Solving the Mystery of Analytics

대부분의 고객들은 RPA 과정의 단계에서, "자동화를 하는 것이 옳은가?" 그리고 "무엇을 자동화 해야 하는가?"의 질문부터 시작해서, "자동화가 어떻게 작동하는가?"라는 보다 어려운 질문으로 매끄럽게 넘어갑니다. 고객의 봇이 성공적으로 배치 및 활용되고, 고객은 처리 신속화, 오류 감소, 전반 비용 절감 등의 절차 자동화에서 파생되는 많은 이익을 경험하기 시작합니다. 이제 고객은 RPA를 활용하여 얻을 이익에 호기심을 갖습니다.

이 질문에 대한 저의 해답은 다음과 같습니다. 분석. 개인적으로 분석이 훌륭하다고 봅니다. 분석 능력이 있으면 셜록 홈즈와 같은 탐정의 역할을 수행하게 됩니다. 분석 정보를 통해 일반적으로 불투명한 난제에 대한 답을 얻고, 이를 통해 사업 난관을 해결할 수 있습니다. 분석 능력이 있는 사람들이 느끼는 문제는 정보 수집 및 분석을 돕는 대부분의 툴이 사용자에게 불편하다는 것입니다.

다행스럽게도 상황은 좋아지고 있습니다. 장황한 통합 프로젝트와 기술적 역량 전제 조건이 더 이상 필요가 없어졌습니다. 현대 분석을 통해 이전보다 더욱 빠르고 간편하게 데이터 문제를 해결할 수 있습니다. 그 어디에도 RPA처럼 투명한 분석은 없습니다. RPA가 프로세스를 신속히 처리하고 비용 효율이 높이며 우수하게 만든다는 것은 보편적으로 알려져 있습니다. 이 개선사항이 실제로 얼마나 효과적인지에 대한 정도는 종종 불분명 합니다. 이것이 분석의 역할입니다.

고객의 경험으로 돌아가보면, 일부 성공적인 프로세스 자동화 후에 고객이 프로젝트를 Center of Excellence(CoE)로 넘긴다는 것을 알고 있습니다. CoE는 여러 부서를 가진 프로젝트이며, 한 회사의 여러 부서에 걸쳐 공유되는 기술 또는 절차였습니다. 모든 회사가 CoE라는 용어를 사용하지는 않지만, 대부분은 그 개념을 인지하고 있습니다. 완벽한 체제에서라면 다양한 RPA 프로젝트에서 발생하는 모든 데이터가 단일 장소로 통합되어 단일 대시보드에 표시될 수도 있을 것입니다. 그렇게 되었다면 셜록 홈즈는 데이터의 미스테리를 풀지 않아도 되었을 수도 있습니다.

분석의 미스테리를 해결하는 과정에서 실제 ROI가 드러납니다. ROI는 기술 프로젝트를 유효화하는 최고의 단일 지표이며, 제일 계산하기 까다로울 때가 많습니다. 다양한 지표 및 데이터 사일로의 융합, 모든 데이터를 단일 인터페이스로 통합하고자 하는 노력 덕분에 ROI는 까다로운 난제를 해결할 수 있습니다. 셜록 홈즈라면 여기서 포기했을 수도 있습니다.

셜록에게 운이 좋게도, 얼마 전 CoE Dashboard를 출시했습니다. CoE Dashboard는 자동적으로 데이터를 취합하여 다양한 봇으로부터 활성화하며, 정보를 모아 하나의 시각 자료로 만들어 냅니다. 이 단계에서 풀지 못할 데이터 통합 프로젝트나 미스테리는 없습니다. 임무, 프로세스, 부서가 하나로 통합된 대시보드가 자동으로 ROI를 계산합니다. 이보다 쉬울 수는 없습니다. 난제는 해결되었습니다. 정보는 다시 흥미로운 영역이 되었습니다. 셜록은 이제 할 일이 없군요.

CoE Dashboard