4 Cara Otomatisasi Membantu Memanfaatkan Potensi Penuh Data
Organisasi memerlukan otomatisasi untuk mengakses data secara lebih efisien sehingga keputusan dapat mengikuti kecepatan bisnis yang sangat cepat saat ini.
Untuk mengikuti laju bisnis saat ini, para pemimpin harus terus-menerus membuat keputusan cepat atas nama organisasi mereka—tetapi jika mereka tidak dapat mengevaluasi kasus bisnis secara menyeluruh sebelum mengambil tindakan, keputusan ini dapat menyebabkan hasil yang tidak memuaskan dan bahkan berbahaya. Jadi bagaimana organisasi dapat mencapai waktu pengambilan keputusan yang lebih cepat sambil tetap memastikan hasil yang positif? Jawabannya adalah otomatisasi.
Bukan rahasia lagi bahwa melihat data organisasi dapat mengungkapkan di mana peluang untuk perbaikan berada, dan banyak perusahaan telah memanfaatkan kecerdasan bisnis (BI) dan alat analitik untuk membantu mereka memahami informasi ini. Harvard Business Review baru-baru ini menemukan bahwa 86% responden percaya bahwa mengekstraksi nilai dan wawasan baru dari data perusahaan sangat penting, dan 75% menganggapnya penting untuk memberikan intelijen yang dapat ditindaklanjuti kepada karyawan di seluruh perusahaan.
Sayangnya, bahkan alat BI tidak selalu bergerak secepat atau seakurat yang dibutuhkan para profesional agar dapat beroperasi dengan gesit dan tetap kompetitif. Padahal dengan memperkuat alat-alat ini dengan teknologi otomatisasi, mereka bisa lebih efisien dan efektif. Berikut adalah empat cara otomatisasi membantu organisasi untuk membuka analitik penuh dan potensi BI mereka sehingga mereka dapat memperoleh lebih banyak nilai dari data mereka untuk membuat—dan bertindak cepat—keputusan bisnis.
Lihat juga: Data:Pembeda Kompetitif untuk Inovasi
Mengamankan gambaran bisnis 360 derajat
Keputusan bisnis yang efektif tidak dapat dibuat dalam ruang hampa, itulah sebabnya pembuat keputusan harus memiliki gambaran yang jelas tentang keadaan bisnis mereka sebelum menjalankan rencana. Di sinilah sistem warisan, yang masih diandalkan oleh banyak perusahaan saat ini, menyabotase waktu bisnis untuk mengambil keputusan dan, oleh karena itu, waktu untuk menilai. Karena sistem ini sering kekurangan API, mengekstrak data dari mereka untuk menginformasikan BI dan alat analitik seringkali merupakan proses yang memakan waktu dan melibatkan, yang berarti pembuat keputusan mengabaikan detail tertentu dalam pertimbangan mereka demi kecepatan atau menunggu hingga data diperbarui .
Teknologi otomasi seperti robotic process automation (RPA) dapat mengatasi hambatan ini dengan menarik data dari beberapa sistem, seperti sistem lama, lingkungan virtual, dan sistem yang tidak memiliki API (misalnya, situs web), dan menggabungkannya dalam lokasi terpusat . Otomatisasi juga dapat menerjemahkan data ke dalam bahasa dan memformat yang dipahami oleh BI dan alat analitik, sehingga mengurangi kebutuhan akan lebih banyak intervensi analis. Misalnya, otomatisasi dapat mengambil data tidak terstruktur seperti PDF, email, dokumen yang dipindai, dan bahkan gambar dan tulisan tangan dan menggabungkannya ke dalam satu sumber data yang siap untuk dianalisis. Hal ini tidak hanya akan memberikan gambaran yang lebih kuat tentang bisnis mereka kepada pengguna, tetapi juga memungkinkan mereka untuk menggunakan informasi tersebut lebih cepat.
Meningkatkan kualitas data
Data yang buruk memiliki kekuatan untuk menyabotase keakuratan bahkan rencana bisnis dengan tujuan terbaik, menjadikan persiapan data sebagai langkah penting sebelum analisis. Namun, jika dilakukan secara manual, menyiapkan data dapat dengan cepat memonopoli bandwidth karyawan.
Selain pengumpulan data, analis dapat mengotomatiskan pembersihan dan perbaikan data untuk secara signifikan mengurangi waktu yang diperlukan untuk menyiapkan informasi ini sehingga mereka memiliki lebih banyak waktu untuk benar-benar menganalisisnya. Setelah RPA dengan cepat mengekstrak data dari seluruh sistem, robot perangkat lunak ini juga dapat memeriksa kualitasnya sebelum mengompilasinya ke dalam format pilihan untuk dibaca oleh perangkat lunak BI dan untuk ditinjau oleh analis.
