Il metaverso, l'intelligenza artificiale (AI), il cloud computing, i dispositivi mobili e l'Internet of Things (IoT) stanno diventando sempre più popolari.
Di conseguenza, le aziende generano e raccolgono più dati che mai. Quando ti connetti a un sito Web o a un dispositivo, i dati vengono generati e archiviati.
Le aziende lungimiranti riconoscono l'importanza di utilizzare tali dati. Consente loro, tra le altre cose, di migliorare l'esperienza dei clienti e la redditività. Sia che tu stia cercando di migliorare l'esperienza del cliente o di gestire meglio il tuo inventario, i dati possono aiutare la tua azienda a prendere decisioni migliori.
Più redditizia è la tua attività, più velocemente puoi esprimere tali giudizi. La pratica di utilizzare i dati in tempo reale per effettuare scelte aziendali rapide è nota come analisi operativa, a volte nota come intelligence operativa.
In questo pezzo, esamineremo in modo approfondito le informazioni dettagliate sull'analisi operativa, i casi d'uso e molto altro. Cominciamo.
Che cos'è l'analisi operativa?
Il "processo decisionale basato sui dati" è spesso menzionato in tutti i team.
Sebbene in precedenza questo fosse un obiettivo ambizioso, i progressi nello stack di dati, come data warehouse, data lake e strumenti di BI, hanno reso i dati in tempo reale più semplici e meno costosi che mai.
I dati sono diventati più preziosi grazie ai progressi machine learning, intelligenza artificiale e data mining.
Tuttavia, rimane un problema irrisolvibile: le informazioni acquisite da questi dati sono utili solo se sfruttate per apportare un cambiamento aziendale che faccia avanzare l'ago.
Analisi operativa è un tipo di analisi aziendale che si concentra sul monitoraggio delle operazioni correnti e in tempo reale di un'azienda. Utilizza l'analisi dei dati in tempo reale e la business intelligence per aumentare la produttività e semplificare le operazioni quotidiane.
Nel mondo degli affari odierno, è fondamentale per le aziende disporre di dati in tempo reale e completa trasparenza sul comportamento dei consumatori e sui processi aziendali, in modo che i proprietari possano tenere traccia delle loro operazioni quotidiane e adottare le misure necessarie per aumentare la felicità dei clienti e i profitti linea.
Come funziona?
Negli ultimi anni, è nato un nuovo stack di dati standard, incentrato su un data warehouse in grado di supportare sia l'analisi classica che quella operativa.
L'implementazione dell'analisi operativa diventa molto realizzabile per aziende di qualsiasi dimensione se si investe in questa infrastruttura fondamentale. Ci sono quattro sezioni per lo stack di dati contemporaneo:
- Integrazione dei dati – Pensa a Fivetran come a una soluzione ETL (estrai, carica, trasforma) che collegherà tutte le tue origini dati al tuo data warehouse.
- Archiviazione dei dati: considera Fiocco di neve, un data warehouse in grado di archiviare dati strutturati e non strutturati in un'unica posizione.
- Modellazione dei dati: prendi in considerazione dbt, un'applicazione di modellazione dei dati che ti assiste nella gestione dei tuoi dati fornendo una libreria di modelli di dati che rendono i tuoi dati utilizzabili per vari usi.
- Attivazione dei dati: prendi in considerazione Teradata, una tecnologia di automazione dei dati che estrarrà i dati utilizzabili dal tuo data warehouse, li verificherà automaticamente e li trasmetterà agli strumenti che lo richiedono.
Casi d'uso di analisi operative
Molte funzioni aziendali chiave sono supportate dall'analisi operativa. Tenendo presente questo, ecco alcuni modi in cui i vari dipartimenti della tua organizzazione possono trarre vantaggio dall'utilizzo dell'analisi operativa:
- Marketing: utilizzando i dati operativi per offrire suggerimenti mirati per articoli o promozioni mentre un consumatore fa acquisti, le aziende possono massimizzare le vendite in tempo reale. Ad esempio, l'indirizzo IP di un cliente può essere utilizzato per determinare la sua posizione e impostare dinamicamente i prezzi in base al potere d'acquisto tipico dell'area.
