自動化がビジネスインテリジェンスと分析の可能性を最大限に引き出す5つの方法

ハーバードビジネスレビュー（HBR）レポートは、729人のHBR読者を対象に調査を行い、組織が機敏で革新的、データ主導型、真に競争力のあるものになるために直面​​する課題をよりよく理解しています。レポートによると、回答者の86％が、企業データから新しい価値と洞察を引き出すことが「非常に重要」であると述べています。また、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ことが「不可欠」であると述べています。

明らかに、データからより多くの価値を引き出し、より良い意思決定を行い、より迅速に行動することは、ほとんどの組織にとってミッションクリティカルです。

すでに完全なデータ駆動型の組織への道を進んでいる場合でも、旅の早い段階である場合でも、自動化が分析とビジネスインテリジェンス（BI）の可能性を最大限に引き出すのに役立つ5つの方法を特定しました。

1. データ品質を向上させる

2. 任意のシステムからのデータを分析する

3. 決定を下すときと場所で行動を起こす

4. 複雑なビジネスおよびITプロセスの自動化でBIデータを使用する

5. 自動化されたレポートを通じてBIを民主化する

1。データ品質を向上させる

予測モデルと分析で不良データを使用すると、BIコンシューマーからの信頼が失われ、ビジネスに大きな経済的影響を与える可能性があります。 Smarter with Gartnerの記事によると、組織に対する質の悪いデータの平均的な経済的影響は、年間平均1,500万ドルと推定されています。

データの準備は、分析の前にデータ品質の問題を特定し、データの修復を支援するための重要なステップです。 Forbesによると、「データサイエンティストは、分析用のデータの準備と管理に時間の約80％を費やしており」、分析に費やす時間は20％にすぎません。

データ収集、クレンジング、およびデータ修復を自動化することで、アナリストがデータの準備に費やす時間を大幅に短縮できます。 Tableau Prepのような独自の製品は、データ収集、クレンジング、ラベリングなどのタスクを自動化するために設計されています。

Robotic Process Automation（RPA）は、複数のシステムからデータを抽出し、初期品質チェックを実行し、データを単一のファイルまたはレポートにコンパイルして、準備と分析の準備を整える、高速で信頼性の高い方法を提供します。

たとえば、視覚障害を持つ人々を支援するスペインの慈善団体ONCEは、RPAを使用して、28の配送センターに配布された宝くじの在庫を追跡しています。 UiPathソフトウェアロボットを使用してシステムにログインし、必要なデータを引き出してマスターレポートに入力することで、ONCEはこのタスクを以前の数分の1の時間で実行できるようになりました。人間の関与は最小限に抑えられ、最終的なチェックと監視のみが必要になります。レポートの生成は毎月ではなく毎週になり、従業員はより価値の高いタスクに集中するための追加の時間を確保できます。

自動化は、データの抽出と準備だけでなく、手動のデータ入力によって発生するエラーを回避することにより、基礎となるデータ品質を向上させる上でも同様に重要な役割を果たすことができます。

RPAは、データのデジタル化や収集などの高度なプロセスを自動化しながら、データ品質を高いままにするために、任意の数の反復タスクをサポートします。ドキュメントからのデータ抽出とデータ同期は、データ管理を自動化する2つの一般的な方法です。

たとえば、英国（UK）のブレントカウンシルは、RPAを使用して、以前は取得と更新に多くの手動作業に依存していたものから、家賃変更プロセスを自動化します。従業員は手動プロセスを「気が遠くなるような」と説明し、必然的にデータのエラーにつながりました。評議会はUiPathを使用してプロセスを自動化し、6週間以内に展開しました。スタッフが手動で処理するのに4分以上かかっていた単一の家賃の変更は、今では40秒未満で完了します。

このプロジェクトは非常に成功しているため、ブレントカウンシルの他の多くのチームがデータクリーニングアクティビティにRPAを導入して、コアビジネスシステムの最新かつ正確な情報を確保するように依頼しています。全文を読んで、ブレントカウンシルが自動化を使用している多くの方法を学びましょう。

