Ang metaverse, artificial intelligence (AI), cloud computing, mobile device, ug ang Internet of Things (IoT) nahimong mas popular.
Ingon usa ka sangputanan, ang mga negosyo nagmugna ug nagtigum og daghang mga datos kaysa kaniadto. Kung magkonektar ka sa usa ka website o usa ka aparato, ang datos namugna ug gitipigan.
Ang mga kompanya nga naghunahuna sa unahan nakaila sa kamahinungdanon sa paggamit sa ingon nga datos. Gitugotan sila, taliwala sa ubang mga butang, aron mapaayo ang mga kasinatian sa kostumer ug ganansya. Kung naningkamot ka nga mapaayo ang kasinatian sa kostumer o mas maayo nga pagdumala sa imong imbentaryo, ang datos makatabang sa imong kompanya sa paghimo og mas maayong mga desisyon.
Ang mas ganansya sa imong negosyo, mas dali ka makahimo sa ingon nga mga paghukom. Ang praktis sa paggamit sa real-time nga datos aron makahimo og paspas nga mga pagpili sa negosyo nailhan nga operational analytics, usahay nailhan nga operational intelligence.
Niini nga piraso, atong tan-awon ang lawom nga mga panabut sa pag-analisa sa operasyon, mga kaso sa paggamit, ug daghan pa. Magsugod ta.
Unsa ang Operational Analytics?
Ang "paghimo sa desisyon nga gipadagan sa datos" kanunay nga gihisgutan sa mga team.
Bisan kung kini kaniadto usa ka taas nga katuyoan, ang mga pag-uswag sa data stack, sama sa mga bodega sa datos, mga lawa sa datos, ug mga himan sa BI, nakasabut sa real-time nga datos nga labi kadali ug dili kaayo mahal kaysa kaniadto.
Ang datos nahimong mas bililhon isip resulta sa pag-uswag sa pagkat-on sa makina, artificial intelligence, ug data mining.
Bisan pa, adunay nagpabilin nga usa ka dili masulbad nga problema: ang mga panabut nga nakuha gikan sa kini nga datos mapuslanon lamang kung kini magamit aron makahimo usa ka pagbag-o sa negosyo nga nagpalihok sa dagom sa unahan.
Operational analytics kay usa ka matang sa business analytics nga nagtutok sa pagmonitor sa kasamtangan ug real-time nga operasyon sa usa ka kompanya. Gigamit niini ang real-time nga pag-analisa sa datos ug paniktik sa negosyo aron mapausbaw ang pagka-produktibo ug mapahapsay ang adlaw-adlaw nga operasyon.
Sa karon nga kalibutan sa negosyo, hinungdanon alang sa mga kompanya nga adunay tinuod nga oras nga datos ug kompleto nga transparency sa pamatasan sa mga konsumedor ug mga proseso sa kompanya aron ang mga tag-iya makasubay sa ilang adlaw-adlaw nga operasyon ug mahimo ang kinahanglan nga mga lakang aron mapalambo ang kalipay sa kustomer ug ang ilawom. linya.
Unsang paagi kini sa trabaho?
Sa bag- mitumaw ang usa ka bag-ong standard data stack, nga naka-focus sa usa ka data warehouse makahimo sa pagsuporta sa klasikal ug operational analytics.
Ang pagpatuman sa operational analytics mahimong makab-ot kaayo alang sa mga kompaniya sa bisan unsang gidak-on kung mamuhunan ka niining sukaranang imprastraktura. Adunay upat ka mga seksyon sa kontemporaryong data stack:
- Paghiusa sa Data - Hunahunaa ang Fivetran isip usa ka solusyon sa ETL (pagkuha, pagkarga, pagbag-o) nga magkonektar sa tanan nimong mga gigikanan sa datos sa imong bodega sa datos.
- Pagtipig sa Data - Hunahunaa snowflake, usa ka bodega sa datos nga makatipig sa duha ka structured ug unstructured data sa usa ka lokasyon.
- Pag-modelo sa Data: Hunahunaa ang dbt, usa ka aplikasyon sa pagmodelo sa datos nga nagtabang kanimo sa pagdumala sa imong datos pinaagi sa paghatag ug librarya sa mga modelo sa datos nga naghimo sa imong datos nga magamit sa lain-laing gamit.
- Pagpaaktibo sa Data: Ikonsiderar ang Teradata, usa ka teknolohiya sa pag-automate sa datos nga mokuha sa magamit nga datos gikan sa imong data warehouse, awtomatik nga pamatud-an kini, ug ipadala kini ngadto sa mga himan nga nagkinahanglan niini.
Mga Kaso sa Paggamit sa Operational Analytics
Daghang yawe nga mga gimbuhaton sa negosyo ang gisuportahan sa operational analytics. Sa paghinumdom niini, aniay pipila ka mga paagi nga ang lainlaing mga departamento sa imong organisasyon makabenepisyo gikan sa paggamit sa operational analytics:
- Marketing: Gamit ang operational data aron sa pagtanyag ug gipunting nga mga sugyot alang sa mga butang o promosyon samtang ang usa ka konsumidor mamalit, ang mga negosyo makapadako sa halin sa tinuod nga panahon. Pananglitan, ang IP address sa usa ka kustomer mahimong magamit aron mahibal-an ang ilang lokasyon ug dinamikong pagtakda sa presyo depende sa sagad nga gahum sa pagpalit sa lugar.
- Management: Gamit ang padayon nga paniktik, ang mga negosyo mahimong mas maayo nga modumala sa ilang mga operasyon, sama sa paghimo sa preventative maintenance sa makinarya sa dili pa kini maguba o mapuno pag-usab ang mga sikat nga mga butang nga gibaligya.