Selain kecepatan, pemrosesan data otomatis menghilangkan kesalahan yang dapat terjadi melalui entri data manual, sehingga menghasilkan data yang lebih akurat dan informatif. Misalnya, ketika Dewan Brent London mengotomatiskan proses perubahan sewanya—aktivitas yang sangat manual yang mengharuskan karyawan menyalin dan menempelkan informasi untuk membuat perubahan sewa, yang pasti menyebabkan kesalahan pemrosesan—satu perubahan sewa turun dari empat menit menjadi 40 detik, sehingga mempersingkat waktu pengambilan keputusan. Dengan otomatisasi yang mendukung proses persiapan, perusahaan dapat memfokuskan bandwidth talenta mereka pada aktivitas yang membutuhkan pemikiran kritis mereka, yang mendorong inovasi yang dapat mempercepat momentum bisnis lebih jauh.
Mengubah ide menjadi tindakan
Alat BI dapat mengarahkan pengguna ke keputusan yang lebih cerdas, tetapi tanggung jawab tetap ada pada mereka untuk menjalankan keputusan tersebut. Langkah-langkah tambahan—bahkan yang tampaknya kecil seperti harus meninggalkan satu aplikasi ke aplikasi lain—sayangnya dapat dengan mudah dan sayangnya melemahkan kemungkinan tindakan yang diambil.
Otomatisasi dapat membantu mengubah informasi menjadi tindakan. Beberapa platform analitik yang lebih baru menampilkan ajakan bertindak satu klik di dasbor mereka sehingga pengguna dapat segera bertindak berdasarkan wawasan yang dihasilkan platform. Misalnya, jika dasbor manajemen layanan TI mengungkapkan perbedaan dalam kumpulan data, administrator dapat secara otomatis menggunakan robot perangkat lunak untuk menyelidiki insiden tanpa harus meninggalkan dasbor. Robot juga dapat dikonfigurasi untuk diluncurkan secara otomatis jika kriteria yang ditentukan terpenuhi dalam sistem.
Demikian juga, begitu otomatisasi sumber data untuk BI dan alat analitik, kemudian dapat mengekstrak informasi dari output alat tersebut (misalnya, laporan, database) untuk menginformasikan TI lainnya dan otomatisasi proses bisnis. Sedangkan mengekstrak data dari sistem BI biasanya memerlukan kode baru atau ekstraksi manual, robot RPA dapat dikonfigurasi untuk menariknya secara otomatis dan kemudian menerapkannya ke aktivitas lain. Robot dapat menarik informasi TI yang disimpan dalam laporan (seperti karyawan yang memiliki atau menggunakan aset TI) dan memanfaatkannya untuk aktivitas pengelolaan dan pemeliharaan TI.
Menyelaraskan tim berdasarkan wawasan BI
Tim dapat bergerak cepat saat semua orang selaras dengan posisi bisnis, tetapi memberikan akses ke BI dan platform analitik atau terus-menerus berbagi laporan secara manual tidak selalu layak atau efisien. Sebagai gantinya, organisasi dapat mendemokratisasikan BI dengan menggunakan otomatisasi untuk memfasilitasi berbagi informasi. BI dan dasbor analitik yang disempurnakan dengan teknologi otomatisasi dapat diprogram untuk mendistribusikan ringkasan wawasan mereka kepada karyawan di seluruh organisasi melalui saluran pilihan seperti Teams atau email, dalam format yang mudah dipahami seperti PDF dan PowerPoint.
Pengguna dapat menentukan apakah laporan ini didistribusikan pada frekuensi reguler (misalnya, pembaruan status harian tentang aktivitas penjualan) atau dipicu oleh peristiwa yang ditentukan (misalnya, ketika backlog logistik meningkat ke tingkat kritis dan memerlukan perhatian segera). Dengan mengotomatiskan pembagian informasi, organisasi menjadikan analis mereka sebagai analis, bukan administrator.
Organisasi sudah memiliki informasi yang mereka butuhkan untuk membuat keputusan yang cerdas; mereka hanya membutuhkan cara untuk mengaksesnya secara lebih efisien sehingga keputusan tersebut dapat mengikuti kecepatan bisnis yang sangat tinggi saat ini. Mengadopsi BI dan alat analitik sendiri tidak akan cukup untuk mengungkap tambang emas data. Dengan menggabungkan alat-alat ini dengan kemampuan otomatisasi, pembuat keputusan akan dapat membuka dan menindaklanjuti wawasan yang diamankan melalui alat-alat ini secara lebih efektif sehingga inovasi tidak pernah melambat.
