Το μετασύμπαν, η τεχνητή νοημοσύνη (AI), το cloud computing, οι κινητές συσκευές και το Internet of Things (IoT) γίνονται όλο και πιο δημοφιλή.
Ως αποτέλεσμα, οι επιχειρήσεις παράγουν και συλλέγουν περισσότερα δεδομένα από ποτέ. Όταν συνδέεστε σε έναν ιστότοπο ή μια συσκευή, δημιουργούνται και αποθηκεύονται δεδομένα.
Οι εταιρείες που στοχεύουν στο μέλλον αναγνωρίζουν τη σημασία της χρήσης τέτοιων δεδομένων. Τους επιτρέπει, μεταξύ άλλων, να βελτιώσουν τις εμπειρίες και την κερδοφορία των πελατών. Είτε προσπαθείτε να βελτιώσετε την εμπειρία του πελάτη είτε να διαχειριστείτε καλύτερα το απόθεμά σας, τα δεδομένα μπορούν να βοηθήσουν την εταιρεία σας να λάβει καλύτερες αποφάσεις.
Όσο πιο κερδοφόρα είναι η επιχείρησή σας, τόσο πιο γρήγορα μπορείτε να κάνετε τέτοιες κρίσεις. Η πρακτική της χρήσης δεδομένων σε πραγματικό χρόνο για την πραγματοποίηση γρήγορων επιχειρηματικών επιλογών είναι γνωστή ως επιχειρησιακή ανάλυση, μερικές φορές γνωστή ως επιχειρησιακή ευφυΐα.
Σε αυτό το κομμάτι, θα εξετάσουμε σε βάθος πληροφορίες λειτουργικών αναλυτικών στοιχείων, περιπτώσεις χρήσης και πολλά άλλα. Ας ξεκινήσουμε.
Τι είναι το Operational Analytics;
Η «Λήψη αποφάσεων με γνώμονα τα δεδομένα» αναφέρεται συχνά σε όλες τις ομάδες.
Αν και προηγουμένως αυτός ήταν ένας υψηλός στόχος, οι εξελίξεις στη στοίβα δεδομένων, όπως οι αποθήκες δεδομένων, οι λίμνες δεδομένων και τα εργαλεία BI, έχουν κάνει τα δεδομένα σε πραγματικό χρόνο πιο εύκολα και λιγότερο δαπανηρά από ποτέ.
Τα δεδομένα έχουν γίνει πιο πολύτιμα ως αποτέλεσμα της προόδου μάθηση μηχανής, τεχνητή νοημοσύνη και εξόρυξη δεδομένων.
Ωστόσο, παραμένει ένα άλυτο πρόβλημα: οι γνώσεις που αποκτήθηκαν από αυτά τα δεδομένα είναι χρήσιμες μόνο εάν αξιοποιηθούν για να πραγματοποιηθεί μια επιχειρηματική αλλαγή που θα κινήσει τη βελόνα μπροστά.
Λειτουργική ανάλυση είναι ένας τύπος επιχειρηματικής ανάλυσης που εστιάζει στην παρακολούθηση των τρεχουσών και σε πραγματικό χρόνο λειτουργίας μιας εταιρείας. Χρησιμοποιεί ανάλυση δεδομένων σε πραγματικό χρόνο και επιχειρηματική ευφυΐα για την ενίσχυση της παραγωγικότητας και τον εξορθολογισμό των καθημερινών λειτουργιών.
Στον σημερινό επιχειρηματικό κόσμο, είναι ζωτικής σημασίας για τις εταιρείες να διαθέτουν δεδομένα σε πραγματικό χρόνο και πλήρη διαφάνεια στη συμπεριφορά των καταναλωτών και στις εταιρικές διαδικασίες, έτσι ώστε οι ιδιοκτήτες να μπορούν να παρακολουθούν τις καθημερινές τους λειτουργίες και να λαμβάνουν τα απαιτούμενα βήματα για να ενισχύσουν την ευτυχία των πελατών και τα τελικά αποτελέσματα.
Πώς λειτουργεί;
Τα τελευταία χρόνια, έχει προκύψει μια νέα τυπική στοίβα δεδομένων, επικεντρωμένη σε μια αποθήκη δεδομένων ικανή να υποστηρίξει τόσο την κλασική όσο και την επιχειρησιακή ανάλυση.
Η εφαρμογή λειτουργικών αναλύσεων γίνεται πολύ εφικτή για εταιρείες οποιουδήποτε μεγέθους, εάν επενδύσετε σε αυτή τη θεμελιώδη υποδομή. Υπάρχουν τέσσερις ενότητες στη σύγχρονη στοίβα δεδομένων:
- Ενσωμάτωση δεδομένων – Σκεφτείτε το Fivetran ως μια λύση ETL (εξαγωγή, φόρτωση, μετατροπή) που θα συνδέσει όλες τις πηγές δεδομένων σας με την αποθήκη δεδομένων σας.
