Heutzutage spielen Daten eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Entscheidungsfindung. Doch bevor Sie diese Daten nutzen können, müssen Sie sie erfassen, und Technologien wie die Prozessautomatisierung machen die Erfassung exponentiell einfacher.
Im Folgenden erfahren Sie, wie Unternehmen mithilfe der Prozessautomatisierung hochwertige Daten nutzen können, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen und bessere Entscheidungsergebnisse zu erzielen.
Herausforderungen bei den Daten
Wenn Sie glauben, dass das Datenproblem nur ein paar falsch abgelegte Papiere sind, irren Sie sich. Nur 3 % der Unternehmensdaten entsprechen den Qualitätsstandards. Das bedeutet, dass die meisten Unternehmen ihre Entscheidungen auf der Grundlage unsicherer Daten treffen. Werfen Sie einen Blick auf fünf weitere Möglichkeiten, wie minderwertige Daten in andere Bereiche Ihres Unternehmens gelangen können:
- 8 von 10 Mitarbeitern verschwenden Zeit damit, Dokumente neu zu erstellen, wenn sie sie nicht schnell finden können.
- 9 von 10 Teammitgliedern verschwenden jede Woche einen ganzen Arbeitstag mit dem Sortieren von Unternehmensdaten
- Gartner schätzt, dass 40 % der Unternehmensdaten ungenau oder unvollständigsind , waszu verpassten Chancen und unzureichenden Erkenntnissen führt.
- 9 von 10 Tabellenkalkulationen enthalten Fehler. Ein paar kleine Tippfehler können Schiffe versenken: Die NASA verlor 80 Millionen Dollar, als ein falscher Bindestrich eine Sonde auf der Venus explodieren ließ.
- Schlechte Datenqualität kostet ein durchschnittliches Unternehmen 12,9 Millionen Dollar pro Jahr - und das sind nur die Verluste, die sie nachweisen können.
Wenn diese augenöffnenden Statistiken Sie nicht dazu inspirieren, Ihre Datenstrategie zu überdenken, dann wird dies der Fall sein. Keine dieser Herausforderungen ist einmalig: Sie häufen sich täglich in Unternehmen. Die Datenmenge verdoppelt sich alle zwei Jahre, was dazu führt, dass harmlose Probleme zu einem Schneeball werden und dauerhafte Auswirkungen hinterlassen. Was bedeuten saubere Daten für Ihr Unternehmen, und wie können Sie sie nutzen?
Wie man schlechte Datenqualität erkennt
Der Tippfehler, der das NASA-Flugzeug Mariner 1 zum Absturz brachte, kann überall in Ihren Systemen versteckt sein. Bei der Datenbereinigung geht es darum, sie aufzuspüren. Durch die Bereinigung Ihrer Daten können Sie Fehler, Duplikate und Tippfehler aufspüren.
- Validierung: Es gibt nur wenige Leitplanken für schlechte Formatierung (z. B. enthalten einige Telefonnummern eine Landesvorwahl und andere nicht; einige Geburtsdaten sind im Format TT/MM/JJJJ, während andere im Format MM/TT/JJJJ erscheinen). Auch unmögliche Eingaben können zu Fehlentscheidungen führen, z. B. wenn ein großer Teil der Kunden versehentlich ein Geburtsjahr von 1900 auswählt.
- Veraltete Informationen: Daten haben eine begrenzte Lebensdauer. Experten sagen, dass Daten mit einer Rate von 30 % pro Jahr veralten. Eine Datenbank mit falschen E-Mail-Adressen, Nachnamen und Adressen kann Unternehmen jährlich Millionen kosten.
- Fehlende Daten: Details sind möglicherweise nicht gruppenübergreifend standardisiert. Ein Blumenhändler könnte zum Beispiel eine neue Kampagne starten, in der er neue Kunden nach ihrem Jahrestag fragt. Dabei wird jedoch vergessen, die Bestandskunden zu befragen, so dass eine erhebliche Informationslücke zwischen den beiden Segmenten entsteht. Stellen Sie fest, welche Daten Ihnen fehlen, und gehen Sie proaktiv auf die blinden Flecken zu.
- Kein Schutz vor Ausreißern: Anomalien in Daten können manchmal zu wichtigen Erkenntnissen führen. Aber manchmal können sie auch die Modelle des maschinellen Lernens durcheinanderbringen. Zum Beispiel können einige wenige Power-User eines IoT-fähigen Fitness-Tracking-Geräts die Berichterstattung stören. Die Erstellung von Outreach-Kampagnen auf der Grundlage eines überdurchschnittlich hohen Durchschnittswerts wird bei den meisten Nutzern nicht ankommen.
