Top 10+ Anwendungsfälle für Workload-Automation
Workload-Automation (WLA)-Tools sind eine Art von Software, die Geschäftsprozesse automatisiert, indem sie Aufgaben über verschiedene Geschäftsplattformen hinweg plant, ausführt und protokolliert. Sie werden verwendet, um sowohl Back-Office-Workflows als auch einige kundenorientierte Aufgaben zu automatisieren, um die technische Effektivität zu verbessern, Datenmanagement zu optimieren und Automatisierungskosten zu steuern, indem Automatisierungsaufgaben unter einem Tool gebündelt werden.
Workload Automation (WLA) Software Anwendungsfälle mit Beispielen aus der Praxis
Workflow-Automatisierung
Automatisierung des IT-Betriebs
Stapel-/Unternehmensauftragsverarbeitung
Data-Warehouse-Management / Automatisierung
Datei-/Datenübertragungen
KPI-Überwachung
Management von Service-Level-Agreements (SLAs)
Serververwaltung / -bereitstellung vor Ort oder in der Cloud
SAP-Auftragsverarbeitung
Basierend auf unserer Erfahrung bei der Recherche und Veröffentlichung von über 50 Artikeln über WLA stellen wir die wichtigsten Anwendungsfälle der Workload-Automation in verschiedenen Geschäftsbereichen sowie die Vorteile der Automatisierung für Unternehmen vor:
Kern-IT-Prozesse, die mit WLA automatisiert werden sollen
1. ETLs
Extract, transform, and load (ETL) ist ein wiederkehrender Vorgang zum Kopieren von Daten aus einer oder mehreren Quellen in ein bestimmtes System, das die Daten anders als die Quelle oder in einem anderen Kontext als die Quelle darstellt. ETL-Tools, die oft WLA-Software umfassen, können:
- Datenupdates zu bestimmten Zeiten oder bei auslösenden Ereignissen automatisieren
- Daten von einer Plattform auf eine andere laden
- auslösende Ereignisse (z. B. Dateiabschlüsse) automatisieren, bevor abhängige Workflows gestartet werden, um zuverlässige Daten zu gewährleisten
ETLs: Fallstudie aus der Praxis
Die Nutzung von Workload-Automation zur Automatisierung von ETL-Prozessen reduziert die Zeit, die für wiederkehrende Datenprozesse aufgewendet wird, und minimiert menschliche Eingriffe, was nachfolgende Datenfehler verringert.
Graymont, ein Hersteller von Kalk- und Steinprodukten, hatte mit unzuverlässigen ETL-Prozessen zu kämpfen, bei denen nur 30 % der Batch-Jobs aufgrund fehlgeschlagener Abhängigkeiten erfolgreich waren. Sie setzten ActiveBatch ein, um Datenupdates und die Planung zu automatisieren, erhöhten die Erfolgsquote der Batches auf 95 % und reduzierten die Laufzeit der Batches um 55 %.
2. Data-Warehouse-Management
ETL-Prozesse sind die ersten Schritte des Data-Warehouse-Managements. Für einen durchgängigen Automatisierungsansatz kann WLA-Software:
- Prozesse überwachen und Statusprüfungen automatisieren
- ETL-Ereignisse für Compliance-Zwecke prüfen und protokollieren
- Nutzer über Fehler und Ausfälle benachrichtigen
- die Berichterstattung von Data Warehouses automatisieren
Data-Warehouse-Management: Fallstudie aus der Praxis
Die Automatisierung des Data-Warehouse-Managements durch Workload-Automation-Tools erhöht die Transparenz von Compliance-Berichten, da alle Prozesse aufgezeichnet werden und ein detaillierter Prüfpfad vorhanden ist.
Subway, die globale Restaurantkette, hatte Schwierigkeiten mit fragmentierten SQL-Servern, die Teradata-Data-Warehouses verwalteten und manuelle Überwachung erforderten. Durch den Einsatz von ActiveBatch automatisierten sie Job-Abhängigkeiten, reduzierten die Zeit für das Datenlademanagement von 10 auf 4 Stunden pro Woche und verbesserten die Zuverlässigkeit der Berichte auf 99,5 %.
3. FTPs
File Transfer Protocols (FTP) übertragen Dateien zwischen Servern, bieten jedoch keine Benachrichtigungen und erfordern eine manuelle Bereinigung. Workload-Automation (WLA)-Software verbessert das FTP-Management durch die Planung von Übertragungen, die Überwachung von Ereignissen, die Protokollierung von Aktivitäten und die Benachrichtigung von Nutzern über Erfolg oder Misserfolg. WLA-Tools können fehlgeschlagene Übertragungen automatisch wiederholen, um den Abschluss zu gewährleisten und manuelle Eingriffe in Dateiübertragungsprozesse zu reduzieren.
