Maximiser le potentiel des données avec 4 stratégies d'automatisation éprouvées

Les organisations ont besoin d'automatisation pour accéder aux données plus efficacement 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 le cas métier complet avant d'agir, ces décisions peuvent mener à des résultats insatisfaisants, voire néfastes. Comment les organisations peuvent-elles atteindre un time-to-decision plus rapide 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 trouvent les opportunités d'amélioration, et de nombreuses entreprises exploitent déjà des outils de business intelligence (BI) et d'analytique pour les aider à donner du sens à cette information. Harvard Business Review a récemment constaté que 86 % des répondants croient qu'extraire de nouvelles valeurs et insights des données d'entreprise est très important, et 75 % le voient comme essentiel pour fournir de l'intelligence actionnable aux employés à l'échelle de l'entreprise.

Malheureusement, même les outils BI ne bougent pas toujours aussi vite ou aussi précisément que les professionnels en ont besoin pour opérer avec agilité et rester compétitifs. En renforçant ces outils avec la technologie d'automatisation, ils peuvent devenir plus efficaces et efficaces. Voici quatre façons dont l'automatisation aide les organisations à débloquer leur plein potentiel analytique et BI pour tirer plus de valeur de leurs données afin de prendre – et d'agir rapidement sur – des décisions métier.

Voir aussi : Data : le différenciateur concurrentiel pour l'innovation

Sécuriser une vision à 360 degrés de l'entreprise

Des décisions métier efficaces ne peuvent pas être prises dans le vide, c'est pourquoi les décideurs ont besoin d'une image claire de l'état de leur entreprise avant de mettre des plans en mouvement. C'est là que les systèmes legacy, sur lesquels beaucoup d'entreprises d'aujourd'hui comptent encore, sabotent le time-to-decision d'une entreprise et, par conséquent, son time-to-value. Parce que ces systèmes manquent souvent d'API, extraire les données pour informer les outils BI et analytiques est souvent un processus long et complexe, ce qui signifie que les décideurs omettent soit certains détails dans leurs considérations pour gagner en vitesse, soit attendent que les données soient mises à jour.

Les technologies d'automatisation comme l'automatisation des processus robotiques (RPA) peuvent surmonter cet obstacle en extrayant les données de plusieurs systèmes, tels que les systèmes legacy, les environnements virtualisés, et les systèmes sans API (par exemple, un site web), et les consolider dans un emplacement centralisé. L'automatisation peut aussi traduire les données dans un langage et un format que les outils BI et analytiques comprennent, réduisant le besoin d'intervention d'analystes. Par exemple, l'automatisation peut prendre des données non structurées comme des PDF, emails, documents scannés, et même des images et de l'écriture manuscrite et les consolider en une source de données unique prête pour l'analyse. Non seulement cela fournira aux utilisateurs une image plus robuste de leur entreprise, mais cela leur permettra aussi d'exploiter cette information plus tôt.

Enrichir la qualité des données

De mauvaises données ont le pouvoir de saboter la précision des plans métier les mieux intentionnés, faisant de la préparation des données une étape essentielle avant l'analyse. Quand c'est fait manuellement, préparer les 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 significativement le temps nécessaire à la préparation de cette information afin qu'ils aient plus de temps pour l'analyser réellement. Une fois que la RPA extrait rapidement les données des systèmes, ces robots logiciels peuvent aussi vérifier leur qualité avant de les compiler dans le format préféré pour que le logiciel BI les lise et les analystes les examinent.

En plus de la vitesse, le traitement automatisé des données élimine les erreurs qui peuvent survenir par la saisie manuelle, résultant en des données plus précises et, par conséquent, plus informatives. Par exemple, quand le Conseil de Brent à Londres a automatisé son processus de changement de loyer – une activité hautement manuelle nécessitant aux employés de copier-coller des informations pour effectuer les changements de loyer, ce qui menait inévitablement à des erreurs de traitement – un seul changement de loyer est passé de quatre minutes à 40 secondes, raccourcissant ainsi le time-to-decision. Avec l'automatisation soutenant le processus de préparation, les entreprises peuvent concentrer les talents sur des activités nécessitant leur pensée critique, ce qui alimente l'innovation qui peut accélérer davantage l'élan métier.

Transformer les idées en actions

Les outils BI peuvent guider les utilisateurs vers des décisions plus intelligentes, mais l'obligation reste sur eux de mettre ces décisions en mouvement. Des étapes supplémentaires – même aussi apparemment petites que devoir quitter 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 plateformes analytiques plus récentes proposent des appels à l'action en un clic sur leurs tableaux de bord pour que les utilisateurs puissent agir immédiatement sur les insights que la plateforme produit. Par exemple, si un tableau de bord de gestion des services IT révèle des écarts dans un jeu de données, l'administrateur pourrait déployer automatiquement un robot logiciel pour enquêter sur l'incident sans avoir à quitter le tableau de bord. Les robots peuvent aussi être configurés pour se lancer automatiquement si des critères définis sont remplis dans le système.

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

Aligner les équipes sur les insights BI

Les équipes peuvent avancer vite quand tout le monde est aligné sur où en est l'entreprise, mais accorder à tous l'accès aux plateformes BI et analytiques ou partager continuellement les rapports manuellement n'est pas toujours faisable ou efficace. Les organisations peuvent plutôt démocratiser la BI en utilisant l'automatisation pour faciliter le partage d'information. Les tableaux de bord BI et analytiques améliorés avec les technologies d'automatisation peuvent être programmés pour distribuer des résumés de leurs insights aux employés à travers l'organisation via les canaux préférés comme Teams ou email, dans des formats digestes comme 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'activité commerciale) ou déclenchés par un événement défini (par exemple, quand un backlog logistique atteint un niveau critique et requiert une attention immédiate). En automatisant le partage d'information, les organisations gardent leurs analystes comme analystes au lieu d'administrateurs.

Les organisations ont déjà l'information dont elles ont besoin pour prendre des décisions intelligentes ; elles ont simplement besoin d'un moyen d'y accéder plus efficacement pour que ces décisions puissent suivre le rythme effréné des affaires d'aujourd'hui. Adopter les outils BI et analytiques seuls ne suffira pas à découvrir des mines d'or de données. En couplant ces outils avec des capacités d'automatisation, les décideurs pourront débloquer et actionner les insights sécurisés par ces outils plus efficacement pour que l'innovation n'ait jamais à ralentir.