4 façons dont l'automatisation permet d'exploiter tout le potentiel des données

Les organisations ont besoin d'automatisation pour accéder plus efficacement aux données afin que les décisions puissent suivre le rythme effréné des affaires d'aujourd'hui.

Pour suivre le rythme des affaires aujourd'hui, les dirigeants doivent constamment prendre des décisions rapides au nom de leurs organisations, mais s'ils ne sont pas en mesure d'évaluer l'analyse de rentabilisation complète avant d'agir, ces décisions peuvent entraîner des résultats insatisfaisants, voire néfastes. Alors, comment les organisations peuvent-elles prendre des décisions plus rapidement tout en garantissant des résultats positifs ? La réponse est l'automatisation.

Ce n'est un secret pour personne que l'examen des données d'une organisation peut révéler où se situent les opportunités d'amélioration, et de nombreuses entreprises utilisent déjà des outils de veille économique (BI) et d'analyse pour les aider à donner un sens à ces informations. Harvard Business Review a récemment constaté que 86 % des personnes interrogées pensent qu'il est très important d'extraire de nouvelles informations et de nouvelles informations à partir des données d'entreprise, et 75 % la considèrent comme essentielle pour fournir des informations exploitables aux employés à l'échelle de l'entreprise.

Malheureusement, même les outils de BI ne se déplacent pas toujours aussi rapidement ou aussi précisément que les professionnels en ont besoin pour pouvoir fonctionner avec agilité et rester compétitifs. Cependant, en renforçant ces outils avec une technologie d'automatisation, ils peuvent être plus efficaces et efficients. Voici quatre façons dont l'automatisation aide les organisations à libérer tout leur potentiel d'analyse et de BI afin qu'elles puissent tirer davantage de valeur de leurs données pour prendre des décisions commerciales et agir rapidement.

Voir aussi : Les données :le différenciateur concurrentiel de l'innovation

Assurer une image à 360 degrés de l'entreprise

Des décisions commerciales efficaces ne peuvent pas être prises dans le vide, c'est pourquoi les décideurs doivent avoir une image claire de l'état de leur entreprise avant de mettre en œuvre des plans. C'est là que les systèmes hérités, sur lesquels de nombreuses entreprises d'aujourd'hui s'appuient encore, sabotent le délai de décision d'une entreprise et, par conséquent, le délai de valorisation. Étant donné que ces systèmes manquent souvent d'API, en extraire des données pour informer les outils de BI et d'analyse est souvent un processus long et complexe, ce qui signifie que les décideurs omettent certains détails dans leurs considérations pour des raisons de rapidité ou attendent que les données soient mises à jour. .

Les technologies d'automatisation telles que l'automatisation des processus robotiques (RPA) peuvent surmonter cet obstacle en extrayant les données de plusieurs systèmes, tels que les systèmes hérités, les environnements virtualisés et les systèmes qui n'ont pas d'API (par exemple, un site Web), et en les consolidant dans un emplacement centralisé. . L'automatisation peut également traduire les données dans un langage et un format que les outils de BI et d'analyse comprennent, réduisant ainsi le besoin d'une intervention accrue des analystes. Par exemple, l'automatisation peut prendre des données non structurées telles que des PDF, des e-mails, des documents numérisés et même des images et de l'écriture manuscrite et les consolider en une seule source de données prête à être analysée. Non seulement cela fournira aux utilisateurs une image plus solide de leur entreprise, mais cela leur permettra également d'utiliser ces informations plus tôt.

Enrichir la qualité des données

Les mauvaises données ont le pouvoir de saboter l'exactitude même des plans d'affaires les mieux intentionnés, faisant de la préparation des données une étape essentielle avant l'analyse. Cependant, lorsqu'elle est effectuée manuellement, la préparation des données peut rapidement monopoliser la bande passante des employés.

En plus de la collecte de données, les analystes peuvent automatiser le nettoyage et la réparation des données pour réduire considérablement le temps nécessaire à la préparation de ces informations afin qu'ils aient plus de temps pour les analyser réellement. Une fois que la RPA extrait rapidement les données de tous les systèmes, ces robots logiciels peuvent également vérifier leur qualité avant de les compiler dans le format préféré pour que les logiciels de BI les lisent et que les analystes les examinent.

