Bagaimana Otomatisasi Memperkuat Kecerdasan Bisnis: 5 Strategi Terbukti
Sebuah laporan Harvard Business Review (HBR) menawarkan 729 pembaca HBR untuk lebih memahami tantangan yang dihadapi organisasi dalam menjadi cepat tanggap, inovatif, berbasis data, dan benar-benar bersaing. Menurut laporan, 86% responden mengatakan mengekstrak nilai dan wawasan baru dari data enterprise adalah “sangat penting.” Dan 75% mengatakan itu “esensial” untuk menyampaikan intelijen yang dapat ditindaklanjuti kepada karyawan di seluruh enterprise.
Jelas, mendapatkan lebih banyak nilai dari data, membuat keputusan yang lebih baik, dan bertindak pada mereka lebih cepat, adalah prioritas utama bagi sebagian besar organisasi.
Baik Anda sudah di jalur untuk menjadi organisasi yang sepenuhnya berbasis data, atau Anda masih awal dalam perjalanan, kami telah mengidentifikasi lima cara otomatisasi dapat membantu Anda mewujudkan potensi penuh dari analitik dan kecerdasan bisnis (BI) Anda:
Meningkatkan kualitas data
Menganalisis data dari sistem apa pun
Bertindak kapan dan di mana Anda membuat keputusan
Menggunakan data BI dalam otomatisasi proses bisnis dan TI yang kompleks
Mendemokratisasi BI melalui laporan otomatis
1. Meningkatkan kualitas data
Menggunakan data buruk dalam model prediktif dan analitik dapat mengakibatkan hilangnya kepercayaan dari konsumen BI Anda dan memiliki dampak keuangan 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 adalah langkah penting untuk mengidentifikasi masalah kualitas data sebelum analisis dan membantu perbaikan data. Menurut Forbes, “ilmuwan data menghabiskan sekitar 80% waktu mereka untuk menyiapkan dan mengelola data untuk analisis,” yang meninggalkan hanya 20% waktu mereka untuk analisis.
Mengotomatisasi pengumpulan, pembersihan, dan perbaikan data dapat secara signifikan mengurangi waktu yang dihabiskan analis untuk menyiapkan data. Produk proprietary seperti Tableau Prep dirancang khusus untuk mengotomatisasi tugas seperti pengumpulan, pembersihan, dan pelabelan data.
Robotic process automation (RPA) menawarkan cara yang cepat dan andal untuk mengekstrak data dari banyak sistem, melakukan pemeriksaan kualitas awal, dan mengkompilasi data ke dalam satu file atau laporan—siap untuk persiapan dan analisis.
Misalnya, ONCE, yayasan di Spanyol yang mendukung orang dengan gangguan penglihatan, menggunakan RPA untuk melacak stok tiket lotere yang didistribusikan ke 28 pusat distribusi. Dengan menggunakan robot perangkat lunak UiPath untuk login ke sistem, menarik data yang diperlukan, dan memasukkannya ke dalam laporan master, ONCE sekarang dapat melakukan tugas ini dalam sebagian kecil waktu yang sebelumnya dibutuhkan. Keterlibatan manusia dikurangi ke minimum, hanya pemeriksaan dan pengawasan akhir yang diperlukan. Pembuatan laporan kini mingguan daripada bulanan dan karyawan memiliki waktu tambahan untuk fokus pada tugas bernilai lebih tinggi.
Di luar ekstraksi dan persiapan data, otomatisasi dapat memainkan peran yang sama pentingnya dalam meningkatkan kualitas data dasar dengan menghindari kesalahan yang diperkenalkan oleh entri data manual.
RPA mendukung sejumlah tugas repetitif untuk memastikan kualitas data tetap tinggi sambil mengotomatisasi 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 (UK), misalnya, menggunakan RPA untuk mengotomatisasi proses perubahan sewa mereka dari yang sebelumnya bergantung pada banyak upaya manual untuk menangkap dan memperbarui. Karyawan menggambarkan proses manual sebagai “membosankan” dan secara tak terhindarkan mengakibatkan kesalahan dalam data. Dewan tersebut mengotomatisasi proses dengan UiPath dan meluncurkannya dalam enam waktu. Sebuah perubahan sewa yang sebelumnya memakan waktu lebih dari empat menit untuk diproses secara manual oleh seorang staf, kini memakan waktu kurang dari 40 detik.
