Praktisch alles lässt sich als Daten abbilden und das verändert grundlegend, was ein Unternehmen alles erreichen kann. Falls Unternehmen den Umfang, die Geschwindigkeit und die Variabilität ihrer Daten beeinflussen könnten, dann könnten sie sie nutzen, um die Absatzzahlen zu prognostizieren, die Kundenabwanderung zu stoppen, Betrugsfälle aufzudecken, das Equipment zu verwalten, Produkte schneller zu entwickeln und neue Einnahmequellen zu finden.
Die Unternehmen wissen das. Einer Umfrage von Accenture und HfS Research zufolge glauben mehr als 90 Prozent der Führungskräfte im operativen Geschäft, dass datengesteuerte Entscheidungen ihnen helfen werden, ihre Unternehmensziele zu erreichen. Es ist auch erwiesen, dass Unternehmen dies in die Realität umsetzen. Laut Forrester Research wachsen datengesteuerte Unternehmen durchschnittlich um mehr als 30 Prozent jährlich.
Das Problem: „ungezähmte“ Daten
Aber es ist leichter gesagt als getan, ein datengesteuertes Unternehmen zu werden. Die Nutzung von Daten bleibt für die meisten Unternehmen eine Herausforderung, obwohl viele wissen, was zu tun ist. Es geht schließlich nicht darum, eine technische Strategie oder eine geschäftliche Strategie zu haben. Es geht um beide. Antworten aus bekannten Daten zu ziehen, reicht nicht mehr aus. Die Unternehmen müssen auch mit ihren riesigen Mengen unstrukturierter Daten umgehen.
Grob geschätzt sind zwischen 50 und 90 Prozent der Daten unstrukturiert und für fast 80 Prozent der Unternehmen unzugänglich, wie Accenture in der Umfrage entdeckte. Des Weiteren haben, laut dieser Forbes Insights-Umfrage, nur 13 Prozent der Unternehmen die Interpretation unstrukturierter Inhalte vollständig automatisiert.
Mit anderen Worten: Falls Sie gerade damit kämpfen, sich datenorientiert aufzustellen, sind Sie damit nicht allein. Möglicherweise kann Ihr OCR-Tool (optische Zeichenerkennung) nicht alle handschriftlichen Mitteilungen erfassen, die Ihre Mitarbeiter austauschen, oder Ihr Unternehmen hat in großem Umfang vom Standard abweichende Formulare, zum Beispiel PDF-Dateien oder Bilder. Externe Daten von Lieferanten und anderen Drittparteien sowie aus sozialen Medien und Clouds komplizieren die Dinge noch weiter.
Die Lösung: intelligente Abläufe
Intelligente Abläufe bieten einen Ansatz, der komplementäre Technologien zur Lösung des Datendilemmas nutzt, indem er Geschäftsprozessdaten erfasst und um Ein- und Ausblicke anreichert.
Daten sind das Rückgrat intelligenter Abläufe. Wenn strukturierte und unstrukturierte Daten in internen und externen Umgebungen ordnungsgemäß verknüpft und analysiert werden, gewinnen Unternehmen die bahnbrechenden Einsichten, die sie benötigen, um ihre Performance zu verbessern.
Hier überzeugen intelligente Abläufe. Mit den Möglichkeiten künstlicher Intelligenz (KI) kann eine ausgereifte Intelligent-Automation-Plattform unstrukturierte Daten verarbeiten sowie prädiktive und normative Erfahrungen liefern. Prädiktive Analysen bieten einen Einblick in die notwendigen Änderungen, um den zukünftigen Anforderungen Ihrer Kunden und Ihres Unternehmens gerecht zu werden. Normative Analysen liefern vorgeschlagene Maßnahmen zur Verbesserung der unmittelbaren Entscheidungsfindung und Beschleunigung der Geschäftsprozesse.
KI-Technologien wie NLP (Verarbeitung natürlicher Sprache) und Sentimentanalyse machen diese datenbasierten Entscheidungen möglich. Ein näherer Blick darauf, wie einige dieser Technologien funktionieren, macht deutlich, wie intelligente Abläufe Ihnen helfen können, Ihr Unternehmen agiler, flexibler und reaktionsschneller zu machen.
