Metaversums, mākslīgais intelekts (AI), mākoņdatošana, mobilās ierīces un lietiskais internets (IoT) kļūst arvien populārāki.
Tā rezultātā uzņēmumi ģenerē un apkopo vairāk datu nekā jebkad agrāk. Kad izveidojat savienojumu ar vietni vai ierīci, dati tiek ģenerēti un saglabāti.
Uz priekšu domājoši uzņēmumi atzīst šādu datu izmantošanas nozīmi. Tas ļauj viņiem, cita starpā, uzlabot klientu pieredzi un rentabilitāti. Neatkarīgi no tā, vai mēģināt uzlabot klientu pieredzi vai labāk pārvaldīt savus krājumus, dati var palīdzēt jūsu uzņēmumam pieņemt labākus lēmumus.
Jo ienesīgāks ir jūsu bizness, jo ātrāk jūs varat pieņemt šādus spriedumus. Prakse izmantot reāllaika datus, lai izdarītu ātras biznesa izvēles, ir pazīstama kā operatīvā analītika, dažkārt pazīstama arī kā operatīvā informācija.
Šajā rakstā mēs padziļināti aplūkosim operatīvās analīzes ieskatus, lietošanas gadījumus un daudz ko citu. Sāksim.
Kas ir operatīvā analīze?
Komandās bieži tiek pieminēta “uz datiem balstīta lēmumu pieņemšana”.
Lai gan iepriekš tas bija augsts mērķis, uzlabojumi datu kaudzē, piemēram, datu noliktavas, datu ezeri un BI rīki, ir padarījuši reāllaika datus vieglākus un lētākus nekā jebkad agrāk.
Dati ir kļuvuši vērtīgāki, pateicoties progresam mašīna mācīšanās, mākslīgais intelekts un datu ieguve.
Tomēr joprojām ir neatrisināma problēma: no šiem datiem gūtās atziņas ir noderīgas tikai tad, ja tās tiek izmantotas, lai veiktu izmaiņas uzņēmējdarbībā, kas virza uz priekšu.
Operatīvā analītika ir biznesa analīzes veids, kas koncentrējas uz uzņēmuma pašreizējās un reāllaika darbību uzraudzību. Tas izmanto reāllaika datu analīzi un biznesa informāciju, lai palielinātu produktivitāti un racionalizētu ikdienas darbības.
Mūsdienu biznesa pasaulē ir ļoti svarīgi, lai uzņēmumiem būtu reāllaika dati un pilnīga pārskatāmība par patērētāju uzvedību un uzņēmuma procesiem, lai īpašnieki varētu sekot līdzi savai ikdienas darbībai un veikt nepieciešamos pasākumus, lai palielinātu klientu laimi un labklājību. līniju.
Kā tas darbojas?
Pēdējos gados, ir radusies jauna standarta datu kaudze, kas vērsta uz datu noliktavu spēj atbalstīt gan klasisko, gan operatīvo analīzi.
Operatīvās analīzes ieviešana kļūst ļoti paveicama jebkura lieluma uzņēmumiem, ja jūs ieguldāt šajā fundamentālajā infrastruktūrā. Mūsdienu datu kaudzītē ir četras sadaļas:
- Datu integrācija – Padomājiet par Fivetran kā ETL (izvilkšanas, ielādes, pārveidošanas) risinājumu, kas savienos visus jūsu datu avotus ar jūsu datu noliktavu.
- Datu glabāšana – apsveriet Sniega pārsla, datu noliktava, kas var glabāt gan strukturētus, gan nestrukturētus datus vienā vietā.
- Datu modelēšana: Apsveriet iespēju izmantot dbt — datu modelēšanas lietojumprogrammu, kas palīdz pārvaldīt datus, nodrošinot datu modeļu bibliotēku, kas padara jūsu datus izmantojamus dažādiem lietojumiem.
- Datu aktivizēšana: Apsveriet Teradata — datu automatizācijas tehnoloģiju, kas no jūsu datu noliktavas iegūs izmantojamus datus, tos automātiski pārbaudīs un pārsūtīs uz rīkiem, kuriem tie ir nepieciešami.
Operatīvās analīzes lietošanas gadījumi
Daudzas galvenās biznesa funkcijas atbalsta darbības analītika. Paturot to prātā, šeit ir daži veidi, kā dažādi jūsu organizācijas departamenti var gūt labumu no operatīvās analīzes izmantošanas.
- Marketing: izmantojot darbības datus, lai piedāvātu mērķtiecīgus ieteikumus precēm vai akcijām, kamēr patērētājs iepērkas, uzņēmumi var palielināt pārdošanu reāllaikā. Piemēram, klienta IP adresi var izmantot, lai noteiktu viņa atrašanās vietu un dinamiski iestatītu cenas atkarībā no apgabala tipiskās pirktspējas.
