De metaverse, keunstmjittige yntelliginsje (AI), cloud computing, mobile apparaten, en it Internet of Things (IoT) wurde allegear populêrder.
As resultaat generearje en sammelje bedriuwen mear gegevens dan ea earder. As jo ferbine mei in webside of in apparaat, wurde gegevens oanmakke en opslein.
Foarúttinkende bedriuwen erkenne it belang fan it brûken fan sokke gegevens. It lit se ûnder oare klantûnderfiningen en profitabiliteit ferbetterje. Oft jo besykje de klantûnderfining te ferbetterjen of jo ynventarisaasje better te behearjen, gegevens kinne jo bedriuw helpe om bettere besluten te nimmen.
Hoe rendabeler jo bedriuw is, hoe flugger jo sokke oardielen kinne meitsje. De praktyk fan it brûken fan realtime gegevens om rappe saaklike keuzes te meitsjen is bekend as operasjonele analytyk, soms bekend as operasjonele yntelliginsje.
Yn dit stik sille wy yngeand sjen nei ynsjoch fan operasjonele analytyske, gebrûksgefallen en folle mear. Litte wy begjinne.
Wat is Operational Analytics?
"Data-oandreaune beslútfoarming" wurdt faak neamd yn teams.
Hoewol dit earder in heech doel wie, hawwe foarútgong yn 'e gegevensstapel, lykas gegevenspakhuzen, gegevensmarren en BI-ark, sin makke fan realtime gegevens makliker en minder djoer dan ea earder.
Gegevens binne weardefoller wurden as gefolch fan foarútgong yn masine learen, keunstmjittige yntelliginsje, en data mining.
D'r bliuwt lykwols in ûnoplosber probleem: de ynsjoggen dy't krigen binne fan dizze gegevens binne allinich nuttich as se brûkt wurde om in saaklike feroaring te meitsjen dy't de needle foarút beweecht.
Operational analytics is in soarte fan saaklike analytyk dy't him rjochtet op it kontrolearjen fan de hjoeddeistige en realtime operaasjes fan in bedriuw. It brûkt realtime gegevensanalyse en saaklike yntelliginsje om de produktiviteit te stimulearjen en deistige operaasjes te streamlynjen.
Yn 'e hjoeddeistige saaklike wrâld is it kritysk foar bedriuwen om realtime gegevens en folsleine transparânsje te hawwen yn konsumintegedrach en bedriuwsprosessen, sadat eigners har deistige operaasjes byhâlde kinne en de nedige stappen nimme om klantgelok en de boaiem te stimulearjen rigel.
Hoe wurket it?
De lêste jierren, in nije standert data stack is ûntstien, rjochte op in data warehouse yn steat om sawol klassike as operasjonele analytiken te stypjen.
It ymplementearjen fan operasjonele analytiken wurdt heul berikber foar bedriuwen fan elke grutte as jo ynvestearje yn dizze fûnemintele ynfrastruktuer. D'r binne fjouwer seksjes yn 'e hjoeddeistige gegevensstapel:
- Yntegraasje fan gegevens - Tink oan Fivetran as in ETL-oplossing (extract, load, transform) dy't al jo gegevensboarnen sil ferbine mei jo gegevenspakhús.
- Data Storage - Beskôgje Snowflake, in datapakhús dat sawol strukturearre as net-strukturearre gegevens op ien lokaasje opslaan kin.
- Data Modeling: Beskôgje dbt, in applikaasje foar gegevensmodellearjen dy't jo helpt by it behearen fan jo gegevens troch in bibleteek te leverjen fan gegevensmodellen dy't jo gegevens brûkber meitsje foar ferskate gebrûk.
- Data aktivearring: Beskôgje Teradata, in dataautomatisearringstechnology dy't brûkbere gegevens út jo gegevenspakhús sil ekstrahearje, automatysk ferifiearje, en stjoere nei de ark dy't it nedich binne.
Operational Analytics Use Cases
In protte wichtige saaklike funksjes wurde stipe troch operasjonele analytics. Hâld dit yn gedachten, hjir binne guon manieren wêrop ferskate ôfdielingen yn jo organisaasje kinne profitearje fan it brûken fan operasjonele analytiken:
- marketing: It brûken fan operasjonele gegevens om rjochte suggestjes foar items of promoasjes te bieden wylst in konsumint winkelet, kinne bedriuwen de ferkeap yn realtime maksimalisearje. Bygelyks, it IP-adres fan in klant kin brûkt wurde om har lokaasje te bepalen en dynamysk yn te stellen prizen ôfhinklik fan de typyske keapkrêft fan it gebiet.
