1. Kas andmeid tegelikult ka vajatakse?

Kas on mõtet automatiseerida 8-tunnist, igakuist aruandluse koostamist toote kohta, mille käive on 2 tuhat EUR, mida keegi tegelikult ei vaata ja tehakse, sest alati on nii tehtud. 

Või kui ettevõttes kulub palju aega uute klientide kohta andmete sisestamisel CRM programmi. Lisaks tavapärastele andmetele sisestatakse veel 30-40 tunnust näiteks, mis kontserni klient kuulub, kes on võtmeisikud, kui suur on ettevõtte käive, milliseid teenuseid võiks klient osta jne. Ideena väga hea, et saab klientide andmeid erinevates lõigetes vaadata. Praktikas on lisaks veel keeruline hoida andmeid korrektsena, sest need muutuvad ajas. Kui püstitada nüüd ülesanne automaatselt sisestada ja uuendada klientide andmeid (mida on võimalik automaatselt muuta) või tuletada töötajatele andmete ajakohastamist meelde, mis iseenesest on jälle suur töö, siis enne tasuks korra mõelda kuidas, kes ja kui palju neid andmeid üldse kasutab. Kui selle käigus selgub, et suurema osa andmetega keegi midagi ei tee ega vaata aruandlust, siis on viimane aeg hakata koguma ainult neid andmeid mis on otsuste tegemiseks olulised.

2. Ülevaatlikkust ei saavutata

Palju aega kulub sellele, et mitmed inimesed täidavad erinevaid Exceli tabeleid, mis osaliselt sisaldavad samu andmeid. Näiteks tööaja tabelid, mis siis assistent või raamatupidaja paneb teise tabelisse, mille põhjal teha palgaarvestus. Tundub hea idee viia andmed automaatselt juba ühte tabelisse kokku. Tegelikult aga stopp! Ühtepidi vähendame käsitööd, aga tegelikult ei saavutata ju uut kvaliteeti. Nüüd kui tahaks neid andmeid vaadata hoopis teisel kujul kui seni siis on probleem, ja on vaja teha uus Exceli tabel. Oluline on vaadata suurt pilti ja kogu tööprotsessi, mitte ainult väikest lõiku. Antud juhul peaks vaatama, kas on olemas juba tarkvaralahendusi, mis antud probleemi süsteemselt lahendavad ning annavad hulgaliselt lisavõimalusi andmeid vaadata ja analüüsida. 

3. Tekitab mujale tööd juurde

Automatiseerides tegevused ühes osakonnas võib teises hoopis tööd juurde tekitada. Näiteks võib juhtuda, et algandmete kvaliteet on nii halb, et teisel osakonnal kulub andmete kontrollimiseks ja parandamiseks oluliselt rohkem aega. Või automatiseeritakse mõttetu töö, mille tulemusena on küll seda lihtsam teha, aga võib olla firmale tervikuna oleks kasulikum protsessi nii palju muuta, et seda tööd üldse tarvis polegi. 

Seega on oluline vaadata tervikprotsessi ja selle mõju kogu ettevõtte tulemusele, et käsitsi töö vähendamisega hoopis tööd juurde ei tekiks. 

Küsi lisa digi@vertex.ee