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Mit RPA das Potenzial von Business Intelligence freisetzen
Robotic Process Automation (RPA) kann bei der Datengewinnung sowie -verarbeitung unterstützen und damit das Potenzial von Business Intelligence (BI) ausschöpfen.
Daten sind das Gold des digitalen Zeitalters, denn sie liefern etwas, das in der heutigen Geschäftswelt viel wert ist: Erkenntnisse. Allerdings kommt es darauf an, wie man Daten sammelt und in Relation setzt, so dass sich ein Mehrwert aus diesen Daten ziehen lässt und Anwender bessere Entscheidungen treffen und entsprechend handeln können.
Eine verwertbare Datengewinnung ist mit einem erheblichen Arbeitsaufwand verbunden. Denn Qualitätsprobleme müssen noch vor der Analyse erkannt und fehlerhafte Datensätze repariert werden. Robotic Process Automation (RPA) kann hierbei unterstützen und Business Intelligence (BI) auf ein neues Level heben. Doch wie setzen Unternehmen RPA am besten ein?
1. Verbesserung der Datenqualität
Daten bilden die Grundlage für Business-Entscheidungen und müssen daher qualitativ hochwertig sein, damit sie nicht zu Fehleinschätzungen führen. Jedoch finden meist noch viele minderwertige Daten ihren Weg in Forcasting-Modelle und Analysen. Werden Datensätze nicht gut vorbereitet, kann dies finanzielle Auswirkungen auf ein Unternehmen haben.
Die richtige Datenvorbereitung ist von entscheidender Bedeutung, nimmt allerdings viel Zeit in Anspruch. Dabei können die Datenerfassung, -bereinigung und -reparatur bereits automatisiert werden, was den Aufwand reduziert. Proprietäre Produkte wurden speziell für die Automatisierung dieser Aufgaben entwickelt. Mit Unterstützung von RPA lassen sich Daten schnell und zuverlässig aus mehreren Systemen extrahieren und erste Qualitätsprüfungen durchführen sowie Daten in einer einzigen Datei oder einem Bericht zusammenstellen.
Im Vergleich zum Mitarbeiter schaffen es Softwareroboter so in einem Bruchteil der Zeit, die richtigen Daten für eine höherwertige Analyse und Weiterverarbeitung durch menschliche Mitarbeiter bereitzustellen.
Neben der Datenextraktion und -aufbereitung spielt Automatisierung eine wichtige Rolle bei der Verbesserung der zugrunde liegenden Datenqualität, da durch sie Fehler bei der manuellen Dateneingabe vermieden werden. RPA kann dabei eine beliebige Anzahl von sich wiederholenden Aufgaben unterstützen, um eine hohe Datenqualität zu gewährleisten und gleichzeitig fortgeschrittene Prozesse wie die Digitalisierung und Erfassung von Daten zu automatisieren. Die Datenextraktion aus Dokumenten und die Datensynchronisation sind dabei zwei der beliebtesten Möglichkeiten, um die Datenverwaltung zu automatisieren.
2. Datenanalyse aus unterschiedlichen Systemen
Auch 2022 verlassen sich Unternehmen noch immer auf Altsysteme und unternehmenskritische Geschäftsanwendungen, die nicht über die nötigen APIs verfügen, wie beispielsweise Mainframes. So sehen 86 Prozent der deutschen Anwenderunternehmen in Mainframes eine langfristige Perspektive. Das Extrahieren solcher Daten für die Analyse kann jedoch schwierig sein und erfordert häufig manuelle Arbeit.
Mit RPA lassen sich BI- und Analyse-Tools auch für Altsysteme, virtualisierte Umgebungen sowie Systeme ohne APIs nutzen. Als besonders hilfreich erweist sich Automatisierung, wenn es darum geht, Daten aus Altsystemen in moderne Systeme zu übertragen. Mit RPA kann schnell, effizient und kostengünstig mit diesen Systemen kommuniziert und Daten aus einem System extrahiert, validiert und in ein anderes übertragen oder Daten in ein Format gebracht werden, das Analyse-Tools verstehen können.
Darüber hinaus kann RPA mit künstlicher Intelligenz (KI) selbst unstrukturierte Daten aus E-Mails und PDFs, aber auch aus Bildern, Handschriften und gescannten Dokumente für Analysen verarbeiten. Die unstrukturierten Daten werden dabei in einer einzigen Datenquelle konsolidiert, zum Beispiel in einem Line-of-Business-System, einer Tabellenkalkulation oder einer Datenbank, und können dadurch umgehend analysiert werden.
