El metaverso, la inteligencia artificial (IA), la computación en la nube, los dispositivos móviles y el Internet de las cosas (IoT) se están volviendo más populares.
Como resultado, las empresas generan y recopilan más datos que nunca. Cuando te conectas a un sitio web o a un dispositivo, se generan y almacenan datos.
Las empresas con visión de futuro reconocen la importancia de utilizar dichos datos. Les permite, entre otras cosas, mejorar la experiencia de los clientes y la rentabilidad. Ya sea que intente mejorar la experiencia del cliente o administrar mejor su inventario, los datos pueden ayudar a su empresa a tomar mejores decisiones.
Cuanto más rentable sea su negocio, más rápido podrá hacer tales juicios. La práctica de usar datos en tiempo real para tomar decisiones comerciales rápidas se conoce como análisis operativo, a veces conocido como inteligencia operativa.
En este artículo, analizaremos en profundidad los conocimientos de análisis operativo, los casos de uso y mucho más. Vamos a empezar.
¿Qué es el análisis operativo?
La "toma de decisiones basada en datos" se menciona con frecuencia en los equipos.
Si bien anteriormente este era un objetivo difícil, los avances en la pila de datos, como los almacenes de datos, los lagos de datos y las herramientas de BI, han hecho que los datos en tiempo real sean más fáciles y menos costosos que nunca.
Los datos se han vuelto más valiosos como resultado de los avances en máquina de aprendizaje, inteligencia artificial y minería de datos.
Sin embargo, sigue existiendo un problema sin solución: los conocimientos adquiridos a partir de estos datos solo son útiles si se aprovechan para realizar un cambio comercial que haga avanzar la aguja.
Analítica operacional es un tipo de análisis de negocios que se enfoca en monitorear las operaciones actuales y en tiempo real de una empresa. Emplea análisis de datos en tiempo real e inteligencia comercial para aumentar la productividad y optimizar las operaciones diarias.
En el mundo de los negocios de hoy, es fundamental que las empresas tengan datos en tiempo real y total transparencia en el comportamiento del consumidor y los procesos de la empresa para que los propietarios puedan realizar un seguimiento de sus operaciones diarias y tomar las medidas necesarias para aumentar la felicidad del cliente y el fondo. línea.
¿Cómo funciona?
En los últimos años, ha surgido una nueva pila de datos estándar, centrada en un almacén de datos Capaz de admitir tanto el análisis clásico como el operativo.
La implementación de análisis operativos se vuelve muy factible para empresas de cualquier tamaño si invierte en esta infraestructura fundamental. Hay cuatro secciones en la pila de datos contemporánea:
- Integración de Datos – Piense en Fivetran como una solución ETL (extracción, carga, transformación) que conectará todas sus fuentes de datos a su almacén de datos.
- Almacenamiento de datos: considere Copo de nieve, un almacén de datos que puede almacenar datos estructurados y no estructurados en una ubicación.
- Modelado de datos: Considere dbt, una aplicación de modelado de datos que lo ayuda a administrar sus datos al proporcionar una biblioteca de modelos de datos que hacen que sus datos sean utilizables para varios usos.
- Activación de datos: Considere Teradata, una tecnología de automatización de datos que extraerá datos utilizables de su almacén de datos, los verificará automáticamente y los transmitirá a las herramientas que lo requieran.
Casos de uso de análisis operativo
Muchas funciones comerciales clave están respaldadas por análisis operativos. Teniendo esto en cuenta, aquí hay algunas formas en que varios departamentos de su organización pueden beneficiarse del empleo de análisis operativos:
- Marketing: al utilizar datos operativos para ofrecer sugerencias específicas de artículos o promociones mientras un consumidor compra, las empresas pueden maximizar las ventas en tiempo real. Por ejemplo, la dirección IP de un cliente se puede utilizar para determinar su ubicación y establecer precios de forma dinámica según el poder adquisitivo típico del área.
