A metaverzum, a mesterséges intelligencia (AI), a számítási felhő, a mobileszközök és a tárgyak internete (IoT) egyre népszerűbbek.
Ennek eredményeként a vállalkozások minden eddiginél több adatot generálnak és gyűjtenek össze. Amikor csatlakozik egy webhelyhez vagy egy eszközhöz, a rendszer adatokat generál és tárol.
Az előrelátó vállalatok felismerik az ilyen adatok felhasználásának fontosságát. Lehetővé teszi számukra többek között az ügyfélélmény és a jövedelmezőség javítását. Akár javítani kívánja az ügyfélélményt, akár jobban kezeli készletét, az adatok segíthetnek vállalatának jobb döntések meghozatalában.
Minél jövedelmezőbb a vállalkozása, annál gyorsabban hozhat ilyen ítéleteket. Az a gyakorlat, hogy valós idejű adatokat használnak fel gyors üzleti döntések meghozatalához, működési elemzésnek, néha működési intelligencia néven ismert.
Ebben a részben az operatív elemzési betekintéseket, a használati eseteket és még sok minden mást fogunk megvizsgálni. Kezdjük.
Mi az Operational Analytics?
Az „adatvezérelt döntéshozatalt” gyakran emlegetik a csapatokban.
Bár ez korábban nagy cél volt, az adathalom fejlesztése, mint például az adattárházak, az adattó-rendszerek és a BI-eszközök, a valós idejű adatok könnyebbé és olcsóbbá váltak, mint valaha.
Az adatok értékesebbé váltak a fejlesztések eredményeként gépi tanulás, mesterséges intelligencia és adatbányászat.
Továbbra is van azonban egy megoldhatatlan probléma: az ezekből az adatokból nyert betekintések csak akkor hasznosak, ha azokat felhasználják egy olyan üzleti változáshoz, amely előremozdítja a tűt.
Operatív elemzés egy olyan üzleti elemzés, amely a vállalat aktuális és valós idejű működésének nyomon követésére összpontosít. Valós idejű adatelemzést és üzleti intelligenciát alkalmaz a termelékenység növelése és a napi műveletek egyszerűsítése érdekében.
A mai üzleti világban létfontosságú, hogy a vállalatok valós idejű adatokkal rendelkezzenek, és teljes átláthatósággal rendelkezzenek a fogyasztói magatartásban és a vállalati folyamatokban, hogy a tulajdonosok nyomon követhessék napi tevékenységeiket, és megtegyék a szükséges lépéseket az ügyfelek elégedettségének növelése érdekében. vonal.
Hogyan működik?
Az elmúlt években, egy új szabványos adathalom jött létre, amely egy adattárházra összpontosít képes mind a klasszikus, mind az operatív elemzés támogatására.
Az operatív elemzés megvalósítása bármilyen méretű cég számára nagyon elérhetővé válik, ha ebbe az alapvető infrastruktúrába fektet be. A kortárs adathalmaz négy részből áll:
- Adatok integrálása – Gondoljon a Fivetranra úgy, mint egy ETL (extract, load, transform) megoldásra, amely az összes adatforrást összekapcsolja az adattárházával.
- Adattárolás – Fontolja meg Hópehely, egy adattárház, amely strukturált és strukturálatlan adatokat is képes egy helyen tárolni.
- Adatok modellezése: Fontolja meg a dbt-t, egy adatmodellező alkalmazást, amely segít az adatok kezelésében azáltal, hogy olyan adatmodell-könyvtárat biztosít, amely az adatait különféle célokra felhasználhatóvá teszi.
- Adataktiválás: Fontolja meg a Teradatát, egy adatautomatizálási technológiát, amely felhasználható adatokat nyer ki az adattárházból, automatikusan ellenőrzi azokat, és továbbítja az azt igénylő eszközökhöz.
Operational Analytics használati esetek
Számos kulcsfontosságú üzleti funkciót működési elemzés támogatja. Ezt szem előtt tartva, íme néhány módszer, amellyel a szervezet különböző részlegei profitálhatnak az operatív elemzések alkalmazásából:
- Marketing: A működési adatok felhasználásával célzott javaslatokat kínálnak cikkekre vagy promóciókra, miközben a fogyasztó vásárol, a vállalkozások valós időben maximalizálhatják az eladásokat. Például az ügyfél IP-címe felhasználható a tartózkodási helyének meghatározására, és dinamikusan beállíthatja az árakat a terület jellemző vásárlóerejének függvényében.
- Támogató: A folyamatos intelligencia használatával a vállalkozások jobban irányíthatják működésüket, például megelőző karbantartást végezhetnek a gépeken, mielőtt azok meghibásodnának, vagy újratölthetik a népszerű értékesítési cikkeket.
