मेटावर्स, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई), क्लाउड कंप्यूटिंग, मोबाइल डिवाइस और इंटरनेट ऑफ थिंग्स (आईओटी) सभी अधिक लोकप्रिय हो रहे हैं।
परिणामस्वरूप, व्यवसाय पहले से कहीं अधिक डेटा उत्पन्न और एकत्र करते हैं। जब आप किसी वेबसाइट या डिवाइस से कनेक्ट होते हैं, तो डेटा उत्पन्न और संग्रहीत होता है।
दूरदर्शी कंपनियां ऐसे डेटा के उपयोग के महत्व को पहचानती हैं। यह उन्हें, अन्य बातों के अलावा, ग्राहक अनुभव और लाभप्रदता में सुधार करने की अनुमति देता है। चाहे आप ग्राहक अनुभव को बेहतर बनाने या अपनी इन्वेंट्री को बेहतर ढंग से प्रबंधित करने का प्रयास कर रहे हों, डेटा आपकी कंपनी को बेहतर निर्णय लेने में मदद कर सकता है।
आपका व्यवसाय जितना अधिक लाभदायक होगा, आप उतनी ही जल्दी ऐसे निर्णय ले सकेंगे। त्वरित व्यावसायिक विकल्प चुनने के लिए वास्तविक समय के डेटा का उपयोग करने की प्रथा को ऑपरेशनल एनालिटिक्स के रूप में जाना जाता है, जिसे कभी-कभी ऑपरेशनल इंटेलिजेंस के रूप में भी जाना जाता है।
इस भाग में, हम परिचालन विश्लेषण अंतर्दृष्टि, उपयोग के मामलों और बहुत कुछ पर गहराई से नज़र डालेंगे। चलो शुरू करें।
ऑपरेशनल एनालिटिक्स क्या है?
"डेटा-संचालित निर्णय लेने" का उल्लेख अक्सर सभी टीमों में किया जाता है।
हालाँकि यह पहले एक लंबा लक्ष्य था, डेटा स्टैक में प्रगति, जैसे डेटा वेयरहाउस, डेटा लेक और बीआई टूल्स ने वास्तविक समय डेटा को पहले से कहीं अधिक आसान और कम महंगा बना दिया है।
प्रगति के परिणामस्वरूप डेटा अधिक मूल्यवान हो गया है यंत्र अधिगम, कृत्रिम बुद्धिमत्ता, और डेटा माइनिंग।
हालाँकि, एक अघुलनशील समस्या बनी हुई है: इस डेटा से प्राप्त अंतर्दृष्टि केवल तभी उपयोगी होती है जब उन्हें एक व्यावसायिक परिवर्तन करने के लिए उपयोग किया जाता है जो सुई को आगे बढ़ाता है।
परिचालन विश्लेषण एक प्रकार का व्यवसाय विश्लेषण है जो किसी कंपनी के वर्तमान और वास्तविक समय के संचालन की निगरानी पर केंद्रित है। यह उत्पादकता बढ़ाने और दैनिक कार्यों को सुव्यवस्थित करने के लिए वास्तविक समय डेटा विश्लेषण और व्यावसायिक खुफिया जानकारी का उपयोग करता है।
आज की व्यावसायिक दुनिया में, कंपनियों के लिए वास्तविक समय डेटा और उपभोक्ता व्यवहार और कंपनी प्रक्रियाओं में पूर्ण पारदर्शिता होना महत्वपूर्ण है ताकि मालिक अपने दिन-प्रतिदिन के कार्यों पर नज़र रख सकें और ग्राहकों की खुशी को बढ़ावा देने के लिए आवश्यक कदम उठा सकें। रेखा।
यह कैसे काम करता है?
