In der Process Automation werden selbstständig arbeitende Technologien eingesetzt, um Vorgänge zu digitalisieren, automatisieren und optimieren. Wiederkehrende Aufgaben oder feste Arbeitsabläufe lassen sich fehlerfrei und kostengünstig erledigen. Nicht nur manuelle Aufgaben können automatisiert, sondern auch überflüssige Arbeitsschritte eliminiert und personelle Ressourcen für andere umsatzbringende Tätigkeiten freigesetzt werden. Mit unserer RPA-Beratung gestaltest du durch Automatisierung deiner Geschäftsprozesse dein Unternehmen zukunftsfähig. Gemeinsam mit unseren Data Consultants und Analytics Engineers wählst du aus einem umfangreichen Tech Pool die für deinen Anwendungsfall passenden Technologien aus. Wir arbeiten anbieterunabhängig und beherrschen neben Microsoft Power Platform diverse andere Tech Stacks.
Die Automatisierung von gesamten Geschäftsprozessen ist essenziell für das Wirtschaftswachstum und daher von wichtiger Bedeutung für zukunftsfähige Unternehmen, unabhängig von Größe und Branche.
Kosteneinsparungen durch effizientere Geschäftsprozesse
Abbau operativer Hindernisse durch die Verknüpfung von Geschäftsvorgängen
Geringe Fehleranfälligkeit und Sicherstellung der Regelkonformität
Reduzierung des Programmieraufwands durch Low-Code-Ansätze
Dynamische Skalierbarkeit durch flexible Automatisierungskapazitäten
Jeder Prozess ist nur so gut wie seine Automatisierung. Wir prüfen deine bestehenden Prozesse und bringen sie technologisch auf ein vollkommen neues Niveau.
Beratung anfragenFür alle, die es genauer wissen wollen, halten wir einige wichtige Begriffe, Definitionen und Erklärungen unserer Process Automation Beratung bereit.
Process Mining ist eine Data-Mining-Technik, die eine Analyse von Daten auf Unternehmensebene ermöglicht, um die tatsächliche Funktionsweise aller Prozesse aufzudecken. Sie gewährleistet zudem eine langfristige Prozessoptimierung. Durch den versierten Einsatz von Process Mining Software lassen sich verschwendete finanzielle und zeitliche Ressourcen identifizieren und mit erarbeiteten Prozessänderungen Ursachen statt Symptome verändern.
Reverse ETL ist das Gegenteil von ETL (Extract, Transform, Load) und bezeichnet einen Integrationsansatz als Teil des Modern Data Stack. Bei Reverse ETL ist das Data Warehouse weniger das Ziel, als vielmehr die Quelle. Aktuelle Daten werden aus dem Data Warehouse extrahiert, diese für die weitere Verwendung transformiert und in operative Geschäftsanwendungen oder betriebsbereite Systeme geladen, um für Geschäftsabläufe und Prognosen genau dort verwendet zu werden, wo sie akut und relevant sind.
Mit Robotic Process Automation können manuelle, regelbasierte und fehleranfällige Aufgaben von Software-Robotern erlernt und automatisiert ausgeführt werden. So kann RPA zur Automatisierung von Abfragen und Berechnungen sowie zur Pflege von Aufzeichnungen oder Transaktionen verwendet werden.
Minimierung manueller Anfragen nach Daten durch Automatisierung von Prozessen, zum Beispiel automatisches Importieren der Webinar-Teilnehmerliste in das CRM-Tool.
Bei der Datentransformation werden Daten von einem Format in anderes konvertiert. In diesem Zusammenhang wird auch von Datenbereinigung oder Datenstandardisierung gesprochen. Die Transformation von Daten sichert für die spätere Datenanalyse eine einheitliche Datenbasis.
Im Gegensatz zu den beiden anderen Ansätzen beschäftigt sich Digital Process Automation mit der Optimierung bereits digitalisierter Prozesse. DPA vereinfacht Workflow-Prozesse und glättet die Übergänge zwischen den einzelnen Prozessschritten, um Fehler zu minimieren.
Hinter dem Kürzel ETL steckt die Abfolge von klassischen Data Pipelines: Extraction – Transform – Load. Rohdaten werden abgerufen, transformiert und dann in Datenbanken eingespeist. Die meisten cloudbasierten Datenbanken folgen aber dem ELT-Ansatz: Extraction – Load – Transform. Dabei werden Datenquellen direkt in das Zielsystem übertragen und erst dort transformiert. Bei besonders großen Datenmengen ist dies von Vorteil, da es die Skalierbarkeit unterstützt und weniger Ressourcen verbraucht.