10 Geschäftsprobleme BI-Automatisierungsrisse

Business Intelligence (BI) ist ein unübertroffener Helfer bei der Wertschöpfung aus Daten. Es zielt auf eine schnellere und genauere Berichterstattung, eine bessere betriebliche Effizienz, eine verbesserte Entscheidungsfindung, eine einwandfreie Mitarbeiter- und Kundenzufriedenheit und mehr ab. Die einfache Implementierung eines BI-Systems reicht dem Unternehmen jedoch nicht aus, um das volle Potenzial von Daten auszuschöpfen. Nur in Verbindung mit automatisierten Tools kann BI das volle Potenzial ausschöpfen, zu dem es fähig ist. Das ist der Grund, warum die Business-Intelligence-Automatisierung in ihrer Blütezeit ist.

Die Nachfrage nach Automatisierung wächst unter den führenden Analyseplattformen rasant. So stand beispielsweise Tibco, ein bekannter Analyseanbieter, Ende 2021 kurz vor der Fusion mit Blue Prism, einem Pionier unter den RPA-Anbietern, während Alteryx eine Partnerschaft mit UiPath einging, einem Unternehmen, das ebenfalls eine RPA-basierte Plattform bereitstellt. Die Automatisierung wird heute nicht nur als Vermittler der sich wiederholenden Prozesse angesehen, sondern auch als wesentlicher Bestandteil der Bereitstellung von Erkenntnissen. Ob Sie also am Anfang Ihres Weges zu einer datengesteuerten Organisation stehen oder BI schon seit einiger Zeit nutzen, hier ist eine Liste von Problemen, bei deren Lösung die BI-Automatisierung Ihnen helfen kann.

1. Ein effizienter Prozess zur Entdeckung und Einstufung von Erkenntnissen

Das manuelle Extrahieren und Ranking von datengetriebenen Erkenntnissen ist ein ziemlich anstrengender Prozess. Außerdem stiehlt es wertvolle Arbeitszeit, die Ihr Team wichtigeren Aufgaben widmen könnte.

Die Implementierung von BI-Dashboards ist ein kluger Schritt für Organisationen, die mit Daten überhäuft werden. Es kann ihnen helfen, Zeit- und Personalaufwand zu vermeiden und Arbeitsabläufe insgesamt zu rationalisieren. Abgesehen von der Aufdeckung umsetzbarer Erkenntnisse in Echtzeit ermöglichen automatisierte Tools den Benutzern, diese zu priorisieren, und tragen so zu einer intelligenteren Entscheidungsfindung bei.

Apropos Möglichkeiten, die BI-Automatisierung mit sich bringt, das Gesundheitswesen ist ein anschauliches Beispiel für eine Branche, die sich am meisten danach sehnt. Medizinische Organisationen, die enorme Datenmengen produzieren, stehen oft vor der Herausforderung, große Mengen heterogener Daten mit einer begrenzten Anzahl von Mitarbeitern zu handhaben. Sie könnten verwirrt sein, wie man High-End-Software in einem klinischen Umfeld implementiert.

Daher können medizinische Organisationen bei der Untersuchung von Trends und Demografien proaktiver werden, indem sie die Clustering-Funktion in Tableau verwenden. Die Lösung hilft dabei, statistisch ähnliche Gruppen basierend auf den angegebenen Attributen zu definieren, z. B. Einblicke in die Pädiatrie einzustufen und Patienten mit kurzem Aufenthalt mit Patienten mit längerem Aufenthalt zu vergleichen.

2. Schlechte Datenqualität

Bei der Verarbeitung großer Datenmengen ist es zu schwierig, den menschlichen Faktor zu überwinden und jeden einzelnen Fehler vor Ort zu erkennen. Die Beeinträchtigung der Datenqualität kann Sie viel kosten, da dies unter anderem zu großen finanziellen Verlusten, einem beschädigten Ruf des Unternehmens, ungenauem Targeting und uninformierten Entscheidungen führt.

Insbesondere schlechte Daten können Vertriebs- und Marketing-Pipelines beeinträchtigen. Wenn Ihre Mailinglisten nicht „hygienisch“ sind, falsche Kontaktdaten haben oder Adressaten enthalten, die sich bereits abgemeldet haben, haben Sie wahrscheinlich extrem hohe Abwanderungsraten und verlieren potenzielle Kunden.

In dieser Hinsicht wird die Datenvorverarbeitung zu einer großen Sache im Kampf um genaue und zuverlässige Analysen. Allerdings versäumen es Data Scientists aufgrund des akuten Zeitmangels oft, eine gründliche Vorverarbeitung durchzuführen. Die Verwendung von Plattformen wie Microsoft Power BI kann die Notwendigkeit einer wiederholten manuellen Datenbereinigung eliminieren. Mithilfe des Power Query Editors können Sie automatisch Duplikate, fehlende Werte oder Fehler identifizieren und entfernen und sich so von einem weiteren Hindernis für die Produktivität des gesamten Unternehmens verabschieden.