- Αποθήκευση δεδομένων – Σκεφτείτε Νιφάδα χιονιού, μια αποθήκη δεδομένων που μπορεί να αποθηκεύσει τόσο δομημένα όσο και μη δομημένα δεδομένα σε μια τοποθεσία.
- Μοντελοποίηση δεδομένων: Σκεφτείτε το dbt, μια εφαρμογή μοντελοποίησης δεδομένων που σας βοηθά στη διαχείριση των δεδομένων σας παρέχοντας μια βιβλιοθήκη μοντέλων δεδομένων που κάνουν τα δεδομένα σας να χρησιμοποιηθούν για διάφορες χρήσεις.
- Ενεργοποίηση δεδομένων: Εξετάστε το Teradata, μια τεχνολογία αυτοματισμού δεδομένων που θα εξάγει χρησιμοποιήσιμα δεδομένα από την αποθήκη δεδομένων σας, θα τα επαληθεύει αυτόματα και θα τα μεταδίδει στα εργαλεία που το απαιτούν.
Περιπτώσεις χρήσης Operational Analytics
Πολλές βασικές επιχειρηματικές λειτουργίες υποστηρίζονται από λειτουργικά αναλυτικά στοιχεία. Έχοντας αυτό υπόψη, ακολουθούν ορισμένοι τρόποι με τους οποίους διάφορα τμήματα στον οργανισμό σας μπορούν να επωφεληθούν από τη χρήση λειτουργικών αναλυτικών στοιχείων:
- Μάρκετινγκ: Χρησιμοποιώντας επιχειρησιακά δεδομένα για την προσφορά στοχευμένων προτάσεων για είδη ή προσφορές ενώ ένας καταναλωτής ψωνίζει, οι επιχειρήσεις μπορούν να μεγιστοποιήσουν τις πωλήσεις σε πραγματικό χρόνο. Για παράδειγμα, η διεύθυνση IP ενός πελάτη μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να προσδιοριστεί η τοποθεσία του και να οριστεί δυναμικά η τιμολόγηση ανάλογα με την τυπική αγοραστική δύναμη της περιοχής.
- Κοινωνικών Δικτύων: Χρησιμοποιώντας συνεχή ευφυΐα, οι επιχειρήσεις μπορούν να διαχειρίζονται καλύτερα τις δραστηριότητές τους, όπως να κάνουν προληπτική συντήρηση σε μηχανήματα πριν χαλάσουν ή να ξαναγεμίσουν δημοφιλή είδη πώλησης.
- IT: Το Operational Analytics στην πληροφορική περιλαμβάνει τη συλλογή και ανάλυση πληροφοριών απόδοσης σε πραγματικό χρόνο σε διακομιστές, στοιχεία δικτύωσης, συστήματα cloud και εφαρμογές. Οι πληροφορίες χρησιμοποιούνται στη συνέχεια από τους τεχνικούς για τη διατήρηση του χρόνου λειτουργίας και την εξοικονόμηση λειτουργικών εξόδων.
- Αλυσίδες εφοδιασμού: Είναι περίπλοκα και εύθραυστα. Οι αλυσίδες εφοδιασμού προκαλούν τον όλεθρο από ζητήματα όπως η έλλειψη προϊόντων και οι ελλείψεις προσωπικού αποθήκης, καθώς και οι διακοπές παράδοσης, όπως η κυκλοφορία και οι καιρικές καταστροφές. Αυτό μπορεί να οδηγήσει σε παραγγελίες πίσω καθώς και σε δυσαρεστημένους καταναλωτές και συνεργάτες. Τα logistics της εφοδιαστικής αλυσίδας βελτιώνονται με λύσεις επιχειρησιακής ανάλυσης, οι οποίες παρέχουν μεγαλύτερη εικόνα και επιτρέπουν ταχύτερη ροή προϊόντων.
- Ομάδα παραγωγής: Για την παρακολούθηση μηχανημάτων, οχημάτων και γραμμών παραγωγής, χρησιμοποιούν συχνά επιχειρησιακές αναλύσεις. Παρέχουν βασικά δεδομένα ασφάλειας και ποιότητας, οδηγώντας σε πιο υγιείς και αποτελεσματικούς χώρους εργασίας με λιγότερα ατυχήματα και διακοπές λειτουργίας.
