Automatisierte Datenanalysen mit APA
Nutzen für die Unternehmen
Analytic Process Automation will es jedem Mitarbeiter ermöglichen, mühelos Daten auszutauschen, zeitraubende und komplexe Prozesse zu automatisieren und Daten in Ergebnisse zu verwandeln. Die Technik vereint Analytics, Business Intelligence und Machine Learning, um Geschäftsprozesse zu automatisieren und die digitale Transformation zu beschleunigen.
Analytic Process Automation: Die Automatisierung von Analyseprozessen beschleunigt die digitale Transformation.
Quelle: Alteryx
In den Anfängen der Datenverarbeitung musste ein Mitarbeiter, der Zahlen analysieren wollte, eine Anfrage an die IT richten und dann ewig auf eine Antwort warten. Das hat sich inzwischen deutlich verbessert, doch noch immer verbauen Datensilos und komplizierte Tools den schnellen Zugang zu geschäftsrelevanten Analysen. Laut IDC widmen Datenanalysten 70 Prozent ihrer Arbeitszeit der Suche nach Daten. Zudem benötigten sie für datenbezogene Aufgaben im Schnitt vier bis sieben unterschiedliche Anwendungen.
Für APA gibt es eine schier unendliche Zahl von Anwendungsfällen. Von Finanzunternehmen, die aufsichtsrechtliche Prüfungen durchführen und Risiken einschätzen, bis zu Retailern, die die Auswirkungen ihrer Preisgestaltung bewerten wollen. All diese Prozesse umfassen Datenaufbereitung und Datenanalyse. Sie erfordern aber auch, dass die Analysten - Mitarbeiter, keine Data Scientists - ihr Geschäftswissen anwenden und flexible, anpassungsfähige Lösungen entwickeln, die schnell auf veränderte Anforderungen reagieren können.
Neue Analytik-Kultur
Viele Unternehmen haben Probleme, mit Analytik einen RoI zu erzielen, weil sie eine Software einführen, die nur einige wenige Mitarbeiter nutzen können und deren Implementierung Monate oder sogar Jahre dauert. Mit Analytic Process Automation können alle Mitarbeiter eine elementare Fähigkeit erlernen: die Analyse von Daten. Viele Unternehmen entscheiden nicht auf Basis von Daten, weil sie schlicht nicht über die Mittel und Wege verfügen, die Daten selbst zu erfassen. Anstatt die nächste Kampagne auf zukunftsorientierten Daten zu basieren, stützen sie sich auf überholte Erfahrungen oder veraltete Reports. Mit APA werden immer mehr Mitarbeiter in die Lage versetzt, zeitnahe Analysen zu erstellen und die daraus resultierenden Vorteile zu erkennen.
Diese Mitarbeiter sind keine hochspezialisierten Data Scientists, sondern Digital Worker mit Affinität zum Umgang mit Daten, aber nicht unbedingt einem Informatikstudium. Eine Selfservice-APA-Plattform legt die Automatisierung in die Hände aller. Sie kann Analysen automatisieren, komplexe datenzentrierte Geschäftsprozesse verwalten und liefert Verantwortlichen und Entscheidern in allen Geschäftsbereichen umsetzbare Erkenntnisse. So eine zukunftsgerichtete Analytik-Kultur erhöht die Chancen eines erfolgreichen digitalen Wandels - gerade angesichts von Märkten, Lieferketten und Kunden, die von einer Pandemie durchgeschüttelt worden sind.
Infobox
Hype um Hyperautomation
Neben APA und RPA kristallisiert sich ein neuer Automatisierungstrend heraus. Gartner zählt Hyperautomation zu den zehn wichtigsten Technologietrends. Dabei handelt es sich um die Kombination fortschrittlicher Technologien wie RPA, Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Process Mining, um Prozesse wirkungsvoller als mit herkömmlichen Automatisierungsfunktionen zu automatisieren. Hyperautomation erstreckt sich nicht nur auf die Tools, die die Automatisierung umsetzen, sondern auch auf den Automatisierungsprozess selbst. Das Messen, Erkennen, Analysieren, Überwachen und Beurteilen von Prozessschritten wird ebenfalls durchgehend automatisiert. Kurz: Hyperautomation automatisiert die Automatisierung. Die Kombination von RPA- und KI-Technologien kann genau dort automatisieren, wo eine Automatisierung bisher nicht möglich war, etwa bei undokumentierten Prozessen, die sich auf unstrukturierte Daten stützen.
