Bagaimana Otomatisasi Membuka Kecerdasan &Analisis Bisnis:4 Strategi yang Terbukti

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

Jelasnya, mendapatkan lebih banyak nilai dari data, membuat keputusan yang lebih baik, dan mengambil tindakan lebih cepat merupakan misi penting bagi sebagian besar organisasi.

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

1. Meningkatkan kualitas data

2. Analisis data dari sistem apa pun

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

4. Demokratisasikan BI melalui laporan otomatis

1. Tingkatkan kualitas data

Menggunakan data yang buruk dalam model prediktif dan analitik dapat menyebabkan hilangnya kepercayaan konsumen BI dan berdampak besar pada keuangan bisnis Anda. Menurut artikel Smarter with Gartner, dampak finansial rata-rata dari data berkualitas buruk terhadap organisasi diperkirakan mencapai 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% waktunya untuk mempersiapkan dan mengelola data untuk analisis,” sehingga hanya menyisakan 20% waktunya untuk analisis.

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

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

Misalnya, ONCE, sebuah badan amal di Spanyol yang mendukung penyandang disabilitas penglihatan, menggunakan RPA untuk melacak stok tiket lotre yang didistribusikan ke 28 pusat distribusi. Menggunakan Robot UiPath untuk masuk ke sistem, mengeluarkan data yang diperlukan, dan memasukkannya ke dalam laporan master, ONCE kini dapat melakukan tugas ini dalam waktu yang lebih singkat dari biasanya. Keterlibatan manusia diminimalkan, hanya diperlukan pemeriksaan dan pengawasan akhir. Pembuatan laporan kini dilakukan secara mingguan, bukan bulanan, dan karyawan memiliki waktu tambahan untuk fokus pada tugas yang bernilai lebih tinggi.

Sebelumnya, karyawan melakukan semua ini secara manual klik-klik-klik saat mereka login ke sistem, membuka file [Microsoft] Excel, copy-paste informasi, dll. Hanya agar mereka dapat memahami tingkat stok. Kami memberi tahu mereka bahwa kami dapat membuat robot melakukan hal ini untuk mereka dan mereka sangat senang.

Emilio Campin, Manajer Proyek, SEKALI

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

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

Brent Council di Inggris, misalnya, menggunakan RPA untuk mengotomatiskan proses perubahan sewa mereka dari proses yang sebelumnya mengandalkan banyak upaya manual untuk mencatat dan memperbarui. Karyawan menggambarkan proses manual sebagai “mematikan pikiran” dan hal ini pasti menyebabkan kesalahan dalam data. Dewan mengotomatiskan proses dengan UiPath dan meluncurkannya dalam waktu enam minggu. Satu kali perubahan harga sewa yang biasanya memerlukan waktu empat menit bagi anggota staf untuk memprosesnya secara manual, kini hanya membutuhkan waktu kurang dari 40 detik.

Kami memiliki petugas penilai yang sangat terampil yang harus menghabiskan waktu berjam-jam menyalin dan menempelkan informasi untuk melakukan perubahan harga sewa…Kami menemukan bahwa mengotomatiskan layanan perubahan harga sewa secara dramatis meningkatkan kualitas data kami. Kami menghilangkan kesalahan yang terjadi melalui entri data manual.

Manjula Pindoria, Pemimpin Aliran Kerja Digital, Brent Council

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

2. Analisis data dari sistem apa pun

Organisasi di seluruh dunia terus bergantung pada 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. Namun mengekstraksi data tersebut untuk dianalisis bisa menjadi sangat menantang dan sering kali memerlukan pekerjaan manual.

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

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

Seperti dewan lainnya, kami memiliki banyak sistem warisan. Memastikan bahwa data dapat mengalir dengan lancar antara sistem lama dan sistem digital baru sangatlah penting. RPA dapat dengan cepat diprogram untuk berkomunikasi dengan sistem ini dan secara efektif mengekstraksi data dari satu sistem, memvalidasinya, dan memasukkannya ke sistem lain. Ini cepat, efisien, dan hemat biaya.

Manjula Pindoria, Pemimpin Aliran Kerja Digital, Brent Council

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

Hollard Group, sebuah perusahaan asuransi di Afrika Selatan, melakukan hal tersebut. Perusahaan, yang menerima 1,5 juta email setiap tahun dari broker asuransi, memproses secara manual setiap email dan lampirannya untuk mengidentifikasi konteks dan mengklasifikasikan konten. Proses ini memerlukan akurasi tinggi dan harus menjaga kepatuhan yang ketat terhadap perjanjian tingkat layanan (SLA) serta ketentuan peraturan dan undang-undang.

Perusahaan menerapkan solusi otomatisasi end-to-end untuk meningkatkan kecepatan dan keakuratan proses. Solusi tersebut 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 secara real time, dengan 98% kasus ditangani secara mandiri oleh robot 600% lebih cepat dibandingkan sebelumnya.

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

Banyak organisasi yang memanfaatkan analisis 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 yang canggih.

Mengekstraksi 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 menindaklanjuti pembayaran faktur yang mencapai jangka waktu pembayaran maksimum. Dengan 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 menantang seperti melakukan patching pada server penting dan menambah atau mengurangi sumber daya TI berdasarkan analisis permintaan real-time.

Proses inti admin TI ini selanjutnya dioptimalkan oleh UiPath dengan aktivitas unik yang mempercepat pengembangan dan mengurangi upaya untuk mempertahankan otomatisasi alur kerja.

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

4. Demokratisasikan BI melalui laporan otomatis

Otomatisasi dapat membantu demokratisasi intelijen bisnis, menyederhanakan pembagian dan konsumsi wawasan tentang bisnis Anda di seluruh perusahaan. Bayangkan memulai hari dengan ringkasan yang menggabungkan laporan dan visualisasi data dari berbagai tempat di mana informasi tersebut mungkin ‘berada’. Wawasan ini akan mencakup perubahan tak terduga pada perilaku pelanggan, demografi, dan tingkat konversi Anda. Dan Anda akan diberdayakan untuk mengambil tindakan dan meningkatkan indikator kinerja utama (KPI) Anda.

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 dihasilkan pada frekuensi reguler yang dapat diprediksi, seperti setiap hari Senin dan juga dapat dipicu oleh peristiwa tertentu, seperti simpanan logistik yang telah meningkat ke tingkat kritis yang harus diselesaikan.

Misalnya, sebuah perusahaan memanfaatkan RPA untuk menyederhanakan dan meningkatkan keakuratan 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 mendemokratisasi BI melalui otomatisasi, Anda dapat membebaskan analis dan eksekutif bisnis Anda dari menghabiskan waktu menyisir dan mengeksplorasi data. Sebaliknya, mereka berfokus pada pengambilan keputusan yang tepat untuk bisnis berdasarkan data yang mereka miliki.

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

Dengan menerapkan otomatisasi pada data BI menggunakan empat cara yang dibahas dalam artikel ini, karyawan Anda akan dapat fokus dalam mengambil keputusan yang lebih baik, bertindak lebih cepat berdasarkan wawasan berbasis data, dan menghindarkan bisnis Anda dari kesalahan yang merugikan.

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