Die metaverse, kunsmatige intelligensie (AI), wolkrekenaars, mobiele toestelle en die Internet van Dinge (IoT) word almal meer gewild.
As gevolg hiervan genereer en versamel ondernemings meer data as ooit tevore. Wanneer jy aan 'n webwerf of 'n toestel koppel, word data gegenereer en gestoor.
Vooruitdenkende maatskappye erken die belangrikheid daarvan om sulke data te gebruik. Dit stel hulle onder meer in staat om klante-ervarings en winsgewendheid te verbeter. Of jy nou probeer om die kliënt-ervaring te verbeter of jou voorraad beter te bestuur, data kan jou maatskappy help om beter besluite te neem.
Hoe meer winsgewend jou besigheid is, hoe vinniger kan jy sulke oordeel vel. Die praktyk om intydse data te gebruik om vinnige besigheidskeuses te maak, staan bekend as operasionele analise, soms bekend as operasionele intelligensie.
In hierdie stuk sal ons in-diepte kyk na operasionele analise-insigte, gebruiksgevalle en nog baie meer. Laat ons begin.
Wat is Operasionele Analise?
"Datagedrewe besluitneming" word gereeld deur spanne genoem.
Alhoewel dit voorheen 'n groot doelwit was, het vooruitgang in die datastapel, soos datapakhuise, datamere en BI-gereedskap, sin gemaak van intydse data makliker en goedkoper as ooit tevore.
Data het meer waardevol geword as gevolg van vooruitgang in machine learning, kunsmatige intelligensie en data-ontginning.
Daar bly egter 'n onoplosbare probleem: die insigte wat uit hierdie data verkry word, is slegs nuttig as dit aangewend word om 'n besigheidsverandering te maak wat die naald vorentoe beweeg.
Operasionele analise is 'n tipe besigheidsanalise wat daarop fokus om 'n maatskappy se huidige en intydse bedrywighede te monitor. Dit gebruik intydse data-analise en besigheidsintelligensie om produktiwiteit te verhoog en daaglikse bedrywighede te stroomlyn.
In vandag se sakewêreld is dit van kritieke belang vir maatskappye om intydse data en volledige deursigtigheid in verbruikersgedrag en maatskappyprosesse te hê, sodat eienaars tred kan hou met hul daaglikse bedrywighede en die nodige stappe kan neem om kliënte se geluk en die onderpunt te bevorder. lyn.
Hoe werk dit?
In onlangse jare, 'n nuwe standaard datastapel het ontstaan, gefokus op 'n datapakhuis in staat om beide klassieke en operasionele analise te ondersteun.
Die implementering van operasionele analise word baie haalbaar vir firmas van enige grootte as jy in hierdie fundamentele infrastruktuur belê. Daar is vier afdelings in die kontemporêre datastapel:
- Data-integrasie – Dink aan Fivetran as 'n ETL-oplossing (onttrek, laai, transformeer) wat al jou databronne aan jou datapakhuis sal koppel.
- Databerging - Oorweeg Snowflake, 'n datapakhuis wat beide gestruktureerde en ongestruktureerde data op een plek kan stoor.
- Datamodellering: Oorweeg dbt, 'n datamodelleringstoepassing wat jou help om jou data te bestuur deur 'n biblioteek van datamodelle te verskaf wat jou data vir verskeie gebruike bruikbaar maak.
- Data aktivering: Oorweeg Teradata, 'n data-outomatiseringstegnologie wat bruikbare data uit jou datapakhuis sal onttrek, dit outomaties sal verifieer en dit sal oordra na die gereedskap wat dit benodig.
Operasionele Analytics Gebruiksgevalle
Baie sleutelbesigheidsfunksies word deur operasionele analise ondersteun. As u dit in gedagte hou, is hier 'n paar maniere waarop verskeie departemente in u organisasie kan baat by die gebruik van operasionele analise:
- bemarking: Deur operasionele data te gebruik om geteikende voorstelle vir items of promosies te bied terwyl 'n verbruiker inkopies doen, kan besighede verkope intyds maksimeer. Byvoorbeeld, 'n kliënt se IP-adres kan gebruik word om hul ligging te bepaal en dinamies vas te stel pryse afhangende van die area se tipiese koopkrag.
