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RPA释放商业智能数据力量,突破企业数字化难题

为进一步了解数据驱动型创新企业发展中所遇到的挑战,哈佛商业评论(HBR)对729名读者进行了调研。

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调研结果显示,86%的受访者认为从企业数据中提取新的价值和见解“至关重要”。

显然,有效的数据对于企业的数字化转型必不可少。以下这五种方式,可以助您更快释放商业智能(BI)数据的全部潜力:


1.提升数据质量


在预测模型和分析业务中使用不良数据会失去商业智能消费者对企业的信任,进而引发企业的财务危机。有关数据表示,低质数据对企业财务带来的平均损失估计每年高达1500万美元。


数据准备是在分析之前识别数据质量问题和协助数据修复的重要一步。大部分数据科学家的数据处理时间都损耗在前期的数据准备与管理上。针对这一问题,RPA技术可快速、准确地提取多个系统中的数据,执行初始质量检查,将数据编译成单个文件或报告,以便准备和分析,极大的缩短数据处理时间。


除了数据提取和准备之外,自动化还能避免手动数据输入带来的错误,RPA技术支持大量的重复任务,可在实现数字化和数据收集等高级流程自动化的同时确保数据质量,有效提高业务效率及其准确性。


2.对任一系统进行数据分析


目前,各企业主要依赖于没有API(如主机)的遗留系统,以及关键任务的业务应用程序。但大部分银行企业70%的数据仍留在主机上,这部分数据不仅难以提取、分析,还需要员工手动操作。


借助RPA,我们可以将BI和分析工具的数据范围扩展到遗留系统、虚拟环境和没有API的系统,实现企业数据的自动化提取以及分析。


同时,RPA技术可以将数据从遗留系统转入更新的数字系统,确保数据在遗留系统和更新后的数字系统间的无缝流动。并且,以人工智能为动力的RPA技术还可以将电子邮件、PDF、图像、手写和扫描文档等非结构化数据整合到单个数据源中,用作分析。


3.根据决策及时做出行动


将决策转化为行动是分析工作中的最后一步。在这个环节中,知识型员工会根据他们的商业智能平台产生的分析来采取行动。如今,领先的分析平台已经开始在业务分析仪表板上加入一键式行动号召。


比如,供应链分析师在仪表板中查看库存数据,某个项目的库存量被标为过低,分析师可以触发购买请求,直接从仪表板中对需要补充的库存物品进行重新排序,加速业务进度。同时,还可以利用自动化技术向常规分析流程确定的客户群发送营销邮件,触发下游业务流程。


除了上述用例之外,企业的供应链管理中,库存经理、物流团队、供应商、财务和会计团队成员也都能从中受益。


4.针对复杂的业务和IT流程自动化,使用商业智能(BI)数据


面对复杂的高级业务,BI数据可以推动实现更优的决策。但在多数情况下,从商业智能系统中提取数据需要手动操作或开发新的代码。利用RPA技术,则可以快速实现BI数据的自动化提取。


例如,财务报告中记录的IT资产信息,包括资产所有者和利用率统计数据,都可以由机器人轻易提取出来,用于信息技术维护和资产管理。RPA还可以将IT管理流程进行优化,提高开发速度。


自动化商业智能数据提取,然后在复杂的业务流程中使用这些数据,这将有助于您的企业更快做出更优的决策。


5.推行自动化报告以实现商业智能民主化


自动化有助于推进商业智能民主化,简化企业内业务信息的共享流程。比如,制定每日工作计划,计划内容涉及企业客户行为、年龄分层和转化率以及其他可视化数据文件,您只需要接受计划并采取行动,就能提高关键绩效指标。


借助RPA技术,生成工作报告,既节省时间又提高生产率和准确性:


  • 自动化导出业务数据


  • 将商业智能仪表板或报告集合成可读的格式,如PDF和PPT

  • 通过电子邮件、Slack或Microsoft Teams等渠道分发报告


自动报告能以定期的频率生成,如每周一;也可能由某些事件触发,如物流积压量增加到不得不处理的关键点。


借助自动化实现商业智能的民主化,可以将企业的业务分析师和高管从梳理和探索数据的任务中解放出来,为业务做出更多的正确决策。


结语


使用以上五种方法,将自动化应用于商业智能数据处理,可以帮助企业员工做出更优决策,更快地采取业务行动,推动生成业务成果,加速释放企业的商业智能数据潜力。