Metaversumi, tekoäly (AI), pilvilaskenta, mobiililaitteet ja esineiden internet (IoT) ovat kaikki yleistymässä.
Tämän seurauksena yritykset tuottavat ja keräävät enemmän tietoa kuin koskaan ennen. Kun muodostat yhteyden verkkosivustoon tai laitteeseen, tietoja luodaan ja tallennetaan.
Edistykselliset yritykset ymmärtävät tällaisten tietojen hyödyntämisen tärkeyden. Sen avulla he voivat muun muassa parantaa asiakaskokemuksia ja kannattavuutta. Yritätpä parantaa asiakaskokemusta tai hallita paremmin varastoasi, data voi auttaa yritystäsi tekemään parempia päätöksiä.
Mitä kannattavampaa yrityksesi on, sitä nopeammin voit tehdä tällaisia päätöksiä. Käytäntöä käyttää reaaliaikaista dataa nopeiden liiketoimintavalintojen tekemiseen tunnetaan operatiivisena analytiikkana, joka tunnetaan joskus myös toimintatiedona.
Tässä kappaleessa tarkastellaan perusteellisesti operatiivisen analytiikan oivalluksia, käyttötapauksia ja paljon muuta. Aloitetaanpa.
Mikä on Operational Analytics?
"Datalähtöinen päätöksenteko" mainitaan usein kaikissa tiimeissä.
Vaikka tämä oli aiemmin korkea tavoite, tietopinon edistysaskeleet, kuten tietovarastot, datajärvet ja BI-työkalut, ovat tehneet reaaliaikaisen tiedon merkityksestä helpompaa ja halvempaa kuin koskaan ennen.
Data on tullut arvokkaammaksi kehityksen seurauksena koneoppiminen, tekoäly ja tiedon louhinta.
On kuitenkin olemassa ratkaisematon ongelma: näistä tiedoista saadut oivallukset ovat hyödyllisiä vain, jos niitä hyödynnetään liiketoiminnassa tapahtuvassa muutoksessa, joka vie neulaa eteenpäin.
Operatiivinen analytiikka on eräänlainen liiketoimintaanalytiikka, joka keskittyy yrityksen nykyisen ja reaaliaikaisen toiminnan seurantaan. Se käyttää reaaliaikaista data-analyysiä ja liiketoimintatiedonhallintaa tuottavuuden parantamiseksi ja päivittäisten toimintojen virtaviivaistamiseksi.
Nykypäivän yritysmaailmassa on tärkeää, että yrityksillä on reaaliaikaiset tiedot ja täydellinen läpinäkyvyys kuluttajakäyttäytymiseen ja yritysprosesseihin, jotta omistajat voivat seurata päivittäistä toimintaansa ja ryhtyä tarvittaviin toimiin asiakkaiden onnellisuuden ja pohjan lisäämiseksi. linja.
Miten tämä toimii?
Viime vuosina, on syntynyt uusi standarditietopino, joka keskittyy tietovarastoon pystyy tukemaan sekä klassista että operatiivista analytiikkaa.
Operatiivisen analytiikan toteuttaminen on erittäin mahdollista kaikenkokoisille yrityksille, jos investoit tähän perusinfrastruktuuriin. Nykyaikaisessa tietopinossa on neljä osaa:
- Tietojen integrointi – Ajattele Fivetrania ETL-ratkaisuna (extract, load, transform), joka yhdistää kaikki tietolähteesi tietovarastoon.
- Tietojen tallennus – harkitse Lumihiutale, tietovarasto, joka voi tallentaa sekä strukturoitua että strukturoimatonta tietoa yhteen paikkaan.
- Tietomallinnus: Harkitse dbt:tä, tietojen mallinnussovellusta, joka auttaa sinua hallitsemaan tietojasi tarjoamalla tietomallikirjaston, joka tekee tiedoistasi käyttökelpoisia eri käyttötarkoituksiin.
- Tietojen aktivointi: Harkitse Teradataa, tietojen automaatiotekniikkaa, joka poimii käyttökelpoista dataa tietovarastostasi, varmistaa sen automaattisesti ja lähettää sen sitä vaativille työkaluille.
Operatiivisen analytiikan käyttötapaukset
Monia liiketoiminnan keskeisiä toimintoja tukee toiminnallinen analytiikka. Pidä tämä mielessä, tässä on joitain tapoja, joilla organisaatiosi eri osastot voivat hyötyä operatiivisen analytiikan käyttämisestä:
- Marketing: Yritykset voivat maksimoida myynnin reaaliajassa käyttämällä toiminnallisia tietoja tarjotakseen kohdennettuja ehdotuksia tavaroista tai kampanjoista kuluttajan ollessa ostoksilla. Asiakkaan IP-osoitteen avulla voidaan esimerkiksi määrittää hänen sijaintinsa ja asettaa dynaamisesti hinnoittelua alueen tyypillisen ostovoiman mukaan.
- johto: Jatkuvan älykkyyden avulla yritykset voivat hallita toimintaansa paremmin, esimerkiksi suorittaa koneiden ennaltaehkäisevää huoltoa ennen kuin ne hajoavat tai täyttää suosittuja myyntituotteita.
