Metaversa, dirbtinis intelektas (AI), debesų kompiuterija, mobilieji įrenginiai ir daiktų internetas (IoT) tampa vis populiaresni.
Dėl to įmonės generuoja ir surenka daugiau duomenų nei bet kada anksčiau. Kai prisijungiate prie svetainės ar įrenginio, duomenys generuojami ir saugomi.
Į ateitį mąstančios įmonės pripažįsta tokių duomenų panaudojimo svarbą. Tai leidžia jiems, be kita ko, pagerinti klientų patirtį ir pelningumą. Nesvarbu, ar bandote pagerinti klientų patirtį, ar geriau valdyti savo atsargas, duomenys gali padėti jūsų įmonei priimti geresnius sprendimus.
Kuo pelningesnis jūsų verslas, tuo greičiau galėsite priimti tokius sprendimus. Realaus laiko duomenų panaudojimas greitiems verslo pasirinkimams priimti yra žinomas kaip operatyvinė analizė, kartais vadinama operatyvine žvalgyba.
Šiame straipsnyje mes išsamiai apžvelgsime operatyvinės analizės įžvalgas, naudojimo atvejus ir dar daugiau. Pradėkime.
Kas yra operacinė analizė?
„Duomenimis pagrįstų sprendimų priėmimas“ dažnai minimas visose komandose.
Nors anksčiau tai buvo aukštas tikslas, patobulinus duomenų krūvą, pvz., duomenų saugyklas, duomenų ežerus ir BI įrankius, realaus laiko duomenys tapo lengvesni ir pigesni nei bet kada anksčiau.
Duomenys tapo vertingesni dėl pažangos mašininis mokymasis, dirbtinis intelektas ir duomenų gavyba.
Tačiau išlieka neišspręsta problema: iš šių duomenų gautos įžvalgos yra naudingos tik tuomet, jei jos panaudojamos verslo pokyčiams, kurie juda į priekį.
Operatyvinė analizė yra verslo analitikos rūšis, kurios metu pagrindinis dėmesys skiriamas esamos ir realiojo laiko įmonės veiklos stebėjimui. Jame naudojama duomenų analizė realiuoju laiku ir verslo žvalgyba, siekiant padidinti produktyvumą ir supaprastinti kasdienes operacijas.
Šiuolaikiniame verslo pasaulyje labai svarbu, kad įmonės turėtų duomenis realiuoju laiku ir visišką vartotojų elgsenos bei įmonės procesų skaidrumą, kad savininkai galėtų sekti savo kasdienes operacijas ir imtis reikiamų veiksmų, kad padidintų klientų laimę ir padidėtų jos dugnas. linija.
Kaip tai veikia?
Pastaraisiais metais, atsirado naujas standartinis duomenų krūvas, orientuotas į duomenų saugyklą galintis palaikyti tiek klasikinę, tiek operacinę analizę.
Jei investuosite į šią pagrindinę infrastruktūrą, bet kokio dydžio įmonėms bus labai patogu įgyvendinti veiklos analizę. Šiuolaikinį duomenų krūvą sudaro keturi skyriai:
- Duomenų integravimas – Pagalvokite apie Fivetran kaip ETL (ištraukimo, įkėlimo, transformavimo) sprendimą, kuris sujungs visus jūsų duomenų šaltinius su duomenų saugykla.
- Duomenų saugojimas – apsvarstykite Snieguolė, duomenų saugykla, kurioje vienoje vietoje galima saugoti ir struktūrinius, ir nestruktūruotus duomenis.
- Duomenų modeliavimas: Apsvarstykite galimybę naudoti dbt – duomenų modeliavimo programą, kuri padeda tvarkyti duomenis, pateikdama duomenų modelių biblioteką, leidžiančią jūsų duomenis naudoti įvairiems tikslams.
- Duomenų aktyvinimas: Apsvarstykite galimybę naudoti „Teradata“ – duomenų automatizavimo technologiją, kuri iš jūsų duomenų saugyklos ištrauks tinkamus duomenis, automatiškai juos patikrins ir perduos į įrankius, kuriems to reikia.
Operatyvinės analizės naudojimo atvejai
Daugelį pagrindinių verslo funkcijų palaiko veiklos analizė. Turint tai omenyje, čia yra keletas būdų, kaip įvairūs jūsų organizacijos skyriai gali gauti naudos iš veiklos analizės:
- prekyba: naudodamos operatyvinius duomenis, kad pateiktų tikslinius pasiūlymus dėl prekių ar reklamų, kai vartotojas apsiperka, įmonės gali maksimaliai padidinti pardavimą realiuoju laiku. Pavyzdžiui, kliento IP adresas gali būti naudojamas nustatyti jo vietą ir dinamiškai nustatyti kainas, atsižvelgiant į tipinę vietovės perkamąją galią.
