Maksimalkan Potensi Data dengan 4 Strategi Otomasi Teruji
Organisasi membutuhkan otomasi untuk mengakses data secara lebih efisien sehingga keputusan dapat mengikuti kecepatan bisnis yang luar biasa saat ini.
Untuk mengikuti kecepatan bisnis saat ini, pemimpin harus terus membuat keputusan cepat atas nama organisasi mereka—tapi jika mereka tidak dapat mengevaluasi kasus bisnis penuh sebelum mengambil tindakan, keputusan ini dapat menghasilkan hasil yang tidak memuaskan dan bahkan berbahaya. Jadi bagaimana organisasi dapat mencapai waktu keputusan yang lebih cepat sambil tetap memastikan hasil positif? Jawabnya adalah otomasi.
Tidak rahasia bahwa melihat data organisasi dapat mengungkapkan di mana peluang perbaikan terletak, dan banyak perusahaan sudah memanfaatkan alat business intelligence (BI) dan analitik untuk membantu mereka memahami informasi ini. Harvard Business Review baru-baru ini menemukan bahwa 86% responden percaya bahwa mengekstrak nilai dan wawasan baru dari data perusahaan sangat penting, dan 75% melihatnya sebagai esensial untuk memberikan intelijen yang dapat ditindaklanjuti kepada karyawan di seluruh perusahaan.
Sayangnya, bahkan alat BI tidak selalu bergerak secepat atau seakurat yang dibutuhkan profesional agar dapat beroperasi dengan cepat dan tetap kompetitif. Namun, dengan memperkuat alat ini dengan teknologi otomasi, mereka dapat menjadi lebih efisien dan efektif. Berikut adalah empat cara otomasi membantu organisasi membuka potensi analitik dan BI penuh mereka sehingga mereka dapat mengekstrak lebih banyak nilai dari data mereka untuk membuat—dan segera bertindak pada—keputusan bisnis.
Lihat juga: Data: Pengdiferensiasi Kompetitif untuk Inovasi
Mengamankan gambaran 360 derajat bisnis
Keputusan bisnis yang efektif tidak dapat dibuat dalam ruang kosong, itulah sebabnya pengambil keputusan perlu memiliki gambaran jelas tentang keadaan bisnis mereka sebelum menetapkan rencana ke dalam tindakan. Di sinilah sistem warisan, yang banyak perusahaan saat ini masih mengandalkan, merusak waktu keputusan bisnis dan, oleh karena itu, waktu ke nilai. Karena sistem ini seringkali tidak memiliki API, mengekstrak data dari mereka untuk memberi tahu alat BI dan analitik seringkali adalah proses yang memakan waktu dan rumit, yang berarti pengambil keputusan baik mengabaikan detail tertentu dalam pertimbangan mereka demi kecepatan atau menunggu sampai data diperbarui.
Teknologi otomasi seperti robotic process automation (RPA) dapat mengatasi hambatan ini dengan menarik data dari banyak sistem, seperti sistem warisan, lingkungan virtualisasi, dan sistem yang tidak memiliki API (misalnya, situs web), dan mengkonsolidasikannya di dalam lokasi terpusat. Otomasi juga dapat menerjemahkan data ke dalam bahasa dan format yang dipahami oleh alat BI dan analitik, mengurangi kebutuhan akan intervensi analis lebih lanjut. Misalnya, otomasi dapat mengambil data terstruktur seperti PDF, email, dokumen yang dipindai, dan bahkan gambar serta tulisan tangan dan mengkonsolidasikannya menjadi satu sumber data yang siap untuk dianalisis. Tidak hanya ini akan memberikan pengguna gambaran yang lebih kuat tentang bisnis mereka, tetapi juga memungkinkan mereka untuk memanfaatkan informasi itu lebih cepat.
Meningkatkan kualitas data
Data buruk memiliki kekuatan untuk merusak akurasi bahkan rencana bisnis yang paling berniat baik, membuat persiapan data menjadi langkah esensial sebelum analisis. Ketika dilakukan secara manual, meskipun, persiapan data dapat dengan cepat memonopoli bandwidth karyawan.
Selain pengumpulan data, analis dapat mengotomatisasi pembersihan dan perbaikan data untuk secara signifikan mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk menyiapkan informasi ini sehingga mereka memiliki lebih banyak waktu untuk menganalisisnya. Setelah RPA dengan cepat mengekstrak data dari seluruh sistem, robot perangkat lunak ini juga dapat memeriksa kualitasnya sebelum mengompilasi ke dalam format yang diinginkan untuk perangkat lunak BI dibaca dan untuk analis ditinjau.
