5 façons dont l'automatisation libère tout le potentiel de la Business Intelligence et de l'analyse

Un rapport de Harvard Business Review (HBR) a interrogé 729 lecteurs de HBR pour mieux comprendre les défis auxquels les organisations sont confrontées pour devenir agiles, innovantes, axées sur les données et véritablement compétitives. Selon le rapport, 86 % des personnes interrogées déclarent qu'il est « très important » d'extraire de nouvelles valeurs et informations à partir des données d'entreprise. Et 75 % déclarent qu'il est "essentiel" de fournir des informations exploitables aux employés à l'échelle de l'entreprise.

De toute évidence, tirer plus de valeur des données, prendre de meilleures décisions et agir plus rapidement est une mission essentielle pour la plupart des organisations.

Que vous soyez déjà sur la voie d'une organisation entièrement axée sur les données ou que vous en soyez au début de votre parcours, nous avons identifié cinq façons dont l'automatisation peut vous aider à exploiter pleinement le potentiel de vos analyses et de votre Business Intelligence (BI) :

1. Améliorer la qualité des données

2. Analysez les données de n'importe quel système

3. Agissez quand et où vous prenez des décisions

4. Utiliser les données BI dans les automatisations complexes des processus métier et informatiques

5. Démocratisez la BI grâce à des rapports automatisés

1. Améliorer la qualité des données

L'utilisation de mauvaises données dans les modèles prédictifs et les analyses peut entraîner la perte de confiance de vos consommateurs BI et avoir un impact financier important sur votre entreprise. Selon un article de Smarter with Gartner, l'impact financier moyen de données de mauvaise qualité sur l'organisation est estimé à 15 millions de dollars en moyenne par an.

La préparation des données est une étape importante pour identifier les problèmes de qualité des données avant l'analyse et pour faciliter la réparation des données. Selon Forbes, « les data scientists passent environ 80 % de leur temps à préparer et à gérer les données à analyser », ne laissant que 20 % de leur temps à l'analyse.

L'automatisation de la collecte, du nettoyage et de la réparation des données peut réduire considérablement le temps que les analystes consacrent à la préparation des données. Les produits propriétaires tels que Tableau Prep sont spécialement conçus pour automatiser des tâches telles que la collecte, le nettoyage et l'étiquetage des données.

L'automatisation robotique des processus (RPA) offre un moyen rapide et fiable d'extraire des données de plusieurs systèmes, d'effectuer des contrôles de qualité initiaux et de compiler des données dans un seul fichier ou rapport, prêt pour la préparation et l'analyse.

Par exemple, ONCE, une organisation caritative espagnole qui soutient les personnes ayant une déficience visuelle, utilise la RPA pour suivre les stocks de billets de loterie distribués à 28 centres de distribution. En utilisant les robots logiciels UiPath pour se connecter au système, extraire les données requises et les saisir dans un rapport principal, ONCE peut désormais effectuer cette tâche en une fraction du temps qu'elle prenait auparavant. L'intervention humaine est réduite au minimum, seules les vérifications et la surveillance finales étant nécessaires. La génération de rapports est désormais hebdomadaire au lieu de mensuelle et les employés disposent de plus de temps pour se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Au-delà de l'extraction et de la préparation des données, l'automatisation peut jouer un rôle tout aussi important dans l'amélioration de la qualité des données sous-jacentes en évitant les erreurs introduites par la saisie manuelle des données.

RPA prend en charge un nombre illimité de tâches répétitives pour garantir que la qualité des données reste élevée tout en automatisant les processus avancés tels que la numérisation et la collecte de données. L'extraction de données à partir de documents et la synchronisation des données sont deux moyens populaires d'automatiser la gestion des données.

Le Brent Council au Royaume-Uni (Royaume-Uni), par exemple, utilise la RPA pour automatiser son processus de modification des loyers, qui nécessitait auparavant de nombreux efforts manuels pour la capture et la mise à jour. Les employés ont décrit le processus manuel comme « abrutissant » et cela a inévitablement conduit à des erreurs dans les données. Le conseil a automatisé le processus avec UiPath et l'a déployé en six semaines. Un seul changement de loyer qui prenait auparavant plus de quatre minutes à un membre du personnel pour être traité manuellement, prend désormais moins de 40 secondes.

