Metaversen, kunstig intelligens (AI), cloud computing, mobile enheder og tingenes internet (IoT) bliver alle mere populære.
Som et resultat genererer og indsamler virksomheder flere data end nogensinde før. Når du opretter forbindelse til et websted eller en enhed, genereres og lagres data.
Fremadrettede virksomheder erkender vigtigheden af at bruge sådanne data. Det giver dem blandt andet mulighed for at forbedre kundeoplevelser og lønsomhed. Uanset om du forsøger at forbedre kundeoplevelsen eller bedre administrere dit lager, kan data hjælpe din virksomhed med at træffe bedre beslutninger.
Jo mere rentabel din virksomhed er, jo hurtigere kan du foretage sådanne vurderinger. Praksisen med at bruge realtidsdata til at træffe hurtige forretningsvalg er kendt som operationel analyse, nogle gange kendt som operationel intelligens.
I dette stykke vil vi se i dybden på operationel analyseindsigt, use cases og meget mere. Lad os begynde.
Hvad er Operational Analytics?
"Data-drevet beslutningstagning" nævnes ofte i teams.
Selvom dette tidligere var et højt mål, har fremskridt i datastakken, såsom datavarehuse, datasøer og BI-værktøjer, gjort realtidsdata nemmere og billigere end nogensinde før.
Data er blevet mere værdifulde som følge af fremskridt inden for machine learning, kunstig intelligens og data mining.
Der er dog stadig et uløseligt problem: den indsigt, der opnås fra disse data, er kun nyttig, hvis den udnyttes til at foretage en forretningsændring, der flytter nålen fremad.
Driftsanalyse er en type forretningsanalyse, der fokuserer på at overvåge en virksomheds nuværende og realtidsdrift. Den anvender dataanalyse i realtid og business intelligence til at øge produktiviteten og strømline den daglige drift.
I dagens forretningsverden er det afgørende for virksomheder at have realtidsdata og fuldstændig gennemsigtighed i forbrugeradfærd og virksomhedsprocesser, så ejere kan holde styr på deres daglige drift og tage de nødvendige skridt for at øge kundeglæden og bunden linje.
Hvordan virker det?
i de seneste år, der er opstået en ny standard datastak med fokus på et datavarehus i stand til at understøtte både klassiske og operationelle analyser.
Implementering af operationelle analyser bliver meget opnåeligt for virksomheder af enhver størrelse, hvis du investerer i denne grundlæggende infrastruktur. Der er fire sektioner til den moderne datastak:
- Dataintegration – Tænk på Fivetran som en ETL-løsning (extract, load, transform), der forbinder alle dine datakilder til dit datavarehus.
- Datalagring – Overvej Snowflake, et datavarehus, der kan gemme både strukturerede og ustrukturerede data på ét sted.
- Datamodellering: Overvej dbt, en datamodelleringsapplikation, der hjælper dig med at administrere dine data ved at levere et bibliotek af datamodeller, der gør dine data brugbare til forskellige formål.
- Dataaktivering: Overvej Teradata, en dataautomatiseringsteknologi, der vil udtrække brugbare data fra dit datavarehus, verificere det automatisk og overføre det til de værktøjer, der kræver det.
Operationelle analysebrug
Mange vigtige forretningsfunktioner understøttes af operationelle analyser. Med dette i tankerne er her nogle måder, hvorpå forskellige afdelinger i din organisation kan drage fordel af at anvende operationelle analyser:
- Marketing: Ved at bruge driftsdata til at tilbyde målrettede forslag til varer eller kampagner, mens en forbruger shopper, kan virksomheder maksimere salget i realtid. For eksempel kan en kundes IP-adresse bruges til at bestemme deres placering og dynamisk indstille priser afhængigt af områdets typiske købekraft.
- Management: Ved at bruge kontinuerlig intelligens kan virksomheder bedre styre deres operationer, såsom at udføre forebyggende vedligeholdelse på maskiner, før det går i stykker, eller genopfyldning af populære salgsartikler.