- Management: Utilizzando l'intelligence continua, le aziende possono gestire meglio le proprie operazioni, ad esempio effettuando la manutenzione preventiva sui macchinari prima che si rompano o riempiendo gli articoli di vendita più diffusi.
- IT: l'analisi operativa nell'IT include la raccolta e l'analisi di informazioni sulle prestazioni in tempo reale su server, componenti di rete, sistemi cloud e applicazioni. Le informazioni vengono quindi utilizzate dai tecnici per mantenere i tempi di attività e risparmiare sui costi operativi.
- Catene di fornitura: Sono complicati e fragili. Le catene di approvvigionamento sono devastate da problemi come la scarsità di prodotti e la carenza di personale di magazzino, nonché da interruzioni delle consegne come catastrofi del traffico e meteorologiche. Ciò potrebbe comportare ordini arretrati, nonché consumatori e partner insoddisfatti. La logistica della catena di approvvigionamento è migliorata da soluzioni di analisi operativa, che forniscono maggiori informazioni e consentono un flusso di prodotti più rapido.
- Squadra di produzione: per il monitoraggio di macchinari, veicoli e linee di produzione, utilizzano spesso analisi operative. Forniscono dati essenziali sulla sicurezza e sulla qualità, portando a luoghi di lavoro più sani ed efficienti con meno incidenti e tempi di fermo.
- Sviluppatori: possono controllare in che modo i clienti utilizzano i loro prodotti in tempo reale e apportare modifiche al volo utilizzando dati in tempo reale. Ad esempio, se i giocatori hanno difficoltà a superare un segmento di un gioco, un creatore di giochi online può modificare il livello di difficoltà di quell'area o fornire strumenti nel gioco per aiutare i giocatori ad aumentare le loro possibilità di passare alla fase successiva.
Vantaggi dell'analisi operativa
C'è un motivo per cui le aziende leader stanno espandendo i loro investimenti nell'analisi operativa. Ha il potenziale per avere un'influenza profondamente positiva sull'intera organizzazione. Ecco quattro motivi per cui le organizzazioni che apprezzano l'analisi operativa non guardano indietro.
1. Rapido processo decisionale
Il semplice accesso ai dati negli strumenti che utilizzi regolarmente consente alle aziende di operare in modo più rapido e intelligente, offrendo misurazioni difficili a sostegno di decisioni difficili.
2. Maggiore soddisfazione del cliente
L'acquisizione dei dati e la loro applicazione per comprendere le esigenze individuali è necessaria per consentire esperienze clienti eccezionali.
Quando si lavora con i clienti, le soluzioni di analisi operativa consentono alle aziende di operare con maggiore tempestività, precisione ed empatia. Di conseguenza, i clienti hanno esperienze migliori, sono più fedeli e hanno valutazioni più elevate.
3. La soddisfazione dei dipendenti è migliorata
Le persone di talento non vogliono perdere tempo in compiti umili come l'inserimento di dati, né vogliono programmare le loro giornate entrando in tre piattaforme diverse. Le aziende che continuano a utilizzare pratiche commerciali obsolete rischiano di perdere personale competente a causa di concorrenti tecnologicamente più avanzati.
Le aziende leader utilizzano l'analisi operativa con l'automazione del flusso di lavoro per semplificare le attività dei lavoratori, rendendo più facile e veloce ottenere le informazioni di cui hai bisogno quando ne hai bisogno. Inoltre, meno occupati rende più semplice assumere e mantenere dipendenti eccellenti.
4. Aumento dei profitti
Si consideri un cliente che chiama per effettuare un ordine per un nuovo prodotto o servizio.
Avere i dati a portata di mano consente di capitalizzare le opportunità man mano che emergono.
Puoi offrire ai clienti offerte personalizzate a cui rispondono se disponi delle informazioni corrette, aiutandoli a prendere decisioni di acquisto più intelligenti e migliorando la redditività complessiva.
Conclusione
In conclusione, utilizzando Operational Analytics, la tua azienda mette il potere della Business Intelligence in tempo reale nelle mani dei tuoi dipendenti in prima linea, consentendo loro di dare il massimo valore all'azienda. Le aziende si stanno rivolgendo sempre più all'elaborazione dei dati in tempo reale poiché i costi delle risorse basate su cloud (come server e data warehouse) diminuiscono.
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