이제 로봇 프로세스 자동화가 오늘날 시장에서 선도적인 프로세스 합리화 기술 중 하나로 등장했음이 분명해졌습니다. 그러나 데이터 처리 및 저장 분야의 또 다른 기술 발전은 다양한 산업 전반에 걸쳐 파장을 일으키고 있으며 RPA와 함께 쌓일 때 회사에 흥미로운 가능성을 제시합니다. 우리는 빅데이터의 출현과 확산, 그리고 기업과 전체 산업이 비즈니스 프로세스를 개선하고 정의된 벤치마크 또는 목표를 달성하기 위해 보고 및 고급 메트릭을 수집, 분석 및 공유하는 방법에 미치는 영향에 관해 이야기하고 있습니다.
경영 컨설팅 분야의 글로벌 리더인 McKinsey에 따르면, “[최근] 우리 세계의 데이터양이 폭발적으로 증가하고 있으며 빅데이터라고 하는 대규모 데이터 세트 분석이 경쟁의 핵심 기반이 되어 새로운 물결을 뒷받침할 것입니다. 생산성 향상, 혁신 및 소비자 잉여. 모든 부문의 리더는 소수의 데이터 지향적인 관리자가 아니라 빅데이터의 영향과 씨름해야 합니다.”
즉, RPA와 마찬가지로 빅데이터는 모든 산업에서 크게 변화하고 있는 기술 트렌드이며 점점 더 디지털화되는 세상에서 캡처된 데이터의 양은 향후 몇 년 동안 기하급수적으로 증가할 것으로 예상됩니다.
RPA와 빅데이터 간의 이러한 정렬로 인해 일부 업계 분석가는 이 두 플랫폼이 백 오피스 및 프런트 오피스 작업의 최적화를 향상하기 위해 서로 함께 작동하도록 조정될 수 있는지에 대해 의문을 제기했습니다.
그러나 그러한 파트너십이 실제로 작동할까요? 이 두 기술을 조정하는 데 있어 가치 제안은 무엇일까요? RPA의 도움과 빅데이터의 인사이트와 결합한 반복 작업 자동화에 중점을 두어 기업은 데이터와 조치를 결합하여 린 원칙에 따라 운영하고 회사의 전체 가치를 향상된 가시성과 투명성으로 제공할 수 있습니다.
빅데이터 정의
빅데이터는 자동차, 제조 및 기타 여러 산업에 확실히 스며들었지만, 빅데이터라는 용어의 정의에 대한 합의는 다소 까다로우며, 분석가와 업계에 따라 논쟁의 여지가 있습니다. 여기에 Forbes는 12가지 정의를 제시하고 있습니다. MIT Technology Review는 Gartner, Oracle, Microsoft 및 Intel과 같은 회사에서 제안한 6가지 의미를 고려합니다. 약간의 유연성이 있으므로 빅데이터가 무엇인지, 특히 RPA 맥락에서 빅데이터를 어떻게 조작할 수 있는지 명확히 아는 것이 중요합니다.
빅데이터는 개방형 웹, 회사 데이터베이스 또는 소셜 미디어에서 비정형 데이터의 편집으로 정의할 수 있습니다. 데이터에는 제품 가격 정보, 고객 기록 및 웹 검색 기록이 포함될 수 있습니다. 빠르게 축적되고 다양성이 복잡하며 방대한 양으로 존재합니다. 기본적으로 빅데이터는 적어도 처음에는 대량의 노력입니다. 그러나 빅데이터는 초기 구조가 없어도 컴퓨팅 및 분석력을 적용할 수 있다는 점에서 엄청난 가치가 있습니다. 빅데이터의 진정한 가치는 이 데이터가 구조화될 때 나타납니다. 빅데이터는 알고리즘, 분석 기술 또는 소프트웨어 기술의 적용을 통해 기업이 데이터의 의미를 더 깊이 이해하고 더 깊이 탐구할 수 있도록 도와줍니다. 이러한 방식으로 분석하고 구조화하면 빅데이터는 기업이 지속해서 수집하는 대량의 정보에서 지식을 추출하는 점점 더 유용한 도구가 될 수 있습니다.
빅데이터를 보다 자세히 조사하면 이전에 숨겨져 있거나 분명하지 않은 패턴을 드러낼 수 있습니다. 인식된 추세는 프로세스가 이미 최적화된 위치를 가리킬 수 있지만 더 중요한 것은 백오피스 작업의 문제 영역과 결함을 드러낼 수도 있다는 것입니다. 이러한 약점이 파악되면 회사는 이를 개선 대상으로 지정할 수 있습니다.
