המטאוורס, הבינה המלאכותית (AI), מחשוב הענן, המכשירים הניידים והאינטרנט של הדברים (IoT) כולם הופכים פופולריים יותר.
כתוצאה מכך, עסקים מייצרים ואוספים יותר נתונים מאי פעם. כאשר אתה מתחבר לאתר אינטרנט או למכשיר, נתונים נוצרים ומאוחסנים.
חברות שחושבות קדימה מכירות בחשיבות השימוש בנתונים כאלה. היא מאפשרת להם, בין היתר, לשפר את חוויות הלקוחות ואת הרווחיות. בין אם אתה מנסה לשפר את חוויית הלקוח או לנהל טוב יותר את המלאי שלך, נתונים יכולים לעזור לחברה שלך לקבל החלטות טובות יותר.
ככל שהעסק שלך רווחי יותר, כך תוכל לבצע שיפוטים כאלה מהר יותר. הפרקטיקה של שימוש בנתונים בזמן אמת כדי לבצע בחירות עסקיות מהירות ידועה כניתוח תפעולי, המכונה לפעמים מודיעין תפעולי.
ביצירה זו, נבחן לעומק תובנות ניתוח תפעוליות, מקרי שימוש ועוד הרבה יותר. בואו נתחיל.
מה זה ניתוח תפעולי?
"קבלת החלטות מונעת נתונים" מוזכרת לעתים קרובות בכל הצוותים.
למרות שזו הייתה מטרה גבוהה בעבר, התקדמות בערימת הנתונים, כגון מחסני נתונים, אגמי נתונים וכלי BI, הביאו את ההיגיון בנתונים בזמן אמת לקלים יותר ופחות יקרים מאי פעם.
הנתונים הפכו לבעלי ערך רב יותר כתוצאה מהתקדמות בתחום למידת מכונה, בינה מלאכותית וכריית נתונים.
עם זאת, נותרה בעיה בלתי פתירה: התובנות המתקבלות מהנתונים הללו שימושיות רק אם הן מנופות לביצוע שינוי עסקי שמניע את המחט קדימה.
ניתוחים תפעוליים הוא סוג של אנליטיקה עסקית המתמקדת בניטור הפעילות הנוכחית של החברה ובזמן אמת. הוא משתמש בניתוח נתונים בזמן אמת ובינה עסקית כדי להגביר את הפרודוקטיביות ולייעל את הפעילות היומיומית.
בעולם העסקים של היום, חיוני לחברות לקבל נתונים בזמן אמת ושקיפות מלאה לגבי התנהגות הצרכנים ותהליכי החברה, כך שהבעלים יוכלו לעקוב אחר הפעילות היומיומית שלהם ולנקוט את הצעדים הנדרשים כדי להגביר את אושר הלקוחות ואת התחתית. קַו.
איך זה עובד?
בשנים האחרונות, נוצרה מחסנית נתונים סטנדרטית חדשה, המתמקדת במחסן נתונים מסוגל לתמוך באנליטיקה קלאסית ותפעולית כאחד.
יישום אנליטיקה תפעולית הופך בר השגה עבור חברות בכל גודל אם אתה משקיע בתשתית הבסיסית הזו. ישנם ארבעה חלקים לערימת הנתונים העכשווית:
- שילוב נתונים – חשבו על Fivetran כפתרון ETL (חילוץ, טען, טרנספורמציה) שיחבר את כל מקורות הנתונים שלכם למחסן הנתונים שלכם.
- אחסון נתונים - שקול פְּתִית שֶׁלֶג, מחסן נתונים שיכול לאחסן נתונים מובנים ולא מובנים במיקום אחד.
- דוגמנות נתונים: שקול את dbt, יישום מודל נתונים המסייע לך בניהול הנתונים שלך על ידי מתן ספרייה של מודלים של נתונים שהופכים את הנתונים שלך לשימושים שונים.
- הפעלת נתונים: שקול את Teradata, טכנולוגיית אוטומציה של נתונים שתחלץ נתונים שימושיים ממחסן הנתונים שלך, תאמת אותם באופן אוטומטי ותעביר אותם לכלים שדורשים זאת.
מקרי שימוש בניתוח תפעולי
פונקציות עסקיות מרכזיות רבות נתמכות על ידי ניתוח תפעולי. בהתחשב בכך, הנה כמה דרכים שבהן מחלקות שונות בארגון שלך יכולות להפיק תועלת משימוש בניתוח תפעולי:
- שיווק: שימוש בנתונים תפעוליים כדי להציע הצעות ממוקדות לפריטים או מבצעים בזמן שצרכן מבצע קניות, עסקים יכולים למקסם את המכירות בזמן אמת. לדוגמה, ניתן להשתמש בכתובת ה-IP של לקוח כדי לקבוע את מיקומו ולהגדיר באופן דינמי את התמחור בהתאם לכוח הקנייה הטיפוסי של האזור.
