Come la giusta strategia di automazione può sbloccare i silos di dati

Avete difficoltà a dare un senso a tutti i dati creati dalla vostra azienda? La giusta strategia di automazione può essere la soluzione migliore per sbloccare i silos e rendere i dati più utili.

silos di dati

Un recente rapporto di Ernst and Young ha rilevato che l’81% delle organizzazioni abbraccia l’idea che i dati dovrebbero essere al centro di tutte le decisioni. Tuttavia, in molte organizzazioni il processo decisionale è bloccato perché i dati sono ancora conservati in silos.

Con i dati bloccati in vari silos in diversi formati e configurazioni, ottenere un quadro completo di ciò che sta accadendo in tutta l’organizzazione può essere difficile. Questo porta a un processo decisionale più lungo e a risultati peggiori. La chiave per sbloccare questo sistema in silos è una soluzione di automazione che riunisca dati provenienti da fonti disparate, consentendone il consumo e l’analisi più completa.

BPA vs. RPA per dati più accessibili

L’automazione può rendere i dati più accessibili assumendo il compito noioso di raccoglierli da più sistemi, trasformarli in un formato comune e controllarli per eventuali errori. Senza questo intenso lavoro di ottimizzazione, i dati sono più accessibili agli utenti pratici più vicini al business case e i non sviluppatori possono facilmente creare automazioni aggiuntive con strumenti no-code o low-code.

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Con la maggiore autonomia fornita dall’automazione, questi utenti possono creare processi e flussi di lavoro con incredibile efficienza e produrre rapidamente decisioni utili basate sui dati. Quando si parla di automazione, le persone tendono a pensare agli RPA o agli strumenti di automazione dei processi robotici.

Questi possono essere molto utili per accedere a dati accessibili solo tramite un’operazione manuale, ma sono difficili da scalare. Anche l’unione di più processi in un flusso di lavoro in grado di consolidare, pulire e standardizzare i dati provenienti da fonti diverse è difficile con gli strumenti RPA. RPA è più adatto per attività regolari che non cambiano molto spesso, come la migrazione di dati da un sistema a un altro o l’automazione della raccolta di dati da sistemi legacy statici.

A differenza di RPA, le piattaforme di automazione dei processi business(BPA) sono più scalabili e flessibili. Analisti e leader aziendali possono creare flussi di lavoro e creare regole per manipolare e consolidare i dati. Le piattaforme BPA semplificano inoltre la creazione di report e dashboard che presentano tendenze e possono essere utilizzati per creare framework decisionali che sfruttano calcoli e regole.

La maggior parte delle piattaforme BPA dispone di un motore di integrazione in grado di estrarre dinamicamente i dati da più origini come interfacce di programmazione delle applicazioni (API), integrazioni predefinite e persino chiamate dirette al database. Questa funzionalità può fornire un quadro più completo di ciò che sta accadendo in un’organizzazione.

In genere, questi processi di integrazione sono disponibili out-of-the-box e possono essere sfruttati da non sviluppatori. Se le integrazioni appropriate non sono disponibili, la maggior parte delle piattaforme fornisce un toolkit per sviluppatori software (SDK) in modo che gli sviluppatori possano intervenire per creare integrazioni personalizzate.

automazione intelligente

Superare le sfide dell’integrazione

Sebbene l’integrazione di dati da diverse fonti possa essere molto utile per vedere il quadro generale, possono comunque sorgere problemi con dati ridondanti e incoerenti che risiedono nei database e nelle applicazioni in tutta l’azienda. tutto ciò richiede un po’ più di lavoro e tempo per normalizzare i dati creando regole che controllano gli errori, trasformano i formati e risolvono le discrepanze comuni nel processo di fusione.

I dati di clienti, prodotti e fornitori esistono in tutti i vari sistemi di un’azienda, il che significa che possono verificarsi discrepanze nei dati. Questa sfida può essere evitata creando un unico set di dati di riferimento chiave concordati, accessibili da tutti i sistemi, che garantisca la coerenza dei dati critici nell’intera azienda. La creazione di dati di riferimento chiave universali per l’azienda elimina i conflitti causati dall’avere gli stessi dati in luoghi e formati diversi e fa molto per migliorare la qualità e l’usabilità dei dati.

Per ottenere questa singola fonte di verità, molte organizzazioni stanno iniziando a sfruttare le piattaforme BPA con motori di integrazione integrati, regole aziendali e flussi di lavoro per la gestione dei dati master (MDM). Queste solide capacità di integrazione e la capacità di automatizzare i processi che rendono i dati più disponibili all’interno di un’unica piattaforma rendono le piattaforme BPA una buona scelta per la gestione dell’MDM.

Pochi rischi, molte ricompense

Sebbene queste piattaforme di automazione possano essere molto utili per consentire un maggiore accesso a dati coerenti e puliti, ci sono dei rischi da considerare. Il primo è il lock-in del fornitore: i processi costruiti in una piattaforma non possono essere facilmente migrati su un’altra. Con questo in mente, le organizzazioni dovrebbero prendersi il loro tempo quando si tratta di scegliere il giusto fornitore.

Un altro fattore importante da tenere a mente è la governance. Fornire strumenti più flessibili e robusti a un maggior numero di dipendenti aumenta i rischi, poiché le persone con meno esperienza lavorano con dati e strumenti sensibili. Sono perciò necessari più controlli e verifiche per garantire una forte sicurezza e supervisione dei dati.

Nonostante i rischi, la giusta strategia di automazione dei dati è il percorso migliore per fornire a un’azienda il quadro più ampio e accurato di ciò che sta accadendo al suo interno e di dove si trovano le sfide e le opportunità più forti.

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