- Behear: Mei it brûken fan trochgeande yntelliginsje kinne bedriuwen har operaasjes better beheare, lykas it dwaan fan previntyf ûnderhâld oan masines foardat it brekt of populêre ferkeapartikelen opnij folje.
- IT: Operational Analytics yn IT omfetsje it sammeljen en analysearjen fan realtime prestaasjesynformaasje oer servers, netwurkkomponinten, wolksystemen en applikaasjes. De ynformaasje wurdt dan brûkt troch de technici om uptime te behâlden en bedriuwskosten te besparjen.
- Foarsjenningskeatlingen: Se binne yngewikkeld en fragile. Oanbodsketten wurde ferwoaste troch problemen lykas produktkrapte en tekoart oan pakhúspersoniel, lykas leveringsûnderbrekkings lykas ferkears- en waarkatastrofen. Dit kin resultearje yn werombestellingen lykas ûntefreden konsuminten en partners. Logistyk foar supply chain wurdt ferbettere troch operasjonele analytyske oplossingen, dy't grutter ynsjoch leverje en rapper produktstream mooglik meitsje.
- Manufacturing team: Foar it kontrolearjen fan masines, auto's en fabrikaazjelinen brûke se faak operasjonele analytiken. Se jouwe essensjele feiligens- en kwaliteitsgegevens, dy't liede ta sûnere en effisjintere wurkplakken mei minder ûngelokken en downtime.
- Untwikkelers: Se kinne kontrolearje hoe't klanten har produkten yn real-time brûke en oanpassingen meitsje op 'e flecht mei real-time gegevens. Bygelyks, as spilers problemen hawwe om troch in segmint fan in spultsje te kommen, kin in online spielmakker it swierrichheidsnivo fan dat gebiet oanpasse of ark yn-spultsje jaan om spilers te helpen har kânsen te fergrutsjen om troch te gean nei de folgjende poadium.
Operational Analytics Benefits
D'r is in reden wêrom liedende bedriuwen har ynvestearrings útwreidzje yn operasjonele analytyk. It hat it potensjeel om in djippe positive ynfloed te hawwen op 'e heule organisaasje. Hjir binne fjouwer redenen wêrom't organisaasjes dy't operasjonele analytyk wurdearje net werom sjen.
1. Rapid beslútfoarming
Mei ienfâldige tagong ta gegevens yn 'e ark dy't jo regelmjittich brûke kinne bedriuwen rapper en yntelligint operearje, en biedt hurde mjittingen om útdaagjende besluten te back-upen.
2. Ferhege klanttefredenheid
It fêstlizzen fan gegevens en it tapassen fan it om yndividuele behoeften te begripen is nedich om treflike klantûnderfiningen mooglik te meitsjen.
By it wurkjen mei klanten kinne operasjonele analytyske oplossingen bedriuwen ynskeakelje om te operearjen mei ferhege aktualiteit, krektens en empaty. As gefolch hawwe klanten bettere ûnderfiningen, binne loyaler en hawwe hegere evaluaasjes.
3. Tefredenheid fan meiwurkers is ferbettere
Talentfolle minsken wolle gjin tiid fergrieme oan minderlike taken lykas gegevensynfier, en wolle har dagen ek net plannen troch trije ferskillende platfoarms yn te gean. Bedriuwen dy't trochgean mei it brûken fan ferâldere saaklike praktiken riskearje befoege personiel te ferliezen oan mear technologysk avansearre konkurrinten.
Leadingbedriuwen brûke operasjonele analytyk mei workflowautomatisearring om de taken fan arbeiders te streamlynjen, wêrtroch it makliker en rapper wurdt om de ynformaasje te krijen dy't jo nedich binne as jo it nedich binne. Fierder makket minder drokte it makliker om treflike meiwurkers oan te nimmen en te behâlden.
4. Ferhege winst
Beskôgje in klant dy't ropt om in bestelling te pleatsen foar in nij produkt of tsjinst.
It hawwen fan gegevens by jo fingertoppen makket it mooglik om te profitearjen fan kânsen as se nei foaren komme.
Jo kinne kliïnten oanpaste oanbiedingen jaan wêrop se reagearje as jo de juste ynformaasje hawwe, har helpe om slimmer oankeapbeslissingen te nimmen en de totale profitabiliteit te ferbetterjen.
Konklúzje
Ta beslút, troch Operational Analytics te brûken, set jo bedriuw de krêft fan Real-time Business Intelligence yn 'e hannen fan jo frontline-meiwurkers, wêrtroch se de measte wearde kinne jaan oan it bedriuw. Bedriuwen wikselje hieltyd mear nei realtime gegevensferwurking as de kosten fan wolkbasearre boarnen (lykas servers en datapakhuzen) falle.
Leave a Reply