占される可能性があります。

データ収集に加えて、アナリストはデータのクレンジングと修復を自動化して、この情報の準備にかかる時間を大幅に短縮し、実際に分析する時間を増やすことができます。 RPAがシステム間からデータをすばやく抽出すると、これらのソフトウェアロボットは、BIソフトウェアが読み取り、アナリストが確認できる推奨形式にコンパイルする前に、その品質を確認することもできます。

速度に加えて、自動化されたデータ処理により、手動のデータ入力で発生する可能性のあるミスが排除され、より正確で有益なデータが得られます。たとえば、ロンドンのブレントカウンシルが家賃変更プロセスを自動化した場合（従業員が情報をコピーして貼り付けて家賃を変更する必要があり、必然的に処理エラーが発生しました）、1回の家賃変更が4分から40秒に短縮されました。これにより、決定までの時間が短縮されます。準備プロセスをサポートする自動化により、企業は、批判的思考を必要とする活動に才能の帯域幅を集中させることができます。これにより、ビジネスの勢いをさらに加速できるイノベーションが促進されます。

アイデアを行動に変える

BIツールは、ユーザーをより賢明な意思決定に導くことができますが、それらの意思決定を実行に移す責任はユーザーにあります。追加の手順（あるアプリケーションを別のアプリケーションに任せなければならないような小さな手順でも）は、実行されるアクションの確率を簡単かつ残念ながら弱める可能性があります。

自動化は、情報を行動に移すのに役立ちます。一部の新しい分析プラットフォームは、ダッシュボードでワンクリックのアクション呼び出しを備えているため、ユーザーはプラットフォームが生成する洞察にすぐに対応できます。たとえば、ITサービス管理ダッシュボードでデータセットの不一致が明らかになった場合、管理者はソフトウェアロボットを自動的に展開して、ダッシュボードを離れることなくインシデントを調査できます。システム内で定義された基準が満たされた場合に、ロボットが自動的に起動するように構成することもできます。

同様に、自動化によってBIおよび分析ツールのデータが取得されると、それらのツールの出力（レポート、データベースなど）から情報を抽出して、他のITおよびビジネスプロセスの自動化に通知できます。従来、BIシステムからデータを抽出するには、新しいコードまたは手動抽出のいずれかが必要でしたが、RPAロボットは、データを自動的にプルしてから他のアクティビティに適用するように構成できます。ロボットは、レポートに保存されているIT情報（どの従業員がIT資産を所有または使用しているかなど）を引き出し、IT管理および保守活動に活用できます。

チームをBIインサイトに合わせる

チームは、全員がビジネスの立場に沿っている場合に迅速に行動できますが、全員にBIおよび分析プラットフォームへのアクセスを許可したり、レポートを手動で継続的に共有したりすることは、常に実現可能または効率的であるとは限りません。代わりに、組織は自動化を使用して情報共有を容易にすることにより、BIを民主化することができます。自動化テクノロジーで強化されたBIおよび分析ダッシュボードは、チームや電子メールなどの優先チャネルを介して、PDFやPowerPointなどの消化可能な形式で、組織全体の従業員に洞察の要約を配布するようにプログラムできます。

ユーザーは、これらのレポートが定期的に配布されるか（たとえば、営業活動の毎日のステータス更新）、定義されたイベントによってトリガーされるか（たとえば、ロジスティクスのバックログがクリティカルレベルにエスカレートし、すぐに注意が必要な場合）を判断できます。情報共有を自動化することで、組織はアナリストを管理者ではなくアナリストとして維持します。

組織は、賢明な意思決定を行うために必要な情報をすでに持っています。それらの決定が今日の驚異的なビジネスのスピードに追いつくことができるように、彼らは単にそれにアクセスする方法をより効率的に必要としています。ただし、BIと分析ツールを単独で採用するだけでは、データの金鉱を明らかにするのに十分ではありません。これらのツールを自動化機能と組み合わせることで、意思決定者はこれらのツールを通じて確保された洞察をより効果的に解き放ち、行動できるようになり、イノベーションが減速する必要がなくなります。