5 Cara Otomatisasi Membuka Potensi Penuh Intelijen Bisnis dan Analisis

Laporan Harvard Business Review (HBR) mensurvei 729 pembaca HBR untuk lebih memahami tantangan yang dihadapi organisasi dalam menjadi gesit, inovatif, didorong oleh data, dan benar-benar kompetitif. Menurut laporan itu, 86% responden mengatakan mengekstraksi nilai dan wawasan baru dari data perusahaan adalah “sangat penting.” Dan 75% mengatakan itu "penting" untuk memberikan intelijen yang dapat ditindaklanjuti kepada karyawan di seluruh perusahaan.

Jelas, memperoleh nilai lebih dari data, membuat keputusan yang lebih baik, dan bertindak lebih cepat, adalah misi penting bagi sebagian besar organisasi.

Baik Anda sudah berada di jalur untuk menjadi organisasi yang sepenuhnya didorong oleh data, atau Anda baru memulai perjalanan Anda, kami telah mengidentifikasi lima cara otomatisasi dapat membantu Anda mewujudkan potensi penuh analitik dan intelijen bisnis (BI):

1. Tingkatkan kualitas data

2. Analisis data dari sistem apa pun

3. Ambil tindakan kapan dan di mana Anda membuat keputusan

4. Gunakan data BI dalam otomatisasi proses bisnis dan TI yang kompleks

5. Demokratisasi BI melalui laporan otomatis

1. Tingkatkan kualitas data

Menggunakan data yang buruk dalam model dan analitik prediktif dapat menyebabkan hilangnya kepercayaan dari konsumen BI Anda dan memiliki dampak finansial yang besar pada bisnis Anda. Menurut artikel Smarter with Gartner, dampak keuangan rata-rata dari data berkualitas buruk pada organisasi diperkirakan rata-rata $15 juta per tahun.

Persiapan data merupakan langkah penting untuk mengidentifikasi masalah kualitas data sebelum analisis dan untuk membantu perbaikan data. Menurut Forbes, “ilmuwan data menghabiskan sekitar 80% waktu mereka untuk menyiapkan dan mengelola data untuk analisis,” hanya menyisakan 20% waktu mereka untuk analisis.

Mengotomatiskan pengumpulan, pembersihan, dan perbaikan data secara signifikan dapat mengurangi waktu yang dihabiskan analis untuk menyiapkan data. Produk eksklusif seperti Tableau Prep dibuat khusus untuk mengotomatisasi tugas-tugas seperti pengumpulan data, pembersihan, dan pelabelan.

Otomatisasi proses robot (RPA) menawarkan cara yang cepat dan andal untuk mengekstrak data dari berbagai sistem, melakukan pemeriksaan kualitas awal, dan mengompilasi data ke dalam satu file atau laporan—siap untuk persiapan dan analisis.

Misalnya, ONCE, sebuah badan amal di Spanyol yang mendukung orang-orang dengan gangguan penglihatan, menggunakan RPA untuk melacak stok tiket lotre yang didistribusikan ke 28 pusat distribusi. Menggunakan robot perangkat lunak UiPath untuk masuk ke sistem, mengeluarkan data yang diperlukan, dan memasukkannya ke dalam laporan utama, SEKALI sekarang dapat melakukan tugas ini dalam waktu yang sangat singkat. Keterlibatan manusia dikurangi seminimal mungkin, hanya dengan pemeriksaan akhir dan pengawasan yang diperlukan. Pembuatan laporan sekarang dilakukan setiap minggu, bukan bulanan, dan karyawan memiliki waktu tambahan untuk fokus pada tugas yang bernilai lebih tinggi.

Di luar ekstraksi dan persiapan data, otomatisasi dapat memainkan peran yang sama pentingnya dalam meningkatkan kualitas data yang mendasarinya dengan menghindari kesalahan yang disebabkan oleh entri data manual.

RPA mendukung sejumlah tugas berulang untuk memastikan kualitas data tetap tinggi sambil mengotomatiskan proses lanjutan seperti digitalisasi dan pengumpulan data. Ekstraksi data dari dokumen dan sinkronisasi data adalah dua cara populer untuk mengotomatisasi manajemen data.

Brent Council di Inggris Raya (UK), misalnya, menggunakan RPA untuk mengotomatiskan proses perubahan sewa mereka dari yang sebelumnya mengandalkan banyak upaya manual untuk menangkap dan memperbarui. Karyawan menggambarkan proses manual sebagai "kematian pikiran" dan itu pasti menyebabkan kesalahan dalam data. Dewan mengotomatiskan proses dengan UiPath dan meluncurkannya dalam waktu enam minggu. Satu perubahan sewa yang dulunya membutuhkan waktu lebih dari empat menit untuk diproses secara manual oleh anggota staf, sekarang membutuhkan waktu kurang dari 40 detik.