- valdymas: Naudodamos nuolatinę informaciją, įmonės gali geriau valdyti savo veiklą, pvz., atlikti prevencinę technikos priežiūrą, kol ji sugenda, arba papildyti populiarias parduodamas prekes.
- IT: IT operacinė analizė apima serverių, tinklo komponentų, debesų sistemų ir programų našumo informacijos rinkimą ir analizavimą realiuoju laiku. Tada technika naudoja informaciją, kad išlaikytų veikimo laiką ir sutaupytų veiklos išlaidas.
- Tiekimo grandinės: Jie sudėtingi ir trapūs. Tiekimo grandines sugriauna tokios problemos kaip produktų trūkumas ir darbuotojų trūkumas sandėliuose, taip pat tiekimo sutrikimai, tokie kaip eismo ir oro katastrofos. Dėl to gali atsirasti vėlesnių užsakymų, taip pat nepatenkintų vartotojų ir partnerių. Tiekimo grandinės logistika patobulinta operatyvinės analizės sprendimais, kurie suteikia geresnę įžvalgą ir leidžia greitesniam produktų srautui.
- Gamybos komanda: Mašinoms, transporto priemonėms ir gamybos linijoms stebėti jie dažnai naudoja veiklos analizę. Jie suteikia esminius saugos ir kokybės duomenis, todėl darbo vietos yra sveikesnės ir veiksmingesnės, o nelaimingų atsitikimų ir prastovų yra mažiau.
- Programavimas: jie gali patikrinti, kaip klientai naudoja savo produktus realiuoju laiku, ir atlikti koregavimus naudodami realiojo laiko duomenis. Pavyzdžiui, jei žaidėjams sunku įveikti tam tikrą žaidimo segmentą, internetinio žaidimo kūrėjas gali pakeisti tos srities sudėtingumo lygį arba žaidime duoti įrankius, kurie padėtų žaidėjams padidinti šansus pereiti į kitą etapą.
Operatyvinės analizės pranašumai
Yra priežastis, kodėl pirmaujančios įmonės plečia savo investicijas į veiklos analizę. Tai gali turėti didelės teigiamos įtakos visai organizacijai. Štai keturios priežastys, kodėl organizacijos, vertinančios veiklos analizę, nežiūri atgal.
1. Greitas sprendimų priėmimas
Paprasta prieiga prie duomenų, esančių jūsų reguliariai naudojamuose įrankiuose, leidžia įmonėms veikti greičiau ir išmaniau, todėl siūlomi sudėtingi matavimai, padedantys priimti sudėtingus sprendimus.
2. Padidėjęs klientų pasitenkinimas
Duomenų fiksavimas ir pritaikymas individualiems poreikiams suprasti yra būtinas, kad būtų užtikrinta išskirtinė klientų patirtis.
Dirbant su klientais, operatyvinės analizės sprendimai leidžia įmonėms veikti savalaikiau, tiksliau ir empatiškai. Dėl to klientai turi geresnę patirtį, yra lojalesni ir turi aukštesnius įvertinimus.
3. Darbuotojų pasitenkinimas pagerėjo
Talentingi žmonės nenori gaišti laiko niūrioms užduotims, tokioms kaip duomenų įvedimas, taip pat nenori planuoti savo dienų įeidami į tris skirtingas platformas. Įmonės, kurios ir toliau taiko pasenusią verslo praktiką, rizikuoja prarasti kompetentingus darbuotojus technologiškai pažengusiems konkurentams.
Pirmaujančios įmonės naudoja operatyvinę analizę su darbo eigos automatizavimu, kad supaprastintų darbuotojų užduotis, kad būtų lengviau ir greičiau gauti reikiamą informaciją, kai jos reikia. Be to, dėl mažiau užimto darbo lengviau įdarbinti ir išlaikyti puikius darbuotojus.
4. Padidėjęs pelnas
Apsvarstykite, ar klientas skambina norėdami užsisakyti naują produktą ar paslaugą.
Turėdami duomenis po ranka, galėsite pasinaudoti galimybėmis, kai jos atsiranda.
Galite pateikti klientams pritaikytus pasiūlymus, į kuriuos jie atsakys, jei turite teisingą informaciją, padėdami jiems priimti protingesnius pirkimo sprendimus ir pagerinti bendrą pelningumą.
Išvada
Apibendrinant galima pasakyti, kad naudojant operatyvinę analizę jūsų įmonė realiojo laiko verslo žvalgybos galią atiduoda į jūsų pirmaujančių darbuotojų rankas, todėl jie gali suteikti įmonei didžiausią vertę. Įmonės vis dažniau kreipiasi į duomenų apdorojimą realiuoju laiku, nes mažėja debesų išteklių (pvz., serverių ir duomenų saugyklų) sąnaudos.
Palikti atsakymą