Siehe die top MFT-Software.
FTPs: Fallstudie aus der Praxis
Die Automatisierung von FTPs mit Workload-Automation-Software reduziert die Zeit, die für wiederkehrende Dateiübertragungen mit hohem Volumen aufgewendet wird, und ermöglicht die Überwachung von Dateiübertragungen sowohl vor Ort als auch in der Cloud.
Kansas City Public Schools (KCPS) verließ sich für FTP-Übertragungen auf den Windows Task Scheduler, hatte jedoch keine Übersicht und keine Fehlerbehandlung, was zu häufigen Ausfällen führte. Sie setzten GoAnywhere MFT und JAMS Workload Automation ein, um Übertragungen zu automatisieren, Job-Status zu überwachen und eine fehlerfreie Ausführung sicherzustellen. Dies eliminierte manuelle Dateiübertragungen und bot eine vollständige Systemübersicht.
Weitere für WLA geeignete IT-Prozesse
Laut einer Umfrage1 hielten Nutzer WLA-Software für einen guten Kandidaten zur Automatisierung von:
- Workflow-Lebenszyklus-Management
- Hinzufügen von Servern/Agenten in On-Premise-Umgebungen: Während einige Systeme auto skalieren, kann die auto Skalierung in jeder Umgebung schwierig zu konfigurieren sein. Der Aufbau von auto Skalierungsmechanismen mit WLA kann Teams Zeit sparen und ihnen helfen, auto Skalierung zentralisierter zu verwalten
- Cloud-Management/Provisioning: Für das Cloud-Management können IT-Teams auf Workload-Automation-Tools zurückgreifen, um die Bereitstellung und De-Provisioning von virtuellen Maschinen auf mehreren Clouds von einer einzigen Plattform aus zu verwalten
- Automatisiertes KPI-Monitoring: Automatisierung des KPI-Monitorings und Anzeige der Ergebnisse in Self-Service-Dashboards
- SLA-Management: Benachrichtigung (z. B. per E-Mail, Slack, SMS), wenn KPIs unter die in SLAs festgelegten Niveaus fallen
- Kritischer-Pfad-Überwachung: Jedes Mal, wenn ein Vorgänger eines kritischen Jobs in einem Pfad Verzögerungen verursacht, berechnet der Scheduler den kritischen Pfad automatisch neu, sodass Benutzer den Pfad genauer überwachen können
Abbildung 1: WLA-Aspekte
Quelle: Broadcom 2
Siehe weitere IT-Automatisierungssoftware:
HR-Prozesse
10. Gehaltsabrechnungen
Die Gehaltsabrechnung ist ein wiederkehrender Prozess, der auf großen Datenmengen aus verschiedenen Ressourcen (z. B. HR- und ERP-Daten) basiert. WLA-Tools ermöglichen es Benutzern, Workflows zu erstellen, die auf relevanten, aktualisierten Daten aus verschiedenen Plattformen basieren, und Ereignisse sowie Abhängigkeiten zu sequenzieren, um eine genaue Gehaltsabrechnung zu gewährleisten.
Gehaltsabrechnungen im Geschäft
Die Nutzung von Automatisierungslösungen zur Automatisierung von Gehaltsabrechnungsprozessen:
- Reduziert Fehler bei der Gehaltsabrechnung
- Erstellt einen umfassenden und transparenten Prüfpfad
- Schützt privilegierte Mitarbeiterdaten
11. Onboarding
Die Automatisierung des Onboardings neuer Mitarbeiter kann die Zeit minimieren, die das IT-Team für die Erstellung von Geräte-Logins, E-Mail-Adressen oder Passwörtern sowie für die Hinzufügung zu Arbeitsgruppen, Kalendern und E-Mail-Verteilern aufwenden muss.
Onboarding: Fallstudie aus der Praxis
Die Automatisierung des Onboardings mit WLA kann:
- Die Zeit für wiederkehrende und skriptbasierte Aufgaben reduzieren
- Verstöße oder unbefugten Zugriff minimieren
- Duplikate im Archiv eines Mitarbeiters eliminieren.
Three hatte Schwierigkeiten beim Onboarding/Offboarding von Mitarbeitern und bei der Unterstützung eines globalen Bring Your Own Device (BYOD)-Programms. Das Management einer 24/7-weltweiten IT-Umgebung war komplex: Prozesse waren manuell und zeitaufwendig, und die Bereitstellung mobiler Geräte für neue Mitarbeiter (und die De-Provisioning für Ausscheidende) war eine schwere Belastung für das IT-Personal. Diese manuellen HR-IT-Workflows waren fehleranfällig und konnten mit dem Wachstum des Unternehmens nicht skalieren.
