하버드 비즈니스 리뷰(HBR) 보고서는 729명의 HBR 독자를 조사하여 조직이 민첩하고 혁신적이며 데이터 중심적이고 진정으로 경쟁력 있게 되는 데 직면한 과제를 더 잘 이해했습니다. 보고서에 따르면, 응답자의 86%가 엔터프라이즈 데이터에서 새로운 가치와 통찰을 추출하는 것이 "매우 중요하다"고 말했습니다. 그리고 75%는 실행 가능한 인텔리전스를 전사적으로 제공하는 것이 "필수적"이라고 말했습니다.
분명히, 데이터에서 더 많은 가치를 도출하고, 더 나은 결정을 내리고, 그것들에 더 빠르게 행동하는 것은 대부분의 조직에 임무적으로 중요합니다.
이미 완전히 데이터 중심적인 조직이 되는 길에 있든, 여정의 초기 단계에 있든, 우리는 자동화가 분석과 비즈니스 인텔리전스(BI)의 완전한 잠재력을 실현하는 데 도움이 될 수 있는 네 가지 방법을 확인했습니다:
예측 모델과 분석에 나쁜 데이터를 사용하면 BI 소비자들의 신뢰 상실과 비즈니스에 큰 재정적 영향을 초래할 수 있습니다. Smarter with Gartner 기사에 따르면, 낮은 품질 데이터가 조직에 미치는 평균 재정적 영향은 연간 평균 1,500만 달러로 추정됩니다.
데이터 준비는 분석에 앞서 데이터 품질 문제를 식별하고 데이터 수리를 돕는 중요한 단계입니다. Forbes에 따르면, "데이터 과학자들은 분석을 위해 데이터를 준비하고 관리하는 데 시간의 약 80%를 씁니다." 분석을 위한 시간은 오직 20%만 남습니다.
데이터 수집, 정제, 수리 자동화는 분석가들이 데이터 준비에 쓰는 시간을 크게 줄일 수 있습니다. Tableau Prep 같은 전용 제품은 데이터 수집, 정제, 레이블링 같은 작업을 자동화하기 위해 목적에 맞게 구축되었습니다.
로봇 프로세스 자동화(RPA)는 여러 시스템에서 데이터를 추출하고, 초기 품질 검사를 수행하고, 데이터를 단일 파일이나 보고서로 컴파일하여 준비와 분석을 위해 준비되게 하는 빠르고 신뢰할 수 있는 방법을 제공합니다.
예를 들어, 시각 장애인을 지원하는 스페인의 자선 단체 ONCE는 RPA를 사용하여 28개 유통 센터에 배포된 복권 티켓 재고를 추적합니다. UiPath 로봇을 사용하여 시스템에 로그인하고, 필요한 데이터를 추출하고, 마스터 보고서에 입력함으로써, ONCE는 이제 이 작업을 이전 시간의 일부만으로 수행할 수 있습니다. 인간의 개입은 최종 확인과 감독만으로 최소화됩니다. 보고서 생성은 이제 월간에서 주간으로, 직원들은 더 높은 가치의 작업에 집중할 추가 시간을 갖게 되었습니다.
이전에는 직원들이 이 모든 것을 수동으로 클릭-클릭-클릭하며 시스템에 로그인하고, [Microsoft] Excel 파일을 열고, 정보를 복사-붙여넣기 했습니다. 그저 재고 수준을 이해하기 위해서였죠. 우리는 로봇이 그들을 위해 이 일을 할 수 있다고 말했고, 그들은 기뻐했습니다.
Emilio Campin, ONCE 프로젝트 매니저
데이터 추출과 준비를 넘어, 자동화는 수동 데이터 입력으로 도입되는 오류를 피함으로써 근본적인 데이터 품질 개선에도 동등하게 중요한 역할을 할 수 있습니다.
RPA는 데이터 품질이 높게 유지되도록 하면서 데이터 디지털화와 수집 같은 고급 프로세스를 자동화하는 데 어떤 수의 반복 작업도 지원합니다. 문서에서 데이터 추출과 데이터 동기화는 데이터 관리를 자동화하는 두 가지 인기 있는 방법입니다.
영국(UK)의 Brent Council은 예를 들어, 많은 수동 노력을 의존하여 캡처하고 업데이트했던 임대료 변경 프로세스를 자동화하기 위해 RPA를 사용합니다. 직원들은 수동 프로세스를 "정신 나가는(mind numbing)" 것이라고 묘사했고, 그것은 필연적으로 데이터 오류로 이어졌습니다. 의회는 UiPath로 프로세스를 자동화하고 6주 내에 롤아웃했습니다. 직원 한 명이 수동으로 4분 이상 걸리던 단일 임대료 변경이 이제 40초 미만으로 걸립니다.