- Doppelte Informationen: Unternehmen verfügen über mehrere Versionen eines einzigen Dokuments, was für Teammitglieder, die nach der aktuellsten Version suchen, eine Herausforderung darstellt. Ähnlich verhält es sich mit Daten wie Kunden-E-Mails, die über mehrere Lösungen verteilt sind: Denken Sie an ein Unternehmen mit einem CRM, das eine separate Kopie seiner Kontaktliste in einer Plattform für Marketingkampagnen speichert.
Bei all dem Hype um maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI) brennt Ihr Unternehmen wahrscheinlich darauf, neue Technologien zu implementieren. Wichtiger als die Nutzung dieser Rechenwunder ist jedoch die Qualität Ihrer Daten.
Ohne saubere, hochwertige Daten setzen Algorithmen und mathematische Modelle die Fehler fort, die Ihr Unternehmen bereits plagen.
Glücklicherweise gibt es Dutzende von neuen Technologien, die die Dateneingabe automatisieren.
Neue Technologien zur Rationalisierung der Eingabe von Unternehmensdaten
Vorbei sind die Zeiten, in denen wir Informationen von Hand in eine Datenbank eintippten. Wir haben viele Stunden damit verbracht, Kontaktdaten von Visitenkarten, die wir auf Konferenzen gesammelt haben, einzugeben oder ein Bewerbungsformular in eine Tabellenkalkulation zu übertragen.
Jetzt hat die Technologie die Arbeit übernommen. Tagelange Prozesse laufen jetzt autonom in wenigen Augenblicken ab. Hier sind fünf Tools, die intelligente Unternehmen für die automatische Dateneingabe nutzen.
Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP)
Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) nutzt KI und ML, um Dokumente wie Anträge, Formulare, Rechnungen, Visitenkarten und mehr zu lesen. Sie kann bestimmte Informationen auf einem Dokument ermitteln, z. B. eine Postanschrift. Diese Informationen können dann genutzt werden, um Formulare auszufüllen, Mailings vorzubereiten und Datenbanken oder CRMs zu befüllen.
IDP hilft Unternehmen, die 97 % der ungeordneten, nicht überwachten und ungenutzten Daten zu nutzen. Das Beste daran ist, dass IDP und die damit verbundenen Technologien einen Großteil der Datenbereinigung für Sie übernehmen. Sie sind ein Ass bei der Verarbeitung von strukturierten und unstrukturierten Daten, wie:
Strukturierte Daten und unstrukturierte Daten
Bankgeschäfte, Quittungen, Seriennummern
Nachrichten in sozialen Medien, E-Mails, IoT-Sensordaten
Streng gegliedert, wie das Zeilen- und Spaltenformat eines Arbeitsblatts oder einer Tabelle
Jedes Dokument folgt seinen eigenen Regeln - es gibt kein striktes Format.
Der Inhalt folgt einem Schema. Datenpunkte erscheinen in allen Dokumenttypen an identischen Stellen (z. B. ein W-2 vom Finanzamt)
Informationen tauchen an verschiedenen Stellen auf (z. B. ein Transkript einer Fokusgruppe oder ein Austausch mit einem Chatbot)
Optische Zeichenerkennung (OCR)
Mit dieser Technologie können Maschinen einzelne Buchstaben, Zahlen und Zeichen auf einem Dokument erkennen. Mit ihren digitalen Augen können sie eine Anwendung überfliegen und die Position einer Telefonnummer, des Buchstabens "Q" oder einer Textpassage genau bestimmen - mit einer Genauigkeit von über 99 %.
Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
Mit der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) können Maschinen mehr als nur Informationen aus einem Dokument extrahieren - sie können verstehen, was sie lesen. NLP gleitet in Rekordgeschwindigkeit durch Dokumente und erkennt, ob es sich um einen Kaufvertrag oder eine Rechnung handelt. Mithilfe der Stimmungsanalyse kann es auch die Einstellung der Informationen beurteilen, z. B. eine positive oder negative Produktbewertung. Die Ergebnisse können Geschäftsprozesse oder andere Aufgaben auslösen.
Computer Vision
Autonome Autos können mit Hilfe von Computer Vision den Abstand zum nächsten Fahrzeug messen, und Roboter können fehlerhafte Produkte vom Fließband nehmen. Computervision kann auch Fehler in Dokumenten aufspüren, z. B. Flecken oder Tippfehler, und so bei der Datenbereinigung helfen. Dann kann die Bildverarbeitung eingesetzt werden, um die Fehler intelligent zu beheben.
