I migliori 10+ casi d'uso dell'automazione del carico di lavoro
Gli strumenti di automazione del carico di lavoro (WLA) automatizzano i processi aziendali pianificando, eseguendo e registrando attività su diverse piattaforme aziendali. Vengono utilizzati per automatizzare sia i flussi di lavoro di back office che alcune attività rivolte ai clienti, per aumentare il tempo di attività del sistema, migliorare la gestione dei dati e gestire i costi di automazione.
Workload Automation (WLA) Software i casi d'uso con esempi concreti
Automazione del flusso di lavoro
automazione delle operazioni IT
Elaborazione batch/aziendale dei processi
Gestione/automazione del data warehouse (DWH)
Trasferimento di file/dati
Monitoraggio degli indicatori chiave di prestazione (KPI)
Gestione degli accordi sul livello di servizio (SLA)
Gestione/provisioning di server on-premise o cloud
Elaborazione dei processi SAP
Sulla base della nostra esperienza di ricerca e pubblicazione di oltre 50 articoli sulla WLA, presentiamo i principali casi d'uso dell'automazione del carico di lavoro nelle diverse funzioni aziendali e i vantaggi dell'automazione per le aziende:
Il grafico a torta mostra quanti dei 75 casi studio riguardano ciascun caso d'uso dell'automazione del carico di lavoro e quanti di questi riportano risultati quantitativi.
Processi IT principali da automatizzare con la WLA
1. ETL
Il processo di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) è la procedura ripetitiva di copia dei dati da una o più fonti a un sistema designato che rappresenta i dati in modo diverso dalla fonte o in un contesto diverso. Gli strumenti ETL, che spesso includono software WLA, possono:
- automatizzare gli aggiornamenti dei dati in momenti specifici o in base a eventi di attivazione
- caricare dati da una piattaforma all'altra
- automatizzare gli eventi di attivazione (ad es. completamenti di file) prima di avviare flussi di lavoro dipendenti, per garantire dati affidabili.
Scopri di più sugli strumenti di orchestrazione dei dati che possono automatizzare gli ETL.
Caso studio reale sugli ETL
L'automazione del carico di lavoro per i processi ETL riduce il tempo dedicato ai processi dati ripetitivi e minimizza l'intervento umano, riducendo gli errori sui dati.
Graymont, un produttore di prodotti a base di calce e pietra, aveva processi ETL inaffidabili, con solo il 30% dei batch job che avevano successo a causa di dipendenze non soddisfatte. Ha implementato ActiveBatch per automatizzare gli aggiornamenti e la pianificazione dei dati, portando il tasso di successo dei batch al 95% e riducendo i tempi di esecuzione dei batch del 55%.
2. Gestione del data warehouse
I processi ETL sono i primi passi della gestione del data warehouse. Per un approccio di automazione end-to-end, il software WLA può:
- monitorare i processi e automatizzare il controllo dello stato
- verificare e registrare gli eventi ETL a fini di conformità
- notificare agli utenti guasti ed errori
- automatizzare il reporting dei data warehouse
Caso studio reale sulla gestione del data warehouse
L'automazione della gestione del data warehouse tramite strumenti di automazione del carico di lavoro aumenta la trasparenza dei report di conformità, poiché tutti i processi vengono registrati e dispongono di una traccia di audit dettagliata.
Subway, la catena globale di ristoranti, aveva difficoltà con server SQL frammentati che gestivano data warehouse Teradata, richiedendo una supervisione manuale. Implementando ActiveBatch, ha automatizzato le dipendenze dei job, ridotto il tempo di gestione del caricamento dei dati da 10 a 4 ore a settimana e migliorato l'affidabilità dei report al 99,5%.
3. FTP
I protocolli di trasferimento file (FTP) spostano file tra server ma mancano di notifiche e richiedono una pulizia manuale. I software di automazione del carico di lavoro (WLA) migliorano la gestione degli FTP pianificando i trasferimenti, monitorando gli eventi, registrando le attività e notificando agli utenti il successo o il fallimento. Gli strumenti WLA possono riprovare automaticamente i trasferimenti falliti, garantendo il completamento e riducendo l'intervento manuale nei processi di trasferimento file.
Vedi i migliori software MFT.
Caso studio reale sugli FTP
L'automazione degli FTP con software di automazione del carico di lavoro riduce il tempo dedicato ai trasferimenti di file ricorrenti e ad alto volume e consente il monitoraggio dei trasferimenti di file sia on premise che nel cloud.
