메타버스, 인공 지능(AI), 클라우드 컴퓨팅, 모바일 장치 및 사물 인터넷(IoT)이 모두 대중화되고 있습니다.
결과적으로 기업은 그 어느 때보다 더 많은 데이터를 생성하고 수집합니다. 웹 사이트 또는 장치에 연결하면 데이터가 생성되고 저장됩니다.
미래 지향적인 기업은 이러한 데이터 활용의 중요성을 인식하고 있습니다. 무엇보다도 고객 경험과 수익성을 개선할 수 있습니다. 고객 경험을 개선하거나 재고 관리를 개선하려는 경우 데이터는 회사가 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.
사업의 수익성이 높을수록 그러한 판단을 더 빨리 내릴 수 있습니다. 신속한 비즈니스 선택을 위해 실시간 데이터를 사용하는 관행을 운영 분석(운영 인텔리전스라고도 함)이라고 합니다.
이 기사에서는 운영 분석 통찰력, 사용 사례 등에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 의 시작하자.
운영 분석이란 무엇입니까?
"데이터 기반 의사 결정"은 팀 전체에서 자주 언급됩니다.
이전에는 이것이 큰 목표였지만 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 및 BI 도구와 같은 데이터 스택의 발전으로 인해 실시간 데이터를 이전보다 더 쉽고 저렴하게 이해할 수 있게 되었습니다.
기술의 발전으로 인해 데이터의 가치가 더욱 높아졌습니다. 기계 학습, 인공 지능 및 데이터 마이닝.
그러나 해결할 수 없는 문제가 남아 있습니다. 이 데이터에서 얻은 통찰력은 바늘을 앞으로 이동시키는 비즈니스 변화를 만드는 데 활용되는 경우에만 유용합니다.
운영 분석 회사의 현재 및 실시간 운영을 모니터링하는 데 중점을 둔 비즈니스 분석 유형입니다. 실시간 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스를 사용하여 생산성을 높이고 일상적인 작업을 간소화합니다.
오늘날의 비즈니스 세계에서 기업은 실시간 데이터를 보유하고 소비자 행동 및 회사 프로세스에 대한 완전한 투명성을 확보하여 소유자가 일상적인 운영을 추적하고 고객 행복과 수익을 높이는 데 필요한 조치를 취할 수 있도록 하는 것이 중요합니다.
어떻게 진행합니까?
최근, 데이터 웨어하우스에 초점을 맞춘 새로운 표준 데이터 스택이 등장했습니다. 기존 및 운영 분석을 모두 지원할 수 있습니다.
운영 분석 구현은 이 기본 인프라에 투자하는 경우 모든 규모의 회사에서 매우 달성할 수 있습니다. 최신 데이터 스택에는 네 가지 섹션이 있습니다.
- 데이터 통합 – Fivetran을 모든 데이터 소스를 데이터 웨어하우스에 연결하는 ETL(추출, 로드, 변환) 솔루션으로 생각하십시오.
- 데이터 스토리지 – 고려 눈송이, 정형 데이터와 비정형 데이터를 모두 한 위치에 저장할 수 있는 데이터 웨어하우스입니다.
- 데이터 모델링: 데이터를 다양한 용도로 사용할 수 있도록 하는 데이터 모델 라이브러리를 제공하여 데이터 관리를 지원하는 데이터 모델링 애플리케이션인 dbt를 고려하십시오.
- 데이터 활성화: 데이터 웨어하우스에서 사용 가능한 데이터를 추출하여 자동으로 확인하고 필요한 도구로 전송하는 데이터 자동화 기술인 Teradata를 고려하십시오.
운영 분석 사용 사례
많은 주요 비즈니스 기능이 운영 분석에 의해 지원됩니다. 이를 염두에 두고 조직의 다양한 부서에서 운영 분석을 사용하여 이점을 얻을 수 있는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.
- 마케팅: 운영 데이터를 사용하여 소비자가 쇼핑하는 동안 품목 또는 프로모션에 대한 타겟 제안을 제공함으로써 기업은 실시간으로 매출을 극대화할 수 있습니다. 예를 들어 고객의 IP 주소를 활용하여 고객의 위치를 파악하고 해당 지역의 일반적인 구매력에 따라 가격을 동적으로 설정할 수 있습니다.
- : 기업은 지속적인 인텔리전스를 사용하여 기계가 고장나기 전에 예방적 유지보수를 수행하거나 인기 있는 판매 품목을 리필하는 등 운영을 더 잘 관리할 수 있습니다.
