Metaverse, kecerdasan buatan (AI), komputasi awan, perangkat seluler, dan Internet of Things (IoT) semuanya menjadi lebih populer.
Akibatnya, bisnis menghasilkan dan mengumpulkan lebih banyak data daripada sebelumnya. Saat Anda terhubung ke situs web atau perangkat, data dibuat dan disimpan.
Perusahaan yang berpikiran maju menyadari pentingnya memanfaatkan data tersebut. Hal ini memungkinkan mereka, antara lain, untuk meningkatkan pengalaman pelanggan dan profitabilitas. Baik Anda mencoba meningkatkan pengalaman pelanggan atau mengelola inventaris Anda dengan lebih baik, data dapat membantu perusahaan Anda membuat keputusan yang lebih baik.
Semakin menguntungkan bisnis Anda, semakin cepat Anda dapat membuat penilaian seperti itu. Praktik menggunakan data waktu nyata untuk membuat pilihan bisnis yang cepat dikenal sebagai analitik operasional, terkadang dikenal sebagai intelijen operasional.
Dalam bagian ini, kita akan melihat secara mendalam wawasan analitik operasional, kasus penggunaan, dan banyak lagi. Mari kita mulai.
Apa itu Analisis Operasional?
“Pengambilan keputusan berdasarkan data” sering disebutkan di seluruh tim.
Meskipun ini sebelumnya merupakan tujuan yang tinggi, kemajuan dalam tumpukan data, seperti gudang data, danau data, dan alat BI, telah membuat data waktu nyata lebih mudah dan lebih murah daripada sebelumnya.
Data menjadi lebih berharga sebagai hasil dari kemajuan dalam Mesin belajar, kecerdasan buatan, dan penambangan data.
Namun, masih ada masalah yang tidak terpecahkan: wawasan yang diperoleh dari data ini hanya berguna jika dimanfaatkan untuk membuat perubahan bisnis yang menggerakkan jarum ke depan.
Analitik operasional adalah jenis analisis bisnis yang berfokus pada pemantauan operasi perusahaan saat ini dan waktu nyata. Ini menggunakan analisis data waktu nyata dan kecerdasan bisnis untuk meningkatkan produktivitas dan merampingkan operasi harian.
Dalam dunia bisnis saat ini, sangat penting bagi perusahaan untuk memiliki data real-time dan transparansi lengkap ke dalam perilaku konsumen dan proses perusahaan sehingga pemilik dapat melacak operasi sehari-hari mereka dan mengambil langkah-langkah yang diperlukan untuk meningkatkan kebahagiaan pelanggan. garis.
Bagaimana cara kerjanya?
Dalam beberapa tahun terakhir, tumpukan data standar baru telah muncul, berfokus pada gudang data mampu mendukung analitik klasik dan operasional.
Menerapkan analitik operasional menjadi sangat dapat dicapai oleh perusahaan dengan ukuran berapa pun jika Anda berinvestasi dalam infrastruktur mendasar ini. Ada empat bagian untuk tumpukan data kontemporer:
- Integrasi data – Pikirkan Fivetran sebagai solusi ETL (ekstrak, muat, transformasi) yang akan menghubungkan semua sumber data Anda ke gudang data Anda.
- Penyimpanan Data – Pertimbangkan Kepingan salju, gudang data yang dapat menyimpan data terstruktur dan tidak terstruktur di satu lokasi.
- Pemodelan Data: Pertimbangkan dbt, aplikasi pemodelan data yang membantu Anda mengelola data dengan menyediakan pustaka model data yang membuat data Anda dapat digunakan untuk berbagai penggunaan.
- Aktivasi Data: Pertimbangkan Teradata, teknologi otomatisasi data yang akan mengekstrak data yang dapat digunakan dari gudang data Anda, memverifikasinya secara otomatis, dan mengirimkannya ke alat yang memerlukannya.
Kasus Penggunaan Analisis Operasional
Banyak fungsi bisnis utama yang didukung oleh analitik operasional. Dengan mengingat hal ini, berikut adalah beberapa cara agar berbagai departemen di organisasi Anda dapat memperoleh manfaat dari penggunaan analitik operasional:
- Marketing: Menggunakan data operasional untuk menawarkan saran yang ditargetkan untuk item atau promosi saat konsumen berbelanja, bisnis dapat memaksimalkan penjualan secara real-time. Misalnya, alamat IP pelanggan dapat digunakan untuk menentukan lokasi mereka dan menetapkan harga secara dinamis tergantung pada daya beli khas daerah tersebut.
- Pengelolaan: Dengan menggunakan kecerdasan berkelanjutan, bisnis dapat mengelola operasi mereka dengan lebih baik, seperti melakukan pemeliharaan preventif pada mesin sebelum rusak atau mengisi ulang barang-barang penjualan populer.
