Comment l'automatisation amplifie la Business Intelligence : 5 stratégies éprouvées

Un rapport de Harvard Business Review (HBR) a interrogé 729 lecteurs de HBR pour mieux comprendre les défis auxquels les organisations font face pour devenir agiles, innovantes, pilotées par les données et véritablement compétitives. Selon le rapport, 86 % des répondants affirment qu'extraire de nouvelles valeurs et insights des données d'entreprise est « très important ». Et 75 % disent qu'il est « essentiel » de fournir de l'intelligence actionnable aux employés à l'échelle de l'entreprise.

Il est clair que tirer plus de valeur des données, prendre de meilleures décisions et agir plus vite est critique pour la plupart des organisations.

Que vous soyez déjà sur la voie pour devenir une organisation entièrement pilotée par les données, ou que vous en soyez aux premiers stades, nous avons identifié cinq façons dont l'automatisation peut vous aider à réaliser tout le potentiel de votre analytique et de votre business intelligence (BI) :

1. Améliorer la qualité des données
2. Analyser les données de n'importe quel système
3. Agir quand et où vous prenez des décisions
4. Utiliser les données BI dans des automatisations de processus métier et IT complexes
5. Démocratiser la BI grâce aux rapports automatisés

1. Améliorer la qualité des données

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

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

L'automatisation de la collecte, du nettoyage et de la réparation des données peut réduire significativement le temps que les analystes passent à préparer les données. Des produits propriétaires comme Tableau Prep sont conçus pour automatiser des tâches comme la collecte, le nettoyage et l'étiquetage des données.

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

Par exemple, ONCE, une association caritative en Espagne qui soutient les personnes malvoyantes, utilise la RPA pour suivre les stocks de billets de loterie distribués à 28 centres de distribution. En utilisant des 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, avec seulement une vérification finale et une supervision requises. La génération de rapports est désormais hebdomadaire au lieu de mensuelle et les employés ont du temps supplémentaire 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.

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

Le conseil de Brent au Royaume-Uni (UK), par exemple, utilise la RPA pour automatiser son processus de changement de loyer, qui reposait auparavant sur beaucoup d'efforts manuels pour capturer et mettre à jour. Les employés décrivaient le processus manuel comme « abrutissant » et il entraînait inévitablement 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 maintenant moins de 40 secondes.

Ce projet a été si réussi que de nombreuses autres équipes du conseil de Brent ont demandé à déployer la RPA pour leurs activités de nettoyage de données, assurant des informations à jour et précises dans les systèmes métier principaux. Lisez l'histoire complète pour découvrir les nombreuses façons dont le conseil de Brent utilise l'automatisation.

2. Analyser 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 n'ont pas d'API, comme les mainframes. En fait, selon un rapport sur le marché mondial des mainframes, « 70 % des données bancaires d'entreprise résident encore sur le mainframe ». Et le marché mondial des mainframes continue de croître. Mais extraire ces données pour les analyser peut être très difficile et nécessite souvent un travail manuel.

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

Le conseil de Brent utilise également la RPA pour faire circuler les données de leurs systèmes hérités vers leurs systèmes numériques plus récents :

De plus, la RPA alimentée par l'intelligence artificielle (IA) peut exploiter des données non structurées comme les emails, PDFs, images, écriture manuscrite et documents scannés pour l'analytique. Les données non structurées sont consolidées dans une source de données unique, comme un système métier, un tableur ou une base de données, et immédiatement prêtes pour l'analyse.

The Hollard Group, un assureur sud-africain, a fait exactement cela. L'entreprise, qui reçoit 1,5 million d'emails par an de courtiers en assurance, traitait manuellement chaque email et pièce jointe individuellement pour identifier le contexte et classer le contenu. Ce processus nécessite une grande précision et doit maintenir une conformité stricte avec les accords de niveau de service (SLA) et les dispositions réglementaires et légales.

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 incluait l'apprentissage automatique (ML), le traitement du langage naturel (NLP), la reconnaissance optique de caractères intelligente (OCR) et des capacités d'analytique dans une interface utilisateur unique.

The Hollard Group économise 2 000 heures de travail par semaine et a réduit le coût par transaction de 91 %. Le traitement est effectué en temps réel, avec 98 % des cas gérés de manière autonome par des robots 600 fois plus vite qu'avant.

3. Agir quand et où vous prenez des décisions

Transformer les décisions en actions est le dernier kilomètre du pipeline analytique. C'est là que le knowledge worker agit sur l'analyse produite par sa plateforme BI.

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

Les principales plateformes d'analytique commencent à inclure des appels à l'action en un clic aux côtés des tableaux de bord analytiques connexes tout en tirant parti des informations de l'outil BI pour déclencher des processus métier en aval.

Imaginez, par exemple, un analyste de la chaîne d'approvisionnement examinant des 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 réapprovisionner l'article directement depuis le tableau de bord Tableau. De même, un administrateur système IT peut lancer un robot logiciel pour enquêter sur un incident sans quitter le tableau de bord de gestion des services IT.

Et pour des cas d'utilisation hautement structurés et à faible risque, l'automatisation peut initier les processus métier en aval directement depuis la plateforme d'analytique. Par exemple, il devient facile d'automatiser la tâche quotidienne d'envoi d'emails marketing à une liste de clients identifiée par le processus d'analytique régulier.

Au-delà de ces cas d'utilisation, l'application pour les organisations est vaste. Dans la seule gestion de la chaîne d'approvisionnement, les gestionnaires de stock, les équipes logistiques, les fournisseurs, les équipes finance et comptabilité pourraient tous en bénéficier.

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

Les organisations adoptent l'analytique et la data science pour obtenir des insights sur leur entreprise et prendre des décisions plus éclairées. Les données BI peuvent également piloter de meilleures décisions dans le cadre d'un flux de travail métier avancé.

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

Par exemple, les départements finance peuvent rendre compte et agir sur les paiements de factures atteignant leurs termes de paiement maximum. En utilisant les informations du rapport BI téléchargé automatiquement, un robot RPA peut automatiser les rappels et les escalades pour garantir que le paiement est effectué dans les termes de paiement.

Les informations sur les actifs IT, 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 IT et la gestion des actifs. L'automatisation IT avec UiPath rationalise des tâches complexes comme le patching de serveurs critiques et l'augmentation ou la diminution des ressources IT basées sur l'analytique de la demande en temps réel.

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

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

5. Démocratiser la BI grâce aux rapports automatisés

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

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

• Automatisation de l'exportation des données
• Assemblage de tableaux de bord ou rapports BI dans des formats consommables comme PDF et Microsoft PowerPoint
• Distribution via des canaux tels que email, Slack ou Microsoft Teams

Les rapports automatisés peuvent être générés à une fréquence régulière et prévisible, comme chaque lundi, et peuvent également être déclenchés par certains événements, comme un backlog logistique qui a augmenté jusqu'à un niveau critique qui doit être résolu.

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

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

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

En appliquant l'automatisation aux données BI en utilisant les cinq façons discutées dans cet article, vos collaborateurs pourront se concentrer sur la prise de meilleures décisions, agir plus vite sur les insights pilotés par les données, et épargner à votre entreprise des erreurs coûteuses.

En savoir plus sur la façon dont les robots UiPath peuvent agir sur des insights pilotés par les données et accélérer la prise de décision, directement depuis des plateformes d'analytique comme les tableaux de bord Tableau, avec des intégrations natives.

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