2。任意のシステムからのデータを分析する

世界中の組織は、メインフレームなどのAPIを持たないレガシーシステムやミッションクリティカルなビジネスアプリケーションに依存し続けています。実際、グローバルなメインフレーム市場レポートによると、「銀行の企業データの70％は依然としてメインフレームに存在しています」。そして、世界のメインフレーム市場は成長を続けています。しかし、分析のためにそのデータを抽出することは非常に困難な場合があり、多くの場合、手作業が必要になります。

RPAを使用すると、BIおよび分析ツールのデータ範囲をレガシーシステム、仮想化環境、およびAPIを持たないシステムに拡張できます。自動化は、勘定系情報を抽出して分析する場合でも、Webサイトから分析ツールが理解できる形式に為替レートデータを収集する場合でも役立ちます。

ブレントカウンシルはまた、RPAを使用して、レガシーシステムから新しいデジタルシステムにデータを流します。

さらに、人工知能（AI）を利用したRPAは、分析のために、電子メール、PDF、画像、手書き、スキャンされたドキュメントなどの非構造化データをまとめることができます。非構造化データは、基幹業務システム、スプレッドシート、データベースなどの単一のデータソースに統合され、すぐに分析できるようになります。

南アフリカの保険会社であるホラードグループはまさにそれを行いました。保険ブローカーから年間150万通の電子メールを受信する同社は、コンテキストを特定してコンテンツを分類するために、個々の電子メールと添付ファイルを手動で処理していました。このプロセスには高い精度が必要であり、サービスレベルアグリーメント（SLA）と規制および法定の規定への厳密な準拠を維持する必要があります。

同社は、プロセスの速度と精度を向上させるために、エンドツーエンドの自動化ソリューションを実装しました。このソリューションには、機械学習（ML）、自然言語処理（NLP）、インテリジェントな光学式文字認識（OCR）、および単一のユーザーインターフェイスの分析機能が含まれていました。

Hollard Groupは、週に2,000時間の労働時間を節約し、トランザクションあたりのコストを91％削減しました。処理はリアルタイムで実行され、ケースの98％がロボットによって自律的に処理され、以前の600％の速度で処理されます。

3。決定を下すときと場所で行動を起こす

意思決定を行動に変えることは、分析パイプラインのラストワンマイルです。ナレッジワーカーがBIプラットフォームによって生成された分析に基づいて行動する場所です。

最近のフォーブスの記事は、次のように述べています。「ビジネスインテリジェンスを最も明るい時間と場所で提供するというアイデアは、非常に説得力があります。しかし、ユーザーがこれらの洞察にすぐに基づいて行動できるようにする可能性はさらに強力です。」

主要な分析プラットフォームでは、BIツールからの情報を活用してダウンストリームのビジネスプロセスをトリガーしながら、関連する分析ダッシュボードに加えてワンクリックでの行動の呼びかけが含まれ始めています。

たとえば、Tableauダッシュボードで在庫データを確認するサプライチェーンアナリストを想像してみてください。在庫レベルは、特定のアイテムに対して低すぎるというフラグが立てられています。アナリストは、Tableauダッシュボード内から直接補充が必要な在庫アイテムを再注文するために、購入要求をトリガーできます。同様に、ITシステム管理者は、ITサービス管理ダッシュボードを離れることなく、ソフトウェアロボットを起動してインシデントを調査できます。

また、高度に構造化されたリスクの低いユースケースの場合、自動化により、分析プラットフォームから直接ダウンストリームのビジネスプロセスを開始できます。たとえば、通常の分析プロセスで特定された顧客のリストにマーケティングメールを送信するという日常のタスクを自動化することが容易になります。

これらのユースケースを超えて、組織向けのアプリケーションは広範囲に及んでいます。サプライチェーン管理だけでも、在庫管理者、ロジスティクスチーム、サプライヤ、財務、経理チームのメンバー全員が恩恵を受ける可能性があります。