3. Analysieren von Daten aus unterschiedlichen Systemen

Einige Unternehmen können mit der digitalen Transformation nicht Schritt halten und geraten bei der Migration von Legacy-Systemen zu moderneren ins Hintertreffen. Eine kürzlich von CIO Insider durchgeführte Umfrage ergab, dass eine durchschnittliche IT-Abteilung in allen Branchen etwa 55 % ihres Technologiebudgets für die Wartung bestehender Infrastrukturen ausgibt, anstatt neue innovative Fähigkeiten aufzubauen. Auf diese Weise werden Legacy-Systeme zu einer großen Belastung, da ihre teure Wartung und mangelnde Integration in moderne Ökosysteme viele Organisationen zurückhalten.

Die Business-Intelligence-Automatisierung wiederum rationalisiert effektiv den Datenfluss von einem System zum anderen und hilft, Daten in einer Single Source of Truth zu sammeln. Darüber hinaus vereinfachen automatisierte Lösungen die Strukturierung von Inhalten, um sie für die Analyse vorzubereiten.

4. Eingeschränkter Zugang zu Informationen aufgrund der Abhängigkeit von technischem Personal

Obwohl der ungehinderte Zugriff auf Daten für alle Teams innerhalb einer Organisation eine sichere Sache zu sein scheint, funktioniert dies in der Praxis nicht wirklich. In den meisten Fällen mangelt es Legacy-Systemen einfach an Flexibilität und sie erfordern die Beteiligung von Datenwissenschaftlern, um datengetriebene Erkenntnisse abzuleiten und sie an alle Ebenen des Unternehmens zu verteilen.

Die Anwendung eines BI-Toolsets trägt erheblich zur Demokratisierung von Informationen bei. Die Verwendung von Cloud-Datenbanken wie Azure oder Google Cloud ermöglicht es Benutzern ohne tiefes technisches Wissen, auf alle Informationen im Lager des Unternehmens zuzugreifen und Daten in ein praktisches Format für den schnellen Austausch wichtiger Inhalte über Unternehmenskanäle unabhängig von einer IT-Abteilung zu konvertieren.

5. Schlechte Kundenerfahrung

Die meisten Unternehmen zielen darauf ab, ein besseres Kundenerlebnis zu bieten, aber nur wenige sind wirklich erfolgreich. Der Grund sind willkürliche Vermutungen, da verwirrte Manager ihre Schlussfolgerungen oft auf unzureichende oder unzuverlässige Daten stützen. All dies führt dazu, dass die falschen Waren, Dienstleistungen oder Funktionen beworben werden, was zu unzufriedenen Kunden führt.

Warum ist BI-Automatisierung in diesem Fall ein Win-Win-Szenario? Es muss kaum gesagt werden, dass Kommunikation der Schlüssel ist. Die Kunden selbst wissen, was sie wollen. In dieser Hinsicht sind das Sammeln von Feedback mit interaktiven In-App- oder Online-Umfragen und das Verfolgen des Kundenverhaltens auf Websites zukunftsweisende Schritte auf dem Weg, die Kundenbedürfnisse zu verstehen, besser auf Marktveränderungen zu reagieren und den Umsatz zu steigern.

6. Manuelle Dateneingabe

Da die manuelle Dateneingabe ein zeitaufwändiger Routineprozess ist, der anfällig für Fehler und Tippfehler ist, ist dies für die meisten Unternehmen keine praktische Option. Ganz gleich, ob Sie persönliche Informationen aus einem Lebenslauf für Personalzwecke erfassen oder wichtige Daten aus Rechnungen für einen Buchhaltungsbericht extrahieren müssen, eine automatisierte OCR-basierte Software kann diese Aufgaben erfolgreich optimieren.

Solche Lösungen helfen dabei, Daten automatisch aus verschiedenen Ressourcen, einschließlich PDFs, Fotos oder Websites, herauszuziehen und sie mit mehreren Klicks in einem strukturierten, sichtbaren Format bereitzustellen.

7. Manuelle Abfrage

Anstatt die Zeit der Mitarbeiter mit der Suche und Zusammenfassung von Informationen zu verschwenden, sammeln automatisierte Lösungen Daten aus mehreren Quellen, erstellen Berichte und präsentieren sie termingerecht, ohne dass menschliche Anstrengungen erforderlich sind.

Giganten wie Netflix und TLC haben ihre Automatisierungsreise begonnen und ihre Errungenschaften inspirieren andere, dasselbe zu tun. Insbesondere behauptete TLC, seine Produktivität sei um 25 % gestiegen, während Netflix es schafft, täglich 50 Mitarbeiterstunden einzusparen, indem es automatisierte Berichtslösungen nutzt.

