자동화가 데이터의 잠재력을 최대한 활용하는 데 도움이 되는 4가지 방법

조직은 오늘날의 엄청난 비즈니스 속도에 맞춰 의사 결정을 내릴 수 있도록 데이터에 보다 효율적으로 액세스할 수 있는 자동화가 필요합니다.

오늘날의 비즈니스 속도를 따라잡기 위해 리더는 조직을 대신하여 지속적으로 빠른 결정을 내려야 합니다. 그러나 조치를 취하기 전에 전체 비즈니스 사례를 평가할 수 없는 경우 이러한 결정은 불만족스럽고 심지어 해로운 결과로 이어질 수 있습니다. 그렇다면 조직은 긍정적인 결과를 보장하면서 어떻게 더 빠른 결정 시간을 달성할 수 있습니까? 정답은 자동화입니다.

조직의 데이터를 보면 개선 기회가 어디에 있는지 알 수 있다는 것은 비밀이 아니며 많은 기업에서 이미 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 분석 도구를 활용하여 이러한 정보를 이해하는 데 도움이 됩니다. Harvard Business Review는 최근 응답자의 86%가 기업 데이터에서 새로운 가치와 통찰력을 추출하는 것이 매우 중요하다고 생각하고 75%가 기업 전체의 직원에게 실행 가능한 인텔리전스를 제공하는 데 필수적이라고 생각하는 것으로 나타났습니다.

안타깝게도 BI 도구도 전문가가 민첩하게 운영하고 경쟁력을 유지하는 데 필요한 만큼 항상 빠르거나 정확하게 움직이는 것은 아닙니다. 자동화 기술로 이러한 도구를 강화하면 더 효율적이고 효과적일 수 있습니다. 다음은 자동화를 통해 조직이 전체 분석 및 BI 잠재력을 최대한 발휘하여 데이터에서 더 많은 가치를 도출하여 비즈니스 결정을 내리고 신속하게 조치를 취할 수 있도록 도와주는 4가지 방법입니다.

참조: 데이터:혁신을 위한 경쟁 차별화 요소

비즈니스에 대한 360도 그림 확보

효과적인 비즈니스 결정은 진공 상태에서 내릴 수 없기 때문에 의사 결정권자는 계획을 실행하기 전에 비즈니스 상태를 명확하게 파악해야 합니다. 오늘날 많은 기업이 여전히 의존하고 있는 레거시 시스템이 비즈니스의 결정 시간을 방해하여 가치 실현 시간을 방해하는 곳입니다. 이러한 시스템에는 API가 부족한 경우가 많기 때문에 BI 및 분석 도구에 알리기 위해 데이터를 추출하는 것은 시간이 많이 걸리고 복잡한 프로세스인 경우가 많습니다. 즉, 의사 결정권자는 속도를 위해 고려 사항에서 특정 세부 정보를 생략하거나 데이터가 업데이트될 때까지 기다려야 합니다. .

RPA(로봇 프로세스 자동화)와 같은 자동화 기술은 레거시 시스템, 가상화된 환경 및 API가 없는 시스템(예:웹 사이트)과 같은 여러 시스템에서 데이터를 가져와 중앙 위치에 통합하여 이러한 장애물을 극복할 수 있습니다. . 또한 자동화는 데이터를 언어로 변환하고 BI 및 분석 도구가 이해할 수 있는 형식을 제공하여 더 많은 분석가 개입의 필요성을 줄입니다. 예를 들어 자동화는 PDF, 이메일, 스캔한 문서, 이미지 및 필기와 같은 구조화되지 않은 데이터를 가져와 분석할 준비가 된 단일 데이터 소스로 통합할 수 있습니다. 이렇게 하면 사용자에게 비즈니스에 대한 보다 강력한 그림을 제공할 뿐만 아니라 해당 정보를 더 빨리 사용할 수 있습니다.

데이터 품질 향상

잘못된 데이터는 가장 의도한 사업 계획의 정확성을 방해하는 힘이 있으므로 데이터 준비를 분석 전에 필수적인 단계로 만듭니다. 하지만 수동으로 수행할 경우 데이터 준비가 직원의 대역폭을 빠르게 독점할 수 있습니다.

데이터 수집 외에도 분석가는 데이터 정리 및 복구를 자동화하여 이 정보를 준비하는 데 걸리는 시간을 크게 줄여 실제로 분석하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. RPA가 여러 시스템에서 데이터를 빠르게 추출하면 이러한 소프트웨어 로봇은 BI 소프트웨어가 읽고 분석가가 검토할 수 있는 기본 형식으로 컴파일하기 전에 품질을 확인할 수도 있습니다.