- bestuur: Deur deurlopende intelligensie te gebruik, kan besighede hul bedrywighede beter bestuur, soos om voorkomende instandhouding op masjinerie te doen voordat dit onklaar raak of om gewilde verkoopsitems te hervul.
- IT: Operasionele analise in IT sluit in die insameling en ontleding van intydse prestasie-inligting oor bedieners, netwerkkomponente, wolkstelsels en toepassings. Die inligting word dan deur die tegnici gebruik om uptyd te handhaaf en bedryfsuitgawes te bespaar.
- Voorsieningskettings: Hulle is ingewikkeld en broos. Voorsieningskettings word verwoes deur kwessies soos produkskaarste en pakhuispersoneeltekorte, asook afleweringsonderbrekings soos verkeers- en weerkatastrofes. Dit kan lei tot terugbestellings sowel as ontevrede verbruikers en vennote. Voorsieningskettinglogistiek word verbeter deur operasionele ontledingsoplossings, wat groter insig bied en vinniger produkvloei moontlik maak.
- Vervaardigingspan: Vir die monitering van masjinerie, voertuie en vervaardigingslyne gebruik hulle gereeld operasionele analise. Hulle verskaf noodsaaklike veiligheids- en kwaliteitdata, wat lei tot gesonder en doeltreffender werkplekke met minder ongelukke en stilstand.
- Developers: Hulle kan kyk hoe klante hul produkte intyds gebruik en aanpassings maak met behulp van intydse data. As spelers byvoorbeeld probleme ondervind om deur 'n segment van 'n speletjie te kom, kan 'n aanlyn speletjieskepper die moeilikheidsgraad van daardie area verander of nutsmiddels in die speletjie gee om spelers te help om hul kanse te verhoog om na die volgende fase voort te gaan.
Operasionele analise-voordele
Daar is 'n rede waarom toonaangewende firmas hul beleggings in bedryfsanalise uitbrei. Dit het die potensiaal om 'n diepgaande positiewe invloed op die hele organisasie te hê. Hier is vier redes waarom organisasies wat operasionele analise waardeer, nie terugkyk nie.
1. Vinnige besluitneming
Deur eenvoudige toegang tot data te hê in die gereedskap wat jy gereeld gebruik, stel firmas in staat om vinniger en intelligenter te werk, wat harde metings bied om uitdagende besluite te rugsteun.
2. Verhoogde kliënttevredenheid
Die vaslegging van data en die toepassing daarvan om individuele behoeftes te verstaan, is nodig om uitstaande kliëntervarings moontlik te maak.
Wanneer met klante gewerk word, stel operasionele ontledingsoplossings firmas in staat om met verhoogde tydigheid, akkuraatheid en empatie te werk. Gevolglik het kliënte beter ervarings, is meer lojaal en het hulle hoër evaluerings.
3. Werknemerstevredenheid het verbeter
Talentvolle mense wil nie tyd mors op geringe take soos data-invoer nie, en hulle wil ook nie hul dae skeduleer deur by drie verskillende platforms in te gaan nie. Maatskappye wat voortgaan om verouderde sakepraktyke te gebruik, loop die gevaar om bekwame personeel aan meer tegnologies gevorderde mededingers te verloor.
Vooraanstaande maatskappye gebruik operasionele analise met werkvloei-outomatisering om werkers se take te stroomlyn, wat dit makliker en vinniger maak om die inligting te kry wat jy benodig wanneer jy dit nodig het. Verder maak minder besige werk dit makliker om uitstekende werknemers aan te stel en te behou.
4. Verhoogde winste
Oorweeg 'n kliënt wat bel om 'n bestelling vir 'n nuwe produk of diens te plaas.
Deur data binne handbereik te hê, maak dit moontlik om munt te slaan uit geleenthede soos hulle opduik.
Jy kan kliënte pasgemaakte aanbiedinge gee waarop hulle reageer as jy die korrekte inligting het, wat hulle help om slimmer aankoopbesluite te neem en algehele winsgewendheid te verbeter.
Gevolgtrekking
Ten slotte, deur Operational Analytics te gebruik, plaas jou maatskappy die krag van Intydse Besigheidsintelligensie in die hande van jou frontlinie-werknemers, wat hulle in staat stel om die meeste waarde aan die maatskappy te gee. Maatskappye wend hulle toenemend tot intydse dataverwerking namate die koste van wolkgebaseerde hulpbronne (soos bedieners en datapakhuise) daal.
Lewer Kommentaar