Metaverse, kecerdasan buatan (AI), komputasi awan, piranti seluler, lan Internet of Things (IoT) kabeh dadi luwih populer.
Akibaté, bisnis ngasilake lan ngumpulake data luwih akeh tinimbang sadurunge. Nalika sampeyan nyambung menyang situs web utawa piranti, data digawe lan disimpen.
Perusahaan sing mikir maju ngerteni pentinge nggunakake data kasebut. Iki ngidini dheweke, ing antarane, nambah pengalaman lan bathi pelanggan. Apa sampeyan nyoba nambah pengalaman pelanggan utawa ngatur inventaris kanthi luwih apik, data bisa mbantu perusahaan nggawe keputusan sing luwih apik.
Sing luwih nguntungake bisnis sampeyan, luwih cepet sampeyan bisa nggawe keputusan kasebut. Praktek nggunakake data wektu nyata kanggo nggawe pilihan bisnis sing cepet dikenal minangka analytics operasional, kadhangkala dikenal minangka intelijen operasional.
Ing bagean iki, kita bakal nliti wawasan analytics operasional, kasus panggunaan, lan liya-liyane. Ayo diwiwiti.
Apa Operasional Analytics?
"Data-driven decision-making" asring kasebut ing saindhenging tim.
Sanajan iki sadurunge minangka tujuan sing dhuwur, kemajuan ing tumpukan data, kayata gudang data, tlaga data, lan alat BI, nggawe data wektu nyata luwih gampang lan luwih murah tinimbang sadurunge.
Data wis dadi luwih larang minangka asil saka kemajuan ing learning machine, artificial intelligence, lan data mining.
Nanging, isih ana masalah sing ora bisa ditanggulangi: wawasan sing dipikolehi saka data iki mung migunani yen digunakke kanggo nggawe owah-owahan bisnis sing ngobahake jarum ing ngarep.
Analytics operasi minangka jinis analytics bisnis sing fokus kanggo ngawasi operasi perusahaan saiki lan wektu nyata. Iki nggunakake analisis data wektu nyata lan intelijen bisnis kanggo nambah produktivitas lan nyepetake operasi saben dina.
Ing jagad bisnis saiki, penting banget kanggo perusahaan duwe data wektu nyata lan transparansi lengkap menyang prilaku konsumen lan proses perusahaan supaya para pamilik bisa nglacak operasi saben dina lan njupuk langkah sing dibutuhake kanggo ningkatake rasa seneng pelanggan lan dhasar. baris.
Carane ora iku bisa?
Ing taun-taun pungkasan, tumpukan data standar anyar wis njedhul, fokus ing gudang data bisa ndhukung analytics klasik lan operasional.
Ngleksanakake analytics operasional dadi bisa ditindakake kanggo perusahaan saka ukuran apa wae yen sampeyan nandur modal ing infrastruktur dhasar iki. Ana papat bagean kanggo tumpukan data kontemporer:
- Integrasi Data - Coba Fivetran minangka solusi ETL (ekstrak, muat, transformasi) sing bakal nyambungake kabeh sumber data menyang gudang data.
- Panyimpenan Data - Coba Snowflake, gudang data sing bisa nyimpen data terstruktur lan ora terstruktur ing sak panggonan.
- Pemodelan Data: Coba dbt, aplikasi pemodelan data sing mbantu sampeyan ngatur data kanthi nyedhiyakake perpustakaan model data sing nggawe data sampeyan bisa digunakake kanggo macem-macem panggunaan.
- Aktivasi Data: Coba Teradata, teknologi otomatisasi data sing bakal ngekstrak data sing bisa digunakake saka gudang data, verifikasi kanthi otomatis, lan ngirim menyang alat sing mbutuhake.
Kasus Gunakake Analytics Operasional
Akeh fungsi bisnis utama sing didhukung dening analytics operasional. Elinga, ing ngisor iki sawetara cara kanggo macem-macem departemen ing organisasi sampeyan bisa entuk manfaat saka nggunakake analytics operasional:
- Marketing: Nggunakake data operasional kanggo menehi saran sing ditargetake kanggo item utawa promosi nalika konsumen lagi blanja, bisnis bisa nggedhekake dodolan ing wektu nyata. Contone, alamat IP pelanggan bisa digunakake kanggo nemtokake lokasi lan nyetel rega kanthi dinamis gumantung saka daya beli khas wilayah kasebut.
- Manajemen: Nggunakake intelijen terus-terusan, bisnis bisa luwih apik ngatur operasi, kayata nindakake pangopènan preventif ing mesin sadurunge rusak utawa ngisi ulang barang dodolan populer.