Buchhaltungsprozesse
12. G&V-Erstellung
Workload-Automation-Tools nutzen Planung und Trigger, um Buchhaltungs- und Handelsdaten zu konvertieren, Finanzdaten aus verschiedenen Quellen (Finanzen, HR, Beschaffung usw.) zu ziehen und G&V-Berichte an Mitarbeiter und Kunden zu verteilen.
13. Rechnungsstellung
Mit einem WLA-Tool können Benutzer einen Workflow erstellen, der Finanzdaten von bestimmten Plattformen zieht, Quelldateien validiert, Prozesse zur Rechnungserstellung auslöst und Journal-Eintrag-Datasets auf den relevanten Plattformen aktualisiert.
Rechnungsstellung: Fallstudie aus der Praxis
Die Nutzung von Workload-Automation zur Automatisierung von Buchhaltungsprozessen verbessert die Qualität der generierten Berichte durch:
- Minimierung von Datenfehlern
- Einschränkung der Zeit, die für die Berichterstellung aufgewendet wird
- Sicherstellung, dass Mitarbeiter Fristen einhalten (z. B. wiederkehrende Aufgaben abschließen, Benutzer über Datenfehler und Aufgabenabschluss benachrichtigen.)
UBS AG, eine globale Bank, hatte Verzögerungen bei der Verarbeitung von Finanzberichten über 170 Anwendungen, was mehr als eine Woche dauerte, um Berichte zusammenzustellen. Sie integrierten Redwood RunMyJobs, um Finanzberichts-Workflows zu automatisieren, reduzierten die Berichterstattungszeit von 9 auf 5 Tage und verbesserten die Effizienz von IT-Prozessen um 30 %.
Entdecken Sie die top Vorteile und Anwendungsfälle der Workload-Automation im Finanzwesen.
Wie kann KI WLA verbessern?
- Analysen: Die Nutzung von Analysen in einem zentralen Data Warehouse kann helfen, Geschäftslücken zu identifizieren, die Entscheidungsfindung zu verbessern und den gesamten Geschäftsbetrieb zu optimieren.
- Prognose: Prognose von Aufgaben und Schätzung von Auswirkungen auf das Unternehmen (z. B. werden in diesem Monat aufgrund deutlich mehr Datenspeicherung in einem teuren Speichermedium deutlich höhere Cloud-Computing-Kosten anfallen)
- Mustererkennung: Zusätzlich können Machine-Learning-Algorithmen Trends und Muster in Ereignisprotokollen erkennen, um die Planung und das Auslösen von Ereignissen nach täglichen/wöchentlichen/monatlichen Mustern zu optimieren.
- OCR und Bilderkennung: Die Implementierung von optical character recognition (OCR) und Bilderkennung ermöglicht es dem WLA-Tool, ETL und Datenupdates sowie das Management sowohl strukturierter als auch unstrukturierter Datenformate durchzuführen.
- Konversationelle KI: Chatbots oder digitale Assistenten können Benutzer bei der Erstellung von Workflows und der Planung von Aufgaben unterstützen. Sie können Benutzer auch über Fehler benachrichtigen und zu Fehlern führen sowie Ereignisprotokolle zur Überprüfung oder Prüfung abrufen.
- Natural Language Processing (NLP): GenAI ermöglicht es Benutzern, über natürliche Sprache mit Workload-Automation-Plattformen zu interagieren, was das Management von Automatisierungsaufgaben für nicht-technische Benutzer vereinfacht.
AI WLA: Fallstudie aus der Praxis
Global Upside Corporation, ein Outsourcing-Unternehmen für Gehaltsabrechnungen, hatte mit langsamer und fehleranfälliger Gehaltsabrechnung in über 170 Ländern zu kämpfen. Sie implementierten AutomationEdge mit KI-gestützten OCR- und NLP-Funktionen, um Gehaltsabrechnungseingaben und Compliance-Prüfungen zu automatisieren. Dies reduzierte Fehler bei der Gehaltsabrechnung um 15 %, verbesserte die Verarbeitungsgeschwindigkeit und minimierte manuelle Eingriffe.
Entdecken Sie, welche Aufgaben mit KI-Anwendungsfällen aus der Praxis automatisiert werden können
Als bevorzugte Quelle hinzufügenWas ist Workload-Automation?
Workload-Automation kann Unternehmen dabei unterstützen, ihre IT-Prozesse und Aufgaben in Cloud-, Hybrid- und On-Premises-Umgebungen zu planen, zu verwalten und zu orchestrieren. WLA-Tools werden auch als Service-Orchestrierungsplattformen und Enterprise-Job-Scheduler-Software bezeichnet.
Weiterführende Literatur
Es ist wichtig zu verstehen, dass Workload-Automation eine von vielen Automatisierungspraktiken ist, die Unternehmen implementieren möchten; andere Beispiele, die WLA ähneln, umfassen Enterprise-Job-Scheduling.
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