Proyek ini sangat sukses sehingga banyak tim lain di Dewan Brent telah meminta untuk menerapkan RPA untuk aktivitas pembersihan data mereka, memastikan informasi terkini dan akurat dalam sistem bisnis inti. Baca cerita selengkapnya untuk mempelajari banyak cara Brent Council menggunakan otomatisasi.

2. Analisis data dari sistem apa pun

Organisasi di seluruh dunia terus mengandalkan sistem lama dan aplikasi bisnis penting yang tidak memiliki API, seperti mainframe. Faktanya, menurut laporan pasar mainframe global, “70% data perusahaan perbankan masih berada di mainframe.” Dan pasar mainframe global terus berkembang. Tetapi mengekstrak data itu untuk analisis bisa sangat menantang dan seringkali membutuhkan pekerjaan manual.

Dengan RPA, Anda dapat memperluas jangkauan data BI dan alat analitik ke dalam sistem lama, lingkungan tervirtualisasi, dan sistem yang tidak memiliki API. Otomatisasi dapat membantu, apakah Anda ingin mengekstrak dan menganalisis informasi perbankan inti atau mengumpulkan data nilai tukar dari situs web ke dalam format yang dapat dipahami oleh alat analitik.

Brent Council juga menggunakan RPA untuk mengalirkan data dari sistem lama mereka ke sistem digital mereka yang lebih baru:

Selain itu, RPA yang didukung kecerdasan buatan (AI) dapat menangani data tidak terstruktur seperti email, PDF, gambar, tulisan tangan, dan dokumen yang dipindai untuk analitik. Data yang tidak terstruktur digabungkan menjadi satu sumber data, seperti sistem lini bisnis, spreadsheet, atau database, dan segera siap untuk dianalisis.

Hollard Group, perusahaan asuransi Afrika Selatan, melakukan hal itu. Perusahaan, yang menerima 1,5 juta email per tahun dari pialang asuransi, secara manual memproses setiap email dan lampiran individu untuk mengidentifikasi konteks dan mengklasifikasikan konten. Proses ini membutuhkan akurasi tinggi dan harus menjaga kepatuhan yang ketat terhadap perjanjian tingkat layanan (SLA) dan ketentuan peraturan dan undang-undang.

Perusahaan menerapkan solusi otomatisasi ujung ke ujung untuk meningkatkan kecepatan dan akurasi proses. Solusinya mencakup pembelajaran mesin (ML), pemrosesan bahasa alami (NLP), pengenalan karakter optik cerdas (OCR), dan kemampuan analitik dalam satu antarmuka pengguna.

Grup Hollard menghemat 2.000 jam kerja per minggu dan menurunkan biaya per transaksi sebesar 91%. Pemrosesan dilakukan dalam waktu nyata, dengan 98% kasus ditangani secara otomatis oleh robot 600% kali lebih cepat dari sebelumnya.

3. Ambil tindakan kapan dan di mana Anda membuat keputusan

Mengubah keputusan menjadi tindakan adalah langkah terakhir dari alur analitik. Di sinilah pekerja pengetahuan bertindak berdasarkan analisis yang dihasilkan oleh platform BI mereka.

Sebuah artikel Forbes baru-baru ini mengatakan yang terbaik, “Gagasan untuk menyediakan intelijen bisnis kapan dan di mana itu paling mencerahkan sangat menarik. Tetapi prospek memungkinkan pengguna untuk segera bertindak berdasarkan wawasan ini bahkan lebih kuat.”

Platform analitik terkemuka mulai menyertakan ajakan bertindak satu klik di samping dasbor analitik terkait sambil memanfaatkan informasi dari alat BI untuk memicu proses bisnis hilir.

Bayangkan, misalnya, seorang analis rantai pasokan meninjau data inventaris di dasbor Tableau. Tingkat stok ditandai sebagai terlalu rendah untuk item tertentu. Analis dapat memicu permintaan pembelian untuk memesan ulang item stok yang perlu diisi ulang langsung dari dalam dasbor Tableau. Demikian pula, administrator sistem TI dapat meluncurkan robot perangkat lunak untuk menyelidiki insiden tanpa meninggalkan dasbor manajemen layanan TI.

Dan untuk kasus penggunaan yang sangat terstruktur dan berisiko rendah, otomatisasi dapat memulai proses bisnis hilir langsung dari platform analitik. Misalnya, menjadi mudah untuk mengotomatiskan tugas harian mengirim email pemasaran ke daftar pelanggan yang diidentifikasi oleh proses analitik reguler.

Di luar kasus penggunaan ini, aplikasi untuk organisasi jauh jangkauannya. Dalam manajemen rantai pasokan saja, manajer stok, tim logistik, pemasok, keuangan, dan anggota tim akuntansi semuanya dapat memperoleh manfaat.