- IT: Analisis Operasional ing IT kalebu ngumpulake lan nganalisa informasi kinerja wektu nyata ing server, komponen jaringan, sistem awan, lan aplikasi. Informasi kasebut banjur digunakake dening teknisi kanggo njaga wektu aktif lan ngirit biaya operasi.
- Rantai pasokan: Padha rumit lan rapuh. Rantai pasokan nyebabake kacilakan amarga masalah kayata kekurangan produk lan kekurangan personel gudang, uga gangguan pangiriman kayata lalu lintas lan bencana cuaca. Iki bisa nyebabake pesenan mundur uga konsumen lan mitra sing ora marem. Logistik rantai pasokan ditingkatake kanthi solusi analitik operasional, sing menehi wawasan sing luwih gedhe lan ngidini aliran produk luwih cepet.
- Tim produksi: Kanggo ngawasi mesin, kendaraan, lan jalur manufaktur, dheweke kerep nggunakake analytics operasional. Dheweke menehi data safety lan kualitas sing penting, sing ndadékaké papan kerja sing luwih sehat lan luwih efisien kanthi luwih sithik kacilakan lan wektu mandheg.
- Developers: Padha bisa mriksa carane pelanggan nggunakake produk ing wektu nyata lan nggawe pangaturan ing fly nggunakake data nyata-wektu. Contone, yen pemain ngalami alangan kanggo ngliwati bagean saka game, pangripta game online bisa ngowahi tingkat kangelan ing wilayah kasebut utawa menehi alat ing game kanggo mbantu pemain nambah kesempatan kanggo nerusake menyang tahap sabanjure.
Keuntungan Analytics Operasional
Ana alesan kenapa perusahaan terkemuka ngembangake investasi ing analytics operasional. Nduwe potensial kanggo nduwe pengaruh sing positif banget ing kabeh organisasi. Ing ngisor iki ana papat alasan kenapa organisasi sing ngurmati analytics operasional ora katon maneh.
1. Rapid kaputusan-nggawe
Duwe akses sing gampang menyang data ing alat sing sampeyan gunakake kanthi rutin ngidini perusahaan bisa beroperasi kanthi luwih cepet lan cerdas, menehi pangukuran sing angel kanggo nggawe cadangan keputusan sing tantangan.
2. Tambah kepuasan klien
Njupuk data lan ngetrapake kanggo mangerteni kabutuhan individu dibutuhake kanggo ngaktifake pengalaman klien sing luar biasa.
Nalika nggarap para pelanggan, solusi analitik operasional mbisakake perusahaan beroperasi kanthi luwih cepet, akurasi, lan empati. Akibaté, pelanggan duwe pengalaman sing luwih apik, luwih setya, lan duwe evaluasi sing luwih dhuwur.
3. Kepuasan karyawan wis apik
Wong sing duwe bakat ora pengin mbuwang wektu kanggo tugas-tugas kasar kayata entri data, lan uga ora pengin nggawe jadwal dina kanthi mlebu ing telung platform sing beda. Perusahaan sing terus nggunakake praktik bisnis sing ketinggalan jaman bakal kelangan staf sing kompeten kanggo pesaing sing luwih maju kanthi teknologi.
Perusahaan terkemuka nggunakake analytics operasional kanthi otomatisasi alur kerja kanggo nyepetake tugas para pekerja, supaya luwih gampang lan luwih cepet entuk informasi, sing dibutuhake nalika sampeyan butuh. Salajengipun, kurang sibuk nggawe luwih gampang kanggo nyewa lan njaga karyawan sing apik banget.
4. Bathi tambah
Coba pelanggan nelpon kanggo nggawe pesenan kanggo produk utawa layanan anyar.
Duwe data ing pucuk driji sampeyan bisa nggunakake kesempatan nalika muncul.
Sampeyan bisa menehi klien tawaran khusus sing ditanggapi yen sampeyan duwe informasi sing bener, mbantu dheweke nggawe keputusan tuku sing luwih cerdas lan nambah bathi sakabèhé.
kesimpulan
Kesimpulane, kanthi nggunakake Analytics Operasional, perusahaan sampeyan nyedhiyakake kekuwatan Business Intelligence Real-time ing tangan karyawan ngarep sampeyan, supaya bisa menehi nilai paling apik kanggo perusahaan. Perusahaan saya tambah akeh kanggo pangolahan data wektu nyata amarga biaya sumber daya awan (kayata server lan gudang data) tiba.
Ninggalake a Reply