หนึ่งในผลลัพธ์จากแบบสำรวจของฮาร์วาร์ด บิสซิเนส สคูล (HBR) บอกว่าในโลกธุรกิจปัจจุบันหลายองค์กรอยากที่จะก้าวสู่ Agile, Innovative, Data driven มาปรับใช้เพื่อยกระดับการแข่งขัน ผลสำรวจบ่งออกมาถึงขั้นที่เรียกว่า “สำคัญมาก” และ “จำเป็นมากที่สุด” กันไปแล้ว โดยแน่นอนเมื่อมีข้อมูลที่ดี การตัดสินใจ คาดคะเน และนำไปใช้ย่อมถูกต้อง วันนี้เรามารู้กันครับว่าหากได้นำระบบอัตโนมัติหรือ automation เข้ามาช่วยอีกจะยิ่งเพิ่มศักยภาพมากขึ้นไปมีแนวดังนี้
- Improve data quality
- Analyze data from any system
- Task action when and where you make decisions
- Use BI data in complex business and IT process automations
- Democratize BI through automated reports
เนื่องด้วยความที่ผู้เขียนอยู่ในวงการ Business Intelligence and Data warehouse มาพอสมควร จะมีความเห็นค่อนข้างเยอะและ blog ในตอนนี้ออกจะยาวหน่อย ขอแบ่งเป็นห้าตอนย่อยนะครับ
Improve data quality
โหลดข้อมูลขยะเข้าไป เราก็ได้ข้อมูลจากการประมวลผลโมเดล พยากรณ์ที่ผิดพลาด และจะพาไปถึงความไม่เชื่อมั่น ไม่เชื่อถือในองค์กรของทีมงาน (น่ากังวลมาก) ขั้นตอนแรกซึ่งนับเป็นขั้นตอนที่ “สำคัญ” มากที่สุดคือการจัดเตรียมข้อมูล (data preparation) ซึ่งบางครั้งใช้เวลามากกว่า 80% ของกระบวนการสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลกันเลยทีเดียว และเหลือ 20% เอาไว้แปรผล วิเคราะห์นำไปใช้ ซึ่งถือว่าเยอะมากๆ
ถ้าหากมีการปรับนำเอา automating data collection – cleansing – data repair ผ่านเครื่องมือ Tableau Prep มาช่วยจะลดเวลาในขั้นการจัดเตรียมไปได้มาก
ทั้งนี้ในปัจจุบันมีหลายๆองค์กรปรับเอา RPA มาใช้ในการดึงข้อมูลจากหลายๆแหล่ง หลายๆระบบ มาจัดเตรียมข้อมูล ตรวจความถูกต้องให้พร้อมสำหรับการนำไปใช้ใน BI Reports เป็นต้น อาทิผู้ใช้ที่เป็นองค์กรการกุศลใหญ่จากสเปน (ONCE – ONCE- National Organization of Spanish blind people)ใช้ดึงข้อมูลสต๊อคล็อตตาลี่คงเหลือที่มีข้อมูลมหาศาลจาก 28 ตัวแทน (ที่มีลักษณะการขาย การสต๊อคล็อตตารี่แตกต่างกัน) ด้วยการ login เข้าไปในระบบ ดึงข้อมูลไฟล์หลักมารวมกัน ปรับตามรูปแบบที่ต้องการ นำข้อมูลมารวมกันโดยไม่ต้องคนทำหน้าที่นี้ในการจัดเตรียม แค่เหลือหน้าที่ให้คนมาตรวจสอบในขั้นตอนสุดท้ายก่อนการนำข้อมูลผ่านไปยังระบบอื่นๆเป็นต้น
อีกทั้งการดึงข้อมูลจากเอกสาร (document extraction) ดึงข้อมูลจาก log file, data synchronization ต่างๆ ปัจจุบันองค์กรก็นิยมนำเอา RPA มาช่วยงาน อย่างองค์กรอีกแห่งจากประเทศอังกฤษ (Brent Council) เอาแนวคิดพวกนี้มา implement ใช้งานและลดระยะเวลาการทำงานปกติ (manual) จากการเตรียมข้อมูลต่อหนึ่ง transaction จาก 4 นาทีต่อลูกค้าเหลือ 40 วินาที ทั้งยังลดความผิดพลาดจากการคีย์ข้อมูลเข้าได้อีก (human error)…. ปัจจุบัน RPA เลยถูกนำไปเข้าช่วยในเรื่องการดึงข้อมูล นำเข้าข้อมูล ตรวจสอบข้อมูลได้หลากหลายแนวทาง โดยไม่ต้องเขียนโปรแกรม ไม่ต้องใช้โปรแกรม ETL อีกต่อไป ทั้งนี้จะขอกล่าวต่อไปในตอนข้างหน้าครับ
Source:
https://www.uipath.com/blog/automation/5-ways-automation-unlocks-bi-analytics-full-potentialhttps://www.uipath.com/resources/automation-case-studies/once-nonprofit-organization-rpa