Das Metaversum, künstliche Intelligenz (KI), Cloud Computing, mobile Geräte und das Internet der Dinge (IoT) werden immer beliebter.
Infolgedessen generieren und sammeln Unternehmen mehr Daten als je zuvor. Wenn Sie sich mit einer Website oder einem Gerät verbinden, werden Daten generiert und gespeichert.
Vorausschauende Unternehmen erkennen die Bedeutung der Nutzung solcher Daten. Es ermöglicht ihnen unter anderem, das Kundenerlebnis und die Rentabilität zu verbessern. Ganz gleich, ob Sie versuchen, das Kundenerlebnis zu verbessern oder Ihren Bestand besser zu verwalten, Daten können Ihrem Unternehmen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen.
Je profitabler Ihr Geschäft ist, desto schneller können Sie solche Urteile fällen. Die Praxis, Echtzeitdaten zu verwenden, um schnelle Geschäftsentscheidungen zu treffen, wird als Operational Analytics bezeichnet, manchmal auch als Operational Intelligence bezeichnet.
In diesem Artikel befassen wir uns eingehend mit Erkenntnissen aus der operativen Analyse, Anwendungsfällen und vielem mehr. Lass uns anfangen.
Was ist Betriebsanalyse?
„Datengesteuerte Entscheidungsfindung“ wird häufig in Teams erwähnt.
Obwohl dies früher ein hochgestecktes Ziel war, haben Fortschritte im Datenstapel, wie z. B. Data Warehouses, Data Lakes und BI-Tools, den Sinn von Echtzeitdaten einfacher und kostengünstiger als je zuvor gemacht.
Daten sind durch Fortschritte in der Datenverarbeitung wertvoller geworden Maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und Data Mining.
Es bleibt jedoch ein unlösbares Problem: Die aus diesen Daten gewonnenen Erkenntnisse sind nur dann nützlich, wenn sie genutzt werden, um eine geschäftliche Veränderung vorzunehmen, die die Nadel vorantreibt.
Betriebsanalyse ist eine Art von Business Analytics, die sich auf die Überwachung der aktuellen und Echtzeit-Operationen eines Unternehmens konzentriert. Es nutzt Echtzeit-Datenanalyse und Business Intelligence, um die Produktivität zu steigern und den täglichen Betrieb zu rationalisieren.
In der heutigen Geschäftswelt ist es für Unternehmen entscheidend, über Echtzeitdaten und vollständige Transparenz des Verbraucherverhaltens und der Unternehmensprozesse zu verfügen, damit die Eigentümer den Überblick über ihre täglichen Abläufe behalten und die erforderlichen Schritte unternehmen können, um die Kundenzufriedenheit und den Boden zu steigern Linie.
Wie funktioniert es?
in den letzten Jahren, Es ist ein neuer Standarddatenstapel entstanden, der sich auf ein Data Warehouse konzentriert in der Lage, sowohl klassische als auch operative Analysen zu unterstützen.
Die Implementierung von Operational Analytics wird für Unternehmen jeder Größe sehr machbar, wenn Sie in diese grundlegende Infrastruktur investieren. Der aktuelle Datenstapel besteht aus vier Abschnitten:
- Datenintegration – Stellen Sie sich Fivetran als eine ETL-Lösung (Extract, Load, Transform) vor, die alle Ihre Datenquellen mit Ihrem Data Warehouse verbindet.
- Datenspeicherung – Überlegen Sie Schneeflocke, ein Data Warehouse, das sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten an einem Ort speichern kann.
- Datenmodellierung: Betrachten Sie dbt, eine Datenmodellierungsanwendung, die Sie bei der Verwaltung Ihrer Daten unterstützt, indem sie eine Bibliothek von Datenmodellen bereitstellt, die Ihre Daten für verschiedene Zwecke nutzbar machen.
- Datenaktivierung: Betrachten Sie Teradata, eine Datenautomatisierungstechnologie, die nutzbare Daten aus Ihrem Data Warehouse extrahiert, automatisch überprüft und an die Tools überträgt, die sie benötigen.
Anwendungsfälle für operative Analysen
Viele wichtige Geschäftsfunktionen werden durch Operational Analytics unterstützt. Vor diesem Hintergrund sind hier einige Möglichkeiten aufgeführt, wie verschiedene Abteilungen in Ihrem Unternehmen vom Einsatz von Operational Analytics profitieren können:
- Marketing: Durch die Verwendung von Betriebsdaten, um gezielte Vorschläge für Artikel oder Werbeaktionen anzubieten, während ein Verbraucher einkauft, können Unternehmen den Umsatz in Echtzeit maximieren. Beispielsweise kann die IP-Adresse eines Kunden verwendet werden, um seinen Standort zu bestimmen und die Preise abhängig von der typischen Kaufkraft des Gebiets dynamisch festzulegen.
- Management: Durch kontinuierliche Intelligenz können Unternehmen ihre Abläufe besser verwalten, z. B. vorbeugende Wartung an Maschinen durchführen, bevor sie ausfallen, oder beliebte Verkaufsartikel nachfüllen.