- ניהול שוטף: באמצעות מודיעין מתמשך, עסקים עשויים לנהל טוב יותר את הפעילות שלהם, כגון ביצוע תחזוקה מונעת במכונות לפני שהם מתקלקלים או מילוי מחדש של פריטי מכירה פופולריים.
- IT: ניתוח תפעולי ב-IT כולל איסוף וניתוח מידע ביצועים בזמן אמת בין שרתים, רכיבי רשת, מערכות ענן ויישומים. לאחר מכן, המידע משמש את הטכנאים לשמירה על זמן פעולה ולחסוך בהוצאות התפעול.
- שרשראות אספקה: הם מסובכים ושבירים. רשתות האספקה זורעות הרס בגלל בעיות כמו מחסור במוצרים ומחסור בכוח אדם במחסנים, כמו גם הפרעות באספקה כמו אסונות תנועה ומזג אוויר. זה עלול לגרום להזמנות חוזרות כמו גם לצרכנים ושותפים לא מרוצים. הלוגיסטיקה של שרשרת האספקה משופרת על ידי פתרונות ניתוח תפעוליים, המספקים תובנה רבה יותר ומאפשרים זרימת מוצרים מהירה יותר.
- צוות ייצור: לניטור מכונות, כלי רכב וקווי ייצור, הם משתמשים לעתים קרובות בניתוח תפעולי. הם מספקים נתוני בטיחות ואיכות חיוניים, המובילים למקומות עבודה בריאים ויעילים יותר עם פחות תאונות וזמני השבתה.
- מפתחים: הם יכולים לבדוק כיצד הלקוחות משתמשים במוצרים שלהם בזמן אמת ולבצע התאמות תוך כדי שימוש בנתונים בזמן אמת. לדוגמה, אם שחקנים מתקשים לעבור קטע במשחק, יוצר משחק מקוון יכול לשנות את רמת הקושי של אזור זה או לתת כלים במשחק כדי לעזור לשחקנים להגדיל את הסיכויים שלהם להמשיך לשלב הבא.
יתרונות אנליטיקה תפעולית
יש סיבה לכך שחברות מובילות מרחיבות את ההשקעות שלהן בניתוח תפעולי. יש לו פוטנציאל להשפיע בצורה חיובית עמוקה על הארגון כולו. הנה ארבע סיבות לכך שארגונים שמעריכים ניתוח תפעולי לא מסתכלים לאחור.
1. קבלת החלטות מהירה
גישה פשוטה לנתונים בכלים שבהם אתה משתמש באופן קבוע מאפשרת לחברות לפעול בצורה מהירה וחכמה יותר, ומציעה מדידות קשות לגיבוי החלטות מאתגרות.
2. שביעות רצון מוגברת של הלקוח
לכידת נתונים ויישום שלהם כדי להבין את הצרכים האישיים נדרשים כדי לאפשר חווית לקוח יוצאת דופן.
בעבודה עם לקוחות, פתרונות ניתוח תפעוליים מאפשרים לחברות לפעול בזמן, דיוק ואמפתיה מוגברים. כתוצאה מכך, ללקוחות יש חוויות טובות יותר, הם נאמנים יותר ובעלי הערכות גבוהות יותר.
3. שביעות הרצון של העובדים השתפרה
אנשים מוכשרים לא רוצים לבזבז זמן על משימות שפל כמו הזנת נתונים, וגם לא רוצים לתזמן את ימיהם על ידי כניסה לשלוש פלטפורמות שונות. חברות שממשיכות להשתמש בשיטות עסקיות מיושנות מסתכנות באובדן צוות מוכשר למתחרים מתקדמים יותר מבחינה טכנולוגית.
חברות מובילות משתמשות בניתוח תפעולי עם אוטומציה של זרימת עבודה כדי לייעל את משימות העובדים, מה שמקל ומהיר יותר לקבל את המידע שאתה צריך כשאתה צריך אותו. יתרה מזאת, פחות עבודה עמוסה הופכת את קל יותר לגייס ולשמור עובדים מצוינים.
4. הגדלת רווחים
שקול לקוח מתקשר כדי לבצע הזמנה של מוצר או שירות חדש.
נתונים בהישג יד מאפשרת לנצל הזדמנויות כשהן צצות.
אתה יכול לתת ללקוחות הצעות מותאמות אישית שהם מגיבים להן אם יש לך את המידע הנכון, לעזור להם לקבל החלטות רכישה חכמות יותר ולשפר את הרווחיות הכוללת.
סיכום
לסיכום, על ידי שימוש ב-Operational Analytics, החברה שלך מעניקה את הכוח של בינה עסקית בזמן אמת בידי עובדי הקו הקדמי שלך, ומאפשרת להם לתת את מירב הערך לחברה. חברות פונות יותר ויותר לעיבוד נתונים בזמן אמת ככל שהעלויות של משאבים מבוססי ענן (כגון שרתים ומחסני נתונים) יורדות.
השאירו תגובה