Kansas City Public Schools (KCPS) si affidava a Windows Task Scheduler per i trasferimenti FTP, ma mancava di visibilità e gestione degli errori, causando frequenti guasti. Hanno adottato GoAnywhere MFT e JAMS Workload Automation per automatizzare i trasferimenti, monitorare lo stato dei job e garantire un'esecuzione gratuito da errori. Ciò ha eliminato i trasferimenti di file manuali e ha fornito una visibilità completa del sistema.
Altri processi IT adatti alla WLA
Gli utenti ritenevano che il software WLA fosse un buon candidato per automatizzare:
- Gestione del ciclo di vita del flusso di lavoro
- Aggiunta di server/agenti in ambienti on-premise: Sebbene alcuni sistemi eseguano il autoscaling, la configurazione del autoscaling può essere difficile in ogni ambiente. Costruire meccanismi di autoscaling con WLA può far risparmiare tempo ai team e aiutarli a gestire l'autoscaling in modo più centralizzato
- Gestione/provisioning del cloud: Per la gestione del cloud, i team IT possono affidarsi agli strumenti di automazione del carico di lavoro per gestire il provisioning e il de-provisioning di macchine virtuali su più cloud da un'unica piattaforma
- Monitoraggio automatizzato dei KPI: Automatizzare il monitoraggio dei KPI e visualizzare i risultati in dashboard self-service
- Gestione degli SLA: Avvisi (ad es. tramite e-mail, Slack, messaggi di testo) quando i KPI scendono al di sotto dei livelli previsti negli SLA
- Monitoraggio del percorso critico: Ogni volta che un predecessore di un job critico in un percorso inizia a ritardare, lo scheduler ricalcola automaticamente il percorso critico, consentendo agli utenti di monitorarlo più accuratamente.1
Vedi altri software di automazione IT:
- Software di pianificazione batch
- Software per data warehouse
- Software di schedulazione dei job aziendali
Processi HR
10. Buste paga
Il calcolo delle buste paga è un processo ripetitivo che si basa su grandi volumi di dati provenienti da risorse diverse (ad es. dati HR ed ERP). Gli strumenti WLA consentono agli utenti di creare flussi di lavoro che si basano su dati aggiornati da diverse piattaforme e di sequenziare eventi e interdipendenze per garantire un calcolo accurato delle buste paga.
Business delle buste paga
Sfruttare soluzioni di automazione per automatizzare i processi delle buste paga:
- Riduce gli errori nei pagamenti
- Crea una traccia di audit completa e trasparente
- Protegge i dati privilegiati dei dipendenti
11. Onboarding
Automatizzare l'onboarding dei nuovi assunti può ridurre al minimo il tempo impiegato dal team IT per creare login dei dispositivi, indirizzi e-mail o password e per aggiungerli a gruppi di lavoro, calendari ed elenchi di distribuzione della posta.
Caso studio reale sull'onboarding
Automatizzare l'onboarding utilizzando la WLA può:
- Ridurre il tempo dedicato a compiti ripetitivi e predefiniti
- Ridurre al minimo le violazioni o gli accessi non autorizzati
- Eliminare i duplicati nell'archivio di un dipendente.
Three ha dovuto affrontare sfide nell'onboarding/offboarding dei dipendenti e nel supportare un programma globale Bring Your Own Device (BYOD). Gestire un ambiente IT mondiale 24/7 era complesso: i processi erano manuali e richiedevano molto tempo e il provisioning dei dispositivi mobili per i nuovi assunti (e il de-provisioning per le uscite) rappresentava un pesante onere per il personale IT. Questi flussi di lavoro IT HR manuali erano soggetti a errori e non potevano scalare con la crescita dell'azienda.
Processi contabili
12. Creazione P&L
Gli strumenti di automazione del carico di lavoro sfruttano la pianificazione e l'attivazione per convertire i dati contabili e di trading, estrarre dati finanziari da diverse fonti (finanza, HR, procurement, ecc.) e distribuire i report P&L a dipendenti e clienti.
13. Fatturazione
Utilizzando uno strumento WLA, gli utenti possono creare un flusso di lavoro che estrae dati finanziari dalle piattaforme designate, convalida i file di origine, attiva i processi di creazione delle fatture e aggiorna i set di dati delle registrazioni contabili sulle piattaforme pertinenti.
Caso studio reale sulla fatturazione
Gli strumenti di automazione del carico di lavoro per i processi contabili possono migliorare la qualità dei report generati mediante:
- Riduzione al minimo degli errori nei dati
- Limitazione del tempo dedicato alla generazione dei report
- Garanzia che i dipendenti rispettino le scadenze (ad es. completare attività ripetitive, notificare agli utenti errori nei dati e il completamento delle attività.)
