자동화가 비즈니스 인텔리전스 및 분석의 잠재력을 최대한 발휘하는 5가지 방법

HBR(Harvard Business Review) 보고서는 조직이 민첩하고 혁신적이며 데이터 중심적이며 진정한 경쟁력을 갖추는 데 있어 직면하는 과제를 더 잘 이해하기 위해 729명의 HBR 독자를 대상으로 설문조사를 실시했습니다. 보고서에 따르면 응답자의 86%는 엔터프라이즈 데이터에서 새로운 가치와 통찰력을 추출하는 것이 "매우 중요"하다고 말했습니다. 그리고 75%는 기업 전체의 직원에게 실행 가능한 인텔리전스를 제공하는 것이 "필수적"이라고 말합니다.

분명히 데이터에서 더 많은 가치를 도출하고 더 나은 결정을 내리고 더 빠르게 조치를 취하는 것은 대부분의 조직에서 미션 크리티컬입니다.

이미 완전한 데이터 기반 조직이 되기 위한 길을 가고 있든 초기 단계에 있든 관계없이 자동화가 분석 및 비즈니스 인텔리전스(BI)의 잠재력을 최대한 실현하는 데 도움이 되는 5가지 방법을 확인했습니다.

1. 데이터 품질 향상

2. 모든 시스템의 데이터 분석

3. 결정을 내릴 때와 장소에서 조치를 취하십시오

4. 복잡한 비즈니스 및 IT 프로세스 자동화에서 BI 데이터 사용

5. 자동화된 보고서를 통해 BI 민주화

1. 데이터 품질 향상

예측 모델 및 분석에 잘못된 데이터를 사용하면 BI 소비자의 신뢰를 잃게 되고 비즈니스에 막대한 재정적 영향을 미칠 수 있습니다. Smarter with Gartner 기사에 따르면 품질이 낮은 데이터가 조직에 미치는 평균 재정적 영향은 연간 평균 1,500만 달러로 추산됩니다.

데이터 준비는 분석에 앞서 데이터 품질 문제를 식별하고 데이터 복구를 지원하는 중요한 단계입니다. Forbes에 따르면 "데이터 과학자는 분석을 위해 데이터를 준비하고 관리하는 데 시간의 약 80%를 소비"하고 분석에 사용하는 시간은 20%에 불과합니다.

데이터 수집, 정리 및 데이터 복구를 자동화하면 분석가가 데이터 준비에 소비하는 시간을 크게 줄일 수 있습니다. Tableau Prep과 같은 독점 제품은 데이터 수집, 정리 및 레이블 지정과 같은 작업을 자동화하도록 특별히 제작되었습니다.

로보틱 프로세스 자동화(RPA)는 여러 시스템에서 데이터를 추출하고, 초기 품질 검사를 수행하고, 데이터를 단일 파일 또는 보고서로 컴파일하는 빠르고 안정적인 방법을 제공하여 준비 및 분석이 가능합니다.

예를 들어, 시각 장애가 있는 사람들을 지원하는 스페인의 자선 단체인 ONCE는 RPA를 사용하여 28개 유통 센터에 배포된 복권 재고를 추적합니다. UiPath 소프트웨어 로봇을 사용하여 시스템에 로그인하고 필요한 데이터를 가져와 마스터 보고서에 입력하면 이제 ONCE는 이전보다 훨씬 짧은 시간에 이 작업을 수행할 수 있습니다. 사람의 개입은 최소한으로 줄이며 최종 확인과 감독만 필요합니다. 보고서 생성은 이제 월간이 아닌 주간이며 직원들은 더 높은 가치의 작업에 집중할 수 있는 추가 시간을 갖게 됩니다.

데이터 추출 및 준비 외에도 자동화는 수동 데이터 입력으로 인해 발생하는 오류를 방지함으로써 기본 데이터 품질을 개선하는 데 똑같이 중요한 역할을 할 수 있습니다.

RPA는 디지털화 및 데이터 수집과 같은 고급 프로세스를 자동화하면서 데이터 품질을 높게 유지하기 위해 반복적인 작업을 얼마든지 지원합니다. 문서에서 데이터 추출 및 데이터 동기화는 데이터 관리를 자동화하는 두 가지 인기 있는 방법입니다.

예를 들어, 영국(UK)의 Brent Council은 RPA를 사용하여 이전에 캡처 및 업데이트를 위해 많은 수작업에 의존했던 것에서 임대료 변경 프로세스를 자동화합니다. 직원들은 수동 프로세스를 "마인드 마비"로 설명했으며 필연적으로 데이터 오류로 이어졌습니다. 위원회는 UiPath를 사용하여 프로세스를 자동화하고 6주 이내에 출시했습니다. 직원이 수동으로 처리하는 데 4분이 넘게 걸리던 단일 임대료 변경이 이제는 40초 미만으로 소요됩니다.