3. Umsetzung von Entscheidungen
Die Umsetzung von Entscheidungen in geeignete Maßnahmen ist der letzte Schritt jeder Analyse. Dass Business Intelligence an dieser Stelle nicht nur die Erkenntnisse bereitstellt, sondern den Nutzer dazu befähigt, sofort auf Basis dieser Analysen zu handeln, rückt immer mehr in den Fokus der Plattformbetreiber. Entsprechende Analyseplattformen verfügen neben den zugehörigen Analyse-Dashboards auch über Funktionen, um nachgelagerte Geschäftsprozesse mit nur einem Mausklicks anzustoßen.
Überträgt man diese Idee zum Beispiel auf das Supply Chain Management, kann der Analyst nicht nur feststellen, ob der Lagerbestand für einen bestimmten Artikel zu niedrig ist, sondern auf seinem Dashboard sofort eine Bestellanforderung auslösen, um den Lagerartikel nachzubestellen, falls nötig. Auf ähnliche Weise kann auch ein IT-Systemadministrator einen Softwareroboter starten, um einen Vorfall zu untersuchen, ohne das IT-Servicemanagement-Dashboard zu verlassen.
4. Verwendung von BI-Daten in komplexen Geschäfts- und IT-Prozessautomatisierungen
Business-Intelligence-Daten können als Teil eines fortgeschrittenen Geschäftsablaufs genutzt werden. Die Extraktion von Daten aus einem BI-System würde jedoch in den meisten Fällen entweder eine manuelle Extraktion oder neuen Code erfordern. Durch die Nutzung von RPA für die Extraktion und Nutzung dieser Daten können Unternehmen jedoch schneller bessere Entscheidungen treffen.
Finanzabteilungen können so beispielsweise Berichte über überfällige Rechnungszahlungen erstellen und entsprechend handeln. Anhand der Informationen aus dem automatisch heruntergeladenen BI-Bericht kann ein Softwareroboter Mahnungen und Eskalationen automatisieren, so dass sichergestellt wird, dass die Zahlung innerhalb der Fristen erfolgt.
Des Weiteren können Informationen über IT-Assets, einschließlich Asset-Eigentümer und Nutzungsstatistiken, die in Berichten verfolgt werden, von einem Softwareroboter extrahiert und für die IT-Wartung und das Asset-Management verwendet werden.
„Automatisierung kann zu einer Demokratisierung von Business Intelligence beitragen, indem sie die unternehmensweite Weitergabe und Nutzung von Erkenntnissen rationalisiert.“
Sabine Obermayr, UiPath
Damit rationalisiert die Automatisierung komplexe Aufgaben wie das Patchen kritischer Server und das Erhöhen oder Verringern von IT-Ressourcen – und zwar auf Grundlage von Echtzeit-Analysen. Diese typischen Kernprozesse der IT-Verwaltung werden so optimiert, dass die Entwicklung beschleunigt und der Aufwand für die Wartung von Workflow-Automatisierungen verringert werden kann.
5. Demokratisierung von BI durch automatisierte Berichte
Automatisierung kann zu einer Demokratisierung von Business Intelligence beitragen, indem sie die unternehmensweite Weitergabe und Nutzung von Erkenntnissen rationalisiert. Werden Berichte und Daten aus allen möglichen Abteilungen und Bereichen eines Unternehmens zusammengeführt, sind tiefere Einblicke möglich. So werden unerwartete Änderungen im Kundenverhalten, in der Demografie und in den Konversionsraten aufgedeckt, so dass sich Maßnahmen schnell ergreifen lassen, um Key Performance Indicators (KPIs) zu verbessern.
RPA kann Unternehmen dabei unterstützen, solche Berichte in einem regelmäßigen, vorhersehbaren Rhythmus zu erstellen. So kann der Datenexport automatisiert, BI-Dashboards oder Berichten in konsumierbaren Formaten wie PDFs und Microsoft PowerPoint kumuliert und über unternehmensweite Kanäle wie E-Mail, Slack oder Microsoft Teams verbreitet werden – ohne das Mitwirken von Mitarbeitern. Zudem lassen sich Ereignisse als Trigger eines solchen Vorgangs definieren.
Indem BI durch Automatisierung demokratisiert wird und Datenextraktion und Vorbereitung mit RPA beschleunigt werden, bleibt Geschäftsanalysten und Führungskräfte mehr Zeit für die Entscheidungsfindung. Auf Grundlage der optimierten Daten können sie so schneller reagieren und Unternehmen somit vor kostspieligen Fehlern bewahren.
Über die Autorin:
Sabine Obermayr ist Director Marketing & Demand Generation bei UiPath.
Die Autoren sind für den Inhalt und die Richtigkeit ihrer Beiträge selbst verantwortlich. Die dargelegten Meinungen geben die Ansichten der Autoren wieder.