우리는 고도로 숙련된 평가 담당자들이 임대료 변경을 위해 정보를 복사-붙여넣기하는 데 시간을 보내야 했습니다... 우리는 임대료 변경 서비스 자동화가 우리 데이터 품질을 극적으로 개선했다는 것을 발견했습니다. 수동 데이터 입력을 통해 스며드는 오류들을 제거했습니다.
Manjula Pindoria, Brent Council 디지털 워크스트림 리드
이 프로젝트는 너무 성공적이어서 Brent Council의 많은 다른 팀들이 데이터 정리 활동을 위해 RPA 배포를 요청했고, 핵심 비즈니스 시스템에서 최신이고 정확한 정보를 보장했습니다. 전체 이야기를 읽고 Brent Council이 자동화를 사용하는 여러 방법을 배우세요.
전 세계 조직들은 API가 없는 레거시 시스템과 미션 크리티컬 비즈니스 애플리케이션에 계속 의존하고 있습니다. 사실, 글로벌 메인프레임 시장 보고서에 따르면, "은행 기업 데이터의 70%가 여전히 메인프레임에 상주합니다." 그리고 글로벌 메인프레임 시장은 계속 성장하고 있습니다. 하지만 그 데이터를 분석을 위해 추출하는 것은 매우 어려울 수 있고 종종 수작업을 필요로 합니다.
RPA로, BI와 분석 도구의 데이터 도달 범위를 레거시 시스템, 가상화 환경, API가 없는 시스템으로 확장할 수 있습니다. 자동화는 핵심 은행 정보를 추출하고 분석하거나, 웹사이트에서 환율 데이터를 분석 도구가 이해할 수 있는 형식으로 수집하는 등 원하는 것을 도울 수 있습니다.
Brent Council은 또한 RPA를 사용하여 레거시 시스템에서 더 새로운 디지털 시스템으로 데이터를 흐르게 합니다:
어떤 의회와 마찬가지로, 우리는 많은 레거시 시스템을 가지고 있습니다. 우리 레거시 시스템과 더 새로운 디지털 시스템 사이에서 데이터가 원활하게 흐를 수 있도록 하는 것은 필수적입니다. RPA는 이러한 시스템들과 대화하도록 빠르게 프로그래밍될 수 있고, 하나에서 데이터를 효과적으로 추출하고, 검증하고, 다른 곳에 넣을 수 있습니다. 빠르고, 효율적이며, 비용 효과적입니다.
Manjula Pindoria, Brent Council 디지털 워크스트림 리드
또한, 인공지능(AI) 기반 RPA는 이메일, PDF, 이미지, 필기, 스캔 문서 같은 비구조화 데이터를 분석을 위해 다룰 수 있습니다. 비구조화 데이터는 라인오브비즈니스 시스템, 스프레드시트, 데이터베이스 같은 단일 데이터 소스로 통합되어 즉시 분석 준비가 됩니다.
남아프리카 보험사인 The Hollard Group이 바로 그렇게 했습니다. 이 회사는 보험 중개인들로부터 연간 150만 개의 이메일을 받으며, 각 개별 이메일과 첨부파일을 수동으로 처리하여 맥락을 식별하고 콘텐츠를 분류했습니다. 이 프로세스는 높은 정확성을 요구하고 서비스 수준 계약(SLA)과 규제 및 법적 조항을 엄격히 준수해야 합니다.
이 회사는 프로세스의 속도와 정확성을 개선하기 위해 엔드투엔드 자동화 솔루션을 구현했습니다. 솔루션에는 기계 학습(ML), 자연어 처리(NLP), 지능형 광학 문자 인식(OCR), 단일 사용자 인터페이스의 분석 역량이 포함되었습니다.
The Hollard Group은 주당 2,000 작업 시간을 절약하고 트랜잭션당 비용을 91% 낮췄습니다. 처리는 실시간으로 수행되며, 98%의 케이스가 로봇에 의해 자율적으로 처리되어 이전보다 600% 더 빠릅니다.
조직들은 비즈니스에 대한 통찰을 얻고 더 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 분석과 데이터 과학을 수용하고 있습니다. BI 데이터는 고급 비즈니스 워크플로의 일부로서 더 나은 결정을 주도할 수도 있습니다.
BI 시스템에서 데이터를 추출하는 것은 (대부분의 경우) 수동 추출이나 새 코드를 필요로 합니다. 하지만 RPA로, BI 데이터 추출을 빠르게 자동화할 수 있습니다.
예를 들어, 재무 부서는 최대 지급 기한에 도달한 송금 지급에 대해 보고하고 조치할 수 있습니다. 자동으로 다운로드된 BI 보고서의 정보를 사용하여, RPA 로봇은 지급이 지급 기한 내에 이루어지도록 리마인더와 에스컬레이션을 자동화할 수 있습니다.