Kürzlich hat unser Team auch einem Mediendienstleister geholfen, die Entscheidungsabläufe durch den Einsatz von Self-Service-BI zu optimieren. Die implementierte Lösung befreite Geschäftsanwender von der umständlichen Berichterstellung, sparte etwa 280 Stunden pro Monat ein und steigerte die Kundenzufriedenheit um 85 %.

8. Keine Ahnung zu haben, was Ihre Konkurrenten vorhaben

Die heutige hart umkämpfte Geschäftslandschaft lässt Unternehmen mehr denn je um ihre Position kämpfen. Wie sie sagen, ist Vorwarnung Vorwarnung, und die BI-Automatisierung sollte Ihre wichtigste Waffe bei der Leistungsverfolgung werden.

Während Ahrefs und Semrush Ihnen helfen können, die Keywords Ihrer Konkurrenten zu finden, werden Sie von Google Alerts rechtzeitig benachrichtigt, wenn Ihre Konkurrenten online erwähnt werden. Das Erkennen und Analysieren der wichtigsten Leistungskennzahlen mit intelligenten BI-Automatisierungstools hält Sie in Echtzeit über die Marktsituation auf dem Laufenden und zeigt auf, ob Sie Gefahr laufen, aus dem Rennen zu gehen.

9. Geringe Produktivität und Engagement der Mitarbeiter

Heutzutage breitet sich Burnout bei Mitarbeitern fast so schnell aus wie die COVID-19-Pandemie. Die Ergebnisse einer aktuellen Studie von Deloitte zeigen, dass 77 % der Mitarbeiter an ihrem derzeitigen Arbeitsplatz mit Burnout-Problemen konfrontiert sind. Neben Überstunden und fehlendem Urlaub nennen die Befragten als Gründe auch unklare Joberwartungen und mangelnde Kommunikation am Arbeitsplatz.

Die Mitarbeitermotivation aufrechtzuerhalten, kann durch Business Intelligence-Automatisierung in mehrere Richtungen gelöst werden:

• Da BI-Dashboards wichtige Metriken visualisieren und wichtige Statistiken liefern, können sie als Tools verwendet werden, um Mitarbeiter über die Mission, Vision und Prioritäten des Unternehmens auf dem Laufenden zu halten. Ein transparenter Informationsfluss schafft ein Gefühl der Verbundenheit und Zugehörigkeit zu gemeinsamen Zielen.
• Auch in Bezug auf die persönliche Leistung sind BI-Dashboards nützliche Assistenten, die es den Mitarbeitern ermöglichen, auf alle erforderlichen Kennzahlen zuzugreifen und mit einem Klick auf eine Schaltfläche Verbesserungspotenziale zu identifizieren. Eine solche Analyse befähigt die Teams, ihre Stärken und Schwächen klar zu verstehen, Prioritäten besser zu identifizieren und die interne Kommunikation zu verbessern, wodurch Überlastungen vermieden und das Risiko von Burnouts minimiert werden.

10. Eine überarbeitete und überforderte Personalabteilung

Die COVID-19-Pandemie beeinflusste die Art und Weise, wie Unternehmen die Arbeitsabläufe in Gang brachten, und die Personalabteilungen gehörten zu den ersten, die sich an die neuen Umstände anpassten. 98 % der HR-Führungskräfte betonen, dass sie während der Pandemie erhebliche Veränderungen in ihren Rollen und Verantwortlichkeiten erlebt haben.

Mit automatisierter BI können Personalvermittler Daten über frühere, aktuelle und potenzielle Mitarbeiter an einem Ort sammeln, um die Stärken und Schwächen der Mitarbeiter erfolgreich zu bewerten, die Leistung zu verfolgen, relevante professionelle Kurse anzubieten, die Mitarbeiter zu motivieren, Konflikte und Burnouts zu verhindern und vieles mehr.

Automatisierung entfesselt die nie zuvor gesehene Leistungsfähigkeit von Business Intelligence

Business Intelligence ist ein wertvolles Kapital und ein kritischer Bestandteil jedes operativen Bereichs, unabhängig von der Größe und dem Bereich der Organisation. Es stellt sicher, dass Sie keine aussagekräftigen Dateneinblicke verpassen und die Entscheidungsfindung auf eine höhere Ebene stellen. Aber erst die Automatisierung macht die Mission von BI Wirklichkeit. Bei *instinctools haben wir Hunderten von Geschäftsanwendern geholfen, intelligente Automatisierung anzuwenden und ihre BI-Abenteuer intuitiv und sicher zu gestalten, wodurch Produktivität und umsichtiger Einsatz von Ressourcen sichergestellt werden.