Ce projet a été un tel succès que de nombreuses autres équipes du Brent Council ont demandé de déployer la RPA pour leurs activités de nettoyage des données, garantissant ainsi des informations à jour et précises dans les principaux systèmes de l'entreprise. Lisez l'histoire complète pour découvrir les nombreuses façons dont Brent Council utilise l'automatisation.

2. Analysez les données de n'importe quel système

Les organisations du monde entier continuent de s'appuyer sur des systèmes hérités et des applications métier critiques qui ne disposent pas d'API, comme les mainframes. En fait, selon un rapport sur le marché mondial du mainframe, « 70 % des données bancaires des entreprises résident toujours sur le mainframe ». Et le marché mondial du mainframe continue de croître. Mais l'extraction de ces données à des fins d'analyse peut être très difficile et nécessite souvent un travail manuel.

Avec RPA, vous pouvez étendre la portée des données des outils de BI et d'analyse dans les systèmes hérités, les environnements virtualisés et les systèmes qui n'ont pas d'API. L'automatisation peut vous aider, que vous souhaitiez extraire et analyser des informations bancaires de base ou collecter des données de taux de change à partir d'un site Web dans un format que les outils d'analyse peuvent comprendre.

Brent Council utilise également la RPA pour transférer les données de ses anciens systèmes vers ses nouveaux systèmes numériques :

De plus, la RPA basée sur l'intelligence artificielle (IA) peut traiter des données non structurées telles que les e-mails, les PDF, les images, l'écriture manuscrite et les documents numérisés à des fins d'analyse. Les données non structurées sont consolidées dans une seule source de données, comme un système métier, un tableur ou une base de données, et sont immédiatement prêtes à être analysées.

C'est exactement ce qu'a fait le groupe Hollard, un assureur sud-africain. L'entreprise, qui reçoit 1,5 million d'e-mails par an de courtiers d'assurance, traitait manuellement chaque e-mail et pièce jointe pour identifier le contexte et classer le contenu. Ce processus nécessite une grande précision et doit respecter strictement les accords de niveau de service (SLA) et les dispositions réglementaires et statutaires.

L'entreprise a mis en place une solution d'automatisation de bout en bout pour améliorer la vitesse et la précision du processus. La solution comprenait l'apprentissage automatique (ML), le traitement du langage naturel (NLP), la reconnaissance optique intelligente des caractères (OCR) et des capacités d'analyse dans une interface utilisateur unique.

Le Groupe Hollard économise 2 000 heures de travail par semaine et réduit le coût par transaction de 91 %. Le traitement est effectué en temps réel, avec 98 % des cas traités de manière autonome par des robots 600 % plus rapides qu'auparavant.

3. Agissez quand et où vous prenez des décisions

Transformer les décisions en actions est le dernier kilomètre du pipeline d'analyse. C'est là que le travailleur du savoir agit sur l'analyse produite par sa plateforme de BI.

Un article récent de Forbes le dit le mieux :« L'idée de fournir une intelligence économique quand et où elle est la plus éclairante est incroyablement convaincante. Mais la perspective de permettre aux utilisateurs d'agir immédiatement sur ces informations est encore plus puissante."

Les principales plates-formes d'analyse commencent à inclure des appels à l'action en un clic aux côtés des tableaux de bord d'analyse associés tout en tirant parti des informations de l'outil de BI pour déclencher des processus métier en aval.

Imaginez, par exemple, un analyste de la chaîne d'approvisionnement examinant les données d'inventaire dans un tableau de bord Tableau. Les niveaux de stock sont signalés comme trop bas pour un certain article. L'analyste peut déclencher une demande d'achat pour réorganiser l'article en stock qui doit être réapprovisionné directement depuis le tableau de bord Tableau. De même, un administrateur système informatique peut lancer un robot logiciel pour enquêter sur un incident sans quitter le tableau de bord de gestion des services informatiques.

Et pour les cas d'utilisation hautement structurés et à faible risque, l'automatisation peut lancer les processus métier en aval directement à partir de la plateforme d'analyse. Par exemple, il devient facile d'automatiser la tâche quotidienne d'envoi d'e-mails marketing à une liste de clients identifiés par le processus d'analyse régulier.

Au-delà de ces cas d'utilisation, l'application pour les organisations est d'une grande portée. Rien que dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement, les responsables des stocks, les équipes logistiques, les fournisseurs, les membres des équipes financières et comptables pourraient tous en bénéficier.

