Automatisierte Berichterstellung: Die Produktivität optimieren und wertvolle Erkenntnisse gewinnen

Was ist automatisierte Berichterstellung?

Die automatisierte Berichterstellung nutzt Analyse-, Business-Intelligence- und Automatisierungstools, um die verschiedenen Schritte bei der Erstellung von Berichten und der Datenanalyse zu vereinfachen, einschließlich der Automatisierung der Prozesse, die Rohdaten in sachliche Beobachtungen oder Erkenntnisse umwandeln. Durch die Automatisierung verschiedener Phasen des Berichterstellungsprozesses können Unternehmen die Gesamtproduktivität steigern, indem sie mehr Zeit für die eigentlichen Erkenntnisse aufwenden.

Der automatisierte Berichterstattungsprozess unterscheidet sich von der manuellen Berichterstattung dadurch, dass automatisierte Berichte einmalig anhand bestimmter Kriterien, Kennzahlen und Zeitpläne erstellt werden und dupliziert oder an die Bedürfnisse des gesamten Unternehmens angepasst werden können.  Bei der Erstellung manueller Berichte hingegen müssen die Teams Daten manuell erfassen und eingeben, was bei großen Datenmengen zeitaufwendig und schwierig sein und zu menschlichen Fehlern aufgrund manueller Eingaben oder Inkonsistenzen führen kann.

What are the benefits of automated reporting software?

Automated reporting software helps fix common pain points in manual report building, and provides the tools that empower teams to produce deeper insights. Here are some of the benefits of using automated reporting software:

• Reduziert Zeit, Ressourcenbeschränkungen und manuelle Eingriffe: Die Gewinnung von Erkenntnissen durch Analysts kann für Unternehmen mit einem erheblichen Zeitaufwand verbunden sein und erfordert häufig die Zusammenarbeit zwischen Analysts und Stakeholdern. Automatisierung reduziert die Zeit, die Analysts für die Vorbereitung und Erstellung von Berichten benötigen, was Geld spart und die Erstellung von mehr Berichten ermöglicht. PwC weist darauf hin, dass „bei vielen wichtigen Finanzprozessen die Kosten durch Automatisierung und Prozessverbesserung um 35–46 % gesenkt werden können.“
• Improved accuracy and consistency: Automated reporting software helps improve data accuracy by reducing the number of manual edits needed to create reports. Reports can be created in a consistent format to facilitate comparisons across the organization.
• Better collaboration and accessibility: Manual report building is often done by data scientists and data experts; automation reduces the need for advanced coding skills, enabling non-technical users to create reports. This reduces a bottleneck that most organizations face – an over-reliance on specialized technical resources to meet basic reporting needs. Automated reporting software enables more stakeholders to contribute to reporting, which allows for more information sharing and data-driven decisions.
• Dynamic detection and faster insights: In addition to manual alerts and anomaly detection, automated reporting software can identify and offer dynamic, real-time recommendations as data is updated. These capabilities improve efficiency and enable faster decision-making, as when data is refreshed, insights are refreshed.

Da die potenziellen Kosten, die entstehen, wenn wichtige Erkenntnisse übersehen werden, beträchtlich sein können, ist die automatisierte Berichterstattung mehr als nur eine Annehmlichkeit, denn sie stellt für Unternehmen eine entscheidende Ressource dar. Automatisierung ermöglicht es Unternehmen, das volle Potenzial ihrer Daten zu nutzen und neue Erkenntnisse zu erschließen.

Best practices of automated reporting software and dashboards

Automated reporting software aims to improve the accuracy and speed of insight generation and empower more users to adopt reports. The key considerations of how to get started are listed below:

