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Le métaverse, l'intelligence artificielle (IA), le cloud computing, les appareils mobiles et l'Internet des objets (IoT) sont tous de plus en plus populaires.
En conséquence, les entreprises génèrent et collectent plus de données que jamais auparavant. Lorsque vous vous connectez à un site Web ou à un appareil, des données sont générées et stockées.
Les entreprises avant-gardistes reconnaissent l'importance d'utiliser ces données. Il leur permet, entre autres, d'améliorer l'expérience client et la rentabilité. Que vous essayiez d'améliorer l'expérience client ou de mieux gérer votre inventaire, les données peuvent aider votre entreprise à prendre de meilleures décisions.
Plus votre entreprise est rentable, plus vous pouvez faire de tels jugements rapidement. La pratique consistant à utiliser des données en temps réel pour faire des choix commerciaux rapides est connue sous le nom d'analyse opérationnelle, parfois appelée intelligence opérationnelle.
Dans cet article, nous examinerons en profondeur les informations d'analyse opérationnelle, les cas d'utilisation et bien plus encore. Commençons.
Qu'est-ce que l'analyse opérationnelle ?
La « prise de décision basée sur les données » est fréquemment mentionnée dans les équipes.
Bien qu'il s'agissait auparavant d'un objectif ambitieux, les avancées dans la pile de données, telles que les entrepôts de données, les lacs de données et les outils de BI, ont rendu les données en temps réel plus faciles et moins coûteuses que jamais.
Les données sont devenues plus précieuses grâce aux progrès de machine learning, l'intelligence artificielle et l'exploration de données.
Cependant, il reste un problème insoluble : les informations tirées de ces données ne sont utiles que si elles sont exploitées pour apporter un changement commercial qui fait avancer l'aiguille.
Analytique opérationnelle est un type d'analyse commerciale qui se concentre sur la surveillance des opérations actuelles et en temps réel d'une entreprise. Il utilise l'analyse des données en temps réel et l'intelligence d'affaires pour augmenter la productivité et rationaliser les opérations quotidiennes.
Dans le monde des affaires d'aujourd'hui, il est essentiel pour les entreprises de disposer de données en temps réel et d'une transparence totale sur le comportement des consommateurs et les processus de l'entreprise afin que les propriétaires puissent suivre leurs opérations quotidiennes et prendre les mesures nécessaires pour améliorer le bonheur des clients et le fond. doubler.
Comment cela fonctionne ?
Ces dernières années, une nouvelle pile de données standard est apparue, axée sur un entrepôt de données capable de prendre en charge à la fois les analyses classiques et opérationnelles.
La mise en œuvre de l'analyse opérationnelle devient très réalisable pour les entreprises de toute taille si vous investissez dans cette infrastructure fondamentale. Il y a quatre sections dans la pile de données contemporaine :
- Intégration Des Données – Considérez Fivetran comme une solution ETL (extraction, chargement, transformation) qui connectera toutes vos sources de données à votre entrepôt de données.
- Stockage de données - Considérez Flocon, un entrepôt de données qui peut stocker à la fois des données structurées et non structurées en un seul emplacement.
- La modélisation des données: Considérez dbt, une application de modélisation de données qui vous aide à gérer vos données en fournissant une bibliothèque de modèles de données qui rendent vos données utilisables pour diverses utilisations.
- Activation des données: Considérez Teradata, une technologie d'automatisation des données qui extraira les données utilisables de votre entrepôt de données, les vérifiera automatiquement et les transmettra aux outils qui en ont besoin.
Cas d'utilisation de l'analyse opérationnelle
De nombreuses fonctions commerciales clés sont prises en charge par l'analyse opérationnelle. Gardant cela à l'esprit, voici quelques façons dont divers départements de votre organisation peuvent bénéficier de l'utilisation de l'analyse opérationnelle :
- Stratégie: En utilisant des données opérationnelles pour proposer des suggestions ciblées d'articles ou de promotions pendant qu'un consommateur fait ses courses, les entreprises peuvent maximiser les ventes en temps réel. Par exemple, l'adresse IP d'un client peut être utilisée pour déterminer son emplacement et définir dynamiquement les prix en fonction du pouvoir d'achat typique de la région.
- Gestion: Grâce à l'intelligence continue, les entreprises peuvent mieux gérer leurs opérations, par exemple en effectuant un entretien préventif sur les machines avant qu'elles ne tombent en panne ou en réapprovisionnant les articles de vente populaires.
