El metavers, la intel·ligència artificial (IA), la computació en núvol, els dispositius mòbils i l'Internet de les coses (IoT) són cada cop més populars.
Com a resultat, les empreses generen i recullen més dades que mai. Quan us connecteu a un lloc web o a un dispositiu, les dades es generen i s'emmagatzemen.
Les empreses avançades reconeixen la importància d'utilitzar aquestes dades. Els permet, entre altres coses, millorar les experiències dels clients i la rendibilitat. Tant si intenteu millorar l'experiència del client com si voleu gestionar millor el vostre inventari, les dades poden ajudar la vostra empresa a prendre millors decisions.
Com més rendible sigui el vostre negoci, més ràpid podreu fer aquests judicis. La pràctica d'utilitzar dades en temps real per prendre decisions empresarials ràpides es coneix com a analítica operativa, de vegades coneguda com a intel·ligència operativa.
En aquesta peça, analitzarem en profunditat les anàlisis operatives, els casos d'ús i molt més. Anem a començar.
Què és l'anàlisi operativa?
La "presa de decisions basada en dades" s'esmenta amb freqüència als equips.
Tot i que abans era un objectiu important, els avenços en la pila de dades, com ara magatzems de dades, llacs de dades i eines de BI, han fet que les dades en temps real siguin més fàcils i menys costoses que mai.
Les dades s'han tornat més valuoses com a resultat dels avenços en màquina d'aprenentatge, intel·ligència artificial i mineria de dades.
No obstant això, hi ha un problema insoluble: els coneixements obtinguts a partir d'aquestes dades només són útils si s'aprofiten per fer un canvi empresarial que faci avançar l'agulla.
Analítica operacional és un tipus d'anàlisi empresarial que se centra a supervisar les operacions actuals i en temps real d'una empresa. Utilitza anàlisi de dades en temps real i intel·ligència empresarial per augmentar la productivitat i racionalitzar les operacions diàries.
En el món empresarial actual, és fonamental que les empreses tinguin dades en temps real i una transparència total en el comportament dels consumidors i els processos de l'empresa perquè els propietaris puguin fer un seguiment de les seves operacions diàries i prendre les mesures necessàries per augmentar la felicitat dels clients i el fons. línia.
Com funciona?
En els últims anys, ha sorgit una nova pila de dades estàndard, centrada en un magatzem de dades capaç de donar suport tant a l'anàlisi clàssica com a l'operativa.
La implementació d'anàlisis operatives esdevé molt assolible per a empreses de qualsevol mida si inverteix en aquesta infraestructura fonamental. Hi ha quatre seccions a la pila de dades contemporània:
- Integració de dades – Penseu en Fivetran com una solució ETL (extracció, càrrega, transformació) que connectarà totes les vostres fonts de dades al vostre magatzem de dades.
- Emmagatzematge de dades: tingueu en compte Floc de neu, un magatzem de dades que pot emmagatzemar dades tant estructurades com no estructurades en un sol lloc.
- Modelització de dades: Penseu en dbt, una aplicació de modelització de dades que us ajuda a gestionar les vostres dades proporcionant una biblioteca de models de dades que permeten utilitzar les vostres dades per a diversos usos.
- Activació de dades: Penseu en Teradata, una tecnologia d'automatització de dades que extreu dades útils del vostre magatzem de dades, les verificarà automàticament i les transmetrà a les eines que ho requereixin.
Casos d'ús de l'anàlisi operacional
Moltes de les funcions empresarials clau són compatibles amb l'anàlisi operativa. Tenint això en compte, aquí hi ha algunes maneres en què diversos departaments de la vostra organització es poden beneficiar de l'ús de l'anàlisi operativa:
- Marketing: utilitzant les dades operatives per oferir suggeriments específics d'articles o promocions mentre un consumidor compra, les empreses poden maximitzar les vendes en temps real. Per exemple, l'adreça IP d'un client es pot utilitzar per determinar la seva ubicació i establir els preus de manera dinàmica en funció del poder adquisitiu típic de la zona.