• Definieren Sie Ziele: Definieren Sie, welche geschäftlichen Herausforderungen diese Berichte lösen sollen, welche Erkenntnisse gewonnen werden sollen, KPIs sowie klare Rollen und Verantwortlichkeiten für Stakeholder, die einbezogen werden sollen.
• Stellen Sie die Datenqualität sicher: Verwenden Sie Verfahren zur Datenvorbereitung und -validierung, um die Genauigkeit und Konsistenz der Daten sicherzustellen und sie auf Voreingenommenheit zu prüfen.
• Etablieren Sie Sicherheit und Governance: Erstellen Sie Verfahren für den Umgang mit sensiblen Informationen, um Compliance-Vorschriften und Zugriffskontrollen einzuhalten. Implementieren Sie Prozesse zur Prüfung, Überwachung und Durchsetzung von Compliance.
• Nutzen Sie vorhandenes Fachwissen: Beziehen Sie alle relevanten Stakeholder und Fachkräfte in die Berichterstellung ein, um sicherzustellen, dass die richtigen Datenquellen verwendet und die Daten im richtigen Kontext interpretiert werden.
• Stellen Sie konsistente Designs bereit: Erstellen Sie Vorlagen und Richtlinien für die Verwendung visueller Elemente sowie Daten und schriftliche Zusammenfassungen, damit Benutzer:innen wichtige Erkenntnisse schnell finden und interpretieren können.
• Bieten Sie Trainings an: Bieten Sie Stakeholdern Trainings zur Datenanalyse, zum Verständnis von KPIs und zur Funktionalität automatisierter Berichterstellungstools an, um Produktivität, Effizienz und die allgemeine Akzeptanz von Berichten zu steigern.
• Binden Sie KI und ML ein: Integrieren Sie KI und ML in jeden Schritt der Berichterstellung, um das volle Potenzial von Automatisierung und Erkenntnisgewinnung zu maximieren.
• Behalten Sie die menschliche Beteiligung bei: Richten Sie Prüfprozesse ein und fordern Sie Feedback von Stakeholdern, Fachkräften und Endbenutzer:innen an, um Qualitätssicherung, Relevanz und mögliche Verbesserungen oder Anpassungen sicherzustellen.

Alteryx software tools that enable full automation

Traditional reporting software typically involves manual edits, technical coding skills, or separate platforms in the following areas:

1. Datenvorbereitung: Manuelle Verwendung von Excel oder Programmierkenntnisse in SQL- oder ETL-Tools
2. Berichterstellung: Manuelle Bearbeitung in Excel oder separaten Berichterstellungsplattformen in Tableau, Power BI, Qlik oder Looker
3. Erkenntnisgewinnung: Programmierkenntnisse in SAS, R, Python oder SPSS für statistische Analysen

Alteryx reporting software empowers organizations to automate reports by removing coding requirements, resulting in time savings, increased efficiency, enhanced scalability, and broader accessibility to users. Alteryx provides a complete solution to streamline the reporting process, ensuring ease of use and efficiency for all users.

The data preparation stage of report creation can be completed through Alteryx Designer tools, along with AiDIN, leveraging both automation and AI. Alteryx Auto Insights software can be used for both report creation and insight generation throughout the report-building process.

Das Berichterstellungs-Framework von Auto Insights verfügt über eine eingebettete Intelligenzebene, die erweiterte Datenanalysefunktionen bereitstellt, mit denen Trends, Muster und Storys in den Daten identifiziert werden können, während sich sowohl die Daten als auch die Geschäftsbedingungen weiterentwickeln. Die resultierenden Berichte und Dashboards werden dynamisch, da die Berichte automatische Erkenntnisse und Empfehlungen liefern.

Im Wesentlichen übernehmen Daten die Führung, lenken den Fokus und entwickeln sich mit der sich verändernden Geschäftsdynamik weiter. Auto Insights kann Veränderungen in Mustern, Trends und Treibern im Laufe der Zeit erkennen, die Standard-Dashboards nicht ohne weiteres abbilden können.

How to create automated reports with Alteryx Auto Insights Software

1. Define your objective and requirements. Successful automated reporting initiatives require two key elements to achieve results: establishing business requirements and data requirements. Question(s) need to be defined to be answered, and data requirements need to be fulfilled. Auto Insights automates this process with Playbooks, a prompt-based experience that recommends use cases, builds prototypes, and defines data requirements quickly. The user simply enters their role, industry, or company, and Playbooks automates the first step in the reporting process.
   
2. Bereiten Sie Ihre Daten vor. Playbooks hat eine anzustrebende Zieldatenstruktur bereitgestellt. Angesichts der Datenanforderungen von Playbooks besteht der nächste Schritt darin, ein Datenvorbereitungs- und Zusammenführung-Tool wie Alteryx Designer zu verwenden, um ein Dataset aus einem Quellsystem (z. B Salesforce CRM, Workday usw.) in ein nutzbares Dataset für die Berichterstellung zu verwandeln.
   