हाल के वर्षों में, एक नया मानक डेटा स्टैक उत्पन्न हुआ है, जो डेटा वेयरहाउस पर केंद्रित है शास्त्रीय और परिचालन विश्लेषण दोनों का समर्थन करने में सक्षम।
यदि आप इस बुनियादी ढांचे में निवेश करते हैं तो किसी भी आकार की फर्म के लिए परिचालन विश्लेषण को लागू करना बहुत संभव हो जाता है। समसामयिक डेटा स्टैक के चार खंड हैं:
- डेटा एकीकरण - फाइवट्रान को एक ईटीएल (एक्सट्रैक्ट, लोड, ट्रांसफॉर्म) समाधान के रूप में सोचें जो आपके सभी डेटा स्रोतों को आपके डेटा वेयरहाउस से जोड़ देगा।
- डेटा संग्रहण - विचार करें हिमपात का एक खंड, एक डेटा वेयरहाउस जो संरचित और असंरचित डेटा दोनों को एक स्थान पर संग्रहीत कर सकता है।
- मॉडलिंग की दिनांक: डीबीटी पर विचार करें, एक डेटा मॉडलिंग एप्लिकेशन जो डेटा मॉडल की एक लाइब्रेरी प्रदान करके आपके डेटा को प्रबंधित करने में आपकी सहायता करता है जो आपके डेटा को विभिन्न उपयोगों के लिए उपयोगी बनाता है।
- डेटा सक्रियण: टेराडेटा पर विचार करें, एक डेटा स्वचालन तकनीक जो आपके डेटा वेयरहाउस से उपयोग करने योग्य डेटा निकालेगी, इसे स्वचालित रूप से सत्यापित करेगी, और इसे उन उपकरणों तक पहुंचाएगी जिनके लिए इसकी आवश्यकता है।
ऑपरेशनल एनालिटिक्स उपयोग के मामले
कई प्रमुख व्यावसायिक कार्य परिचालन विश्लेषण द्वारा समर्थित हैं। इसे ध्यान में रखते हुए, यहां कुछ तरीके दिए गए हैं जिनसे आपके संगठन के विभिन्न विभाग परिचालन विश्लेषण को नियोजित करके लाभान्वित हो सकते हैं:
- विपणन (मार्केटिंग) : उपभोक्ता खरीदारी करते समय वस्तुओं या प्रचारों के लिए लक्षित सुझाव देने के लिए परिचालन डेटा का उपयोग करके, व्यवसाय वास्तविक समय में बिक्री को अधिकतम कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, किसी ग्राहक के आईपी पते का उपयोग उनके स्थान को निर्धारित करने और क्षेत्र की विशिष्ट क्रय शक्ति के आधार पर गतिशील रूप से मूल्य निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है।
- प्रबंध: निरंतर बुद्धिमत्ता का उपयोग करके, व्यवसाय अपने संचालन को बेहतर ढंग से प्रबंधित कर सकते हैं, जैसे मशीनरी के खराब होने से पहले उसका निवारक रखरखाव करना या लोकप्रिय बिक्री वस्तुओं को फिर से भरना।
- IT: आईटी में ऑपरेशनल एनालिटिक्स में सर्वर, नेटवर्किंग घटकों, क्लाउड सिस्टम और एप्लिकेशन में वास्तविक समय के प्रदर्शन की जानकारी एकत्र करना और उसका विश्लेषण करना शामिल है। फिर जानकारी का उपयोग तकनीशियनों द्वारा अपटाइम बनाए रखने और परिचालन खर्चों को बचाने के लिए किया जाता है।
- पहुंचाने का तरीका: वे जटिल और नाजुक हैं. उत्पाद की कमी और गोदाम कर्मियों की कमी के साथ-साथ यातायात और मौसम की आपदाओं जैसे वितरण रुकावटों जैसे मुद्दों के कारण आपूर्ति श्रृंखलाएं तबाह हो जाती हैं। इसके परिणामस्वरूप बैक ऑर्डर के साथ-साथ असंतुष्ट उपभोक्ता और भागीदार भी हो सकते हैं। ऑपरेशनल एनालिटिक्स समाधानों द्वारा आपूर्ति श्रृंखला लॉजिस्टिक्स में सुधार किया जाता है, जो अधिक जानकारी प्रदान करता है और त्वरित उत्पाद प्रवाह की अनुमति देता है।
- विनिर्माण टीम: मशीनरी, वाहनों और विनिर्माण लाइनों की निगरानी के लिए, वे अक्सर परिचालन विश्लेषण का उपयोग करते हैं। वे आवश्यक सुरक्षा और गुणवत्ता डेटा देते हैं, जिससे कम दुर्घटनाओं और डाउनटाइम के साथ स्वस्थ और अधिक कुशल कार्यस्थल बनते हैं।
