10 Masalah Bisnis Retak Otomatisasi BI

Business Intelligence (BI) adalah asisten yang tak tertandingi dalam memperoleh nilai dari data. Ini bertujuan untuk pelaporan yang lebih cepat dan lebih akurat, efisiensi operasional yang lebih baik, pengambilan keputusan yang lebih baik, kepuasan karyawan dan pelanggan yang sempurna, dan banyak lagi. Namun, menerapkan sistem BI saja tidak cukup bagi perusahaan untuk membuka potensi penuh data. Hanya jika digabungkan dengan alat otomatis, BI dapat memberikan semua potensi yang dimilikinya. Itulah alasan mengapa otomatisasi intelijen bisnis berada di puncaknya.

Permintaan untuk otomatisasi berkembang pesat di antara platform analitik terkemuka. Misalnya, vendor analitik terkenal, Tibco, akan bergabung dengan Blue prisma, pelopor di antara vendor RPA pada akhir tahun 2021, sementara Alteryx bermitra dengan UiPath, perusahaan yang juga menghadirkan platform berbasis RPA. Otomatisasi sekarang dipandang tidak hanya sebagai fasilitator dari proses yang berulang tetapi juga sebagai bagian penting dari penyampaian wawasan. Jadi, apakah Anda berada di awal perjalanan ke organisasi berbasis data atau Anda telah memanfaatkan BI untuk sementara waktu, berikut adalah daftar masalah yang dapat diselesaikan oleh otomatisasi BI.

1. Proses yang efisien untuk menemukan dan memberi peringkat wawasan

Mengekstrak dan memberi peringkat wawasan berbasis data secara manual adalah proses yang cukup melelahkan. Selain itu, ini mencuri jam kerja berharga yang dapat didedikasikan tim Anda untuk tugas yang lebih penting.

Implementasi dasbor BI adalah langkah bijak bagi organisasi yang kewalahan dengan data. Ini dapat membantu mereka menghindari pemborosan waktu dan upaya manusia serta merampingkan alur kerja secara keseluruhan. Selain mengungkap wawasan yang dapat ditindaklanjuti secara real-time, alat otomatis memungkinkan pengguna untuk memprioritaskannya, sehingga berkontribusi pada pengambilan keputusan yang lebih cerdas.

Berbicara tentang peluang yang diperlukan otomatisasi BI, layanan kesehatan adalah contoh nyata dari industri yang paling membutuhkannya. Memproduksi data dalam jumlah besar, organisasi medis sering menghadapi tantangan dalam menangani banyak data yang heterogen dengan jumlah karyawan yang terbatas. Mereka mungkin merasa bingung tentang bagaimana menerapkan perangkat lunak kelas atas dalam pengaturan klinis.

Dengan demikian, organisasi medis dapat menjadi lebih proaktif dalam mengeksplorasi tren dan demografi dengan menggunakan fitur pengelompokan di Tableau. Solusinya membantu untuk menentukan kelompok yang serupa secara statistik berdasarkan atribut yang ditunjukkan, misalnya, memberi peringkat wawasan tentang pediatri dan membandingkan pasien rawat inap pendek dengan pasien rawat inap diperpanjang.

2. Kualitas data yang buruk

Saat memproses data dalam jumlah besar, terlalu sulit untuk mengatasi faktor manusia dan mendeteksi setiap kesalahan di tempat. Mengorbankan kualitas data dapat menghabiskan banyak biaya karena hal ini menyebabkan kerugian finansial yang besar, reputasi perusahaan yang rusak, penargetan yang tidak akurat, keputusan yang tidak tepat, dan lain-lain.

Secara khusus, data yang buruk dapat memengaruhi jalur penjualan dan pemasaran. Jika milis Anda kurang "kebersihan", memiliki informasi kontak yang salah, atau menyertakan penerima yang sudah berhenti berlangganan, kemungkinan besar Anda akan memiliki tingkat churn yang sangat tinggi dan kehilangan klien potensial.

Dalam hal ini, pra-pemrosesan data menjadi masalah besar dalam perjuangan untuk analitik yang akurat dan andal. Namun, para ilmuwan data sering gagal melakukan pra-pemrosesan menyeluruh karena kurangnya waktu. Penggunaan platform, seperti Microsoft Power BI, dapat menghilangkan kebutuhan pembersihan data manual yang berulang. Dengan bantuan Power Query Editor, Anda dapat secara otomatis mengidentifikasi dan menghapus duplikat, nilai yang hilang, atau kesalahan, sehingga mengabaikan kendala lain untuk produktivitas perusahaan secara keseluruhan.

