自動化がビジネス インテリジェンスと分析を可能にする方法:実証済みの 4 つの戦略

ハーバード ビジネス レビュー (HBR) レポートでは、組織が俊敏性、革新性、データドリブン性、真の競争力を備える上で直面する課題をより深く理解するために、729 人の HBR 読者を対象に調査を実施しました。レポートによると、回答者の 86% が、企業データから新しい価値と洞察を抽出することが「非常に重要」であると述べています。そして 75% が、企業全体で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。

データからより多くの価値を引き出し、より適切な意思決定を行い、それに基づいて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あることは明らかです。

すでに完全なデータドリブンな組織への道を歩んでいる場合でも、その初期段階にある場合でも、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ために自動化が役立つ 4 つの方法を特定しました。

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データ品質の向上

あらゆるシステムからのデータを分析

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

自動レポートを通じて BI を民主化する

1.データ品質の向上

予測モデルや分析で不適切なデータを使用すると、BI 利用者からの信頼の喪失につながり、ビジネスに大きな財務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、低品質のデータが組織に与える財務上の影響は、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、分析に先立って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時間の約 80% を分析用のデータの準備と管理に費やし」、分析に費やす時間は 20% のみです。

データの収集、クレンジング、データ修復を自動化すると、アナリストがデータの準備に費やす時間を大幅に削減できます。 Tableau Prep のような独自製品は、データ収集、クレンジング、ラベル付けなどのタスクを自動化することを目的として構築されています。

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、準備と分析の準備が整った単一のファイルまたはレポートにデータを編集するための高速かつ信頼性の高い方法を提供します。

たとえば、視覚障害のある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 ロボットを使用してシステムにログインし、必要なデータを取り出してマスター レポートに入力することで、ONCE はこのタスクを以前に比べてわずかな時間で実行できるようになりました。人間の関与は最小限に抑えられ、最終的なチェックと監視のみが必要となります。レポートの作成が月次ではなく毎週行われるようになり、従業員はより価値の高いタスクに集中できる時間が増えました。

以前は、従業員は在庫レベルを把握するためだけに、システムにログインしたり、[Microsoft] Excel ファイルを開いたり、情報をコピーして貼り付けたりする際に、これらすべてを手動でクリック、クリック、クリックしていました。私たちは彼らに、ロボットにこれをやってもらうことができると伝えたところ、彼らは喜んでくれました。

エミリオ・カンピン、ONCE プロジェクト マネージャー

データの抽出と準備を超えて、自動化は手動のデータ入力によって引き起こされるエラーを回避することで、基礎となるデータの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、データ品質を高い状態に維持するために、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) のブレント評議会は、RPA を使用して、以前は取得して更新するために多くの手作業に依存していた家賃変更プロセスを自動化しています。従業員は手動プロセスを「気が遠くなる」と表現しており、必然的にデータのエラーが発生します。市議会は 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。単一の家賃変更をスタッフが手動で処理するのに以前は 4 分以上かかっていましたが、現在では 40 秒もかかりません。

高度なスキルを持った評価担当者が、家賃を変更するために情報のコピーと貼り付けに何時間も費やさなければなりませんでした…家賃変更サービスを自動化することでデータの品質が劇的に向上することがわかりました。手動データ入力によって発生するエラーを排除しました。

Manjula Pindria 氏、ブレント評議会、デジタル ワークストリーム リード

このプロジェクトは非常に成功したため、ブレント評議会の他の多くのチームが、コア ビジネス システムで最新かつ正確な情報を確保するためのデータ クリーニング活動に RPA を導入するよう求めています。全文を読んで、Brent Council が自動化を使用しているさまざまな方法を学びましょう。

2.あらゆるシステムからのデータを分析します

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、世界的な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上に存在している」とのことです。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、分析のためにデータを抽出するのは非常に困難であり、多くの場合手作業が必要です。

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。主要な銀行情報を抽出して分析する場合でも、Web サイトから為替レート データを分析ツールが理解できる形式に収集する場合でも、自動化が役に立ちます。

Brent Council 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込みます。

他の議会と同様に、私たちにも多くのレガシー 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ようにすることが不可欠です。 RPA は、これらのシステムと通信し、あるシステムからデータを効果的に抽出し、検証して別のシステムに入れるように迅速にプログラムできます。高速、効率的、そしてコスト効率に優れています。

Manjula Pindria 氏、ブレント評議会、デジタル ワークストリーム リード

さらに、人工知能 (AI) を活用した RPA は、電子メール、PDF、画像、手書き文字、スキャンされた文書などの非構造化データを解析のために解析できます。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、まさにそれを実行しました。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、個々の電子メールと添付ファイルを手動で処理してコンテキストを特定し、内容を分類していました。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) および規制および法的規定への厳格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導入しました。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)、および分析機能が単一のユーザー インターフェイスに含まれていました。

Hollard Group は、1 週間あたり 2,000 時間の労働時間を節約し、取引あたりのコストを 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、以前よりも 600% 早く処理されます。

3.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、ビジネスに関する洞察を得て、より多くの情報に基づいた意思決定を行うために、分析とデータ サイエンスを採用しています。 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) 手動で抽出するか、新しいコードが必要になります。しかし、RPA を使用すると、BI データの抽出を迅速に自動化できます。

たとえば、財務部門は、最大支払条件に達した請求書の支払いを報告し、対応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、支払いが支払条件内に確実に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 メンテナンスや資産管理の実行に使用できます。 UiPath による IT 自動化により、重要なサーバーにパッチを適用したり、リアルタイムの需要分析に基づいて IT リソースを増減したりするなど、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軽減する、すぐに使用できるアクティビティによって UiPath によってさらに最適化されます。

BI データの抽出を自動化し、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、組織はより迅速かつ適切な意思決定を行うことができます。

4.自動レポートを通じて 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促進し、ビジネスに関する洞察の全社的な共有と利用を合理化します。情報が「存在する」可能性のあるすべてのさまざまな場所からのレポートとデータ視覚化を組み合わせた概要で 1 日を始めることを想像してください。これらの洞察は、顧客の行動、人口統計、コンバージョン率における予期せぬ変化をカバーします。そして、行動を起こして主要業績評価指標 (KPI) を改善することができるようになります。

RPA を使用すると、企業は時間を節約し、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 Microsoft PowerPoint などの利用可能な形式に組み立てる

• 電子メール、Slack、Microsoft Teams などのチャネル経由で配布する

自動レポートは、毎週月曜日など、予測可能な定期的な頻度で生成できます。また、解決が必要な重大なレベルにまで増加した物流のバックログなど、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。

たとえば、ある企業は RPA を活用して損益 (P&L) 報告を合理化し、精度を向上させています。毎日、UiPath ロボットがトリガーされて、必要なデータを収集し、検証して、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。

自動化を通じて 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の精査や探索に時間を費やすことから解放されます。代わりに、データが伝えることに基づいてビジネスにとって正しい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

この記事で説明した 4 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、データに基づいた洞察に基づいて迅速に行動し、コストのかかるミスからビジネスを回避できるようになります。

UiPath ロボットがネイティブ統合により、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、データ駆動型の洞察に基づいてどのように行動し、意思決定を迅速化できるかについて詳しく読んでください。