이 프로젝트는 매우 성공적이어서 Brent Council의 다른 많은 팀이 핵심 비즈니스 시스템의 정확한 최신 정보를 보장하기 위해 데이터 정리 활동을 위해 RPA를 배포하도록 요청했습니다. 전체 기사를 읽고 Brent Council이 자동화를 사용하는 다양한 방법을 알아보세요.

2. 모든 시스템의 데이터 분석

전 세계의 조직은 메인프레임과 같이 API가 없는 레거시 시스템과 미션 크리티컬 비즈니스 애플리케이션에 계속해서 의존하고 있습니다. 실제로 글로벌 메인프레임 시장 보고서에 따르면 "은행 기업 데이터의 70%가 여전히 메인프레임에 상주합니다." 그리고 글로벌 메인프레임 시장은 계속해서 성장하고 있습니다. 그러나 분석을 위해 해당 데이터를 추출하는 것은 매우 어려울 수 있으며 종종 수동 작업이 필요합니다.

RPA를 사용하면 BI 및 분석 도구의 데이터 범위를 레거시 시스템, 가상화된 환경 및 API가 없는 시스템으로 확장할 수 있습니다. 자동화는 핵심 뱅킹 정보를 추출 및 분석하거나 웹사이트에서 분석 도구가 이해할 수 있는 형식으로 환율 데이터를 수집하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Brent Council은 또한 RPA를 사용하여 기존 시스템에서 최신 디지털 시스템으로 데이터를 전달합니다.

또한 인공 지능(AI) 기반 RPA는 분석을 위해 이메일, PDF, 이미지, 필기 및 스캔한 문서와 같은 비정형 데이터를 랭글링할 수 있습니다. 비정형 데이터는 LOB(기간 업무) 시스템, 스프레드시트 또는 데이터베이스와 같은 단일 데이터 소스로 통합되어 즉시 분석할 수 있습니다.

남아프리카 공화국의 보험사인 Hollard Group이 바로 그 일을 했습니다. 보험 중개인으로부터 연간 150만 건의 이메일을 수신하는 이 회사는 컨텍스트를 식별하고 콘텐츠를 분류하기 위해 각 개별 이메일과 첨부 파일을 수동으로 처리하고 있었습니다. 이 프로세스에는 높은 정확도가 필요하며 서비스 수준 계약(SLA)과 규정 및 법적 조항을 엄격하게 준수해야 합니다.

회사는 프로세스의 속도와 정확성을 개선하기 위해 종단 간 자동화 솔루션을 구현했습니다. 이 솔루션에는 단일 사용자 인터페이스에 기계 학습(ML), 자연어 처리(NLP), 지능형 광학 문자 인식(OCR) 및 분석 기능이 포함되어 있습니다.

Hollard Group은 주당 2,000시간의 작업 시간을 절약하고 거래당 비용을 91% 절감했습니다. 처리는 실시간으로 수행되며 98%의 케이스가 이전보다 600% 더 빠르게 로봇에 의해 자율적으로 처리됩니다.

3. 결정을 내릴 때와 장소에서 조치를 취하십시오

결정을 행동으로 바꾸는 것은 분석 파이프라인의 마지막 마일입니다. 지식 근로자가 BI 플랫폼에서 생성된 분석에 따라 작업을 수행하는 곳입니다.

Forbes의 최근 기사는 “비즈니스 인텔리전스가 가장 빛을 발하는 시기와 장소에 비즈니스 인텔리전스를 제공한다는 아이디어는 매우 매력적입니다. 그러나 사용자가 이러한 통찰력에 따라 즉시 조치를 취할 수 있다는 가능성은 훨씬 더 강력합니다.”

주요 분석 플랫폼은 BI 도구의 정보를 활용하여 다운스트림 비즈니스 프로세스를 트리거하는 동시에 관련 분석 대시보드와 함께 클릭 유도문안을 포함하기 시작했습니다.

예를 들어, Tableau 대시보드에서 인벤토리 데이터를 검토하는 공급망 분석가를 상상해 보십시오. 재고 수준이 특정 항목에 대해 너무 낮은 것으로 플래그가 지정됩니다. 분석가는 구매 요청을 트리거하여 Tableau 대시보드 내에서 직접 보충이 필요한 재고 항목을 재정렬할 수 있습니다. 마찬가지로 IT 시스템 관리자는 IT 서비스 관리 대시보드를 벗어나지 않고도 소프트웨어 로봇을 실행하여 사건을 조사할 수 있습니다.

그리고 고도로 구조화된 저위험 사용 사례의 경우 자동화를 통해 분석 플랫폼에서 직접 다운스트림 비즈니스 프로세스를 시작할 수 있습니다. 예를 들어, 정기적인 분석 프로세스를 통해 식별된 고객 목록에 마케팅 이메일을 보내는 일상적인 작업을 쉽게 자동화할 수 있습니다.