3. Menganalisis data dari sistem yang berbeda

Beberapa perusahaan tidak dapat mengimbangi transformasi digital dan tertinggal dalam migrasi dari sistem lama ke sistem yang lebih modern. Sebuah survei baru-baru ini oleh CIO Insider mengungkapkan bahwa rata-rata departemen TI di semua industri menghabiskan sekitar 55% dari anggaran teknologinya untuk memelihara infrastruktur yang ada alih-alih membangun kemampuan inovatif baru. Dengan cara ini, sistem warisan menjadi beban berat karena pemeliharaannya yang mahal dan kurangnya integrasi dengan ekosistem modern menghambat banyak organisasi.

Otomatisasi Business Intelligence, pada gilirannya, secara efektif merampingkan aliran data dari satu sistem ke sistem lainnya dan membantu mengumpulkan data ke dalam satu sumber kebenaran. Selain itu, solusi otomatis menyederhanakan penataan konten agar siap dianalisis.

4. Keterbatasan akses informasi karena ketergantungan pada staf teknis

Meskipun memiliki akses tanpa hambatan ke data untuk semua tim dalam suatu organisasi tampaknya merupakan hal yang pasti, praktiknya tidak benar-benar berfungsi seperti ini. Dalam kebanyakan kasus, sistem warisan kurang fleksibel dan memerlukan partisipasi ilmuwan data untuk memperoleh wawasan berbasis data dan mendistribusikannya ke semua tingkat perusahaan.

Menerapkan perangkat BI sangat berkontribusi pada demokratisasi informasi. Penggunaan database cloud seperti Azure atau Google Cloud memberdayakan pengguna tanpa pengetahuan teknis yang mendalam untuk mengakses informasi apa pun di gudang perusahaan dan mengubah data menjadi format yang nyaman untuk berbagi konten penting secara cepat melalui saluran perusahaan secara independen dari departemen TI.

5. Pengalaman pelanggan yang buruk

Sebagian besar bisnis bertujuan untuk memberikan pengalaman pelanggan yang lebih baik, tetapi sangat sedikit yang benar-benar berhasil. Alasannya adalah tebakan acak, karena manajer yang bingung sering mendasarkan kesimpulan mereka pada data yang tidak mencukupi atau tidak dapat diandalkan. Semua ini mengarah pada promosi barang, layanan, atau fitur yang salah, yang mengakibatkan pelanggan tidak puas.

Mengapa otomatisasi BI merupakan skenario win-win dalam kasus ini? Hampir tidak perlu dikatakan bahwa komunikasi adalah kuncinya. Pelanggan sendiri tahu apa yang mereka inginkan. Dalam hal ini, mengumpulkan umpan balik dengan survei dalam aplikasi atau online interaktif dan melacak perilaku pelanggan di situs web adalah langkah maju dalam memahami kebutuhan pelanggan, menjadi lebih responsif terhadap perubahan pasar, dan meningkatkan pendapatan.

6. Entri data manual

Mengingat bahwa entri data manual adalah proses rutin yang memakan waktu dan rentan terhadap kesalahan dan kesalahan ketik, ini bukan pilihan praktis bagi sebagian besar perusahaan. Baik Anda perlu mengambil informasi pribadi dari CV untuk tujuan SDM atau mengekstrak data penting dari faktur untuk laporan akuntansi, perangkat lunak berbasis OCR otomatis dapat berhasil mengoptimalkan tugas-tugas ini.

Solusi tersebut membantu menarik data secara otomatis dari berbagai sumber, termasuk PDF, foto, atau situs web, dan mengirimkannya dalam format terstruktur yang terlihat dalam beberapa klik.

7. Permintaan manual

Alih-alih membuang waktu karyawan untuk mencari dan meringkas informasi, solusi otomatis mengumpulkan data dari berbagai sumber, menghasilkan laporan, dan menyajikannya sesuai jadwal, tanpa perlu upaya manusia.

Raksasa seperti Netflix dan TLC telah memulai perjalanan otomatisasi mereka dan pencapaian mereka menginspirasi orang lain untuk melakukan hal yang sama. Secara khusus, TLC mengklaim produktivitasnya meningkat sebesar 25%, sementara Netflix berhasil menghemat 50 jam kerja karyawan setiap hari dengan memanfaatkan solusi pelaporan otomatis.