- IT: Az informatikai műveletek elemzése magában foglalja a valós idejű teljesítményadatok összegyűjtését és elemzését a szerverek, hálózati összetevők, felhőrendszerek és alkalmazások között. Az információkat ezután a technikusok az üzemidő fenntartására és a működési költségek megtakarítására használják fel.
- Ellátási láncok: Bonyolultak és törékenyek. Az ellátási láncokat olyan problémák okozzák, mint a termékhiány és a raktári személyzet hiánya, valamint a szállítási zavarok, például a közlekedési és időjárási katasztrófák. Ez utólagos rendeléseket, valamint elégedetlen fogyasztókat és partnereket eredményezhet. Az ellátási lánc logisztikáját az operatív analitikai megoldások javítják, amelyek nagyobb rálátást és gyorsabb termékáramlást tesznek lehetővé.
- Gyártó csapat: A gépek, járművek és gyártósorok megfigyelésére gyakran alkalmaznak működési elemzést. Alapvető biztonsági és minőségi adatokat szolgáltatnak, ami egészségesebb és hatékonyabb munkahelyekhez vezet, kevesebb balesettel és állásidővel.
- Fejlesztők: Valós időben ellenőrizhetik, hogy az ügyfelek hogyan használják termékeiket, és a valós idejű adatok segítségével menet közben módosíthatják. Például, ha a játékosok nehezen tudnak átjutni egy játék egy szakaszán, az online játék készítője módosíthatja az adott terület nehézségi szintjét, vagy olyan eszközöket adhat a játékban, amelyek segítenek a játékosoknak abban, hogy növeljék esélyeiket a következő szakaszba való továbbjutásra.
Operational Analytics előnyei
Megvan az oka annak, hogy a vezető cégek miért bővítik befektetéseiket az operatív elemzésekbe. Lehetséges, hogy mélyrehatóan pozitív befolyást gyakoroljon az egész szervezetre. Íme négy ok, amiért az operatív elemzést értékelő szervezetek miért nem tekintenek vissza.
1. Gyors döntéshozatal
A rendszeresen használt eszközökben található adatokhoz való egyszerű hozzáférés lehetővé teszi a cégek számára, hogy gyorsabban és intelligensebben működjenek, és kemény méréseket kínálnak a kihívást jelentő döntések alátámasztására.
2. Megnövekedett ügyfél-elégedettség
Az adatok rögzítése és alkalmazása az egyéni igények megértéséhez szükséges a kiemelkedő ügyfélélmény érdekében.
Az ügyfelekkel való együttműködés során az operatív elemzési megoldások lehetővé teszik a cégek számára, hogy fokozott időszerűséggel, pontossággal és empátiával működjenek. Ennek eredményeként az ügyfelek jobb tapasztalatokkal rendelkeznek, lojálisabbak és magasabb értékelést kapnak.
3. Az alkalmazottak elégedettsége javult
A tehetséges emberek nem akarnak időt vesztegetni olyan alantas feladatokra, mint például az adatbevitel, és nem akarják beosztani a napjaikat három különböző platformra való belépéssel. Azok a vállalatok, amelyek továbbra is elavult üzleti gyakorlatot alkalmaznak, azt kockáztatják, hogy elveszítik hozzáértő személyzetüket a technológiailag fejlettebb versenytársakkal szemben.
A vezető vállalatok a munkafolyamat-automatizálással működő működéselemzést használják a dolgozók feladatai egyszerűsítésére, így könnyebben és gyorsabban juthatnak hozzá a szükséges információkhoz, amikor szüksége van rá. Ezenkívül a kevésbé elfoglaltság megkönnyíti a kiváló alkalmazottak felvételét és megtartását.
4. Megnövekedett nyereség
Vegyük fontolóra, hogy egy ügyfél új terméket vagy szolgáltatást rendelni szeretne.
A kéznél lévő adatok lehetővé teszik, hogy a felmerülő lehetőségeket kihasználja.
Személyre szabott ajánlatokat adhat ügyfeleinek, amelyekre a megfelelő információk birtokában válaszolnak, ezzel segítve őket az intelligensebb vásárlási döntések meghozatalában és javítva az általános jövedelmezőséget.
Következtetés
Összefoglalva, az Operational Analytics használatával vállalata a valós idejű üzleti intelligencia erejét az Ön vezető alkalmazottai kezébe adja, lehetővé téve számukra, hogy a legtöbb értéket adják a vállalatnak. A vállalatok egyre inkább a valós idejű adatfeldolgozás felé fordulnak, mivel a felhőalapú erőforrások (például szerverek és adattárházak) költségei csökkennek.
Hagy egy Válaszol