Die Kombination aus Robotic Process Automation (RPA) und Data Science ermöglicht Dir eine umfangreiche Analyse der Prozessdaten. Denn bei der Bearbeitung und Automatisierung von Prozessen sammeln Software-Roboter Unmengen von Daten.
Diese Datenbestände kannst Du mit unserer Data Science Lösung visuell und verständlich in modernen Dashboards darstellen. Dabei werden die Prozessdaten aufbereitet und auf Entwicklungen sowie Zusammenhänge analysiert. Auch relevante Kennzahlen oder Kundendaten können visualisiert werden.
Die analytische Darstellung solch komplexer Datenmengen schafft einen großen Mehrwert für das Unternehmen. Mit Data Science bleibst Du immer auf dem neuesten Stand, erhältst einen Überblick Deiner Prozesse und kannst Daten in wertvolle Erkenntnisse umwandeln.
Du kannst frühzeitig Schwachstellen, Trends und Muster in Deinen Geschäftsprozessen erfassen. Das ermöglicht Dir darüber hinaus, Chancen proaktiv zu nutzen, Zusammenhänge zu erschließen, Zukunftsprognosen zu erstellen, effiziente Arbeitsabläufe zu gestalten und smarte Entscheidungen zu treffen!
Bei der Bearbeitung und Automatisierung von Prozessen werden Unmengen von Daten gesammelt.
Der Roboter speichert all diese Daten über eine API verschlüsselt in unserer on-premise NoSQL-Datenbank ab.​
Alle Informationen können anschließend visuell und verständlich in einem modernen Dashboard dargestellt werden.
Dadurch erhältst Du detaillierte Einblicke in die Prozesse und kannst wichtige Erkenntnisse aus den Prozessdaten ziehen.​
Nur wer große Datenbestände richtig aufbereitet, kann fundierte Entscheidungen treffen und konkrete Handlungen empfehlen. Mit Data Science erhältst Du einen detaillierten Überblick Deiner Prozesse und profitierst von vielen Vorteilen.
Unter Robotic Process Automation, auch RPA genannt, versteht man die automatisierte Bearbeitung von manuellen Geschäftsprozessen. Die digitalen Roboter arbeiten genau wie Mitarbeiter*innen und imitieren deren Arbeitsschritte.
Unsere intelligenten Software-Roboter sind in der Lage, Dokumente zu verstehen,
Daten daraus zu extrahieren und in Systemen zu verarbeiten.
Das spart Zeit und Ressourcen bei der
Bewältigung großer Dokumentenmengen!