Baru-baru ini, tim kami juga membantu penyedia layanan media untuk mengoptimalkan alur pengambilan keputusan dengan menerapkan BI layanan mandiri. Solusi yang diterapkan membebaskan pengguna bisnis dari pembuatan laporan yang rumit, menghemat sekitar 280 jam per bulan dan meningkatkan kepuasan pelanggan hingga 85%.

8. Tidak tahu apa yang sedang dilakukan pesaing Anda

Lanskap bisnis yang sangat kompetitif saat ini membuat perusahaan berjuang untuk posisi mereka lebih dari sebelumnya. Seperti yang mereka katakan, diperingatkan sebelumnya, dan otomatisasi BI harus menjadi senjata utama Anda dalam melacak kinerja.

Sementara Ahrefs dan Semrush dapat membantu Anda menemukan kata kunci pesaing Anda, Google Alerts akan memberi tahu Anda tepat waktu ketika pesaing Anda disebutkan secara online. Mendeteksi dan menganalisis metrik kinerja utama dengan alat otomatisasi BI yang cerdas akan membuat Anda terus diperbarui tentang situasi pasar secara real-time dan mengungkapkan jika Anda berisiko kehabisan uang.

9. Produktivitas dan keterlibatan karyawan yang rendah

Saat ini, burnout karyawan menyebar hampir secepat pandemi COVID-19. Temuan dari penelitian terbaru oleh Deloitte menunjukkan bahwa 77% karyawan menghadapi masalah kelelahan di tempat kerja mereka saat ini. Selain jam kerja ekstra dan kurangnya waktu liburan, responden juga menyebutkan ekspektasi pekerjaan yang tidak jelas dan kurangnya komunikasi di tempat kerja sebagai alasannya.

Menjaga agar staf tetap termotivasi dapat diselesaikan dengan otomatisasi Business Intelligence dalam beberapa arah:

• Karena dasbor BI memvisualisasikan metrik penting dan menyediakan statistik penting, dasbor BI dapat digunakan sebagai alat untuk memberi informasi kepada karyawan tentang misi, visi, dan prioritas perusahaan. Aliran informasi yang transparan menciptakan rasa keterlibatan dan memiliki tujuan bersama.
• Dalam hal kinerja pribadi, dasbor BI juga merupakan asisten yang berguna, memungkinkan karyawan untuk dengan mudah mengakses semua metrik yang diperlukan dan mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan dengan mengklik tombol. Analisis semacam itu memberdayakan tim untuk memiliki pemahaman yang jelas tentang kekuatan dan kelemahan mereka, mengidentifikasi prioritas dengan lebih baik dan meningkatkan komunikasi internal, sehingga menghindari kelebihan beban dan meminimalkan risiko kelelahan.

10. Departemen SDM yang terlalu banyak bekerja dan kewalahan

Pandemi COVID-19 memengaruhi cara bisnis menjalankan alur kerja, dan departemen SDM termasuk yang pertama beradaptasi dengan keadaan baru. 98% pemimpin SDM menyoroti bahwa mereka telah mengalami transformasi signifikan dalam peran dan tanggung jawab mereka selama pandemi.

Dengan BI otomatis, perekrut dapat mengumpulkan data tentang masa lalu, saat ini, dan calon karyawan di satu tempat untuk menilai kekuatan dan kelemahan karyawan, melacak kinerja, menawarkan kursus profesional yang relevan, memotivasi staf, mencegah konflik dan kelelahan, dan banyak lagi.

Otomatisasi melepaskan kekuatan Business Intelligence yang belum pernah ada sebelumnya

Business Intelligence adalah aset berharga dan unsur penting dari setiap bidang operasional, terlepas dari ukuran dan domain organisasi. Ini memastikan bahwa Anda tidak akan kehilangan wawasan data yang berarti dan menempatkan pengambilan keputusan pada tingkat yang lebih tinggi. Namun, hanya otomatisasi yang membuat misi BI menjadi kenyataan. Di *instinctools, kami telah membantu ratusan pengguna bisnis untuk menerapkan otomatisasi cerdas dan menjadikan petualangan BI mereka intuitif dan aman, memastikan produktivitas dan penggunaan sumber daya secara bijaksana.