Comment l'automatisation débloque la Business Intelligence et l'analyse : 4 stratégies éprouvées

Un rapport de la 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 davantage de valeur des données, prendre de meilleures décisions et agir plus rapidement est essentiel pour la plupart des organisations.

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

1. Améliorer la qualité des données

2. Analyser les données de n'importe quel système

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

4. Démocratisez la BI grâce aux rapports automatisés

1. Améliorer la qualité des données

L'utilisation de mauvaises données dans des modèles prédictifs et des analyses peut entraîner une perte de confiance de la part de vos consommateurs BI et avoir un impact financier important sur votre entreprise. Selon un article de Smarter with Gartner, l’impact financier moyen des 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 consacrent environ 80 % de leur temps à la préparation et à la gestion des 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 consacré par les analystes 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 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 seul fichier ou rapport, prêt à être préparé et analysé.

Par exemple, ONCE, une organisation caritative espagnole qui soutient les personnes malvoyantes, utilise la RPA pour suivre les stocks de billets de loterie distribués dans 28 centres de distribution. En utilisant les robots 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’implication humaine est réduite au minimum, seule une vérification et une surveillance finales étant requises. 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.

Auparavant, les employés faisaient tout cela manuellement en cliquant-clic-clic lorsqu'ils se connectaient au système, ouvraient le fichier [Microsoft] Excel, copiaient-collaient les informations, etc. Juste pour pouvoir comprendre les niveaux de stock. Nous leur avons dit que nous pourrions avoir un robot qui ferait cela pour eux et ils ont été ravis.

Emilio Campin, chef de projet, ONCE

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 certain nombre 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 courants d'automatiser la gestion des données.

Le Brent Council au Royaume-Uni, par exemple, utilise la RPA pour automatiser son processus de modification de loyer, qui reposait auparavant sur de nombreux efforts manuels pour la capture et la mise à jour. Les employés ont décrit le processus manuel comme « abrutissant » et cela conduisait inévitablement 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.

Nous avions des agents d'évaluation hautement qualifiés qui devaient passer des heures à copier et coller des informations pour effectuer les modifications de loyer… Nous avons constaté que l'automatisation du service de modification de loyer améliorait considérablement la qualité de nos données. Nous avons éliminé les erreurs qui surviennent lors de la saisie manuelle des données.

Manjula Pindoria, responsable du flux de travail numérique, Brent Council

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

2. Analyser les données de n'importe quel système

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

Avec la RPA, vous pouvez étendre la portée des données des outils de BI et d'analyse aux systèmes existants, aux environnements virtualisés et aux systèmes ne disposant pas d'API. L'automatisation peut vous aider, que vous souhaitiez extraire et analyser des informations bancaires de base ou rassembler 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 :

Comme tout conseil, nous avons de nombreux systèmes existants. Il est essentiel de veiller à ce que les données puissent circuler de manière transparente entre nos systèmes existants et nos systèmes numériques les plus récents. La RPA peut être rapidement programmée pour communiquer avec ces systèmes et extraire efficacement les données de l'un, les valider et les placer dans un autre. C’est rapide, efficace et rentable.

Manjula Pindoria, responsable du flux de travail numérique, Brent Council

De plus, la RPA basée sur l'intelligence artificielle (IA) peut gérer les 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 source de données unique, comme un système métier, une feuille de calcul ou une base de données, et 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 la part 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 œuvre 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 de 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 dossiers traités de manière autonome par des robots 600 % plus rapides qu'auparavant.

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

Les organisations adoptent l'analyse et la science des données pour mieux comprendre leurs activités et prendre des décisions plus éclairées. Les données BI peuvent également permettre de prendre de meilleures décisions dans le cadre d'un flux de travail métier avancé.

L'extraction de données de votre système BI nécessiterait (dans la plupart des cas) soit une extraction manuelle, soit un nouveau code. Mais avec la RPA, l'extraction des 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. À l'aide des 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 conditions de paiement.

Les informations sur les actifs informatiques, y compris les propriétaires des actifs et les statistiques d'utilisation, qui sont suivies dans les 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 l'application de correctifs aux serveurs critiques et l'augmentation ou la diminution des ressources informatiques sur la base d'analyses 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 des décisions plus rapides et plus pertinentes.

4. Démocratisez la BI grâce aux rapports automatisés

L'automatisation peut contribuer à la démocratisation de la business intelligence, 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 provenant de tous les différents endroits où les informations pourraient « vivre ». Ces informations couvriront les changements inattendus dans les comportements de vos clients, vos données démographiques et vos 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 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 la messagerie électronique, Slack ou Microsoft Teams

Des rapports automatisés peuvent être générés à une fréquence régulière et prévisible, comme chaque lundi, 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 de 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 courrier électronique 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 commerciaux et vos dirigeants du temps passé à parcourir et à 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 davantage de valeur de vos données, agissez plus rapidement et prenez de meilleures décisions

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

Découvrez comment les robots UiPath peuvent agir sur des informations basées sur les données et accélérer la prise de décision, directement à partir de plateformes d'analyse telles que les tableaux de bord Tableau, avec des intégrations natives.