Metaverzum, umjetna inteligencija (AI), računalstvo u oblaku, mobilni uređaji i Internet stvari (IoT) postaju sve popularniji.
Kao rezultat toga, preduzeća generiraju i prikupljaju više podataka nego ikada prije. Kada se povežete na web stranicu ili uređaj, podaci se generiraju i pohranjuju.
Preduzeća koja razmišljaju unaprijed prepoznaju važnost korištenja takvih podataka. To im omogućava, između ostalog, da poboljšaju korisničko iskustvo i profitabilnost. Bilo da pokušavate da poboljšate korisničko iskustvo ili bolje upravljate svojim inventarom, podaci mogu pomoći vašoj kompaniji da donese bolje odluke.
Što je vaš posao profitabilniji, brže možete donositi takve presude. Praksa korištenja podataka u realnom vremenu za donošenje brzih poslovnih odluka poznata je kao operativna analitika, ponekad poznata i kao operativna inteligencija.
U ovom članku ćemo detaljno pogledati uvide u operativnu analitiku, slučajeve upotrebe i još mnogo toga. Počnimo.
Šta je operativna analitika?
„Odlučivanje vođeno podacima” se često spominje u timovima.
Iako je ovo ranije bio visok cilj, napredak u steku podataka, kao što su skladišta podataka, jezera podataka i BI alati, dao je smisao podacima u realnom vremenu lakšim i jeftinijim nego ikada prije.
Podaci su postali vrijedniji kao rezultat napretka u mašinsko učenje, umjetna inteligencija i rudarenje podataka.
Međutim, ostaje nerešiv problem: uvidi stečeni iz ovih podataka korisni su samo ako se koriste za promenu poslovanja koja pokreće iglu napred.
Operativna analitika je vrsta poslovne analitike koja se fokusira na praćenje tekućeg poslovanja kompanije i poslovanja u realnom vremenu. Koristi analizu podataka u realnom vremenu i poslovnu inteligenciju za povećanje produktivnosti i pojednostavljenje svakodnevnih operacija.
U današnjem poslovnom svijetu, za kompanije je od ključne važnosti da imaju podatke u stvarnom vremenu i potpunu transparentnost ponašanja potrošača i procesa kompanije kako bi vlasnici mogli pratiti svoje svakodnevne operacije i poduzeti potrebne korake kako bi povećali zadovoljstvo kupaca i dno linija.
Kako funkcioniše?
Zadnjih godina, pojavio se novi standardni stek podataka, fokusiran na skladište podataka sposoban da podrži i klasičnu i operativnu analitiku.
Implementacija operativne analitike postaje vrlo ostvariva za firme bilo koje veličine ako investirate u ovu osnovnu infrastrukturu. Postoje četiri sekcije za savremeni stog podataka:
- Integracija podataka – Zamislite Fivetran kao ETL (izvlačenje, učitavanje, transformiranje) rješenje koje će povezati sve vaše izvore podataka s vašim skladištem podataka.
- Skladištenje podataka – Razmislite Snowflake, skladište podataka koje može pohraniti i strukturirane i nestrukturirane podatke na jednoj lokaciji.
- Modeliranje podataka: Uzmite u obzir dbt, aplikaciju za modeliranje podataka koja vam pomaže u upravljanju vašim podacima pružajući biblioteku modela podataka koji vaše podatke čine upotrebljivim za različite namjene.
- Aktivacija podataka: Uzmite u obzir Teradata, tehnologiju za automatizaciju podataka koja će izvući korisne podatke iz vašeg skladišta podataka, automatski ih verificirati i prenijeti alatima koji to zahtijevaju.
Slučajevi upotrebe operativne analitike
Mnoge ključne poslovne funkcije podržane su operativnom analitikom. Imajući to na umu, evo nekoliko načina na koje različiti odjeli u vašoj organizaciji mogu imati koristi od korištenja operativne analitike:
- marketing: Koristeći operativne podatke za pružanje ciljanih prijedloga za artikle ili promocije dok potrošač kupuje, preduzeća mogu maksimizirati prodaju u realnom vremenu. Na primjer, IP adresa kupca može se koristiti za određivanje njihove lokacije i dinamički postavljanje cijena ovisno o tipičnoj kupovnoj moći područja.