Proyek ini sangat berhasil sehingga banyak tim lain di Brent Council telah meminta untuk menerapkan RPA untuk aktivitas pembersihan data mereka, memastikan informasi yang akurat dan terkini dalam sistem bisnis inti. Baca cerita lengkap untuk mempelajari banyak cara Brent Council menggunakan otomatisasi.
2. Menganalisis data dari sistem apa pun
Organisasi di seluruh dunia terus bergantung pada sistem warisan dan aplikasi bisnis yang kritis yang tidak memiliki API, seperti mainframes. Faktanya, menurut laporan pasar mainframe global, “70% data korporat perbankan masih berada di mainframe.” Dan pasar mainframe global terus berkembang. Namun mengekstrak data tersebut untuk analisis dapat sangat tantang dan sering memerlukan pekerjaan manual.
Dengan RPA, Anda dapat memperluas jangkauan data BI dan alat analitik ke dalam sistem warisan, lingkungan virtual, dan sistem yang tidak memiliki API. Otomatisasi dapat membantu, baik Anda ingin mengekstrak dan menganalisis informasi perbankan inti atau mengumpulkan data kurs valuta asing dari situs web ke dalam format yang dapat dipahami oleh alat analitik.
Brent Council juga menggunakan RPA untuk mengalirkan data dari sistem warisan mereka ke dalam sistem digital yang lebih baru:
Secara tambahan, artificial intelligence (AI)-powered RPA dapat mengelola data terstruktur seperti email, PDF, gambar, tulisan tangan, dan dokumen yang dipindai untuk analitik. Data terstruktur dikonsolidasikan ke dalam satu sumber data, seperti sistem bisnis, spreadsheet, atau database, dan siap untuk analisis segera.
The Hollard Group, asuransi dari Afrika Selatan, baru saja melakukan itu. Perusahaan, yang menerima 1,5 juta email per tahun dari perantara asuransi, sebelumnya memproses setiap email dan lampiran secara manual untuk mengidentifikasi kontek dan mengklasifikasikan konten. Proses ini memerlukan akurasi tinggi dan harus mematuhi kesepakatan tingkat layanan (SLA) serta ketentuan peraturan dan hukum secara ketat.
Perusahaan tersebut menerapkan solusi otomatisasi end-to-end untuk meningkatkan kecepatan dan akurasi proses. Solusi tersebut mencakup machine learning (ML), natural language processing (NLP), optical character recognition (OCR) yang cerdas, dan kemampuan analitik dalam satu antarmuka pengguna.
The Hollard Group menghemat 2.000 jam kerja per minggu dan menurunkan biaya per transaksi sebesar 91%. Pemrosesan dilakukan secara real-time, dengan 98% kasus ditangani secara otonom oleh robot 600% kali lebih cepat dari sebelumnya.
3. Bertindak kapan dan di mana Anda membuat keputusan
Mengubah keputusan menjadi tindakan adalah mil terakhir dari pipeline analitik. Itu adalah tempat pekerja pengetahuan bertindak berdasarkan analisis yang dihasilkan oleh platform BI mereka.
Sebuah artikel Forbes terbaru mengatakan dengan baik, “Ide untuk menyediakan kecerdasan bisnis kapan dan di mana paling terang adalah sangat menarik. Namun prospek untuk memungkinkan pengguna bertindak segera atas wawasan ini bahkan lebih kuat.”
Platform analitik terdepan mulai menyertakan panggilan tindakan satu klik bersama dengan dasbor analitik terkait sambil memanfaatkan informasi dari alat BI untuk memicu proses bisnis downstream.
Bayangkan, misalnya, seorang analis supply chain meninjau data inventaris dalam dasbor Tableau. Tingkat stok ditandai terlalu rendah untuk suatu item tertentu. Analis dapat memicu permintaan pembelian untuk memesan ulang item stok yang perlu diisi ulang secara langsung dari dalam dasbor Tableau. Demikian pula, seorang administrator sistem TI dapat meluncurkan robot perangkat lunak untuk menyelidiki insiden tanpa meninggalkan dasbor manajemen layanan TI.
Dan untuk kasus penggunaan yang terstruktur dengan baik dan risiko rendah, otomatisasi dapat memulai proses bisnis downstream secara langsung dari platform analitik. Misalnya, menjadi mudah untuk mengotomatisasi tugas harian mengirim email pemasaran ke daftar pelanggan yang diidentifikasi oleh proses analitik reguler.
Di luar kasus penggunaan ini, aplikasi untuk organisasi adalah sangat luas. Dalam manajemen rantai pasokan saja, manajer stok, tim logistik, pemasok, keuangan, dan anggota tim akuntansi semuanya dapat mendapat manfaat.