Entitätsextraktion identifiziert mithilfe von NLP und Analyse der kontextuellen Daten automatisch Entitäten, auf die ein Text Bezug nimmt. Wenn ein Benutzer das Wort „Fliege“ verwendet, weiß die KI, ob er über das flugfähige Insekt oder ein Accessoire spricht.
Sentimentanalyse arbeitet mit NLP-Algorithmen, um die Meinung Ihres Kunden zu verstehen. Sie erfahren so seine Einschätzung Ihres Produkt- und Dienstleistungsangebots, des Niveaus Ihrer Kundenbetreuung oder der Wirksamkeit einer Werbekampagne. Sentimentanalyse erfordert einen ständigen Aufwand. Sie sollte ständig überwacht werden, damit Sie bestimmen können, wie von Ihnen vorgenommene Änderungen am Markt ankommen, und entsprechend reagieren können.
Datenextraktion verwendet NLP und maschinelles Lernen, um zu erkennen, welche Informationen wertvoll sind, sodass diese extrahiert und in einen Datensatz übertragen oder in einer Anwendung genutzt werden können. Mit der Zeit wird die Technologie besser und präziser und die unternehmerischen Prozesse werden effizienter.
Kognitive Erfassung geht über einfache OCR hinaus, indem sie ein Dokument aus jedem beliebigen Kanal und in jedem Format aufnimmt und interpretiert. Formulare, Verträge und Briefe von Mobilgeräten, aus E-Mails, im Internet und aus anderen Kanälen werden für die Entitätsextraktion und Sentimentanalyse analysiert. Diese Art unstrukturierter Daten ist eine wahre Fundgrube für diejenigen, die an den Kern von Problemen wollen, um die Kundenerfahrung zu verbessern. Kognitive Erfassung extrahiert die Stimmung von Social-Media-Streams und Chatbots, damit Unternehmen Verärgerung und positive Reaktionen identifizieren und wirksamer darauf reagieren können.
Robotic Process Automation (RPA) verwendet Software-Roboter zur Automatisierung manueller, datengesteuerte Tätigkeiten. Sie erhalten Zugang zu Informationen, die bisher vielleicht nicht zugänglich waren oder deren Verarbeitung zu zeitaufwendig war, sodass Ihre Mitarbeiter mehr Zeit darauf verwenden können, anhand dieser Daten Kunden zu betreuen und Beziehungen aufzubauen. Die Fähigkeit, Daten aus Websites, Portalen und Unternehmensanwendungen zu integrieren, steigert die Produktivität und offenbart unmittelbare Einblicke für Entscheidungsfindungen.
Erweiterte Analysen sorgen in Ihren Systemen und Prozessen für durchgängige Transparenz. Dadurch dass alle Ihre Daten in einer einzigen Plattform integriert sind, erhalten Sie eine ganzheitliche Sicht auf der Basis der neuesten Informationen aus dem gesamten Unternehmen. Durch die Fähigkeit, Daten im Kontext von Geschäftsprozessen zu analysieren, gewinnen Sie ein tieferes Verständnis davon, wie Ihre Kunden bei jedem Schritt mit Ihrem Unternehmen kommunizieren. Sie können nicht nur Entscheidungen in Echtzeit treffen, diese Entscheidungen begünstigen auch leistungssteigernde Ergebnisse. Im Laufe der Zeit können Sie Ihre Effizienz mit Hochgeschwindigkeits-Datenermittlung und -Datenvisualisierung messen und verbessern.
Unternehmen müssen die Herausforderungen in Bezug auf den Umfang, die Vielfalt und die Komplexität der Daten überwinden, um von ihnen profitieren und nach dem Motto „Work like Tomorrow“ agieren zu können. Diejenigen, die den „Datenteufel“ mit intelligenten Abläufen „zähmen“ können, werden in der Lage sein, die Daten als das zu verwenden, was sie wirklich sind – das wahre „Herzblut“ des Unternehmens.
