2021年自动化数据管理的热门用例

如今，我们被数据所包围着：我们自身产生数据的同时，也需要参与各种各样处理数据的环节。当涉及到业务环境时，数据对于有效的决策至关重要，这使其成为极有价值的资源。但是需要对它进行妥善管理，以得出有见地的结论。

随着数据量和复杂性的不断提高， 数据处理的难度也不断。例如，数据专家可能每天花费80％的时间来清理未准备的数据，因此他们只有少量时间来开发其他重要的业务。

为了从数据中受益，企业必须在2021年重新制定其数据管理策略，并以简化流程，以明确有价值的见解并做出战略决策。

根据Gartner的说法，到2020年底，随着高管们了解数据管理工具如何节省时间和金钱，智能化将使数据管理的手动任务减少了45％。

数据管理自动化过程中最重要的工具之一是机器人过程自动化（RPA），它可以自动执行诸如数据提取，数据清理，备份，存储和识别错误构造之类的任务。基本上，RPA for Data Management是指可以执行手动，基于规则和重复性任务的软件机器人，从而使人们能够专注于更重要的任务。

让我们确切地了解RPA在数据管理方面的工作方式。

一、数据管理自动化用例

1. 在制造业

制造业的公司依赖于高产量，因此机器人过程自动化可以成功地为可用于战略业务的准确报告做出贡献，从而节省成本并提高效率。

同样，RPA可用于库存管理，以自动执行电子邮件，监控库存水平或数字化文书工作。

2.在银行业

银行和其他金融机构必须跟踪其客户的所有个人信息，例如姓名或地址，这些信息可能会随着时间而发生很大变化。

因此，与手动提取和处理所有数据相比，RPA可以更快地执行此操作，而且，犯错误的风险极低。这也整体上提高了客户满意度：没有人喜欢在银行排长队。

在这个行业中，机器人流程自动化还可用于生成 有关客户付款行为的详细预测和报告。

3. 在卫生保健部门

对于这个行业，数据管理至关重要，因为它影响着人们的健康和生活。医护人员需要准确，快速的数据，以便为患者做出最佳决策。

让我们仔细看看RPA如何影响医疗保健中的数据管理：

· 病人注册：这是一个非常耗时的过程，因此软件机器人可以在几秒钟内从ID中提取识别数据，零错误风险，使工作人员可以处理更重要的任务。

· 预约时间表： RPA可以根据各种标准（例如诊断，位置，医生可用性等）简化患者的预约，而不是与员工一起使用呼叫中心。

· 处理保险理赔： 由于涉及很多文书工作，理赔管理可以通过RPA成功实现自动化，从而加快了单据的处理速度。

· 医疗数据记录和生成报告： 软件机器人可以使医生为患者提供更准确的诊断和正确的治疗方法。 

4. 在公共部门

公共当局负责管理许多至关重要的过程，以实现社会和经济的平稳发展。这需要大量数据，尤其是文档处理和验证。实施RPA可以节省运营成本，并提高效率和生产率。

如果我们考虑减少纳税时所需的文书工作，它还可以提高公民的满意度。

5. 在快速消费品（FMCG）行业中

快速消费品行业中的绝大多数任务都可以自动化，以实现更好的操作流程。此处的数据管理自动化是指可用于以下用途的软件机器人：

· 产品分类：提取数据以更好地了解市场份额。

· 产品交付和退货：这些过程需要大量手动任务，因此RPA可以加速它们。

· 创建库存：机器人流程自动化可以检查销售数据并在产品太多或太少时报告。

例如，我们帮助一家澳大利亚快速消费品食品公司在ERP中实现了自动交货确认。实施时间为一周，取得了以下成果：

· 90％的工作自动化

· 100％的流程正常运行时间和完成时间

· 由于流程被淘汰，即时投资回报率

· 处理时间减少了95％

· 零错误率

· 最新的交货状态，及时解决未交货问题，并更快地汇出未结发票

如果您想了解更多信息，可以阅读案例研究 这里。

6. 在人力资源行业

员工数据管理对于人力资源部门至关重要，它会生成大量需要管理和存储的文件，包括合同，工资单和其他文档的管理和存储。

RPA无需手动执行操作，而是可以更快地处理此问题，从而降低了出错的风险，因此，使人力资源专家可以专注于制定战略以提高员工满意度。

二、 数据治理与数据管理的关系

数据治理是数据管理的一部分，治理相对容易界定，它是用来明确相关角色、工作责任和工作流程的，确保数据资产能长期有序地、可持续地得到管理。而数据管理则是一个更为广泛的定义，它与任何时间采集和应用数据的可重复流程的方方面面都紧密相关。例如，简单地建立和规划一个数据仓库，这是数据管理层面的工作。定义谁以及如何访问这个数据仓库，并且实施各种各样针对元数据和资源库管理工作的标准，这是治理层面的工作。

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