- IT: L'analyse opérationnelle en informatique comprend la collecte et l'analyse d'informations de performances en temps réel sur les serveurs, les composants réseau, les systèmes cloud et les applications. Les informations sont ensuite utilisées par les techniciens pour maintenir la disponibilité et réduire les dépenses d'exploitation.
- Des chaînes d'approvisionnement: Ils sont compliqués et fragiles. Les chaînes d'approvisionnement sont ravagées par des problèmes tels que la pénurie de produits et le manque de personnel dans les entrepôts, ainsi que des interruptions de livraison telles que la circulation et les catastrophes météorologiques. Cela pourrait entraîner des commandes en souffrance ainsi que des consommateurs et des partenaires insatisfaits. La logistique de la chaîne d'approvisionnement est améliorée par des solutions d'analyse opérationnelle, qui fournissent une meilleure compréhension et permettent un flux de produits plus rapide.
- Équipe de fabrication: Pour surveiller les machines, les véhicules et les lignes de fabrication, ils utilisent fréquemment des analyses opérationnelles. Ils fournissent des données essentielles sur la sécurité et la qualité, conduisant à des lieux de travail plus sains et plus efficaces avec moins d'accidents et de temps d'arrêt.
- Développeurs: Ils peuvent vérifier en temps réel comment les clients utilisent leurs produits et effectuer des ajustements à la volée à l'aide de données en temps réel. Par exemple, si les joueurs ont du mal à parcourir un segment d'un jeu, un créateur de jeux en ligne peut modifier le niveau de difficulté de ce domaine ou fournir des outils dans le jeu pour aider les joueurs à augmenter leurs chances de passer à l'étape suivante.
Avantages de l'analyse opérationnelle
Il y a une raison pour laquelle les grandes entreprises augmentent leurs investissements dans l'analyse opérationnelle. Il a le potentiel d'avoir une influence profondément positive sur l'ensemble de l'organisation. Voici quatre raisons pour lesquelles les organisations qui apprécient l'analyse opérationnelle ne regardent pas en arrière.
1. Prise de décision rapide
Avoir un accès simple aux données dans les outils que vous utilisez régulièrement permet aux entreprises de fonctionner plus rapidement et plus intelligemment, offrant des mesures précises pour étayer les décisions difficiles.
2. Satisfaction accrue des clients
La capture de données et leur application pour comprendre les besoins individuels sont nécessaires pour permettre des expériences client exceptionnelles.
Lorsqu'elles travaillent avec des clients, les solutions d'analyse opérationnelle permettent aux entreprises de fonctionner avec une rapidité, une précision et une empathie accrues. En conséquence, les clients ont de meilleures expériences, sont plus fidèles et ont des évaluations plus élevées.
3. La satisfaction des employés s'est améliorée
Les personnes talentueuses ne veulent pas perdre de temps sur des tâches subalternes telles que la saisie de données, ni planifier leurs journées en entrant dans trois plates-formes différentes. Les entreprises qui continuent d'utiliser des pratiques commerciales obsolètes risquent de perdre du personnel compétent au profit de concurrents plus avancés sur le plan technologique.
Les grandes entreprises utilisent l'analyse opérationnelle avec l'automatisation des flux de travail pour rationaliser les tâches des employés, ce qui facilite et accélère l'obtention des informations dont vous avez besoin quand vous en avez besoin. De plus, moins de travail occupé facilite l'embauche et la rétention d'excellents employés.
4. Augmentation des bénéfices
Prenons l'exemple d'un client qui appelle pour passer une commande d'un nouveau produit ou service.
Avoir des données à portée de main permet de capitaliser sur les opportunités au fur et à mesure qu'elles se présentent.
Vous pouvez proposer aux clients des offres personnalisées auxquelles ils répondent si vous disposez des informations correctes, ce qui les aide à prendre des décisions d'achat plus judicieuses et à améliorer la rentabilité globale.
Conclusion
En conclusion, en utilisant Operational Analytics, votre entreprise met la puissance de la Business Intelligence en temps réel entre les mains de vos employés de première ligne, leur permettant de donner le plus de valeur à l'entreprise. Les entreprises se tournent de plus en plus vers le traitement des données en temps réel à mesure que les coûts des ressources basées sur le cloud (telles que les serveurs et les entrepôts de données) diminuent.
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