이러한 사용 사례 외에도 조직을 위한 애플리케이션은 광범위합니다. 공급망 관리만 해도 재고 관리자, 물류 팀, 공급업체, 재무 및 회계 팀 구성원 모두가 혜택을 볼 수 있습니다.

4. 복잡한 비즈니스 및 IT 프로세스 자동화에서 BI 데이터 사용

조직은 비즈니스에 대한 통찰력을 얻고 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 분석 및 데이터 과학을 수용하고 있습니다. BI 데이터는 고급 비즈니스 워크플로의 일부로 더 나은 결정을 내릴 수도 있습니다.

BI 시스템에서 데이터를 추출하려면 (대부분의 경우) 수동 추출이나 새 코드가 필요합니다. 그러나 RPA를 사용하면 BI 데이터 추출을 신속하게 자동화할 수 있습니다.

예를 들어 재무 부서는 최대 지불 조건에 도달한 송장 지불을 보고하고 조치를 취할 수 있습니다. 자동으로 다운로드된 BI 보고서의 정보를 사용하여 RPA 로봇은 알림 및 에스컬레이션을 자동화하여 결제 조건 내에서 결제가 이루어지도록 할 수 있습니다.

보고서에서 추적되는 자산 소유자 및 활용 통계를 포함한 IT 자산에 대한 정보는 UiPath 로봇이 쉽게 추출하여 IT 유지 관리 및 자산 관리를 수행하는 데 사용할 수 있습니다. UiPath를 통한 IT 자동화는 실시간 수요 분석을 기반으로 중요한 서버 패치 및 IT 리소스 증가 또는 감소와 같은 까다로운 작업을 간소화합니다.

이러한 핵심 IT 관리 프로세스는 개발 속도를 높이고 워크플로 자동화를 유지하기 위한 노력을 줄이는 즉시 사용 가능한 활동을 통해 UiPath에 의해 더욱 최적화됩니다.

BI 데이터 추출을 자동화한 다음 복잡한 비즈니스 프로세스에서 해당 데이터를 활용하면 조직이 더 빠르고 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

5. 자동화된 보고서를 통한 BI 민주화

자동화는 비즈니스 인텔리전스의 민주화를 지원하여 비즈니스에 대한 통찰력의 전사적 공유 및 소비를 간소화할 수 있습니다. 정보가 '살아있을' 수 있는 모든 다른 위치의 보고서와 데이터 시각화를 결합한 요약으로 하루를 시작한다고 상상해 보십시오. 이러한 통찰력은 고객 행동, 인구 통계 및 전환율의 예상치 못한 변화를 다룹니다. 또한 조치를 취하고 핵심 성과 지표(KPI)를 개선할 수 있는 권한을 갖게 됩니다.

RPA를 사용하면 시간을 절약하고 생산성을 높이며 정확성을 높이는 동시에 매일 보고할 수 있습니다.

• 데이터 내보내기 자동화

• BI 대시보드 또는 보고서를 PDF 및 Microsoft PowerPoint와 같은 소비 가능한 형식으로 조합

• 이메일, Slack 또는 Microsoft Teams와 같은 채널을 통한 배포

자동화된 보고서는 매주 월요일과 같이 예측 가능한 정기적인 빈도로 생성될 수 있으며 해결해야 할 임계 수준으로 증가한 물류 백로그와 같은 특정 이벤트에 의해 트리거될 수도 있습니다.

예를 들어, 한 회사는 RPA를 활용하여 손익(P&L) 보고의 정확성을 간소화하고 개선합니다. 매일 UiPath 로봇이 트리거되어 필요한 데이터를 수집하고, 이를 검증하고, 최종 보고서를 생성합니다. 그런 다음 로봇은 이러한 보고서를 본사 웹 애플리케이션에 업로드하기 전에 검토를 위해 프런트 오피스 팀에 이메일로 보냅니다.

자동화를 통해 BI를 대중화하면 비즈니스 분석가와 경영진이 데이터를 검색하고 탐색하는 데 시간을 할애하지 않아도 됩니다. 대신 데이터가 알려주는 내용을 기반으로 비즈니스를 위한 올바른 결정을 내리는 데 중점을 둡니다.

데이터에서 더 많은 가치를 창출하고 더 빠르게 행동하며 더 나은 결정을 내리십시오

이 기사에서 논의된 5가지 방법을 사용하여 BI 데이터에 자동화를 적용하면 직원이 더 나은 결정을 내리는 데 집중하고 데이터 기반 통찰력에 따라 더 빠르게 조치를 취하며 비용이 많이 드는 실수로부터 비즈니스를 보호할 수 있습니다.

기본 통합을 통해 UiPath 로봇이 Tableau 대시보드와 같은 분석 플랫폼에서 직접 데이터 기반 인사이트에 따라 행동하고 의사 결정을 가속화할 수 있는 방법에 대해 자세히 읽어보십시오.

그리고 분석이 자동화 프로젝트에 어떻게 도움이 되어 비즈니스 성과를 더 잘 맞출 수 있는지 알아보세요.