속도 외에도 자동화된 데이터 처리는 수동 데이터 입력을 통해 발생할 수 있는 실수를 제거하여 보다 정확하고 유익한 데이터를 생성합니다. 예를 들어, 런던의 브렌트 카운슬이 임대료 변경 프로세스(임대료 변경을 위해 직원이 정보를 복사하여 붙여넣어야 하는 매우 수동적인 활동)를 자동화했을 때, 불가피하게 처리 오류가 발생했습니다. 단일 임대료 변경은 4분에서 40초로 단축되었습니다. 따라서 결정에 걸리는 시간이 단축됩니다. 준비 프로세스를 지원하는 자동화를 통해 기업은 비판적 사고가 필요한 활동에 인재의 역량을 집중할 수 있으며, 이는 비즈니스 추진력을 더욱 가속화할 수 있는 혁신을 촉진합니다.

아이디어를 행동으로 전환

BI 도구는 사용자를 더 현명한 결정으로 이끌 수 있지만 이러한 결정을 실행에 옮길 책임은 여전히 ​​사용자에게 있습니다. 추가 단계(한 신청서를 다른 신청서에 남겨야 하는 것처럼 보이는 작은 단계라도)는 쉽고 불행하게도 조치가 취해질 가능성을 약화시킬 수 있습니다.

자동화는 정보를 행동으로 옮기는 데 도움이 될 수 있습니다. 일부 최신 분석 플랫폼은 대시보드에 클릭 한 번으로 클릭 유도문안을 표시하여 사용자가 플랫폼에서 생성한 통찰력에 따라 즉시 조치를 취할 수 있습니다. 예를 들어 IT 서비스 관리 대시보드에서 데이터 세트의 불일치가 드러날 경우 관리자는 소프트웨어 로봇을 자동으로 배포하여 대시보드를 떠나지 않고도 사고를 조사할 수 있습니다. 정의된 기준이 시스템 내에서 충족되면 로봇이 자동으로 실행되도록 구성할 수도 있습니다.

마찬가지로, 자동화가 BI 및 분석 도구용 데이터를 소싱하면 해당 도구의 출력(예:보고서, 데이터베이스)에서 정보를 추출하여 다른 IT 및 비즈니스 프로세스 자동화에 알릴 수 있습니다. BI 시스템에서 데이터를 추출하려면 전통적으로 새로운 코드나 수동 추출이 필요하지만, RPA 로봇은 이를 자동으로 가져온 다음 다른 활동에 적용하도록 구성할 수 있습니다. 로봇은 보고서에 저장된 IT 정보(예:IT 자산을 소유하거나 사용하는 직원)를 가져와 IT 관리 및 유지 관리 활동에 활용할 수 있습니다.

BI 통찰력에 따라 팀 조정

모든 사람이 비즈니스 위치에 맞춰져 있으면 팀이 빠르게 이동할 수 있지만 모든 사람에게 BI 및 분석 플랫폼에 대한 액세스 권한을 부여하거나 수동으로 보고서를 지속적으로 공유하는 것이 항상 실현 가능하거나 효율적이지는 않습니다. 조직은 정보 공유를 용이하게 하는 자동화를 사용하여 BI를 민주화할 수 있습니다. 자동화 기술로 강화된 BI 및 분석 대시보드는 팀이나 이메일과 같은 선호하는 채널을 통해 조직 전체의 직원에게 통찰력 요약을 PDF 및 PowerPoint와 같은 소화 가능한 형식으로 배포하도록 프로그래밍할 수 있습니다.

사용자는 이러한 보고서가 정기적으로 배포되는지(예:판매 활동에 대한 일일 상태 업데이트) 또는 정의된 이벤트에 의해 트리거되는지(예:물류 백로그가 심각한 수준으로 확대되어 즉각적인 주의가 필요한 경우) 결정할 수 있습니다. 조직은 정보 공유를 자동화하여 분석가를 관리자가 아닌 분석가로 유지합니다.

조직에는 현명한 결정을 내리는 데 필요한 정보가 이미 있습니다. 그들은 이러한 결정이 오늘날의 엄청난 비즈니스 속도를 따라잡을 수 있도록 보다 효율적으로 액세스할 수 있는 방법이 필요합니다. 그러나 BI 및 분석 도구를 자체적으로 채택하는 것만으로는 데이터의 금광을 발견하기에 충분하지 않습니다. 이러한 도구를 자동화 기능과 결합함으로써 의사 결정권자는 이러한 도구를 통해 확보한 통찰력을 보다 효과적으로 잠금 해제하고 실행하여 혁신이 느려지는 일이 없도록 할 수 있습니다.