4. Menggunakan data BI dalam otomatisasi proses bisnis dan TI yang kompleks
Organisasi menyambut analitik dan ilmu data untuk mendapatkan wawasan tentang bisnis mereka dan membuat keputusan yang lebih terinformasi. Data BI juga dapat mendorong keputusan yang lebih baik sebagai bagian dari alur kerja bisnis yang canggih.
Mengekstrak data dari sistem BI Anda (dalam kebanyakan kasus) akan memerlukan ekstraksi manual atau kode baru. Namun dengan RPA, ekstraksi data BI dapat dengan cepat diotomatisasi.
Misalnya, departemen keuangan dapat melaporkan dan bertindak atas pembayaran faktur yang mencapai jangka waktu pembayaran maksimalnya. Menggunakan informasi dari laporan BI yang diunduh otomatis, robot RPA dapat mengotomatisasi pengingat dan pengeskalasi untuk memastikan pembayaran dilakukan dalam jangka waktu pembayaran.
Informasi tentang aset TI, termasuk pemilik aset dan statistik utilizasi, yang dilacak dalam laporan dapat dengan mudah diekstrak oleh robot UiPath dan digunakan untuk melakukan pemeliharaan TI dan manajemen aset. Otomatisasi TI dengan UiPath menyederhanakan tugas-tugas yang menantang seperti patching server kritis dan meningkatkan atau menurunkan sumber daya TI berdasarkan analitik permintaan real-time.
Proses admin TI inti ini difungsikan lebih lanjut oleh UiPath dengan aktivitas siap pakai yang mempercepat pengembangan dan mengurangi upaya untuk memelihara otomatisasi alur kerja.
Mengotomatisasi ekstraksi data BI, dan kemudian menggunakan data tersebut dalam proses bisnis yang kompleks Anda membantu organisasi Anda membuat keputusan yang lebih cepat dan lebih baik.
5. Mendemokratisasi BI melalui laporan otomatis
Otomatisasi dapat mendukung demokratisasi kecerdasan bisnis, menyederhanakan berbagi dan konsumsi wawasan tentang bisnis Anda di seluruh enterprise. Bayangkan memulai hari dengan ringkasan yang menggabungkan laporan dan visualisasi data dari semua tempat di mana informasi mungkin ‘tinggal’. Wawasan ini akan mencakup perubahan yang tidak terduga dalam perilaku pelanggan, demografi, dan tingkat konversi Anda. Dan Anda akan diberdayakan untuk bertindak dan meningkatkan indikator kinerja utama (KPI) Anda.
Dengan RPA, perusahaan Anda dapat memiliki pelaporan harian sambil menghemat waktu, meningkatkan produktivitas, dan meningkatkan akurasi:
Mengotomatisasi 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 dihasilkan dengan frekuensi yang teratur dan dapat diprediksi, seperti setiap Senin dan juga dapat dipicu oleh peristiwa tertentu, seperti backlog logistik yang telah meningkat ke tingkat kritis yang harus diselesaikan.
Misalnya, satu perusahaan memanfaatkan RPA untuk menyederhanakan 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 ke tim front office untuk ditinjau sebelum diunggah ke aplikasi web kantor pusat.
Dengan mendemokratisasi BI melalui otomatisasi, Anda dapat membebaskan analis bisnis dan eksekutif Anda dari menghabiskan waktu mereka menyisir dan menjelajahi data. Sebaliknya, mereka fokus pada membuat keputusan yang tepat untuk bisnis berdasarkan apa yang data katakan kepada mereka.
Dapatkan lebih banyak nilai dari data Anda, bertindak lebih cepat, dan buat keputusan yang lebih baik
Dengan menerapkan otomatisasi ke data BI menggunakan lima cara yang dibahas dalam artikel ini, orang Anda akan dapat fokus pada membuat keputusan yang lebih baik, bertindak lebih cepat atas wawasan berbasis data, dan menyelamatkan bisnis Anda dari kesalahan yang berbiaya tinggi.
Baca lebih lanjut tentang bagaimana robot UiPath dapat bertindak atas wawasan berbasis data dan mempercepat pengambilan keputusan, secara langsung dari platform analitik seperti dasbor Tableau, dengan integrasi native.
Dan temukan bagaimana analitik dapat membantu proyek otomatisasi Anda untuk menyelaraskan hasil bisnis dengan lebih baik.