- IT: Operational Analytics in der IT umfasst das Sammeln und Analysieren von Echtzeit-Leistungsinformationen über Server, Netzwerkkomponenten, Cloud-Systeme und Anwendungen hinweg. Die Informationen werden dann von den Technikern verwendet, um die Betriebszeit aufrechtzuerhalten und Betriebskosten zu sparen.
- Lieferketten: Sie sind kompliziert und zerbrechlich. Lieferketten werden durch Themen wie Produktknappheit und Lagerpersonalmangel sowie Lieferunterbrechungen wie Verkehrs- und Wetterkatastrophen in Mitleidenschaft gezogen. Dies kann zu Lieferrückständen sowie unzufriedenen Verbrauchern und Partnern führen. Die Logistik der Lieferkette wird durch operative Analyselösungen verbessert, die einen besseren Einblick bieten und einen schnelleren Produktfluss ermöglichen.
- Produktionsteam: Zur Überwachung von Maschinen, Fahrzeugen und Fertigungslinien setzen sie häufig Betriebsanalysen ein. Sie liefern wesentliche Sicherheits- und Qualitätsdaten, die zu gesünderen und effizienteren Arbeitsplätzen mit weniger Unfällen und Ausfallzeiten führen.
- Entwicklung: Sie können in Echtzeit überprüfen, wie Kunden ihre Produkte verwenden, und anhand von Echtzeitdaten spontan Anpassungen vornehmen. Wenn Spieler beispielsweise Schwierigkeiten haben, durch einen Abschnitt eines Spiels zu kommen, kann ein Online-Spieleentwickler den Schwierigkeitsgrad dieses Bereichs ändern oder Tools im Spiel bereitstellen, die den Spielern helfen, ihre Chancen zu erhöhen, mit der nächsten Phase fortzufahren.
Vorteile der Betriebsanalyse
Es gibt einen Grund, warum führende Unternehmen ihre Investitionen in Operational Analytics ausweiten. Es hat das Potenzial, einen zutiefst positiven Einfluss auf die gesamte Organisation zu haben. Hier sind vier Gründe, warum Organisationen, die Wert auf operative Analysen legen, nicht zurückblicken.
1. Schnelle Entscheidungsfindung
Der einfache Zugriff auf Daten in den Tools, die Sie regelmäßig verwenden, ermöglicht es Unternehmen, schneller und intelligenter zu arbeiten und harte Messungen anzubieten, um schwierige Entscheidungen zu untermauern.
2. Erhöhte Kundenzufriedenheit
Das Erfassen von Daten und deren Anwendung zum Verständnis individueller Bedürfnisse ist erforderlich, um herausragende Kundenerlebnisse zu ermöglichen.
Bei der Zusammenarbeit mit Kunden ermöglichen Operational Analytics-Lösungen Unternehmen, mit erhöhter Aktualität, Genauigkeit und Empathie zu arbeiten. Infolgedessen haben Kunden bessere Erfahrungen, sind loyaler und haben höhere Bewertungen.
3. Die Mitarbeiterzufriedenheit hat sich verbessert
Talentierte Menschen wollen keine Zeit mit niederen Aufgaben wie der Dateneingabe verschwenden, noch wollen sie ihre Tage planen, indem sie drei verschiedene Plattformen besuchen. Unternehmen, die weiterhin veraltete Geschäftspraktiken anwenden, laufen Gefahr, kompetente Mitarbeiter an technologisch fortschrittlichere Wettbewerber zu verlieren.
Führende Unternehmen verwenden Betriebsanalysen mit Workflow-Automatisierung, um die Aufgaben der Mitarbeiter zu rationalisieren und es einfacher und schneller zu machen, die Informationen zu erhalten, die Sie benötigen, wenn Sie sie brauchen. Darüber hinaus macht es weniger Fleißarbeit einfacher, hervorragende Mitarbeiter einzustellen und zu halten.
4. Erhöhte Gewinne
Stellen Sie sich einen Kunden vor, der anruft, um eine Bestellung für ein neues Produkt oder eine neue Dienstleistung aufzugeben.
Wenn Sie Daten zur Hand haben, können Sie Chancen nutzen, sobald sie sich ergeben.
Sie können Kunden maßgeschneiderte Angebote machen, auf die sie reagieren, wenn Sie über die richtigen Informationen verfügen, und ihnen dabei helfen, klügere Kaufentscheidungen zu treffen und die Gesamtrentabilität zu verbessern.
Zusammenfassung
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Ihr Unternehmen durch den Einsatz von Operational Analytics die Leistungsfähigkeit von Echtzeit-Business Intelligence in die Hände Ihrer Mitarbeiter an der Front legt und es ihnen ermöglicht, den größtmöglichen Nutzen für das Unternehmen zu erzielen. Unternehmen wenden sich zunehmend der Echtzeit-Datenverarbeitung zu, da die Kosten für Cloud-basierte Ressourcen (wie Server und Data Warehouses) sinken.
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