- Προγραμματιστές: Μπορούν να ελέγξουν πώς χρησιμοποιούν οι πελάτες τα προϊόντα τους σε πραγματικό χρόνο και να κάνουν προσαρμογές εν κινήσει χρησιμοποιώντας δεδομένα σε πραγματικό χρόνο. Για παράδειγμα, εάν οι παίκτες δυσκολεύονται να περάσουν από ένα τμήμα ενός παιχνιδιού, ένας δημιουργός διαδικτυακού παιχνιδιού μπορεί να τροποποιήσει το επίπεδο δυσκολίας αυτής της περιοχής ή να δώσει εργαλεία μέσα στο παιχνίδι για να βοηθήσει τους παίκτες να αυξήσουν τις πιθανότητές τους να συνεχίσουν στο επόμενο στάδιο.
Πλεονεκτήματα Λειτουργικού Analytics
Υπάρχει λόγος για τον οποίο οι κορυφαίες εταιρείες επεκτείνουν τις επενδύσεις τους σε λειτουργικά αναλυτικά στοιχεία. Έχει τη δυνατότητα να έχει βαθιά θετική επιρροή σε ολόκληρο τον οργανισμό. Ακολουθούν τέσσερις λόγοι για τους οποίους οι οργανισμοί που εκτιμούν τα λειτουργικά αναλυτικά στοιχεία δεν κοιτάζουν πίσω.
1. Ταχεία λήψη αποφάσεων
Η απλή πρόσβαση στα δεδομένα στα εργαλεία που χρησιμοποιείτε τακτικά επιτρέπει στις εταιρείες να λειτουργούν πιο γρήγορα και έξυπνα, προσφέροντας σκληρές μετρήσεις για να υποστηρίξουν δύσκολες αποφάσεις.
2. Αυξημένη ικανοποίηση πελατών
Η συλλογή δεδομένων και η εφαρμογή τους για την κατανόηση των μεμονωμένων αναγκών απαιτείται για να επιτραπούν εξαιρετικές εμπειρίες πελατών.
Όταν εργάζεστε με πελάτες, οι λύσεις επιχειρησιακής ανάλυσης επιτρέπουν στις εταιρείες να λειτουργούν με αυξημένη επικαιρότητα, ακρίβεια και ενσυναίσθηση. Κατά συνέπεια, οι πελάτες έχουν καλύτερες εμπειρίες, είναι πιο πιστοί και έχουν υψηλότερες αξιολογήσεις.
3. Η ικανοποίηση των εργαζομένων έχει βελτιωθεί
Οι ταλαντούχοι άνθρωποι δεν θέλουν να χάνουν χρόνο σε απλές εργασίες όπως η εισαγωγή δεδομένων, ούτε να προγραμματίζουν τις μέρες τους μπαίνοντας σε τρεις διαφορετικές πλατφόρμες. Οι εταιρείες που συνεχίζουν να χρησιμοποιούν απαρχαιωμένες επιχειρηματικές πρακτικές κινδυνεύουν να χάσουν ικανό προσωπικό σε πιο προηγμένους τεχνολογικά ανταγωνιστές.
Οι κορυφαίες εταιρείες χρησιμοποιούν λειτουργικές αναλύσεις με αυτοματοποίηση ροής εργασιών για τον εξορθολογισμό των εργασιών των εργαζομένων, καθιστώντας ευκολότερη και ταχύτερη τη λήψη των πληροφοριών που χρειάζεστε όταν τις χρειάζεστε. Επιπλέον, η λιγότερη πολυάσχολη εργασία καθιστά πιο εύκολη την πρόσληψη και τη διατήρηση εξαιρετικών υπαλλήλων.
4. Αυξημένα κέρδη
Σκεφτείτε ότι ένας πελάτης καλεί για να κάνει μια παραγγελία για ένα νέο προϊόν ή υπηρεσία.
Έχοντας δεδομένα στα χέρια σας καθιστά δυνατή την αξιοποίηση των ευκαιριών καθώς εμφανίζονται.
Μπορείτε να δώσετε στους πελάτες εξατομικευμένες προσφορές στις οποίες ανταποκρίνονται εάν έχετε τις σωστές πληροφορίες, βοηθώντας τους να λάβουν πιο έξυπνες αποφάσεις αγοράς και βελτιώνοντας τη συνολική κερδοφορία.
Συμπέρασμα
Συμπερασματικά, χρησιμοποιώντας το Operational Analytics, η εταιρεία σας δίνει τη δύναμη της Business Intelligence σε πραγματικό χρόνο στα χέρια των εργαζομένων της πρώτης γραμμής, επιτρέποντάς τους να δώσουν τη μεγαλύτερη αξία στην εταιρεία. Οι εταιρείες στρέφονται όλο και περισσότερο στην επεξεργασία δεδομένων σε πραγματικό χρόνο καθώς μειώνεται το κόστος των πόρων που βασίζονται στο cloud (όπως οι διακομιστές και οι αποθήκες δεδομένων).
Αφήστε μια απάντηση