3. Verbinden Sie Ihre Daten. Sobald das Dataset einsatzbereit ist, kann es über verschiedene Methoden in Auto Insights geladen werden – direkt als CSV, über eine direkte Integration in Alteryx Designer, oder es kann in ein Data Warehouse geladen und direkt aus dem Data Warehouse in Auto Insights darauf zugegriffen werden.
   
4. Entwerfen Sie Berichte aus Vorlagen. Sobald das Dataset geladen ist, können Benutzer:innen entweder mit wenigen Klicks den Prototyp aus Playbooks neu erstellen oder eine KPI-Zusammenfassung mithilfe einer Mission-Vorlage erstellen. Beide Pfade sind unkompliziert und erfordern nur einen gewissen Konfigurationsaufwand.
   
5. Passen Sie den Bericht an. Mit dem Entwurf des Mission-Berichts in der Hand können Benutzer:innen den Bericht anpassen, indem sie zusätzliche Seiten hinzufügen, die verschiedene Metriken analysieren, oder sie können verschiedene Ansichten derselben Metrik erstellen, indem sie Filter und Aufschlüsselungen hinzufügen oder die Art der Visualisierung ändern, die die von Auto Insights erkannte und erklärte Story begleitet.
   
6. Teilen Sie den Berich. Der Bericht kann per E-Mail mit Entscheider:innen oder wichtigen Stakeholdern geteilt werden, oder sie können direkt in Auto Insights mit dem Bericht interagieren. Mit Magic Missions kann der Bericht je nach Zielgruppe von einem interaktiven Bericht in Auto Insights in eine PowerPoint-Datei oder eine E-Mail-Zusammenfassung übersetzt werden.
   

Anwendungsfälle für Auto Insights

Kundenerlebnis (Customer Experience, CX) und Marketingberichterstellung

In wettbewerbsintensiven Märkten kann ein optimales Kundenerlebnis ein wichtiges Unterscheidungsmerkmal sein. Um in diesem Bereich erfolgreich zu sein, müssen Führungskräfte mit Kundenkontakt, wie Marketing, Vertrieb und Kundendienst, ein tiefes Verständnis des Kundenlebenszyklus und der Buyer Journey haben. Sie müssen sich auch der Faktoren bewusst sein, die die Kundenabwanderung zu jedem beliebigen Zeitpunkt beeinflussen. Dies erfordert Echtzeit-Erkenntnisse und Kennzahlen über Kunden und CX-bezogene Daten, anstatt sich auf statische wöchentliche, monatliche oder vierteljährliche Berichte zu verlassen.

Auto Insights serves as an AI-powered analytics assistant that identifies and presents the most significant patterns in CX and customer data. The automated reporting software provides valuable information on what factors drive customer acquisition, retention, and service quality.

Automatisierte Finanzberichterstellung

Auto Insights begegnet der Herausforderung, Erkenntnisse zu gewinnen, indem es schnell aussagekräftige Muster in Finanzdaten erkennt und die treibenden Faktoren hinter wichtigen Leistungsindikatoren erklärt. Dies ermöglicht es Finanzteams, fundierte Entscheidungen effizient und in großem Umfang zu treffen, auch ohne fortgeschrittene Datenkenntnisse, da es den Prozess der Erstellung von Datenstorys optimiert, die für Stakeholder in verschiedenen Abteilungen leicht zu verstehen und zu nutzen sind.

Ursachenanalyse

Root cause analysis helps teams determine the root cause of issues to better identify solutions. Auto Insights software uses purpose-built algorithms to analyze data within seconds to provide insights on what caused the changes in your metrics over time.

Get started with Alteryx Auto Insights reporting software

Alteryx Auto Insights hilft Unternehmen dabei, wichtige Informationen sichtbar zu machen und sie in einer klaren Sprache zu erklären. Durch die Automatisierung vereinfacht Auto Insights den Business-Intelligence-Entwicklungsprozess, indem die Abhängigkeit von manuellem Feedback und Bearbeitungen durch Daten- und Fachkräfte reduziert wird. Auto Insights deckt Muster, Storys und Trends auf und ermöglicht es Teams, das „Warum“ hinter ihren Daten zu verstehen.

To get started today, try the Auto Insights Simulation, an AI-enhanced, free, personalized demo. The Simulation allows you to explore use cases and interact with sample reports in real-time. You can provide your role, company, industry, or business objective, and the software demo will provide relevant use cases and sample reports built on a synthetic dataset.