Selain kecepatan, pemrosesan data otomatis menghilangkan kesalahan yang dapat terjadi melalui entri data manual, menghasilkan data yang lebih akurat dan, oleh karena itu, lebih informatif. Misalnya, saat London’s Brent Council mengotomatisasi proses perubahan sewanya—aktivitas yang sangat manual yang memerlukan karyawan untuk menyalin dan menempel informasi untuk membuat perubahan sewa, yang secara tak terhindarkan menyebabkan kesalahan pemrosesan—satu perubahan sewa menurun dari empat menit menjadi 40 detik, sehingga mempersingkat waktu keputusan. Dengan otomasi yang mendukung proses persiapan, perusahaan dapat fokuskan bandwidth bakat mereka pada aktivitas yang memerlukan pemikiran kritis mereka, yang mendorong inovasi yang dapat mempercepat momentum bisnis lebih lanjut.
Mengubah ide menjadi tindakan
Alat BI dapat memandu pengguna menuju keputusan yang lebih cerdas, namun tanggung jawab tetap ada pada mereka untuk menetapkan keputusan tersebut ke dalam gerakan. Langkah tambahan—bahkan yang sepele seperti harus meninggalkan satu aplikasi untuk yang lain—dapat dengan mudah dan sayangnya melemahkan peluang tindakan diambil.
Otomasi dapat membantu mengubah informasi menjadi tindakan. Beberapa platform analitik yang lebih baru memiliki panggilan tindakan satu klik pada dasbor mereka sehingga pengguna dapat segera bertindak berdasarkan wawasan yang dihasilkan platform. Misalnya, jika dasbor manajemen layanan TI mengungkapkan ketidaksesuaian dalam kumpulan data, administrator dapat secara otomatis menerapkan robot perangkat lunak untuk menyelidiki insiden tanpa harus meninggalkan dasbor. Robot juga dapat dikonfigurasi untuk meluncurkan otomatis jika kriteria yang ditentukan terpenuhi dalam sistem.
Demikian pula, setelah otomasi menyediakan data untuk alat BI dan analitik, itu kemudian dapat mengekstrak informasi dari keluaran alat tersebut (misalnya, laporan, database) untuk memberi tahu otomasi proses TI dan bisnis lainnya. Sementara mengekstrak data dari sistem BI secara tradisional membutuhkan 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 apa yang memiliki atau menggunakan aset TI) dan memanfaatkannya untuk aktivitas manajemen dan pemeliharaan TI.
Menjajaki tim pada wawasan BI
Tim dapat bergerak dengan cepat ketika semua sejajar tentang posisi bisnis, namun memberikan semua orang akses ke platform BI dan analitik atau terus membagikan laporan secara manual tidak selalu dapat dilakukan atau efisien. Organisasi dapat sebagai alternatif memdemokratisasi BI dengan menggunakan otomasi untuk memfasilitasi pembagian informasi. Dasbor BI dan analitik yang diperkaya dengan teknologi otomasi dapat diprogram untuk mendistribusikan ringkasan wawasan mereka kepada karyawan di seluruh organisasi melalui saluran yang diinginkan seperti Teams atau email, dalam format yang mudah dicerna seperti PDF dan PowerPoint.
Pengguna dapat menentukan apakah laporan ini didistribusikan dengan frekensi teratur (misalnya, pembaruan status harian tentang aktivitas penjualan) atau dipicu oleh peristiwa yang ditentukan (misalnya, ketika backlog logistik meleset ke tingkat kritis dan memerlukan perhatian segera). Dengan mengotomatisasi pembagian informasi, organisasi tetap menjaga analis mereka sebagai analis bukan administrator.
Organisasi sudah memiliki informasi yang mereka butuhkan untuk membuat keputusan cerdas; mereka hanya perlu cara untuk mengaksesnya secara lebih efisien sehingga keputusan tersebut dapat mengikuti kecepatan bisnis yang luar biasa saat ini. Mengadopsi alat BI dan analitik sendirian tidak akan cukup untuk mengungkap tambang emas data, meskipun. Dengan menggabungkan alat ini dengan kemampuan otomasi, pengambil keputusan akan dapat membuka dan bertindak berdasarkan wawasan yang diamankan melalui alat ini dengan lebih efektif sehingga inovasi tidak perlu melambat.