- vadība: Izmantojot nepārtrauktu informāciju, uzņēmumi var labāk pārvaldīt savas darbības, piemēram, veikt iekārtu profilaktisko apkopi, pirms tā sabojājas, vai uzpildīt populāras pārdošanas preces.
- IT: Operatīvā analīze IT ietver reāllaika veiktspējas informācijas apkopošanu un analīzi serveros, tīkla komponentos, mākoņsistēmās un lietojumprogrammās. Pēc tam tehniķi izmanto informāciju, lai uzturētu darbspējas laiku un ietaupītu darbības izdevumus.
- Piegādes ķēdes: Tie ir sarežģīti un trausli. Piegādes ķēdes izposta tādas problēmas kā produktu trūkums un noliktavu personāla trūkums, kā arī piegādes pārtraukumi, piemēram, satiksmes un laikapstākļu katastrofas. Tas var izraisīt atpakaļpasūtījumus, kā arī neapmierinātus patērētājus un partnerus. Piegādes ķēdes loģistika tiek uzlabota ar operatīvās analīzes risinājumiem, kas sniedz labāku ieskatu un ļauj ātrāk nodrošināt produktu plūsmu.
- Ražošanas komanda: mašīnu, transportlīdzekļu un ražošanas līniju uzraudzībai tie bieži izmanto darbības analīzi. Tie sniedz būtiskus drošības un kvalitātes datus, kas nodrošina veselīgākas un efektīvākas darba vietas ar mazāku nelaimes gadījumu un dīkstāves skaitu.
- Izstrādātāji: viņi var pārbaudīt, kā klienti izmanto savus produktus reāllaikā, un veikt pielāgojumus, izmantojot reāllaika datus. Piemēram, ja spēlētājiem ir grūtības pārvarēt kādu spēles segmentu, tiešsaistes spēles veidotājs var mainīt šīs zonas sarežģītības līmeni vai piedāvāt spēlē rīkus, lai palīdzētu spēlētājiem palielināt izredzes pāriet uz nākamo posmu.
Operatīvās analīzes priekšrocības
Ir iemesls, kāpēc vadošie uzņēmumi paplašina savus ieguldījumus darbības analītikā. Tam ir potenciāls būtiski pozitīvi ietekmēt visu organizāciju. Šeit ir četri iemesli, kāpēc organizācijas, kas novērtē operatīvo analīzi, neatskatās atpakaļ.
1. Ātra lēmumu pieņemšana
Vienkārša piekļuve datiem jūsu regulāri izmantotajos rīkos ļauj uzņēmumiem darboties ātrāk un gudrāk, piedāvājot sarežģītus mērījumus, lai atbalstītu izaicinošus lēmumus.
2. Paaugstināta klientu apmierinātība
Lai nodrošinātu izcilu klientu pieredzi, ir nepieciešams iegūt datus un tos lietot, lai izprastu individuālās vajadzības.
Strādājot ar klientiem, operatīvās analīzes risinājumi ļauj uzņēmumiem darboties ar lielāku savlaicīgumu, precizitāti un empātiju. Rezultātā klientiem ir labāka pieredze, viņi ir lojālāki un viņu novērtējumi ir augstāki.
3. Darbinieku apmierinātība ir uzlabojusies
Talantīgi cilvēki nevēlas tērēt laiku tādiem niecīgiem uzdevumiem kā datu ievade, kā arī nevēlas ieplānot savas dienas, ieejot trīs dažādās platformās. Uzņēmumi, kas turpina izmantot novecojušu uzņēmējdarbības praksi, riskē zaudēt kompetentus darbiniekus tehnoloģiski progresīvākiem konkurentiem.
Vadošie uzņēmumi izmanto darbības analīzi ar darbplūsmas automatizāciju, lai racionalizētu darbinieku uzdevumus, atvieglojot un ātrāk iegūstot nepieciešamo informāciju, kad tā ir nepieciešama. Turklāt mazāk noslogots darbs ļauj vienkāršāk pieņemt darbā un saglabāt izcilus darbiniekus.
4. Palielināta peļņa
Apsveriet, ka klients zvana, lai pasūtītu jaunu produktu vai pakalpojumu.
Ja dati ir rokas stiepiena attālumā, varat izmantot iespējas, kad tās parādās.
Ja jums ir pareiza informācija, varat sniegt klientiem pielāgotus piedāvājumus, uz kuriem viņi reaģē, palīdzot viņiem pieņemt gudrākus pirkuma lēmumus un uzlabojot kopējo rentabilitāti.
Secinājumi
Noslēgumā jāsaka, ka, izmantojot Operacionālo analīzi, jūsu uzņēmums nodod reāllaika biznesa informācijas jaudu jūsu vadošo darbinieku rokās, ļaujot viņiem sniegt uzņēmumam vislielāko vērtību. Uzņēmumi arvien vairāk pievēršas reāllaika datu apstrādei, jo samazinās mākoņa resursu (piemēram, serveru un datu noliktavu) izmaksas.
Atstāj atbildi