自動化がビジネスインテリジェンス＆分析を解き放つ：4つの実証済み戦略

Harvard Business Review（HBR）のレポートが729人のHBR読者を調査し、組織がアジャイル、革新的、データドリブン、真に競争力のあるものになる上での課題を理解しようとしました。レポートによると、回答者の86%が企業データから新たな価値とインサイトを抽出することは「非常に重要」だと答え、75%が「不可欠」だと答えました。アクショナブルなインテリジェンスを全社の従業員に提供することは。

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し、それらをより速く実行することは、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ドリブン組織への道を進んでいる場合でも、ジャーニーの初期段階にある場合でも、自動化がいかに分析とビジネスインテリジェンス（BI）の完全なポテンシャルを実現するのに役立つか、4つの方法を特定しました：

1. データ品質の改善

2. あらゆるシステムからのデータ分析

3. 複雑なビジネスおよびITプロセス自動化でのBIデータ活用

4. 自動化レポートによるBIの民主化

1. データ品質の改善

予測モデルと分析で悪いデータを使用すると、BIコンシューマーからの信頼を失い、ビジネスに大きな財務的インパクトを与える可能性があります。Smarter with Gartnerの記事によると、データ品質の悪さが組織に与える平均的な財務的インパクトは年間平均1,500万ドルと推定されています。

データ準備は、分析に先立ってデータ品質の問題を特定し、データ修復を支援する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約80%の時間を分析のためのデータ準備と管理に費やし、分析に使えるのはわずか20%の時間しかない」とのことです。

データ収集、クレンジング、データ修復を自動化することで、アナリストがデータ準備に費やす時間を大幅に削減できます。Tableau Prepのような専用製品は、データ収集、クレンジング、ラベリングのようなタスクを自動化するために目的別に構築されています。

ロボティック・プロセス・オートメーション（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やレポートにまとめ——準備と分析の準備が整った状態で——提供する、速くて信頼性の高い方法を提供します。

例えば、視覚障害者を支援するスペインの慈善団体ONCEは、RPAを使って28の配布センターに配布された宝くじチケットの在庫を追跡しています。UiPathロボットを使ってシステムにログインし、必要なデータを取り出し、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わずかな時間で実行できるようになりました。人間の関与は最終チェックと監視のみに最小限に抑えられます。レポート生成は月次から週次になり、従業員はより高付加価値のタスクに集中する追加時間を得ました。

「以前は、従業員がすべてを手作業でクリッククリッククリックと行っていました。システムにログインし、[Microsoft] Excelファイルを開き、情報をコピペするなど、ただ在庫レベルを理解するためだけに。ロボットにこれをやらせられると伝えると、彼らは喜びました。」

データ抽出と準備を超えて、自動化は手動データ入力によるエラーを防ぐことで、基礎的なデータ品質の改善にも同様に重要な役割を果たします。

RPAは、データのデジタル化と収集のような高度なプロセスを自動化しながら、データ品質を高く保つための反復タスクを任意の数サポートします。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。

イギリス（UK）のBrent Councilは、例えば、RPAを使って家賃変更プロセスを自動化しました。以前は多くの手作業で取得と更新に頼っていました。従業員は手動プロセスを「精神を麻痺させる」と表現し、必然的にデータにエラーが生じていました。同評議会はUiPathでプロセスを自動化し、6週間でロールアウトしました。スタッフが4分以上かけて手作業で処理していた単一の家賃変更が、今では40秒未満で完了します。

「高度なスキルを持つ査定担当官が、家賃変更のために情報をコピペするのに何時間も費やしていました…家賃変更サービスを自動化することで、データ品質が劇的に改善されたことを発見しました。手動データ入力によるエラーを排除できました。」

このプロジェクトは非常に成功したため、Brent Councilの多くの他のチームがデータクリーニング活動へのRPA導入を要請し、コアビジネスシステムでの最新かつ正確な情報を確保しています。全話を読んで、Brent Councilが自動化をいかに多様に活用しているかを学んでください。

2. あらゆるシステムからのデータ分析

世界中の組織は、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（メインフレームなど）に依存し続けています。実際、グローバルメインフレーム市場レポートによると、「銀行企業データの70%が依然としてメインフレームに存在する」とのことです。グローバルメインフレーム市場は成長し続けています。しかし、そのデータを分析のために抽出するのは非常に困難で、しばしば手作業を必要とします。

RPAを使えば、BIと分析ツールのデータ到達範囲を、レガシーシステム、仮想化環境、APIを持たないシステムに拡張できます。コアバンキング情報の抽出と分析、ウェブサイトからの為替レートデータの収集と分析ツールが理解できる形式への変換など、自動化が役立ちます。

