Datenteams mit KI-gestützter Automatisierung stärken

Ein führender europäischer Datenanbieter stand vor erheblichen operativen Engpässen. Die Fachexperten für Datenerfassung, -bereinigung und -verarbeitung waren stark auf manuelle Arbeitsabläufe und Excel-basierte Prozesse angewiesen. Wann immer Teams maßgeschneiderte Lösungen oder Automatisierung benötigten, mussten sie Anfragen an die zentrale IT-Abteilung stellen – was zu Verzögerungen führte und Innovation auf Teamebene einschränkte.

Ziel

Unser Ziel war es, die Datenexperten zu befähigen, eigene automatisierte Workflows zu erstellen – ohne Abhängigkeit von der zentralen IT-Abteilung. Dadurch sollten repetitive manuelle Aufgaben reduziert, die Datenqualität verbessert und die operative Agilität gesteigert werden.

Der Kunde hatte bereits Microsoft Copilot lizensiert und eingeführt, allerdings ohne die gewünschten Effekte zu erzielen.

Analyse und Identifikation

Gemeinsam mit den Datenteams haben wir die bestehenden Prozesse analysiert und wirkungsvolle Automatisierungsmöglichkeiten identifiziert. Der Fokus lag auf Anwendungsfällen mit hohem Zeitaufwand und Wiederholungspotenzial – insbesondere in der Datenerfassung und -bereinigung.

Schulung und Befähigung

In einem Workshop vermittelten wir den Datenspezialisten Grundlagen zum Umgang mit Copilot und Copilot Studio. Die Schulungen waren auf die spezifischen täglichen Herausforderungen der Teams zugeschnitten, um sofortige Anwendbarkeit zu gewährleisten.

Insbesondere wurde gemeinsam erarbeitet, wo Grenzen in Qualität und Skalierbarkeit von Copilot liegen, welche grundlegen Tools Copilot Studio anbietet, um diese Grenzen zu überwinden und wie die Leistungsfähigkeit durch Einbindung von Azure AI noch weiter ausgedehnt werden kann.

Use Case Analyse

In einem weiteren Workshop haben wir diese Grundlagen und Kenntnisse auf die spezfischen Anwendungsfälle des Kunden angewendet, beispielhafte Copilot Studio Flows erstellt und auch Testbarkeit und Fehlersuche in solchen Workflows erläutert.

Für viele der Anwendungsfälle konnten wir uns direkt im Live-Workshop einer lauffähigen Lösung annähern.

Ergebnis

Die Transformation erlaubt grundlegende Veränderungen im täglichen Arbeitsleben des Klienten.

Erhöhte Autonomie

Datenteams erstellen und iterieren eigene Automatisierungslösungen ohne IT-Wartezeiten.

Verbesserte Datenqualität

Automatisierte Validierung reduziert menschliche Fehler und erhöht die Konsistenz.

Gesteigerte Arbeitszufriedenheit

Spezialisten konzentrieren sich auf analytische Arbeit statt auf repetitive Aufgaben.

Skalierbare Grundlage

Das Citizen-Developer-Modell erzeugt einen Multiplikatoreffekt für die gesamte Organisation.

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