- डेवलपर्स: वे यह जांच सकते हैं कि ग्राहक वास्तविक समय में अपने उत्पादों का उपयोग कैसे कर रहे हैं और वास्तविक समय डेटा का उपयोग करके तुरंत समायोजन कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि खिलाड़ियों को गेम के किसी खंड से गुजरने में परेशानी हो रही है, तो एक ऑनलाइन गेम निर्माता उस क्षेत्र के कठिनाई स्तर को संशोधित कर सकता है या खिलाड़ियों को अगले चरण में जारी रखने की संभावना बढ़ाने में मदद करने के लिए गेम में उपकरण दे सकता है।
परिचालन विश्लेषिकी लाभ
यही कारण है कि अग्रणी कंपनियाँ ऑपरेशनल एनालिटिक्स में अपने निवेश का विस्तार कर रही हैं। इसमें पूरे संगठन पर गहरा सकारात्मक प्रभाव डालने की क्षमता है। यहां चार कारण बताए गए हैं कि ऑपरेशनल एनालिटिक्स को महत्व देने वाले संगठन पीछे मुड़कर क्यों नहीं देखते।
1. तीव्र निर्णय लेना
आपके द्वारा नियमित रूप से उपयोग किए जाने वाले टूल में डेटा तक सरल पहुंच होने से फर्मों को अधिक तेज़ी से और समझदारी से काम करने की अनुमति मिलती है, जिससे चुनौतीपूर्ण निर्णयों का समर्थन करने के लिए कठिन माप की पेशकश की जाती है।
2. ग्राहक संतुष्टि में वृद्धि
उत्कृष्ट ग्राहक अनुभवों को सक्षम करने के लिए डेटा को कैप्चर करना और व्यक्तिगत जरूरतों को समझने के लिए इसे लागू करना आवश्यक है।
ग्राहकों के साथ काम करते समय, परिचालन विश्लेषण समाधान कंपनियों को बढ़ी हुई समयबद्धता, सटीकता और सहानुभूति के साथ काम करने में सक्षम बनाते हैं। परिणामस्वरूप, ग्राहकों को बेहतर अनुभव प्राप्त होता है, वे अधिक वफादार होते हैं और उनका मूल्यांकन उच्च होता है।
3. कर्मचारी संतुष्टि में सुधार हुआ है
प्रतिभाशाली लोग डेटा प्रविष्टि जैसे छोटे कार्यों पर समय बर्बाद नहीं करना चाहते हैं, न ही वे तीन अलग-अलग प्लेटफार्मों में प्रवेश करके अपने दिन निर्धारित करना चाहते हैं। जो कंपनियाँ पुरानी व्यावसायिक प्रथाओं का उपयोग करना जारी रखती हैं, वे अधिक तकनीकी रूप से उन्नत प्रतिस्पर्धियों के कारण सक्षम कर्मचारियों को खोने का जोखिम उठाती हैं।
अग्रणी कंपनियां श्रमिकों के कार्यों को सुव्यवस्थित करने के लिए वर्कफ़्लो ऑटोमेशन के साथ परिचालन विश्लेषण का उपयोग करती हैं, जिससे आपको ज़रूरत पड़ने पर जानकारी प्राप्त करना आसान और तेज़ हो जाता है। इसके अलावा, कम व्यस्तता से उत्कृष्ट कर्मचारियों को नियुक्त करना और बनाए रखना आसान हो जाता है।
4. बढ़ा हुआ मुनाफा
किसी नए उत्पाद या सेवा का ऑर्डर देने के लिए कॉल करने वाले ग्राहक पर विचार करें।
आपकी उंगलियों पर डेटा होने से अवसरों के उभरने पर उनका फायदा उठाना संभव हो जाता है।
यदि आपके पास सही जानकारी है तो आप ग्राहकों को अनुकूलित ऑफ़र दे सकते हैं जिनका वे जवाब देते हैं, जिससे उन्हें बेहतर खरीदारी निर्णय लेने और समग्र लाभप्रदता में सुधार करने में मदद मिलती है।
निष्कर्ष
निष्कर्ष में, ऑपरेशनल एनालिटिक्स का उपयोग करके, आपकी कंपनी आपके फ्रंट-लाइन कर्मचारियों के हाथों में रीयल-टाइम बिजनेस इंटेलिजेंस की शक्ति रखती है, जिससे वे कंपनी को सबसे अधिक मूल्य दे सकते हैं। क्लाउड-आधारित संसाधनों (जैसे सर्वर और डेटा वेयरहाउस) की लागत में गिरावट के कारण कंपनियां तेजी से वास्तविक समय डेटा प्रोसेसिंग की ओर रुख कर रही हैं।
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