Brent CouncilもRPAを使って、レガシーシステムから新しいデジタルシステムへデータを流しています：

「どの評議会と同様に、私たちには多くのレガシーシステムがあります。レガシーシステムと新しいデジタルシステムの間でデータがシームレスに流れることを確実にすることは不可欠です。RPAはこれらのシステムと対話するように速くプログラミングでき、一方から効果的にデータを抽出し、検証し、もう一方に入れることができます。速く、効率的、コスト効率が良いです。」

さらに、人工知能（AI）を搭載したRPAは、メール、PDF、画像、手書き、スキャンドキュメントのような非構造化データを分析のためにラングリング（整理）できます。非構造化データは、業務システム、スプレッドシート、データベースのような単一のデータソースに統合され、即座に分析の準備が整います。

南アフリカの保険会社The Hollard Groupはまさにこれを実現しました。同社は保険ブローカーから年間150万通のメールを受け取り、個々のメールと添付ファイルを手作業で処理して文脈を特定し、コンテンツを分類していました。このプロセスは高い精度が求められ、サービスレベルアグリーメント（SLA）と規制・法的要件への厳格なコンプライアンスを維持しなければなりません。

同社はプロセスの速度と精度を改善するエンドツーエンドの自動化ソリューションを導入しました。ソリューションには、機械学習（ML）、自然言語処理（NLP）、インテリジェント光学文字認識（OCR）、分析機能が単一のユーザーインターフェースに含まれていました。

The Hollard Groupは週2,000作業時間を節約し、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行われ、ケースの98%がロボットによって自律的に処理され、以前より600%高速になりました。

3. 複雑なビジネスおよびITプロセス自動化でBIデータを活用

組織は分析とデータサイエンスを採用し、ビジネスへのインサイトを得て、より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、より良い意思決定を推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が必要です。しかしRPAを使えば、BIデータ抽出を速やかに自動化できます。

例えば、ファイナンス部門は請求書支払いが最大支払い期限に達していることをレポートし、対応できます。自動的にダウンロードされたBIレポートからの情報を使って、RPAロボットがリマインダーとエスカレーションを自動化し、支払いが支払い期限内に行われることを保証します。

資産所有者と利用統計を含むIT資産に関する情報は、レポートで追跡され、UiPathロボットによって簡単に抽出され、ITメンテナンスと資産管理の実行に使用できます。UiPathによるIT自動化は、リアルタイム需要分析に基づく重要サーバーのパッチ適用やITリソースの増減のような困難なタスクを効率化します。

これらのコアIT管理プロセスは、UiPathのアウトオブザボックスアクティビティによってさらに最適化され、開発を高速化し、ワークフロー自動化の維持労力を削減します。

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活用することで、組織はより速く、より良い意思決定ができるようになります。

4. 自動化レポートでBIを民主化

自動化は、ビジネスインテリジェンスの民主化を支援し、あなたのビジネスに関するインサイトの全社的な共有と消費を効率化します。情報が「住んでいる」かもしれないあらゆる異なる場所からのレポートとデータ可視化を組み合わせたサマリーで一日を始められることを想像してください。これらのインサイトは、顧客行動、人口統計、コンバージョン率の予期せぬ変化をカバーします。そして、重要業績評価指標（KPI）を改善するために行動を起こし、向上させる力を得られます。

RPAを使えば、あなたの会社は時間を節約し、生産性を向上させ、精度を高めながら、日次レポートを実現できます：

• データエクスポートの自動化

• BIダッシュボードやレポートをPDFやMicrosoft PowerPointのような消費しやすい形式にアセンブル

• メール、Slack、Microsoft Teamsなどのチャネルで配信

自動化レポートは、毎週月曜日のような定期的で予測可能な頻度で生成でき、また、物流バックログが解決必須のクリティカルレベルに達したなど、特定のイベントによってトリガーされることもあります。

例えば、ある企業はRPAを活用して損益（P&L）レポートの効率化と精度向上を図っています。毎日、UiPathロボットがトリガーされ、必要なデータを収集し、検証し、最終レポートを生成します。ロボットはこれらのレポートをフロントオフィスチームにメールで送信し、レビュー後に本社のWebアプリケーションにアップロードされます。

自動化によるBIの民主化で、ビジネスアナリストとエグゼクティブをデータの探索とくまなく調べる作業から解放できます。代わりに、データが伝えていることに基づいて、ビジネスのための正しい意思決定に集中できます。

データからより多くの価値を引き出し、より速く行動し、より良い意思決定を

この記事で議論した4つの方法でBIデータに自動化を適用することで、あなたの人々はより良い意思決定に集中し、データ駆動型インサイトに基づいてより速く行動し、ビジネスを高コストなミスから守ることができます。

UiPathロボットがいかにデータ駆動型インサイトに基づいて行動し、Tableauダッシュボードのような分析プラットフォームからネイティブ統合で直接意思決定を加速できるかについて、さらにお読みください。