- Management: Utilitzant la intel·ligència contínua, les empreses poden gestionar millor les seves operacions, com ara el manteniment preventiu de la maquinària abans que s'avaria o omplir articles de venda populars.
- IT: L'anàlisi operativa en TI inclou la recopilació i l'anàlisi d'informació de rendiment en temps real entre servidors, components de xarxa, sistemes de núvol i aplicacions. Els tècnics utilitzen la informació per mantenir el temps de funcionament i estalviar despeses d'explotació.
- Cadenes de subministrament: Són complicats i fràgils. Les cadenes de subministrament estan causant estralls per problemes com l'escassetat de productes i l'escassetat de personal del magatzem, així com les interrupcions de lliurament, com ara catàstrofes de trànsit i meteorologia. Això pot provocar comandes endarrerides i consumidors i socis insatisfets. La logística de la cadena de subministrament es millora amb solucions d'anàlisi operacional, que proporcionen una visió més gran i permeten un flux de productes més ràpid.
- Equip de fabricació: Per controlar la maquinària, els vehicles i les línies de fabricació, sovint utilitzen analítiques operatives. Proporcionen dades essencials de seguretat i qualitat, que permeten llocs de treball més saludables i eficients amb menys accidents i temps d'inactivitat.
- Developers: poden comprovar com els clients fan servir els seus productes en temps real i fer ajustos sobre la marxa mitjançant dades en temps real. Per exemple, si els jugadors tenen problemes per passar per un segment d'un joc, un creador de jocs en línia pot modificar el nivell de dificultat d'aquesta àrea o oferir eines al joc per ajudar els jugadors a augmentar les seves possibilitats de continuar amb la següent etapa.
Beneficis de l'anàlisi operacional
Hi ha una raó per la qual les empreses líders estan ampliant les seves inversions en analítica operativa. Té el potencial de tenir una influència profundament positiva en tota l'organització. Aquí hi ha quatre raons per les quals les organitzacions que valoren l'anàlisi operativa no miren enrere.
1. Ràpida presa de decisions
Tenir accés senzill a les dades de les eines que utilitzeu habitualment permet a les empreses operar de manera més ràpida i intel·ligent, oferint mesures dures per fer una còpia de seguretat de decisions difícils.
2. Augment de la satisfacció del client
Es requereix capturar dades i aplicar-les per entendre les necessitats individuals per permetre experiències excel·lents dels clients.
Quan es treballa amb clients, les solucions d'anàlisi operacional permeten a les empreses operar amb més oportunitat, precisió i empatia. Com a conseqüència, els clients tenen millors experiències, són més fidels i tenen avaluacions més altes.
3. La satisfacció dels empleats ha millorat
Les persones amb talent no volen perdre el temps en tasques menors, com ara l'entrada de dades, ni volen programar els seus dies entrant a tres plataformes diferents. Les empreses que segueixen utilitzant pràctiques comercials obsoletes s'arrisquen a perdre personal competent davant competidors més avançats tecnològicament.
Les empreses líders utilitzen l'anàlisi operativa amb l'automatització del flux de treball per agilitzar les tasques dels treballadors, fent que sigui més fàcil i ràpid obtenir la informació que necessiteu quan la necessiteu. A més, el treball menys ocupat fa que sigui més fàcil contractar i retenir treballadors excel·lents.
4. Augment dels beneficis
Penseu en un client que truca per fer una comanda d'un producte o servei nou.
Tenir les dades al teu abast permet aprofitar les oportunitats a mesura que sorgeixen.
Podeu oferir als clients ofertes personalitzades a les quals responguin si teniu la informació correcta, ajudant-los a prendre decisions de compra més intel·ligents i millorant la rendibilitat general.
Conclusió
En conclusió, mitjançant l'ús de l'anàlisi operacional, la vostra empresa posa el poder de la intel·ligència empresarial en temps real en mans dels vostres empleats de primera línia, cosa que els permet donar el màxim valor a l'empresa. Les empreses recorren cada cop més al processament de dades en temps real a mesura que disminueixen els costos dels recursos basats en núvol (com ara servidors i magatzems de dades).
Deixa un comentari