RPA와 빅데이터의 연결
빅데이터에서 의미를 추출하는 이 프로세스는 서로 다른 데이터 시스템에서 데이터를 검사할 수 있는 분석 기능을 제공할 수 있으므로 RPA가 매우 중요합니다. 그러나 RPA와 빅데이터는 구체적으로 어떻게 함께 작동합니까? 기업은 두 가지를 최대한 활용하여 무엇을 배울 수 있습니까? RPA는 빅데이터를 생성할 뿐만 아니라 그 가치를 얻기 위한 유용한 분석을 제공하는 도구입니다. RPA와 빅 데이터 간의 협업을 통해 제공되는 인사이트는 비즈니스 프로세스 내에서 문제를 인식하고 기업이 운영 내에서 이러한 지점을 간소화하는 데 사용할 수 있습니다.
예를 들어, 소프트웨어 로봇은 데이터 입력 자동화, 청구 또는 주문 처리, 복사-붙여넣기 작업 등 자체 작업을 추적 및 기록하고 고객에 대한 정보를 수집할 수 있습니다. 로봇은 사람보다 훨씬 더 많은 정보를 제공할 수 있지만 이렇게 생성된 모든 데이터는 분석 없이는 유용하지 않습니다. RPA의 분석 잠재력은 이렇게 수집된 정보를 조사하고 이해하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어 온라인 소매업체는 제품 선호도 및 원하는 가격 범위를 포함하여 사용자의 구매 습관 데이터를 수집할수 있습니다. RPA를 사용하여 데이터 소스를 연결하면 이 정보를 회사의 현재 제품과 비교할 수 있으며 회사는 고객에게 특정 제품 및 프로모션을 보다 효과적으로 제공할 수 있습니다.
여기에서 볼 수 있듯이 빅데이터는 고객의 요구와 욕구에 대한 정보를 얻기 위해 평가될 수 있지만 백 오피스와 프런트 오피스 모두에서 내부 비즈니스 활동에 대한 이해를 제공할 수도 있습니다. RPA는 소프트웨어 로봇이 완료한 거래 수와 소요 시간에 대한 데이터 분석을 제공할 수 있습니다. 예외를 생성한 트랜잭션 현재 작업 실행을 완료하는 데 필요한 시간뿐만 아니라 사람의 개입이 필요합니다.
RPA를 통해 빅데이터에서 수집한 지식은 물론 유용하지만, 조직에 조치를 취하면 기하급수적으로 가치가 높아집니다. 글로벌 인력 및 IT 컨설팅 회사인 Digital Intelligence Systems의 백서에서 "적절한 RPA 설치를 통해 빅데이터 분석을 사용하면 개선 및 최적화를 위한 실행 가능한 작업을 정확히 파악할 수 있습니다. 기관 의사 결정을 위해 많은 양의 원시 데이터를 이해할 수 있는 패턴으로 전환하는 것이 RPA의 진정한 아름다움을 발견하는 곳입니다.”
이렇게 발견되지 않은 정보에 대응해야만 기업은 자동화와 고급 데이터 처리 및 분석의 이점을 활용할 수 있습니다.
이것이 중요한 이유는 무엇입니까?
RPA를 통해 제공되는 종류와 같은 자동화는 빅데이터가 가치 있고 혁신적으로 될 수 있는 방법의 하나입니다. 빅데이터에서 제공하는 정보와 RPA에서 제공하는 분석을 통해 기업은 고객, 비즈니스 패턴, 산업 동향 및 내부 작업에 대한 통찰력을 얻는 것이 기하급수적으로 쉬워집니다. 빅데이터와 결합한 RPA에 대응하여 일부 주도권을 실행함으로써 기업은 얻은 통찰력을 사용하여 비즈니스 프로세스를 보다 효율적으로 만들어 시간을 절약하고 정확성을 높일 수 있습니다. 또한 고객에 대한 보다 강력한 이해를 확보함으로써 기업은 보다 표적화되고 개인화된 방식으로 서비스를 제공할 수 있으므로 보다 실행 가능하고 경쟁력 있는 비즈니스 플랫폼을 보장할 수 있습니다.
데이터를 분석하고 이러한 새로운 통찰력을 현재 비즈니스 활동에 적용하는 프로세스는 여전히 사람의 지시에 의존하지만, RPA와 빅 데이터를 병합하여 형성되는 관계는 매우 유익합니다. RPA는 현재 프로세스 병목 현상을 크게 줄이고 비즈니스 결과의 최적화를 높이기 위해 빅데이터에서 통찰력을 추출하는 데 사용할 수 있는 최고의 도구 중 하나입니다.
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(본 포스팅은 https://www.uipath.com/blog/rpa/rpa-and-big-data의 그래프를 유펜솔루션이 재구성한 것입니다)
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