4つの実証済み自動化戦略でデータ潜在力を最大化

組織は、今日のビジネスの猛スピードに意思決定が追いつけるよう、データへより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。

今日のペースに追いつくため、リーダーは常に組織のために迅速な意思決定をしなければなりません——しかし、行動前に完全なビジネスケースを評価できなければ、不満足甚至は有害な結果を招きます。どうすれば意思決定までの時間を短縮しつつ、ポジティブな結果を確保できるか？ 答えは自動化です。

組織データを見れば改善機会が見えることは秘密ではなく、多くの企業がすでにBIと分析ツールを活用しています。ハーバード・ビジネス・レビューの最近の調査では、回答者の86%が「エンタープライズデータから新たな価値と洞察を引き出すことは非常に重要」、75%が「全社員へ実行可能なインテリジェンスを届ける上で不可欠」と回答しています。

残念ながら、BIツールだけではプロフェッショナルが必要とする速度と精度で動かないこともあります。しかし、これらのツールを自動化技術で強化すれば、より効率的かつ効果的になります。ここでは、組織が分析とBIの潜在力を最大限に引き出し、データからより多くの価値を得て、ビジネス意思決定を——そして迅速に実行——するための4つの自動化活用法を紹介します。

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ビジネスの360度ビューを確保する

効果的なビジネス意思決定は真空状態ではできません。だからこそ意思決定者は、計画を実行前に自社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、今日の多くの企業が依然頼るレガシーシステムが、意思決定までの時間、ひいては価値創出までの時間を阻害します。これらのシステムは往々にしてAPIを欠くため、データ抽出が時間のかかる複雑なプロセスになり、意思決定者はスピードのために詳細を省くか、データ更新を待つ羽目になります。

RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）のような自動化技術は、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）など複数システムからデータを取り出し、一元的な場所に統合することでこの障壁を克服します。自動化はデータをBI/分析ツールが理解できる言語とフォーマットに変換し、アナリストの介入を減らします。例えば、PDF、メール、スキャン文書、画像、手書き文字といった非構造化データを取り込み、分析準備完了の単一データソースに統合できます。これによりユーザーはより強固なビジネス全体像を得られ、その情報をより早く活用できます。

データ品質を高める

悪いデータは、最善の意図を持ったビジネス計画の精度をも台無しにする力を持ち、分析前のデータ準備は必須ステップです。しかし手作業では、準備があっという間に従業員の帯域幅を独占します。

データ収集に加え、アナリストはデータクレンジングと修復を自動化し、情報準備にかかる時間を大幅に短縮できます。RPAが各システムからデータを高速抽出したら、それらソフトウェアロボットが品質チェックを行い、BIソフトウェアが読み取りやすくアナリストがレビューしやすい好ましいフォーマットにまとめます。

スピードに加え、自動化データ処理は手作業入力で起こりうるミスを排除し、より正確で、したがってより有益なデータを生み出します。例えば、ロンドンのブレント区が家賃変更プロセスを自動化したとき——コピー＆ペーストで家賃変更を行う高度な手作業で、処理エラーが避けられなかった——1件あたり4分かかっていたのが40秒に短縮され、意思決定までの時間が短縮されました。自動化が準備プロセスを支えれば、企業はタレントの帯域幅を批判的思考を要する活動に集中でき、さらなるビジネスモメンタムを加速するイノベーションを促進できます。

アイデアを行動へ変える

BIツールはユーザーをより賢い意思決定へ導きますが、その意思決定を実行に移す責任はユーザーにあります。たとえ「別アプリへ移る」程度の追加ステップでも、行動が実行される確率を容易に、かつ残念ながら下げてしまいます。

自動化は情報を行動へ変える手助けになります。新しい分析プラットフォームの中には、ダッシュボード上でワンクリックでアクションを呼び出せるものがあり、ユーザーはプラットフォームが生成した洞察に即座に対応できます。例えば、ITサービス管理ダッシュボードがデータセットの不整合を示したら、管理者はダッシュボードを離れずにソフトウェアロボットを自動展開してインシデント調査できます。ロボットは、システム内で定義済み基準が満たされた場合に自動起動するよう設定も可能です。

同様に、自動化がBI/分析ツール用のデータを取得したら、それらツールの出力（レポート、データベースなど）から情報を抽出し、他のIT/ビジネスプロセス自動化へ適用できます。BIシステムからのデータ抽出は従来、新コードや手作業抽出を必要としましたが、RPAロボットなら自動的に取得し、他の活動へ適用できます。ロボットがレポートに格納されたIT情報（どの従業員がどのIT資産を所有/使用しているか）を取得し、IT管理・保守活動に活用するといった具合です。

BI洞察でチームをアラインする

ビジネスの立ち位置で全員がアラインされていればチームは速く動けますが、全員にBI/分析プラットフォームへのアクセスを与えたり、レポートを手作業で継続共有したりするのは、常に実現可能・効率的とは限りません。組織は代わりに、自動化を活用して情報共有を促進することでBIを民主化できます。自動化技術で拡張されたBI/分析ダッシュボードは、洞察の要約をTeamsやメールなどの好みのチャネルで、PDFやPowerPointなど消化しやすいフォーマットで組織全体の従業員へ配信できるようプログラムできます。

ユーザーは、これらのレポートを定期頻度（例：営業活動の日次ステータス更新）で配信するか、定義済みイベント（例：ロジスティクスバックログがクリティカルレベルに達し即時対応が必要）をトリガーに配信するかを決められます。情報共有を自動化することで、組織はアナリストをアナリストのままにし、事務作業に追われさせません。

組織はすでに賢い意思決定に必要な情報を持っています。ただ、それらの意思決定が今日の猛スピードビジネスに追いつけるよう、より効率的にアクセスする方法が必要なだけです。BI/分析ツールの単独導入だけでは、データの金脈を掘り当てるには不十分です。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で得られた洞察をより効果的に解き放ち、実行に移せるようになり、イノベーションが減速することはありません。