자산 소유자와 활용 통계를 포함하여 보고서에서 추적되는 IT 자산에 대한 정보는 UiPath 로봇에 의해 쉽게 추출되어 IT 유지보수와 자산 관리를 수행하는 데 사용될 수 있습니다. UiPath와의 IT 자동화는 실시간 수요 분석을 기반으로 중요한 서버 패칭과 IT 리소스 증감 같은 어려운 태스크를 간소화합니다.
이러한 핵심 IT 관리 프로세스들은 개발을 가속화하고 워크플로 자동화 유지 노력을 줄이는 UiPath의 바로 사용 가능한 활동들로 더욱 최적화됩니다.
BI 데이터 추출을 자동화하고, 그 데이터를 복잡한 비즈니스 프로세스에서 활용함으로써, 귀사 조직은 더 빠르고 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.
자동화는 비즈니스 인텔리전스의 민주화를 도울 수 있으며, 귀사 비즈니스에 대한 통찰의 전사적 공유와 소비를 간소화합니다. 정보가 '살아있는' 모든 다른 장소에서 보고서와 데이터 시각화를 결합한 요약으로 하루를 시작한다고 상상해 보세요. 이 통찰들은 고객 행동, 인구 통계, 전환율의 예상치 못한 변화를 다룰 것입니다. 그리고 여러분은 KPI(핵심 성과 지표)를 개선하기 위해 조치를 취하고 개선할 수 있는 힘을 얻게 될 것입니다.
RPA로, 귀사 회사는 시간을 절약하고, 생산성을 개선하고, 정확성을 높이면서 일일 보고를 가질 수 있습니다:
자동화된 보고서는 매주 월요일 같은 규칙적이고 예측 가능한 빈도로 생성될 수 있으며, 특정 이벤트(예: 해결되어야 하는 중요한 수준으로 증가한 물류 백로그)에 의해 트리거될 수도 있습니다.
예를 들어, 한 회사는 RPA를 활용하여 손익(P&L) 보고를 간소화하고 정확성을 개선합니다. 매일, UiPath 로봇은 필요한 데이터를 수집하고, 검증하고, 최종 보고서를 생성하도록 트리거됩니다. 로봇은 그런 다음 이 보고서를 프론트 오피스 팀에 이메일로 보내 검토하게 하고, 그들이 헤드 오피스 웹 애플리케이션에 업로드되기 전에 검토하게 합니다.
자동화를 통해 BI를 민주화함으로써, 비즈니스 분석가와 임원들이 데이터를 탐색하고 파헤치는 데 시간을 보내는 것에서 해방시킬 수 있습니다. 대신, 그들은 데이터가 그들에게 말하는 것을 기반으로 비즈니스를 위한 올바른 결정을 내리는 데 집중합니다.
이 기사에서 논의된 네 가지 방식으로 BI 데이터에 자동화를 적용함으로써, 여러분의 사람들은 더 나은 결정을 내리는 데 집중하고, 데이터 주도 통찰에 더 빠르게 행동하며, 비즈니스를 비용이 많이 드는 실수에서 구할 수 있을 것입니다.
UiPath 로봇이 Tableau 대시보드 같은 분석 플랫폼에서 직접 데이터 주도 통찰에 기반하여 행동하고 의사결정을 가속화하는 방법에 대해 더 읽어보세요, 네이티브 통합과 함께.
자동화 제어 시스템
목공 드릴링 머신은 더 단단하고 날카로운 드릴 비트를 사용하여 회전 절삭 또는 회전 압출 방식으로 가공 재료에 원통형 또는 사각형 구멍을 내는 기계 장비의 총칭입니다. 목공 홀 머신, 목공 보링 머신, 드릴 머신 우드 커터, 우드 카빙 드릴 머신, 카펜터 드릴 머신, 우드워킹 드릴러, 우드워킹 펀칭 머신, 우드워킹 드릴링 머신, 우드워킹 관통홀 머신 등으로도 불립니다. 이 목공 홀 머신은 주로 CNC 방전 가공기가 펀칭이나 측면 보링을 할 수 없고, 일반 공압 드릴의 정밀도가 높지 않은 문제를 해결하기 위해 사용됩니다. 또한 반복적
처음 TIMTOS에 갔을 때 기계 복도, 번쩍이는 기술, 어디서 시작해야 할지 감도 안 잡혀 압도당했습니다. 하지만 2일 차 끝날 땐 리드, 아이디어, 업계가 어디로 향하는지 완전히 새로운 이해를 얻고 나왔죠. 여러분도 아마 비슷하실 겁니다. 설레고, 궁금하지만, 좀 막막하실 수도. 이 핸드북은 실경험에서 나왔습니다. 매년 목적과 결과를 가지고 TIMTOS에 다녀왔고, 이 가이드엔 비즈니스 마인드 참가자에게 중요한 걸 담았습니다. 안엔 단계별 분석이 있습니다: 등록 방법, 뭘 볼지, 누구와 대화할지, 시간을 가치 있게 만드는 법.