- upravljanje: Koristeći kontinuiranu inteligenciju, preduzeća mogu bolje upravljati svojim operacijama, kao što je preventivno održavanje mašina prije nego što se pokvare ili dopunjavanje popularnih prodajnih artikala.
- IT: Operativna analitika u IT-u uključuje prikupljanje i analizu informacija o performansama u realnom vremenu preko servera, mrežnih komponenti, cloud sistema i aplikacija. Te informacije zatim koriste tehničari za održavanje radnog vremena i uštedu operativnih troškova.
- Lanci za snabdevanje: Komplikovane su i krhke. Lanci snabdijevanja su razoreni problemima kao što su nestašica proizvoda i osoblja u skladištu, kao i prekidi isporuke kao što su saobraćajne i vremenske katastrofe. To može dovesti do zaostalih narudžbi, kao i do nezadovoljnih potrošača i partnera. Logistika lanca snabdijevanja je poboljšana rješenjima operativne analitike, koja pružaju bolji uvid i omogućavaju brži protok proizvoda.
- Tim za proizvodnju: Za praćenje mašina, vozila i proizvodnih linija, često koriste operativnu analitiku. Oni daju osnovne podatke o sigurnosti i kvalitetu, što vodi zdravijim i efikasnijim radnim mjestima s manje nezgoda i zastoja.
- Developers: Oni mogu provjeriti kako kupci koriste svoje proizvode u realnom vremenu i izvršiti prilagođavanja u hodu koristeći podatke u stvarnom vremenu. Na primjer, ako igrači imaju problema s prolaskom kroz segment igre, kreator online igre može izmijeniti nivo težine tog područja ili dati alate u igri kako bi pomogli igračima da povećaju svoje šanse za nastavak na sljedeću fazu.
Prednosti operativne analitike
Postoji razlog zašto vodeće kompanije proširuju svoja ulaganja u operativnu analitiku. Ima potencijal da ima duboko pozitivan uticaj na čitavu organizaciju. Evo četiri razloga zašto se organizacije koje cijene operativnu analitiku ne osvrću na prošlost.
1. Brzo donošenje odluka
Jednostavan pristup podacima u alatima koje redovno koristite omogućava firmama da rade brže i inteligentnije, nudeći teška mjerenja za pohranu izazovnih odluka.
2. Povećano zadovoljstvo klijenata
Snimanje podataka i njihova primjena za razumijevanje individualnih potreba je potrebno kako bi se omogućila izvanredna iskustva klijenata.
Prilikom rada sa kupcima, rješenja operativne analitike omogućavaju firmama da posluju sa povećanom ažurnošću, preciznošću i empatijom. Kao posljedica toga, kupci imaju bolja iskustva, lojalniji su i imaju veće ocjene.
3. Zadovoljstvo zaposlenih je poboljšano
Talentovani ljudi ne žele da gube vreme na sitne zadatke kao što je unos podataka, niti žele da planiraju svoje dane ulaskom na tri različite platforme. Kompanije koje nastavljaju koristiti zastarjelu poslovnu praksu rizikuju da izgube kompetentno osoblje zbog tehnološki naprednijih konkurenata.
Vodeće kompanije koriste operativnu analitiku sa automatizacijom toka posla da pojednostave zadatke radnika, čineći lakšim i bržim dobijanje informacija koje su vam potrebne kada su vam potrebne. Osim toga, manje zauzetost čini jednostavnijim zapošljavanje i zadržavanje odličnih zaposlenika.
4. Povećana dobit
Razmislite o kupcu koji zove da naruči novi proizvod ili uslugu.
Posjedovanje podataka na dohvat ruke omogućava vam da iskoristite prilike kako se pojave.
Klijentima možete dati prilagođene ponude na koje odgovaraju ako imate tačne informacije, pomažući im da donesu pametnije odluke o kupovini i poboljšavajući ukupnu profitabilnost.
zaključak
U zaključku, korišćenjem operativne analitike, vaša kompanija stavlja moć poslovne inteligencije u realnom vremenu u ruke vaših zaposlenih na prvoj liniji, omogućavajući im da daju najveću vrednost kompaniji. Kompanije se sve više okreću obradi podataka u realnom vremenu kako troškovi resursa zasnovanih na oblaku (kao što su serveri i skladišta podataka) padaju.
Ostavite odgovor