- IT: IT의 운영 분석에는 서버, 네트워킹 구성 요소, 클라우드 시스템 및 응용 프로그램에 대한 실시간 성능 정보 수집 및 분석이 포함됩니다. 그런 다음 기술자는 이 정보를 사용하여 가동 시간을 유지하고 운영 비용을 절감합니다.
- 공급망: 복잡하고 깨지기 쉽습니다. 공급망은 제품 부족 및 창고 인력 부족과 같은 문제는 물론 교통 및 기상 재해와 같은 배송 중단으로 인해 혼란을 겪고 있습니다. 이로 인해 이월 주문은 물론 불만족스러운 소비자 및 파트너가 발생할 수 있습니다. 공급망 물류는 더 큰 통찰력을 제공하고 더 빠른 제품 흐름을 허용하는 운영 분석 솔루션으로 개선됩니다.
- 제조팀: 기계, 차량 및 제조 라인을 모니터링하기 위해 운영 분석을 자주 사용합니다. 필수 안전 및 품질 데이터를 제공하여 사고 및 가동 중단 시간을 줄이면서 더 건강하고 효율적인 작업장으로 이어집니다.
- 개발자: 고객이 제품을 어떻게 사용하는지 실시간으로 확인하고 실시간 데이터를 활용하여 즉석에서 조정할 수 있습니다. 예를 들어 플레이어가 게임의 한 부분을 통과하는 데 문제가 있는 경우 온라인 게임 제작자는 해당 영역의 난이도를 수정하거나 게임 내 도구를 제공하여 플레이어가 다음 단계로 계속 진행할 수 있는 기회를 높일 수 있습니다.
운영 분석 이점
선두 기업들이 운영 분석에 대한 투자를 확대하는 데에는 이유가 있습니다. 조직 전체에 매우 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 잠재력이 있습니다. 다음은 운영 분석을 중시하는 조직이 뒤를 돌아보지 않는 네 가지 이유입니다.
1. 신속한 의사결정
정기적으로 사용하는 도구의 데이터에 간단하게 액세스하면 회사가 보다 빠르고 지능적으로 운영할 수 있으므로 어려운 결정을 뒷받침하는 정확한 측정을 제공할 수 있습니다.
2. 고객 만족도 향상
뛰어난 고객 경험을 제공하려면 데이터를 수집하고 이를 적용하여 개인의 요구 사항을 이해해야 합니다.
고객과 협력할 때 운영 분석 솔루션을 통해 회사는 적시성, 정확성 및 공감을 향상하여 운영할 수 있습니다. 결과적으로 고객은 더 나은 경험을 하고, 더 충성도가 높아지고, 더 높은 평가를 받습니다.
3. 직원 만족도가 향상되었습니다.
재능 있는 사람들은 데이터 입력과 같은 하찮은 일에 시간을 낭비하고 싶지 않으며, 세 가지 다른 플랫폼에 들어가 하루 일정을 짜고 싶지도 않습니다. 구식 비즈니스 관행을 계속 사용하는 회사는 기술적으로 더 발전된 경쟁업체에 유능한 직원을 잃을 위험이 있습니다.
선두 기업은 워크플로 자동화와 함께 운영 분석을 사용하여 작업자의 작업을 간소화하여 필요할 때 필요한 정보를 더 쉽고 빠르게 얻을 수 있도록 합니다. 또한 바쁜 업무가 줄어 우수한 직원을 고용하고 유지하는 것이 더 간단해집니다.
4. 이익 증가
새로운 제품이나 서비스를 주문하기 위해 전화하는 고객을 생각해 보십시오.
손끝에 데이터가 있으면 기회가 나타날 때 이를 활용할 수 있습니다.
올바른 정보가 있는 경우 고객이 응답하는 맞춤형 제안을 제공하여 보다 현명한 구매 결정을 내리고 전반적인 수익성을 개선할 수 있습니다.
결론
결론적으로, Operational Analytics를 사용함으로써 귀사는 일선 직원에게 실시간 비즈니스 인텔리전스의 기능을 제공하여 그들이 회사에 최대한의 가치를 제공할 수 있도록 합니다. 클라우드 기반 리소스(예: 서버 및 데이터 웨어하우스)의 비용이 감소함에 따라 회사는 점점 더 실시간 데이터 처리로 전환하고 있습니다.
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