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.

Was sind die Vorteile von Berichtsautomatisierung?

Tools für die automatisierte Berichterstellung helfen dabei, häufig auftretende Schwachstellen bei der manuellen Berichterstellung zu beheben, und ermöglichen es Teams, fundiertere Erkenntnisse zu gewinnen. Hier sind einige der Vorteile der Automatisierung:

• 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.“
• Verbesserte Genauigkeit und Konsistenz: Die Berichtsautomatisierung trägt zur Verbesserung der Datengenauigkeit bei, indem die Anzahl der manuellen Bearbeitungen reduziert wird, die für die Erstellung von Berichten erforderlich sind. Berichte können in einem einheitlichen Format erstellt werden, um unternehmensweite Vergleiche zu ermöglichen.
• Bessere Zusammenarbeit und Zugänglichkeit: Die manuelle Berichterstellung wird häufig von Data Scientists und Datenfachkräften durchgeführt. Automatisierung reduziert den Bedarf an fortgeschrittenen Programmierkenntnissen und ermöglicht es auch Personen, die nicht technisch versiert sind, Berichte zu erstellen. Dies reduziert einen Engpass, mit dem die meisten Unternehmen konfrontiert sind: eine übermäßige Abhängigkeit von spezialisierten technischen Ressourcen, um grundlegende Berichtsanforderungen zu erfüllen. Dadurch können mehr Stakeholder zur Berichterstellung beitragen, was einen stärkeren Informationsaustausch und datengesteuerte Entscheidungen ermöglicht.
• Dynamische Erkennung und schnellere Erkenntnisse: Zusätzlich zu den manuellen Warnmeldungen und der Erkennung von Anomalien können Tools zur automatisierten Berichterstellung dynamische Echtzeitempfehlungen identifizieren und anbieten, während die Daten aktualisiert werden. Diese Funktionen verbessern die Effizienz und ermöglichen eine schnellere Entscheidungsfindung, denn wenn Daten aktualisiert werden, werden auch die Erkenntnisse aktualisiert.

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 für automatisierte Berichterstellungstools und Dashboards

Die automatisierte Berichterstellung zielt darauf ab, die Genauigkeit und Geschwindigkeit der Generierung von Erkenntnissen zu verbessern und mehr Benutzer:innen die Möglichkeit zu geben, Berichte zu übernehmen. Nachfolgend sind die wichtigsten Überlegungen für den Einstieg aufgeführt:

• 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.

Tools, die eine vollständige Automatisierung ermöglichen

Die herkömmliche Berichterstellung erfordert in der Regel manuelle Bearbeitungen, technische Programmierkenntnisse oder separate Plattformen in den folgenden Bereichen:

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 ermöglicht es Unternehmen, die Berichterstellung zu automatisieren, indem es die Programmierunganforderungen beseitigt. Dies führt zu Zeitersparnis, höherer Effizienz, verbesserter Skalierbarkeit und breiterer Zugänglichkeit für die Benutzer:innen. Alteryx bietet eine Komplettlösung zur Optimierung des Berichterstellungsprozesses, die die einfache Nutzung und Effizienz für alle Benutzer:innen sicherstellt.

Die Datenvorbereitungsphase der Berichterstellung kann über Alteryx Designer zusammen mit AiDIN durchgeführt werden, wobei sowohl Automatisierung als auch KI zum Einsatz kommen. Alteryx Auto Insights kann während des Berichtserstellungsprozesses sowohl für die Berichterstellung als auch für die Generierung von Erkenntnissen verwendet werden.

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.

So erstellen Sie automatisierte Berichte mit Alteryx Auto Insights

1. Definieren Sie Ihr Ziel und Ihre Anforderungen. Erfolgreiche Berichterstellungsinitiativen erfordern zwei Schlüsselelemente, um Ergebnisse zu erzielen: die Festlegung von Geschäftsanforderungen und Datenanforderungen. Es müssen Fragen definiert werden, die beantwortet werden sollen, und es müssen Datenanforderungen erfüllt werden. Auto Insights automatisiert diesen Prozess mit Playbooks, einer auf Eingabeaufforderungen basierenden Erfahrung, die Anwendungsfälle empfiehlt, Prototypen erstellt und Datenanforderungen schnell definiert. Benutzer:innen geben einfach ihre Rolle, Branche oder ihr Unternehmen ein und Playbooks automatisiert den ersten Schritt im Berichterstellungsprozess.
   
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 fungiert als KI-gestützter Analyseassistent, der die wichtigsten Muster in CX- und Kundendaten identifiziert und darstellt. Es liefert wertvolle Informationen darüber, welche Faktoren die Kundenakquise, Kundenbindung und Servicequalität beeinflussen.

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

Mithilfe der Ursachenanalyse können Teams die Ursache von Problemen ermitteln, um Lösungen besser zu finden. Auto Insights verwendet speziell entwickelte Algorithmen, um Daten innerhalb von Sekunden zu analysieren und Erkenntnisse darüber zu erhalten, was die Änderungen Ihrer Metriken im Laufe der Zeit verursacht hat.

Erste Schritte mit Alteryx Auto Insights

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.

Probieren Sie jetzt die Auto Insights Simulation aus, eine KI-gestützte, kostenlose und personalisierte Demo. Die Simulation ermöglicht es Ihnen, Anwendungsfälle zu erkunden und in Echtzeit mit Beispielberichten zu interagieren. Sie können Ihre Rolle, Ihr Unternehmen, Ihre Branche oder Ihr Geschäftsziel angeben, und die Demo bietet Ihnen für Sie relevante Anwendungsfälle und Beispielberichte auf der Grundlage eines simulierten Datasets.