UBS AG, una banca globale, ha dovuto affrontare ritardi nell'elaborazione dei report finanziari su 170 applicazioni, impiegando oltre una settimana per compilare i report. Ha integrato Redwood RunMyJobs per automatizzare i flussi di lavoro di reporting finanziario, riducendo il tempo di reporting da 9 a 5 giorni e migliorando l'efficienza dei processi IT del 30%.
In che modo l'IA può migliorare la WLA?
Gli strumenti WLA implementano funzionalità di intelligenza artificiale per l'automazione operativa dei flussi di lavoro e orchestrazione agentica. Ecco alcuni modi in cui queste funzionalità migliorano le soluzioni WLA:
- Analisi: L'analisi del data warehouse centralizzato può aiutare a identificare le lacune aziendali mediante:
- Previsione: Predire i tempi di esecuzione dei job per stimare gli impatti a valle e i costi dell'infrastruttura (ad esempio, prevedendo un aumento del 40% dei costi del cloud computing questo mese perché un job parallelo di caricamento dei dati sta archiviando enormi volumi non compressi in un livello di archiviazione cloud costoso).
- Riconoscimento di pattern: Gli algoritmi di apprendimento automatico possono rilevare tendenze e pattern di esecuzione nei registri storici dei job per ottimizzare le finestre di pianificazione batch e attivare dinamicamente eventi dipendenti in base a variazioni giornaliere/settimanali/mensili anziché a orari rigidi.
- OCR e riconoscimento delle immagini: L'implementazione del riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) e del riconoscimento delle immagini consente allo strumento WLA di acquisire formati non strutturati (come fatture scansionate o manifesti PDF), estrarre il testo e avviare automaticamente i successivi flussi di lavoro di ETL, convalida dei dati e aggiornamento del database.
- IA conversazionale: I chatbot integrati negli strumenti di chatOps (come Slack o Teams) possono guidare gli utenti nella definizione di pianificazioni di job complesse o nella modifica delle dipendenze attive. Possono inviare notifiche critiche di fallimento dei job ai team operativi, isolare il bug specifico o il nodo del job fallito e recuperare automaticamente i registri eventi pertinenti per un rapido audit e una risposta agli incidenti.
- GenAI: Gli utenti possono generare definizioni di flussi di lavoro end-to-end, configurazioni di job XML/JSON e script di onboarding utilizzando prompt in linguaggio naturale, consentendo agli analisti aziendali non tecnici di creare e modificare in sicurezza pipeline di automazione senza scrivere codice.
- IA agentica: Gli agenti autonomi agiscono in modo indipendente sulla base di obiettivi di alto livello anziché di attivatori rigidi. Possono pianificare dinamicamente, eseguire flussi di lavoro in più fasi e auto-riparare le attività fallite identificando le cause principali e applicando correzioni senza intervento umano.
Caso studio reale di WLA con IA
Global Upside Corporation, una società di outsourcing delle buste paga, ha dovuto affrontare un'elaborazione lenta e soggetta a errori delle buste paga in oltre 170 paesi. Ha implementato AutomationEdge con funzionalità di OCR e NLP basate sull'IA per automatizzare gli input delle buste paga e i controlli di conformità. Ciò ha ridotto gli errori nei pagamenti del 15%, migliorato la velocità di elaborazione e ridotto al minimo l'intervento manuale.
Scopri quali attività possono essere automatizzate utilizzando casi d'uso reali dell'IA
Che cos'è l'automazione del carico di lavoro?
L'automazione del carico di lavoro può pianificare, gestire e orchestrare processi e attività IT in ambienti cloud, ibridi e on-premises. Gli strumenti WLA sono anche indicati come piattaforme di orchestrazione dei servizi e software di schedulazione dei job aziendali.
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}Collegamenti di riferimento
Il lavoro di Cem è stato citato da importanti pubblicazioni globali tra cui Business Insider, Forbes, Washington Post, aziende globali come Deloitte, HPE e ONG come il World Economic Forum e organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea.
Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente di tecnologia e imprenditore tecnologico. Ha consigliato aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per oltre un decennio. Ha anche pubblicato un rapporto McKinsey sulla digitalizzazione.
Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha anche guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos che ha raggiunto un fatturato annuo ricorrente a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da 0 in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato trattato da importanti pubblicazioni tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.
Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato in ingegneria informatica all'Università Bogazici e ha conseguito un MBA presso la Columbia Business School.
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