- IT: Operationel analyse inden for IT omfatter indsamling og analyse af realtidsydelsesinformation på tværs af servere, netværkskomponenter, cloud-systemer og applikationer. Oplysningerne bruges derefter af teknikerne til at opretholde oppetid og spare driftsudgifter.
- Forsyningskæder: De er komplicerede og skrøbelige. Forsyningskæder forårsager kaos af problemer som produktknaphed og mangel på lagerpersonale samt leveringsafbrydelser som trafik- og vejrkatastrofer. Dette kan resultere i restordrer samt utilfredse forbrugere og samarbejdspartnere. Supply chain logistik forbedres af operationelle analyseløsninger, som giver større indsigt og giver mulighed for hurtigere produktflow.
- Produktionsteam: Til overvågning af maskiner, køretøjer og produktionslinjer anvender de ofte operationelle analyser. De giver vigtige sikkerheds- og kvalitetsdata, hvilket fører til sundere og mere effektive arbejdspladser med færre ulykker og nedetid.
- Udviklere: De kan tjekke ind i, hvordan kunder bruger deres produkter i realtid og foretage justeringer på farten ved hjælp af realtidsdata. For eksempel, hvis spillere har problemer med at komme igennem et segment af et spil, kan en onlinespilskaber ændre sværhedsgraden for dette område eller give værktøjer i spillet for at hjælpe spillere med at øge deres chancer for at fortsætte til næste trin.
Fordele ved operationel analyse
Der er en grund til, at førende virksomheder udvider deres investeringer i operationel analyse. Det har potentialet til at have en dybt positiv indflydelse på hele organisationen. Her er fire grunde til, at organisationer, der værdsætter operationelle analyser, ikke ser tilbage.
1. Hurtig beslutningstagning
At have enkel adgang til data i de værktøjer, du bruger regelmæssigt, gør det muligt for virksomheder at arbejde hurtigere og mere intelligent, hvilket tilbyder hårde målinger til at bakke op om udfordrende beslutninger.
2. Øget kundetilfredshed
Det er nødvendigt at indfange data og anvende dem til at forstå individuelle behov for at muliggøre enestående kundeoplevelser.
Når du arbejder med kunder, gør operationelle analyseløsninger det muligt for virksomheder at arbejde med øget aktualitet, nøjagtighed og empati. Som en konsekvens heraf får kunderne bedre oplevelser, er mere loyale og har højere vurderinger.
3. Medarbejdertilfredsheden er blevet bedre
Talentfulde mennesker ønsker ikke at spilde tid på ubetydelige opgaver såsom dataindtastning, og de ønsker heller ikke at planlægge deres dage ved at gå ind på tre forskellige platforme. Virksomheder, der fortsætter med at bruge forældet forretningspraksis, risikerer at miste kompetent personale til mere teknologisk avancerede konkurrenter.
Førende virksomheder bruger operationel analyse med workflowautomatisering til at strømline medarbejdernes opgaver, hvilket gør det nemmere og hurtigere at få den information, du har brug for, når du har brug for den. Desuden gør mindre travlhed det lettere at ansætte og fastholde fremragende medarbejdere.
4. Øget fortjeneste
Overvej en kunde, der ringer for at afgive en ordre på et nyt produkt eller en ny tjeneste.
At have data lige ved hånden gør det muligt at udnytte muligheder, efterhånden som de dukker op.
Du kan give kunderne skræddersyede tilbud, som de reagerer på, hvis du har de korrekte oplysninger, hvilket hjælper dem med at træffe smartere købsbeslutninger og forbedre den overordnede rentabilitet.
Konklusion
Som konklusion, ved at bruge Operational Analytics lægger din virksomhed kraften fra Real-time Business Intelligence i hænderne på dine frontlinjemedarbejdere, hvilket giver dem mulighed for at give mest værdi til virksomheden. Virksomheder henvender sig i stigende grad til databehandling i realtid, efterhånden som omkostningerne til cloud-baserede ressourcer (såsom servere og datavarehuse) falder.
Giv en kommentar