- IT: Ang Operational Analytics sa IT naglakip sa pagtigom ug pag-analisar sa real-time nga impormasyon sa performance sa tibuok server, networking component, cloud system, ug mga aplikasyon. Ang impormasyon unya gigamit sa mga technician sa pagpadayon sa uptime ug sa pagluwas sa operating gasto.
- Paghatag kadena: Sila komplikado ug huyang. Ang mga kadena sa suplay gidaot sa mga isyu sama sa kanihit sa produkto ug kakulang sa mga kawani sa bodega, ingon man ang mga pagkabalda sa pagpadala sama sa trapiko ug mga katalagman sa panahon. Mahimong moresulta kini sa mga back order ingon man ang dili kontento nga mga konsumidor ug kauban. Ang mga logistik sa kadena sa suplay gipaayo pinaagi sa mga solusyon sa pag-analisa sa operasyon, nga naghatag labi ka daghang panan-aw ug gitugotan ang labi ka dali nga pag-agos sa produkto.
- Grupo sa paggama: Para sa pagmonitor sa mga makinarya, mga sakyanan, ug mga linya sa paggama, kanunay nilang gigamit ang operational analytics. Naghatag sila ug hinungdanon nga kahilwasan ug kalidad nga datos, nga nagtultol sa labi ka himsog ug labi ka episyente nga mga lugar sa trabaho nga adunay gamay nga aksidente ug oras sa pag-undang.
- developers: Mahimo nilang susihon kung giunsa paggamit sa mga kostumer ang ilang mga produkto sa tinuud nga oras ug maghimo mga pagbag-o sa langaw gamit ang real-time nga datos. Pananglitan, kung ang mga magdudula adunay problema sa pag-agi sa usa ka bahin sa usa ka dula, ang usa ka tiglalang sa dula sa online mahimo nga magbag-o sa lebel sa kalisud sa kana nga lugar o maghatag mga himan sa dula aron matabangan ang mga magdudula nga madugangan ang ilang mga kahigayonan sa pagpadayon sa sunod nga yugto.
Mga Benepisyo sa Operational Analytics
Adunay usa ka hinungdan ngano nga ang nanguna nga mga kompanya nagpalapad sa ilang mga pamuhunan sa pag-analisa sa operasyon. Kini adunay potensyal nga adunay usa ka lawom nga positibo nga impluwensya sa tibuuk nga organisasyon. Ania ang upat ka mga rason ngano nga ang mga organisasyon nga nagpabili sa operational analytics dili molingi sa likod.
1. Paspas nga paghimog desisyon
Ang pagbaton og yano nga pag-access sa datos sa mga himan nga imong gigamit kanunay nagtugot sa mga kompaniya sa pag-operate nga mas paspas ug intelihente, nga nagtanyag og lisud nga mga pagsukod aron masuportahan ang mga mahagiton nga mga desisyon.
2. Dugang nga katagbawan sa kliyente
Ang pagkuha sa datos ug paggamit niini aron masabtan ang indibidwal nga mga panginahanglan gikinahanglan aron makahimo sa talagsaong mga kasinatian sa kliyente.
Kung nagtrabaho kauban ang mga kostumer, ang mga solusyon sa pag-analisa sa operasyon makapahimo sa mga kompanya sa pag-operate nga adunay dugang nga tukma sa panahon, katukma, ug empatiya. Ingon usa ka sangputanan, ang mga kustomer adunay mas maayo nga mga kasinatian, mas maunongon, ug adunay mas taas nga mga pagtimbang-timbang.
3. Ang katagbawan sa empleyado miuswag
Ang mga talento dili gusto nga mag-usik og oras sa mga ubos nga buluhaton sama sa pagsulod sa datos, ni gusto nila nga i-iskedyul ang ilang mga adlaw pinaagi sa pagsulod sa tulo ka lainlaing mga platform. Ang mga kompanya nga nagpadayon sa paggamit sa karaan nga mga gawi sa negosyo peligro nga mawad-an sa mga takos nga kawani sa labi ka abante sa teknolohiya nga mga kakompetensya.
Ang mga nanguna nga kompanya naggamit sa pag-analisa sa operasyon nga adunay automation sa daloy sa trabaho aron ma-streamline ang mga buluhaton sa mga mamumuo, nga mas dali ug mas paspas ang pagkuha sa kasayuran, kinahanglan nimo kung kinahanglan nimo kini. Dugang pa, ang dili kaayo busy nga trabaho naghimo nga mas simple sa pag-hire ug pagpabilin sa maayo nga mga empleyado.
4. Dugang nga kita
Hunahunaa ang usa ka kustomer nga nagtawag aron mag-order alang sa usa ka bag-ong produkto o serbisyo.
Ang pagbaton sa datos sa imong mga tudlo nagpaposible sa pagpahimulos sa mga oportunidad sa ilang pagtungha.
Makahatag ka sa mga kliyente og customized nga mga tanyag nga ilang tubagon kon ikaw adunay husto nga impormasyon, pagtabang kanila sa paghimo sa mas maalamon nga mga desisyon sa pagpalit ug pagpalambo sa kinatibuk-ang ganansya.
Panapos
Sa konklusyon, pinaagi sa paggamit sa Operational Analytics, ang imong kompanya nagbutang sa gahum sa Real-time nga Business Intelligence sa mga kamot sa imong mga front-line nga empleyado, nga gitugotan sila sa paghatag sa labing kaayo nga kantidad sa kompanya. Ang mga kompanya labi nga mibalik sa pagproseso sa datos sa tinuud nga oras samtang ang mga gasto sa mga kapanguhaan nga nakabase sa panganod (sama sa mga server ug mga bodega sa datos) nahulog.
Leave sa usa ka Reply