- IT: IT:n Operational Analytics sisältää reaaliaikaisten suorituskykytietojen keräämisen ja analysoinnin palvelimien, verkkokomponenttien, pilvijärjestelmien ja sovellusten välillä. Tämän jälkeen teknikot käyttävät tietoja ylläpitääkseen käytettävyyttä ja säästääkseen käyttökustannuksia.
- Toimitusketjut: Ne ovat monimutkaisia ja hauraita. Toimitusketjuja tuhoavat ongelmat, kuten tuotteiden niukkuus ja varastohenkilöstöpula sekä toimituskatkokset, kuten liikenne- ja sääkatastrofit. Tämä voi johtaa jälkitilauksiin sekä tyytymättömiin kuluttajiin ja kumppaneisiin. Toimitusketjun logistiikkaa parantavat operatiiviset analytiikkaratkaisut, jotka antavat paremman käsityksen ja mahdollistavat nopeamman tuotevirran.
- Tuotantotiimi: Koneiden, ajoneuvojen ja tuotantolinjojen valvontaan ne käyttävät usein toiminta-analytiikkaa. Ne tarjoavat olennaista turvallisuus- ja laatutietoa, mikä johtaa terveellisempään ja tehokkaampaan työpaikkaan, jossa on vähemmän onnettomuuksia ja seisokkeja.
- Kehittäjät: He voivat tarkistaa, kuinka asiakkaat käyttävät tuotteitaan reaaliajassa, ja tehdä muutoksia lennossa reaaliaikaisten tietojen avulla. Jos pelaajilla on esimerkiksi vaikeuksia päästä läpi pelin segmentin, verkkopelin luoja voi muokata kyseisen alueen vaikeustasoa tai antaa pelin sisäisiä työkaluja, jotka auttavat pelaajia lisäämään mahdollisuuksiaan jatkaa seuraavaan vaiheeseen.
Operatiivisen analytiikan edut
On syy siihen, miksi johtavat yritykset laajentavat investointejaan operatiiviseen analytiikkaan. Sillä voi olla syvästi myönteinen vaikutus koko organisaatioon. Tässä on neljä syytä, miksi operatiivista analytiikkaa arvostavat organisaatiot eivät katso taaksepäin.
1. Nopea päätöksenteko
Säännöllisesti käyttämiesi työkalujen tietojen yksinkertainen pääsy antaa yrityksille mahdollisuuden toimia nopeammin ja älykkäämmin, mikä tarjoaa kovia mittauksia haastavien päätösten tueksi.
2. Lisääntynyt asiakastyytyväisyys
Tietojen kerääminen ja soveltaminen yksilöllisten tarpeiden ymmärtämiseen tarvitaan erinomaisten asiakaskokemusten mahdollistamiseksi.
Asiakkaiden kanssa työskennellessään operatiiviset analytiikkaratkaisut antavat yrityksille mahdollisuuden toimia oikea-aikaisemmin, täsmällisemmin ja empatiammin. Tämän seurauksena asiakkailla on paremmat kokemukset, he ovat uskollisempia ja heillä on korkeampi arvosana.
3. Työntekijöiden tyytyväisyys on parantunut
Lahjakkaat ihmiset eivät halua tuhlata aikaansa turhiin tehtäviin, kuten tietojen syöttämiseen, eivätkä he halua ajoittaa päiväänsä liittymällä kolmeen eri alustaan. Yritykset, jotka käyttävät edelleen vanhentuneita liiketoimintatapoja, ovat vaarassa menettää osaavan henkilöstön teknisesti edistyneemmille kilpailijoille.
Johtavat yritykset käyttävät operatiivista analytiikkaa työnkulun automaation kanssa virtaviivaistaakseen työntekijöiden tehtäviä, jolloin tarvitsemasi tiedon saaminen on helpompaa ja nopeampaa silloin, kun sitä tarvitset. Lisäksi vähemmän kiireinen työ helpottaa erinomaisten työntekijöiden palkkaamista ja säilyttämistä.
4. Lisääntyneet voitot
Harkitse asiakasta, joka soittaa tilatakseen uutta tuotetta tai palvelua.
Kun data on käden ulottuvilla, voit hyödyntää mahdollisuuksia niiden ilmaantuessa.
Voit tarjota asiakkaille räätälöityjä tarjouksia, joihin he vastaavat, jos sinulla on oikeat tiedot, mikä auttaa heitä tekemään älykkäämpiä ostopäätöksiä ja parantaa yleistä kannattavuutta.
Yhteenveto
Yhteenvetona voidaan todeta, että käyttämällä Operational Analyticsia yrityksesi antaa reaaliaikaisen liiketoimintatiedon tehon etulinjan työntekijöidesi käsiin, jolloin he voivat antaa yritykselle eniten lisäarvoa. Yritykset siirtyvät yhä enemmän reaaliaikaiseen tietojenkäsittelyyn, kun pilvipohjaisten resurssien (kuten palvelimien ja tietovarastojen) kustannukset laskevat.
Jätä vastaus