Metaverzum, umjetna inteligencija (AI), računalstvo u oblaku, mobilni uređaji i Internet stvari (IoT) postaju sve popularniji.
Kao rezultat toga, tvrtke generiraju i prikupljaju više podataka nego ikad prije. Kada se povežete na web stranicu ili uređaj, podaci se generiraju i pohranjuju.
Poduzeća koja razmišljaju unaprijed prepoznaju važnost korištenja takvih podataka. Omogućuje im, između ostalog, poboljšanje korisničkog iskustva i profitabilnosti. Bilo da pokušavate poboljšati korisničko iskustvo ili bolje upravljati svojim inventarom, podaci mogu pomoći vašoj tvrtki da donese bolje odluke.
Što je vaš posao profitabilniji, brže možete donositi takve presude. Praksa korištenja podataka u stvarnom vremenu za donošenje brzih poslovnih odluka poznata je kao operativna analitika, ponekad poznata kao operativna inteligencija.
U ovom ćemo članku detaljno pogledati uvide u operativnu analitiku, slučajeve upotrebe i još mnogo toga. Započnimo.
Što je operativna analitika?
U timovima se često spominje “odlučivanje temeljeno na podacima”.
Iako je to prije bio visok cilj, napredak u snopu podataka, kao što su skladišta podataka, podatkovna jezera i BI alati, omogućio je lakše i jeftinije podatke u stvarnom vremenu nego ikad prije.
Podaci su postali vrijedniji kao rezultat napretka u stroj za učenje, umjetna inteligencija i rudarenje podataka.
Međutim, ostaje nerješiv problem: uvidi stečeni iz ovih podataka korisni su samo ako se koriste za poslovnu promjenu koja pokreće iglu naprijed.
Operativna analitika je vrsta poslovne analitike koja se usredotočuje na praćenje trenutačnog poslovanja tvrtke i poslovanja u stvarnom vremenu. Koristi analizu podataka u stvarnom vremenu i poslovnu inteligenciju za povećanje produktivnosti i pojednostavljenje svakodnevnih operacija.
U današnjem poslovnom svijetu za tvrtke je ključno imati podatke u stvarnom vremenu i potpunu transparentnost ponašanja potrošača i procesa tvrtke kako bi vlasnici mogli pratiti svoje svakodnevne operacije i poduzeti potrebne korake za povećanje zadovoljstva kupaca i dna crta.
Kako radi?
Posljednjih godina, pojavio se novi standardni skup podataka, fokusiran na skladište podataka sposoban podržavati i klasičnu i operativnu analitiku.
Provedba operativne analitike postaje vrlo ostvariva za tvrtke bilo koje veličine ako ulažete u ovu temeljnu infrastrukturu. Postoje četiri odjeljka za suvremeni stog podataka:
- Integracija podataka – Zamislite Fivetran kao ETL (ekstrakt, učitavanje, transformiranje) rješenje koje će povezati sve vaše izvore podataka s vašim skladištem podataka.
- Pohranjivanje podataka – razmislite Pahuljica, skladište podataka koje može pohraniti i strukturirane i nestrukturirane podatke na jednom mjestu.
- Modeliranje podataka: Razmislite o dbt-u, aplikaciji za modeliranje podataka koja vam pomaže u upravljanju vašim podacima pružajući biblioteku modela podataka koji vaše podatke čine upotrebljivim za različite namjene.
- Aktivacija podataka: Uzmite u obzir Teradata, tehnologiju automatizacije podataka koja će izdvojiti korisne podatke iz vašeg skladišta podataka, automatski ih provjeriti i prenijeti alatima koji to zahtijevaju.
Slučajevi korištenja operativne analitike
Mnoge ključne poslovne funkcije podržane su operativnom analitikom. Imajući to na umu, evo nekoliko načina na koje različiti odjeli u vašoj organizaciji mogu imati koristi od korištenja operativne analitike:
- Marketing: Koristeći operativne podatke za ponudu ciljanih prijedloga za artikle ili promocije dok potrošač kupuje, tvrtke mogu povećati prodaju u stvarnom vremenu. Na primjer, IP adresa kupca može se koristiti za određivanje njihove lokacije i dinamičko postavljanje cijena ovisno o tipičnoj kupovnoj moći područja.