4. Utiliser les données BI dans les automatisations complexes des processus métier et informatiques

Les organisations adoptent l'analyse et la science des données pour mieux comprendre leur activité et prendre des décisions plus éclairées. Les données BI peuvent également conduire à de meilleures décisions dans le cadre d'un workflow métier avancé.

L'extraction de données de votre système de BI nécessiterait (dans la plupart des cas) soit une extraction manuelle, soit un nouveau code. Mais avec RPA, l'extraction de données BI peut être rapidement automatisée.

Par exemple, les services financiers peuvent signaler et agir sur les paiements de factures atteignant leurs conditions de paiement maximales. En utilisant les informations du rapport BI téléchargé automatiquement, un robot RPA peut automatiser les rappels et les escalades pour s'assurer que le paiement est effectué dans les délais de paiement.

Les informations sur les actifs informatiques, y compris les propriétaires d'actifs et les statistiques d'utilisation, qui sont suivies dans des rapports peuvent être facilement extraites par un robot UiPath et utilisées pour effectuer la maintenance informatique et la gestion des actifs. L'automatisation informatique avec UiPath rationalise les tâches difficiles telles que la correction des serveurs critiques et l'augmentation ou la diminution des ressources informatiques en fonction de l'analyse de la demande en temps réel.

Ces processus d'administration informatique de base sont encore optimisés par UiPath avec des activités prêtes à l'emploi qui accélèrent le développement et réduisent les efforts de maintenance des automatisations des flux de travail.

L'automatisation de l'extraction des données BI, puis l'utilisation de ces données dans vos processus métier complexes aident votre organisation à prendre de meilleures décisions plus rapidement.

5. Démocratisez la BI grâce à des rapports automatisés

L'automatisation peut contribuer à la démocratisation de l'informatique décisionnelle, en rationalisant le partage et la consommation d'informations sur votre entreprise à l'échelle de l'entreprise. Imaginez commencer la journée avec un résumé combinant des rapports et des visualisations de données de tous les différents endroits où l'information pourrait « vivre ». Ces informations couvriront les changements inattendus dans les comportements, les données démographiques et les taux de conversion de vos clients. Et vous serez en mesure d'agir et d'améliorer vos indicateurs de performance clés (KPI).

Avec RPA, votre entreprise peut disposer de rapports quotidiens tout en gagnant du temps, en améliorant la productivité et en augmentant la précision :

• Automatisation de l'export des données

• Assemblage de tableaux de bord ou de rapports BI dans des formats consommables tels que PDF et Microsoft PowerPoint

• Distribution via des canaux tels que le courrier électronique, Slack ou Microsoft Teams

Des rapports automatisés peuvent être générés à une fréquence régulière et prévisible, comme tous les lundis, et peuvent également être déclenchés par certains événements, comme un retard logistique qui a atteint un niveau critique qui doit être résolu.

Par exemple, une entreprise utilise la RPA pour rationaliser et améliorer la précision de ses rapports sur les profits et pertes (P&L). Chaque jour, un robot UiPath est déclenché pour collecter les données requises, les valider et générer le rapport final. Le robot envoie ensuite ces rapports par e-mail à l'équipe du front office pour examen avant qu'ils ne soient téléchargés dans l'application Web du siège social.

En démocratisant la BI grâce à l'automatisation, vous pouvez libérer vos analystes et dirigeants d'entreprise du temps passé à passer au peigne fin et à explorer les données. Au lieu de cela, ils se concentrent sur la prise de bonnes décisions pour l'entreprise en fonction de ce que leurs données leur disent.

Tirez plus de valeur de vos données, agissez plus rapidement et prenez de meilleures décisions

En appliquant l'automatisation aux données BI à l'aide des cinq méthodes décrites dans cet article, vos employés pourront se concentrer sur la prise de meilleures décisions, agir plus rapidement sur les informations basées sur les données et épargner à votre entreprise des erreurs coûteuses.

En savoir plus sur la façon dont les robots UiPath peuvent agir sur des informations basées sur les données et accélérer la prise de décision, directement à partir de plates-formes d'analyse telles que les tableaux de bord Tableau, avec des intégrations natives.

Et découvrez comment l'analyse peut aider vos projets d'automatisation à mieux aligner les résultats commerciaux.