Künstliche Intelligenz
Vielleicht haben Sie schon einmal mit großen Sprachmodellen wie ChatGPT gespielt, um eine Verkaufskampagne zu entwerfen oder die Bedeutung des Universums zu ergründen. Die unvergleichliche Fähigkeit der KI, eine große Menge an Informationen zu durchforsten und zu interpretieren, kann auch Ihren Daten zugutekommen, indem sie Zahlen in besser verdaulichen Erzählungen zusammenfasst.
Die semantische Suche, ein weiterer Bereich der künstlichen Intelligenz, trägt zur Lösung des Problems der Auffindbarkeit bei, indem sie den herkömmlichen "Suchprozess" umkrempelt. (Wenn Sie sich an den Anfang erinnern: 9 von 10 Mitarbeitern verlieren jede Woche einen ganzen Arbeitstag damit, die Unternehmensdaten nach dem zu durchsuchen, was sie brauchen).
Anstatt dass ein Computer seinen Inhalt nach Ihren ganz spezifischen Suchbegriffen abfragt, kann er kontextbezogener suchen.
Ein medizinischer Forscher sucht zum Beispiel nach "PharmX Nebenwirkungen" und erhält genau das. Mithilfe der semantischen Suche erhält er hilfreiche Informationen, die vielleicht tangential verwandt sind, wie z. B. Komplikationen, unerwünschte Wirkungen und Nebenwirkungen ähnlicher Medikamente.
Was genaue Daten für die Zukunft der Business Intelligence bedeuten
Gartner stuft "angewandte Beobachtbarkeit" als einen der wichtigsten strategischen Techniktrends für 2023 ein. Was bedeutet das für Ihre Daten? Die Zeitspanne zwischen dem Kundenverhalten und dem Handeln des Unternehmens wird immer kürzer. Unternehmen müssen sich für schnelles Handeln auf der Grundlage von Echtzeitdaten positionieren.
Das bedeutet, dass mehr interne Prozesse Datenpunkte aus PDFs, Anwendungen, Sensoren und Benutzeranalysen enthalten werden. Vorbei sind die Zeiten, in denen man ein Dokument einscannen und wieder gehen konnte. Die Daten müssen sich durch Ihre Abläufe bewegen, um alles von der Back-Office-Verwaltung bis zum Kundenkontakt zu unterstützen. Die Prozessautomatisierung dient als Datenhirte - aber nur, wenn die Daten sauber sind.
Saubere, qualitativ hochwertige Daten sind die Grundlage für KI-Entscheidungen, die die Zukunft von Fortune-500-Unternehmen neu definiert haben.
Es gibt einen weiteren Trend, der Ihr Unternehmen mit einem beispiellosen Datenschatz versorgen wird: IoT-Sensoren. Die Gewohnheiten der Kunden und das Produktverhalten stehen Ihnen im Handumdrehen zur Verfügung. Wenn Sie saubere Daten auf verantwortungsvolle Weise sammeln, können Sie mit unglaublicher Geschwindigkeit auf sie reagieren:
- Beauftragen Sie AI mit der Berechnung eines Nischenangebots
- Generative KI kann ein Angebot an Ort und Stelle erstellen
- Umleitung eines Prozesses in der Flotte auf der Grundlage einer bestimmten Aktion
Künstliche Intelligenz (KI), generative KI und maschinelles Lernen (ML) funktionieren am besten, wenn sie mit sauberen, konsistenten und hochrelevanten Daten gespeist werden. Dies entspricht dem Sprichwort aus der Programmierung: "Garbage in, garbage out". Stellen Sie also sicher, dass Ihr Unternehmen gut aufgestellt ist, um die Vorteile der nächsten Generation von Technologien zu nutzen.
Wie steigert KI die Hyperproduktivität?
Künstliche Intelligenz kann für Ihr Unternehmen in mehr als einer Hinsicht ein entscheidender Faktor sein. Eine der wichtigsten Möglichkeiten, wie Sie Ihre Arbeitsabläufe verändern können, ist die Steigerung der Hyper-Produktivität. Anstatt einfach nur produktiv zu sein, kann Ihr Team hyperproduktiv werden und die Arbeit schneller und effizienter als je zuvor erledigen.
Wenn Sie jetzt mit Tools wie Intelligent Document Processing (IDP) arbeiten, sind Ihre Daten bereit für das goldene Zeitalter der KI. Chatten Sie mit unserem Team und erfahren Sie, wie Sie Ihre Prozesse mit intelligenter Automatisierung und Geschäftsprozessautomatisierung (BPA) umgestalten können.