- IT: Analisis Operasional di bidang TI mencakup pengumpulan dan analisis informasi kinerja waktu nyata di seluruh server, komponen jaringan, sistem cloud, dan aplikasi. Informasi tersebut kemudian digunakan oleh teknisi untuk mempertahankan waktu kerja dan menghemat biaya operasional.
- Rantai pasokan: Mereka rumit dan rapuh. Rantai pasokan dirusak oleh masalah seperti kelangkaan produk dan kekurangan personel gudang, serta gangguan pengiriman seperti bencana lalu lintas dan cuaca. Hal ini dapat mengakibatkan pesanan kembali serta konsumen dan mitra yang tidak puas. Logistik rantai pasokan ditingkatkan dengan solusi analitik operasional, yang memberikan wawasan lebih luas dan memungkinkan aliran produk lebih cepat.
- Tim manufaktur: Untuk memantau mesin, kendaraan, dan lini produksi, mereka sering menggunakan analitik operasional. Mereka memberikan data keamanan dan kualitas yang penting, yang mengarah ke tempat kerja yang lebih sehat dan efisien dengan lebih sedikit kecelakaan dan waktu henti.
- Pengembang: Mereka dapat memeriksa bagaimana pelanggan menggunakan produk mereka secara real-time dan melakukan penyesuaian dengan cepat menggunakan data real-time. Misalnya, jika pemain mengalami kesulitan melewati segmen permainan, pembuat game online dapat mengubah tingkat kesulitan area tersebut atau memberikan alat dalam game untuk membantu pemain meningkatkan peluang mereka untuk melanjutkan ke tahap berikutnya.
Manfaat Analisis Operasional
Ada alasan mengapa perusahaan terkemuka memperluas investasi mereka dalam analitik operasional. Ini memiliki potensi untuk memiliki pengaruh yang sangat positif pada seluruh organisasi. Berikut adalah empat alasan mengapa organisasi yang menghargai analitik operasional tidak melihat ke belakang.
1. Pengambilan keputusan yang cepat
Memiliki akses sederhana ke data dalam alat yang Anda gunakan secara teratur memungkinkan perusahaan untuk beroperasi lebih cepat dan cerdas, menawarkan pengukuran yang sulit untuk mendukung keputusan yang menantang.
2. Peningkatan kepuasan klien
Menangkap data dan menerapkannya untuk memahami kebutuhan individu diperlukan untuk memungkinkan pengalaman klien yang luar biasa.
Saat bekerja dengan pelanggan, solusi analitik operasional memungkinkan perusahaan beroperasi dengan peningkatan ketepatan waktu, akurasi, dan empati. Akibatnya, pelanggan memiliki pengalaman yang lebih baik, lebih loyal, dan memiliki evaluasi yang lebih tinggi.
3. Kepuasan karyawan meningkat
Orang-orang berbakat tidak ingin membuang waktu untuk tugas-tugas kasar seperti entri data, juga tidak ingin menjadwalkan hari-hari mereka dengan masuk ke tiga platform yang berbeda. Perusahaan yang terus menggunakan praktik bisnis yang ketinggalan zaman berisiko kehilangan staf yang kompeten karena pesaing yang lebih maju secara teknologi.
Perusahaan terkemuka menggunakan analitik operasional dengan otomatisasi alur kerja untuk merampingkan tugas pekerja, sehingga lebih mudah dan lebih cepat untuk mendapatkan informasi yang Anda butuhkan saat Anda membutuhkannya. Selain itu, lebih sedikit kesibukan membuatnya lebih mudah untuk merekrut dan mempertahankan karyawan yang sangat baik.
4. Peningkatan keuntungan
Pertimbangkan seorang pelanggan menelepon untuk memesan produk atau layanan baru.
Memiliki data di ujung jari Anda memungkinkan untuk memanfaatkan peluang yang muncul.
Anda dapat memberikan penawaran khusus kepada klien yang mereka tanggapi jika Anda memiliki informasi yang benar, membantu mereka membuat keputusan pembelian yang lebih cerdas dan meningkatkan profitabilitas secara keseluruhan.
Kesimpulan
Kesimpulannya, dengan menggunakan Analisis Operasional, perusahaan Anda menempatkan kekuatan Intelijen Bisnis Real-time di tangan karyawan garis depan Anda, memungkinkan mereka untuk memberikan nilai terbaik bagi perusahaan. Perusahaan semakin beralih ke pemrosesan data waktu nyata karena biaya sumber daya berbasis cloud (seperti server dan gudang data) turun.
Tinggalkan Balasan