- Administración: Mediante el uso de inteligencia continua, las empresas pueden gestionar mejor sus operaciones, como realizar el mantenimiento preventivo de la maquinaria antes de que se averíe o rellenar artículos de venta populares.
- IT: Operational Analytics en TI incluye la recopilación y el análisis de información de rendimiento en tiempo real en servidores, componentes de red, sistemas en la nube y aplicaciones. Luego, los técnicos utilizan la información para mantener el tiempo de actividad y ahorrar gastos operativos.
- Cadenas de suministro: Son complicados y frágiles. Las cadenas de suministro están causando estragos por problemas como la escasez de productos y la escasez de personal de almacén, así como por las interrupciones en las entregas, como el tráfico y las catástrofes climáticas. Esto podría dar lugar a pedidos pendientes, así como a consumidores y socios insatisfechos. La logística de la cadena de suministro se mejora con las soluciones de análisis operativo, que brindan una mayor comprensión y permiten un flujo de productos más rápido.
- equipo de fabricación: Para monitorear maquinaria, vehículos y líneas de fabricación, con frecuencia emplean análisis operativos. Brindan datos esenciales de seguridad y calidad, lo que lleva a lugares de trabajo más saludables y eficientes con menos accidentes y tiempo de inactividad.
- Desarrolladores: Pueden verificar cómo los clientes usan sus productos en tiempo real y hacer ajustes sobre la marcha utilizando datos en tiempo real. Por ejemplo, si los jugadores tienen problemas para pasar por un segmento de un juego, un creador de juegos en línea puede modificar el nivel de dificultad de esa área o brindar herramientas en el juego para ayudar a los jugadores a aumentar sus posibilidades de continuar a la siguiente etapa.
Beneficios del análisis operativo
Hay una razón por la que las empresas líderes están ampliando sus inversiones en análisis operativo. Tiene el potencial de tener una influencia profundamente positiva en toda la organización. Aquí hay cuatro razones por las que las organizaciones que valoran el análisis operativo no miran hacia atrás.
1. Toma de decisiones rápida
Tener un acceso simple a los datos en las herramientas que usa regularmente permite a las empresas operar de manera más rápida e inteligente, ofreciendo mediciones sólidas para respaldar decisiones desafiantes.
2. Mayor satisfacción del cliente
Se requiere capturar datos y aplicarlos para comprender las necesidades individuales para permitir experiencias de cliente sobresalientes.
Cuando se trabaja con clientes, las soluciones de análisis operativo permiten a las empresas operar con mayor puntualidad, precisión y empatía. Como consecuencia, los clientes tienen mejores experiencias, son más leales y tienen valoraciones más altas.
3. La satisfacción de los empleados ha mejorado
Las personas con talento no quieren perder el tiempo en tareas menores como la entrada de datos, ni tampoco quieren programar sus días ingresando a tres plataformas diferentes. Las empresas que continúan utilizando prácticas comerciales obsoletas corren el riesgo de perder personal competente frente a competidores tecnológicamente más avanzados.
Las empresas líderes utilizan el análisis operativo con la automatización del flujo de trabajo para agilizar las tareas de los trabajadores, lo que facilita y agiliza la obtención de la información que necesita cuando la necesita. Además, el menor volumen de trabajo facilita la contratación y retención de excelentes empleados.
4. Mayores beneficios
Considere la posibilidad de que un cliente llame para hacer un pedido de un nuevo producto o servicio.
Tener datos al alcance de la mano hace posible capitalizar las oportunidades a medida que surgen.
Puede ofrecer a los clientes ofertas personalizadas a las que respondan si tiene la información correcta, ayudándoles a tomar decisiones de compra más inteligentes y mejorando la rentabilidad general.
Conclusión
En conclusión, al utilizar Operational Analytics, su empresa pone el poder de Real-time Business Intelligence en manos de sus empleados de primera línea, permitiéndoles dar el máximo valor a la empresa. Las empresas recurren cada vez más al procesamiento de datos en tiempo real a medida que caen los costos de los recursos basados en la nube (como servidores y almacenes de datos).
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