4. Gunakan data BI dalam otomatisasi proses bisnis dan TI yang kompleks

Organisasi merangkul analitik dan ilmu data untuk mendapatkan wawasan tentang bisnis mereka dan membuat keputusan yang lebih tepat. Data BI juga dapat mendorong keputusan yang lebih baik sebagai bagian dari alur kerja bisnis tingkat lanjut.

Mengekstrak data dari sistem BI Anda (dalam banyak kasus) memerlukan ekstraksi manual atau kode baru. Namun dengan RPA, ekstraksi data BI dapat diotomatisasi dengan cepat.

Misalnya, departemen keuangan dapat melaporkan dan bertindak atas pembayaran faktur yang mencapai persyaratan pembayaran maksimum. Menggunakan informasi dari laporan BI yang diunduh secara otomatis, robot RPA dapat mengotomatiskan pengingat dan eskalasi untuk memastikan pembayaran dilakukan sesuai ketentuan pembayaran.

Informasi tentang aset TI, termasuk pemilik aset dan statistik pemanfaatan, yang dilacak dalam laporan dapat dengan mudah diekstraksi oleh robot UiPath dan digunakan untuk melakukan pemeliharaan TI dan manajemen aset. Otomatisasi TI dengan UiPath menyederhanakan tugas-tugas yang menantang seperti menambal server penting dan menambah atau mengurangi sumber daya TI berdasarkan analitik permintaan waktu nyata.

Proses admin TI inti ini dioptimalkan lebih lanjut oleh UiPath dengan aktivitas siap pakai yang mempercepat pengembangan dan mengurangi upaya untuk mempertahankan otomatisasi alur kerja.

Mengotomatiskan ekstraksi data BI, lalu memanfaatkan data tersebut dalam proses bisnis Anda yang kompleks membantu organisasi Anda membuat keputusan yang lebih cepat dan lebih baik.

5. Demokratisasi BI melalui laporan otomatis

Otomatisasi dapat membantu demokratisasi intelijen bisnis, merampingkan pembagian di seluruh perusahaan dan konsumsi wawasan tentang bisnis Anda. Bayangkan memulai hari dengan ringkasan yang menggabungkan laporan dan visualisasi data dari semua tempat berbeda yang mungkin 'hidup' informasinya. Wawasan ini akan mencakup perubahan tak terduga dalam perilaku pelanggan, demografi, dan tingkat konversi Anda. Dan Anda akan diberdayakan untuk mengambil tindakan dan meningkatkan indikator kinerja utama (KPI).

Dengan RPA, perusahaan Anda dapat memiliki pelaporan harian sekaligus menghemat waktu, meningkatkan produktivitas, dan meningkatkan akurasi:

• Mengotomatiskan ekspor data

• Merakit dasbor atau laporan BI ke dalam format yang dapat dikonsumsi seperti PDF dan Microsoft PowerPoint

• Mendistribusikan melalui saluran seperti email, Slack, atau Microsoft Teams

Laporan otomatis dapat dibuat pada frekuensi yang dapat diprediksi secara teratur, seperti setiap hari Senin dan mungkin juga dipicu oleh peristiwa tertentu, seperti backlog logistik yang telah meningkat ke tingkat kritis yang harus diselesaikan.

Misalnya, satu perusahaan memanfaatkan RPA untuk merampingkan dan meningkatkan akurasi pelaporan laba rugi (P&L) mereka. Setiap hari, robot UiPath dipicu untuk mengumpulkan data yang diperlukan, memvalidasinya, dan menghasilkan laporan akhir. Robot kemudian mengirimkan laporan ini melalui email ke tim kantor depan untuk ditinjau sebelum diunggah ke aplikasi web kantor pusat.

Dengan mendemokrasikan BI melalui otomatisasi, Anda dapat membebaskan analis dan eksekutif bisnis Anda dari menghabiskan waktu mereka untuk menyisir dan menjelajahi data. Sebaliknya, mereka berfokus pada pengambilan keputusan yang tepat untuk bisnis berdasarkan apa yang dikatakan data mereka.

Mendorong lebih banyak nilai dari data Anda, bertindak lebih cepat, dan membuat keputusan yang lebih baik

Dengan menerapkan otomatisasi ke data BI menggunakan lima cara yang dibahas dalam artikel ini, orang-orang Anda akan dapat fokus membuat keputusan yang lebih baik, bertindak lebih cepat berdasarkan wawasan berbasis data, dan menyelamatkan bisnis Anda dari kesalahan yang merugikan.

Baca selengkapnya tentang bagaimana robot UiPath dapat bertindak berdasarkan wawasan berbasis data dan mempercepat pengambilan keputusan, langsung dari platform analitik seperti dasbor Tableau, dengan integrasi asli.

Dan cari tahu bagaimana analitik dapat membantu proyek otomatisasi Anda untuk menyelaraskan hasil bisnis dengan lebih baik.