Analytic Process Automation
 

Die Vorteile einer
ganzheitlichen APA-Plattform

 


WODURCH UNTERSCHEIDET SICH ANALYTIC PROCESS AUTOMATION VON EINZELLÖSUNGEN?

Analytic Process Automation (APA) ist möglicherweise ein neuer Begriff für Sie, trotz ihres großen Erfolgs. Es könnte sogar wie viele der anderen heute erhältlichen Automatisierungs-Tools für Sie klingen. Doch es bestehen große Unterschiede zwischen Analytic-Process-Automation-Plattformen und anderen Punktlösungen für Analysen, Data Science und Prozessautomatisierung, wie beispielsweise Tools für Business Intelligence (BI) und Visualisierung, Robotic Process Automation (RPA), Business Process Automation (BPA), sowie ETL- (Extraktion, Transformation und Laden) und DSML-Tools (Data Science und Machine Learning).

Zunächst einmal erfordern viele der heutigen Tools fortgeschrittene Kenntnisse, Expertenfähigkeiten oder wochen- und monatelanges Training, um sie nutzen zu können. Darüber hinaus kann es Monate dauern, sie zu implementieren und transformatorische Wirkung zu erzielen. Erste Ergebnisse sind darüber hinaus nicht mühelos skalierbar, wiederholbar oder automatisiert. Andere Lösungen wiederum sind Nischenprodukte für bestimmte Datenanalyse- und Prozessaufgaben, die nicht in der Lage sind, den gesamten datenbasierten Geschäftsprozess von der Dateneingabe bis hin zu den Datenergebnissen abzubilden.

 

ANALYTIC PROCESS AUTOMATION UND EINZELLÖSUNGEN IM VERGLEICH

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Analytic Process Automation beseitigt die Barrieren für die Datenanalyse durch Zusammenführen der Funktionen mehrerer Tools in einer Plattform, die eine echte und durchgängige Self-Service-Lösung für Datenzugriff, Datenaufbereitung, Datenanalyse und Data Science sowie Prozessautomatisierung bietet, um das Gewinnen von Erkenntnissen und das Ergreifen von Maßnahmen zu beschleunigen.

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RPA automatisiert sich wiederholende Aufgaben über Bots, während APA Eingaben von Bots entgegennehmen, einen kompletten datengesteuerten Geschäftsprozess automatisieren und dann die Analyseergebnisse direkt an Bots, RPA- und BPA-Systeme veröffentlichen kann.
 

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Diese Tools sind IT-zentriert oder Endbenutzer-Tools, die sich auf das Mapping von Quelle zu Ziel und die Transformation von Daten in Data Warehouses und Data Lakes konzentrieren, deren Implementierung Monate dauern kann und oft SQL-Kenntnisse erfordert.
 

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Fortgeschrittene Analysen unter Verwendung verfügbarer Datensätze durchführen; erfordert jedoch Fachkenntnisse und Branchenwissen, was zu Warteschlangen für die Datenanalyse führt.

 

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In der Regel eigenständige Optionen, die nur für Data Scientists verfügbar und zugänglich sind, wodurch die Weiterbildung der Belegschaft eingeschränkt wird und Warteschlangen für die Datenanalyse entstehen.

 

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Neigen dazu, Daten in einem visuellen Ausgabeformat zu präsentieren und konzentrieren sich auf historische Informationen, die rückwärts gerichtet sind (deskriptive Analysen) statt vorwärts zu blicken (prädiktive und präskriptive Analysen).
 

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Umfasst Machine Learning, AutoML und KI, erfordert aber besondere Fachkenntnisse, wie R- und Python-Programmierung.

 

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Unternehmen, die in integrierte Automatisierungsplattformen investieren, die Analysen, Data Science, KI und Prozessautomatisierung umfassen, erhöhen die Reichweite ihrer Transformationsprojekte und sichern sich einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil.

— John Santaferraro, Research Director, Analytics, Business Intelligence, and Data Management, EMA

 

 

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