- Upravljanje: Koristeći kontinuiranu inteligenciju, tvrtke mogu bolje upravljati svojim operacijama, kao što je preventivno održavanje strojeva prije nego što se pokvare ili ponovno punjenje popularnih prodajnih artikala.
- IT: Operativna analitika u IT-u uključuje prikupljanje i analizu podataka o performansama u stvarnom vremenu na poslužiteljima, mrežnim komponentama, sustavima u oblaku i aplikacijama. Tehničari zatim koriste informacije za održavanje radnog vremena i uštedu operativnih troškova.
- Lanci za opskrbu: Komplicirani su i krhki. Lanci opskrbe razoreni su problemima kao što su nestašica proizvoda i osoblja u skladištu, kao i prekidi isporuke kao što su prometne i vremenske katastrofe. To može rezultirati zaostalim narudžbama, kao i nezadovoljnim potrošačima i partnerima. Logistika lanca nabave poboljšana je rješenjima operativne analitike koja pružaju bolji uvid i omogućuju brži protok proizvoda.
- Proizvodni tim: Za praćenje strojeva, vozila i proizvodnih linija često koriste operativnu analitiku. Daju bitne podatke o sigurnosti i kvaliteti, što dovodi do zdravijih i učinkovitijih radnih mjesta s manje nezgoda i zastoja.
- Developeri: Mogu provjeriti kako kupci koriste svoje proizvode u stvarnom vremenu i izvršiti prilagodbe u hodu koristeći podatke u stvarnom vremenu. Na primjer, ako igrači imaju problema s prolaskom kroz segment igre, kreator online igre može izmijeniti razinu težine tog područja ili dati alate u igri koji će igračima pomoći da povećaju svoje šanse za nastavak na sljedeću fazu.
Prednosti operativne analitike
Postoji razlog zašto vodeće tvrtke proširuju svoja ulaganja u operativnu analitiku. Ima potencijal da ima duboko pozitivan utjecaj na cjelokupnu organizaciju. Evo četiri razloga zašto se organizacije koje cijene operativnu analitiku ne osvrću.
1. Brzo donošenje odluka
Jednostavan pristup podacima u alatima koje redovito koristite omogućuje tvrtkama da rade brže i inteligentnije, nudeći čvrsta mjerenja za podupiranje izazovnih odluka.
2. Povećano zadovoljstvo klijenata
Snimanje podataka i njihova primjena za razumijevanje individualnih potreba potrebno je kako bi se omogućila izvanredna iskustva klijenata.
U radu s kupcima, rješenja operativne analitike omogućuju tvrtkama da rade s povećanom pravovremenošću, preciznošću i empatijom. Kao posljedica toga, kupci imaju bolja iskustva, lojalniji su i imaju veće ocjene.
3. Zadovoljstvo zaposlenika se poboljšalo
Talentirani ljudi ne žele gubiti vrijeme na sitne zadatke poput unosa podataka, niti žele rasporediti svoje dane ulaskom na tri različite platforme. Tvrtke koje nastavljaju koristiti zastarjelu poslovnu praksu riskiraju gubitak kompetentnog osoblja zbog tehnološki naprednijih konkurenata.
Vodeće tvrtke koriste operativnu analitiku s automatizacijom tijeka rada za pojednostavljenje zadataka radnika, čineći lakšim i bržim dobivanje informacija koje su vam potrebne kada su vam potrebne. Nadalje, manje zaposlenosti olakšava zapošljavanje i zadržavanje izvrsnih zaposlenika.
4. Povećana dobit
Razmislite o kupcu koji zove da naruči novi proizvod ili uslugu.
Imajući podatke na dohvat ruke, moguće je iskoristiti prilike kako se pojave.
Klijentima možete dati prilagođene ponude na koje odgovaraju ako imate točne informacije, pomažući im da donesu pametnije odluke o kupnji i poboljšavajući ukupnu profitabilnost.
Zaključak
Zaključno, korištenjem operativne analitike, vaša tvrtka stavlja moć poslovne inteligencije u stvarnom vremenu u ruke vašim zaposlenicima na prvoj liniji, omogućujući im da daju najveću vrijednost tvrtki. Tvrtke se sve više okreću obradi podataka u stvarnom vremenu kako troškovi resursa temeljenih na oblaku (kao što su poslužitelji i skladišta podataka) padaju.
Ostavi odgovor