(Source: NetApp)
Untuk tetap kompetitif dalam ekonomi informasi, perusahaan perlu menyederhanakan operasional, menekan biaya, dan menumbuhkan inovasi. Dua konsep utama untuk mencapai tujuan ini adalah otomatisasi bisnis dan otomatisasi proses. Meskipun keduanya merupakan bagian dari perjalanan yang sama, masing-masing memiliki tujuan yang berbeda, dan memahami perbedaannya sangat penting untuk memaksimalkan dampaknya.
Otomatisasi proses berfokus pada mengotomatiskan tugas-tugas spesifik yang berulang dalam sebuah organisasi. Pendekatan ini bertujuan untuk mengurangi upaya manual dan meminimalkan kesalahan, tetapi terbatas pada proses tertentu. Sebaliknya, otomatisasi bisnis mengambil pendekatan yang lebih luas dan strategis. Otomatisasi bisnis melibatkan integrasi berbagai proses, sistem, dan sumber data untuk menyelaraskannya dengan tujuan bisnis yang lebih besar, seperti meningkatkan pengalaman pelanggan atau mendorong pertumbuhan pendapatan.
Pentingnya perbedaan ini terletak pada hasilnya. Otomatisasi proses memberikan hasil cepat dengan mengoptimalkan tugas-tugas tertentu, sedangkan otomatisasi bisnis mendorong hasil yang transformatif dengan menyelaraskan proses dengan tujuan strategis. Menurut laporan Camunda tahun 2023, 91% responden berencana meningkatkan investasi dalam otomatisasi proses. Namun, organisasi yang hanya berfokus pada otomatisasi proses berisiko menciptakan sekat antar departemen dan kehilangan peluang untuk mencapai nilai bisnis yang komprehensif. Otomatisasi bisnis, yang didukung oleh infrastruktur data cerdas, mampu menjembatani kesenjangan ini dan memaksimalkan pengembalian investasi.
Fungsi NetApp Data Infrastructure Insights
Untuk mendukung otomatisasi bisnis, NetApp menawarkan Data Infrastructure Insights, alat observabilitas infrastruktur yang memberikan visibilitas terpadu ke dalam lingkungan hybrid dan multicloud. Alat ini membantu menghilangkan sekat antar tim TI dan unit bisnis dengan memberikan pandangan komprehensif tentang beban kerja, penyimpanan, dan kesehatan infrastruktur. Dengan mengalirkan data waktu nyata ke platform seperti ServiceNow melalui REST API, alat ini memastikan tim memiliki akses ke wawasan yang sama, yang pada akhirnya mendorong kolaborasi dan orkestrasi proses dari hulu ke hilir.
Salah satu fungsi utama Data Infrastructure Insights adalah optimasi sumber daya yang digerakkan oleh AI. Alat ini menggunakan AI untuk memberikan panduan preskriptif untuk alokasi sumber daya dan optimasi kinerja. Alat ini dapat mendeteksi anomali, mengidentifikasi sumber daya yang kurang dimanfaatkan, dan merekomendasikan penyesuaian untuk mempertahankan kinerja optimal. Kemampuan ini sangat penting karena memungkinkan infrastruktur untuk menskalakan secara dinamis untuk memenuhi kebutuhan bisnis, seperti lonjakan lalu lintas musiman dan persyaratan beban kerja AI.
Fungsi lain dari alat ini adalah manajemen insiden otomatis. Integrasi Data Infrastructure Insights dengan ServiceNow memungkinkan manajemen insiden otomatis dengan memicu peringatan untuk anomali yang dideteksi AI. Peringatan ini secara otomatis membuat insiden di ServiceNow, lengkap dengan konteks rinci dan tautan langsung ke Data Infrastructure Insights untuk pemecahan masalah. Proses ini mengurangi waktu rata-rata untuk resolusi dan meminimalkan upaya manual, yang selaras dengan tujuan otomatisasi bisnis.
Selain itu, Data Infrastructure Insights menyederhanakan manajemen data untuk AI dan analitik. Alat ini menjaga data agar tetap dapat diakses, aman, dan dioptimalkan untuk analitik yang digerakkan oleh AI, memungkinkan pengambilan keputusan bisnis yang lebih cerdas. Melalui fitur-fitur seperti klasifikasi data dan deteksi ancaman proaktif, alat ini juga membantu organisasi tetap mematuhi standar peraturan, yang sangat penting bagi industri seperti keuangan atau layanan kesehatan.
Dilihat dari sisi usaha, otomatisasi bisnis mendorong hasil yang transformatif dengan menyelaraskan proses dengan tujuan strategis. Data Infrastructure Insights memainkan peran penting dalam perjalanan ini dengan memberikan visibilitas terpadu, mengoptimalkan alokasi sumber daya, dan mengotomatiskan manajemen insiden. Contohnya, sebuah perusahaan ritel global dapat menggunakan alat ini untuk mendapatkan visibilitas waktu nyata ke dalam infrastruktur mereka, memungkinkan manajemen inventaris otomatis dan perkiraan permintaan yang didorong oleh AI. Hasilnya adalah pengurangan biaya operasional dan model bisnis yang lebih gesit.