En plus de la rapidité, le traitement automatisé des données élimine les erreurs pouvant survenir lors de la saisie manuelle des données, ce qui se traduit par des données plus précises et, par conséquent, informatives. Par exemple, lorsque le Brent Council de Londres a automatisé son processus de changement de loyer - une activité hautement manuelle qui obligeait les employés à copier et coller des informations pour effectuer les changements de loyer, ce qui entraînait inévitablement des erreurs de traitement - un seul changement de loyer est passé de quatre minutes à 40 secondes, raccourcissant ainsi le délai de décision. Grâce à l'automatisation prenant en charge le processus de préparation, les entreprises peuvent concentrer la bande passante de leurs talents sur des activités qui nécessitent leur esprit critique, ce qui alimente l'innovation qui peut encore accélérer la dynamique commerciale.

Transformer les idées en action

Les outils de BI peuvent conduire les utilisateurs vers des décisions plus intelligentes, mais il leur incombe de mettre ces décisions en mouvement. Des étapes supplémentaires, même celles qui semblent aussi minimes que le fait de devoir laisser une application pour une autre, peuvent facilement et malheureusement affaiblir les chances qu'une action soit entreprise.

L'automatisation peut aider à transformer l'information en action. Certaines plates-formes d'analyse plus récentes proposent des appels à l'action en un clic sur leurs tableaux de bord afin que les utilisateurs puissent immédiatement agir sur les informations produites par la plate-forme. Par exemple, si un tableau de bord de gestion des services informatiques révèle des écarts dans un ensemble de données, l'administrateur peut déployer automatiquement un robot logiciel pour enquêter sur l'incident sans avoir à quitter le tableau de bord. Les robots peuvent également être configurés pour se lancer automatiquement si des critères définis sont remplis dans le système.

De même, une fois que l'automatisation fournit des données pour les outils de BI et d'analyse, elle peut ensuite extraire des informations de la sortie de ces outils (par exemple, des rapports, des bases de données) pour informer d'autres automatisations de processus informatiques et commerciaux. Alors que l'extraction de données d'un système BI nécessiterait traditionnellement soit un nouveau code, soit une extraction manuelle, les robots RPA peuvent être configurés pour les extraire automatiquement, puis les appliquer à d'autres activités. Un robot pourrait extraire des informations informatiques stockées dans des rapports (par exemple, quels employés possèdent ou utilisent un actif informatique) et les exploiter pour les activités de gestion et de maintenance informatiques.

Aligner les équipes sur les informations BI

Les équipes peuvent se déplacer rapidement lorsque tout le monde est aligné sur la situation de l'entreprise, mais accorder à chacun l'accès aux plateformes de BI et d'analyse ou partager manuellement des rapports en continu n'est pas toujours faisable ou efficace. Les organisations peuvent plutôt démocratiser la BI en utilisant l'automatisation pour faciliter le partage d'informations. Les tableaux de bord de BI et d'analyse améliorés avec des technologies d'automatisation peuvent être programmés pour distribuer des résumés de leurs informations aux employés de toute l'organisation via des canaux préférés tels que Teams ou par e-mail, dans des formats digestes tels que PDF et PowerPoint.

Les utilisateurs peuvent déterminer si ces rapports sont distribués à une fréquence régulière (par exemple, une mise à jour quotidienne de l'état de l'activité de vente) ou déclenchés par un événement défini (par exemple, lorsqu'un arriéré logistique atteint un niveau critique et nécessite une attention immédiate). En automatisant le partage d'informations, les organisations conservent leurs analystes en tant qu'analystes au lieu d'administrateurs.

Les organisations disposent déjà des informations dont elles ont besoin pour prendre des décisions intelligentes ; ils ont simplement besoin d'un moyen d'y accéder plus efficacement afin que ces décisions puissent suivre le rythme effréné des affaires d'aujourd'hui. Cependant, l'adoption d'outils de BI et d'analyse ne suffira pas à elle seule à découvrir des mines d'or de données. En associant ces outils à des capacités d'automatisation, les décideurs seront en mesure de déverrouiller et d'exploiter plus efficacement les informations obtenues grâce à ces outils afin que l'innovation ne doive jamais ralentir.