4。複雑なビジネスおよびITプロセスの自動化でBIデータを使用する

組織は、分析とデータサイエンスを採用して、ビジネスへの洞察を得て、より多くの情報に基づいた意思決定を行っています。 BIデータは、高度なビジネスワークフローの一部として、より適切な意思決定を促進することもできます。

BIシステムからデータを抽出するには、（ほとんどの場合）手動抽出または新しいコードのいずれかが必要になります。しかし、RPAを使用すると、BIデータの抽出をすばやく自動化できます。

たとえば、財務部門は、最大支払い条件に達した請求書の支払いを報告し、それに基づいて行動することができます。 RPAロボットは、自動的にダウンロードされたBIレポートの情報を使用して、リマインダーとエスカレーションを自動化し、支払い条件の範囲内で支払いが行われるようにします。

レポートで追跡される資産所有者や使用率統計などのIT資産に関する情報は、UiPathロボットによって簡単に抽出でき、IT保守と資産管理の実行に使用できます。 UiPathを使用したIT自動化により、重要なサーバーへのパッチ適用や、リアルタイムの需要分析に基づくITリソースの増減などの困難なタスクが合理化されます。

これらのコアIT管理プロセスは、開発をスピードアップし、ワークフローの自動化を維持するための労力を削減する、すぐに使用できるアクティビティを備えたUiPathによってさらに最適化されます。

BIデータ抽出を自動化し、そのデータを複雑なビジネスプロセスで利用することで、組織はより迅速で適切な意思決定を行うことができます。

5。自動化されたレポートを通じてBIを民主化する

自動化は、ビジネスインテリジェンスの民主化を支援し、企業全体でのビジネスに関する洞察の共有と消費を合理化します。情報が「生きている」可能性のあるさまざまな場所からのレポートとデータの視覚化を組み合わせた要約で1日を始めることを想像してみてください。これらの洞察は、顧客の行動、人口統計、およびコンバージョン率の予期しない変化をカバーします。また、行動を起こし、主要業績評価指標（KPI）を改善する権限が与えられます。

RPAを使用すると、時間を節約し、生産性を向上させ、精度を高めながら、毎日のレポートを作成できます。

• データエクスポートの自動化

• BIダッシュボードまたはレポートをPDFやMicrosoftPowerPointなどの消費可能な形式にアセンブルする

• 電子メール、Slack、MicrosoftTeamsなどのチャネルを介した配布

自動レポートは、毎週月曜日のように定期的に予測可能な頻度で生成できます。また、解決する必要のあるクリティカルレベルに増加したロジスティクスバックログなどの特定のイベントによってトリガーされる場合もあります。

たとえば、ある会社はRPAを活用して、損益（P＆L）レポートの精度を合理化および改善しています。毎日、UiPathロボットがトリガーされ、必要なデータを収集して検証し、最終レポートを生成します。次に、ロボットはこれらのレポートを本社のWebアプリケーションにアップロードする前に、レビューのためにフロントオフィスチームに電子メールで送信します。

自動化によってBIを民主化することで、ビジネスアナリストや経営幹部がデータを調べたり調べたりすることに時間を費やす必要がなくなります。代わりに、データが伝えていることに基づいて、ビジネスに適切な意思決定を行うことに重点を置いています。

データからより多くの価値を引き出し、より迅速に行動し、より適切な意思決定を行う

この記事で説明する5つの方法を使用してBIデータに自動化を適用することで、従業員はより適切な意思決定に集中し、データ主導の洞察に迅速に対応し、コストのかかるミスからビジネスを救うことができます。

UiPathロボットがデータ主導の洞察に基づいて行動し、ネイティブ統合を使用してTableauダッシュボードなどの分析プラットフォームから直接意思決定を加速する方法の詳細をご覧ください。

また、分析が自動化プロジェクトを支援してビジネスの成果をより適切に調整する方法をご覧ください。