मेटाव्हर्स, आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स (एआय), क्लाउड कंप्युटिंग, मोबाईल उपकरणे आणि इंटरनेट ऑफ थिंग्ज (आयओटी) हे सर्व अधिक लोकप्रिय होत आहेत.
परिणामी, व्यवसाय पूर्वीपेक्षा जास्त डेटा व्युत्पन्न करतात आणि गोळा करतात. तुम्ही वेबसाइट किंवा डिव्हाइसशी कनेक्ट करता तेव्हा, डेटा व्युत्पन्न आणि संग्रहित केला जातो.
फॉरवर्ड-थिंकिंग कंपन्या अशा डेटाचा वापर करण्याचे महत्त्व ओळखतात. हे त्यांना इतर गोष्टींबरोबरच, ग्राहक अनुभव आणि नफा सुधारण्यास अनुमती देते. तुम्ही ग्राहकाचा अनुभव सुधारण्याचा प्रयत्न करत असलात किंवा तुमची इन्व्हेंटरी अधिक चांगल्या प्रकारे व्यवस्थापित करत असाल, डेटा तुमच्या कंपनीला चांगले निर्णय घेण्यास मदत करू शकतो.
तुमचा व्यवसाय जितका अधिक फायदेशीर असेल तितक्या लवकर तुम्ही असे निर्णय घेऊ शकता. जलद व्यवसाय निवडी करण्यासाठी रिअल-टाइम डेटा वापरण्याच्या सरावाला ऑपरेशनल अॅनालिटिक्स म्हणून ओळखले जाते, कधीकधी ऑपरेशनल इंटेलिजन्स म्हणून ओळखले जाते.
या तुकड्यात, आम्ही ऑपरेशनल अॅनालिटिक्स इनसाइट्स, केसेस वापरणे आणि बरेच काही सखोलपणे पाहू. चला सुरवात करूया.
ऑपरेशनल अॅनालिटिक्स म्हणजे काय?
"डेटा-चालित निर्णय घेण्याचा" सर्व संघांमध्ये वारंवार उल्लेख केला जातो.
हे पूर्वी एक मोठे उद्दिष्ट असले तरी, डेटा स्टॅकमधील प्रगती, जसे की डेटा वेअरहाऊस, डेटा लेक आणि BI टूल्स, रीअल-टाइम डेटाचा अर्थ पूर्वीपेक्षा अधिक सोपा आणि कमी खर्चिक झाला आहे.
मधील प्रगतीमुळे डेटा अधिक मौल्यवान झाला आहे मशीन शिक्षण, कृत्रिम बुद्धिमत्ता आणि डेटा मायनिंग.
तथापि, एक न सोडवता येणारी समस्या उरली आहे: या डेटामधून मिळालेली अंतर्दृष्टी केवळ तेव्हाच उपयोगी ठरते जेव्हा त्यांचा सुई पुढे सरकणारा व्यवसाय बदल करण्यासाठी उपयोग केला जातो.
ऑपरेशनल विश्लेषणे हा व्यवसाय विश्लेषणाचा एक प्रकार आहे जो कंपनीच्या वर्तमान आणि रीअल-टाइम ऑपरेशन्सवर लक्ष केंद्रित करतो. उत्पादकता वाढवण्यासाठी आणि दैनंदिन कामकाज सुव्यवस्थित करण्यासाठी हे रिअल-टाइम डेटा विश्लेषण आणि व्यवसाय बुद्धिमत्ता वापरते.
आजच्या व्यवसायाच्या जगात, कंपन्यांसाठी रिअल-टाइम डेटा असणे आणि ग्राहकांच्या वर्तनात आणि कंपनीच्या प्रक्रियेमध्ये पूर्ण पारदर्शकता असणे अत्यंत महत्त्वाचे आहे जेणेकरून मालक त्यांच्या दैनंदिन कामकाजाचा मागोवा ठेवू शकतील आणि ग्राहकांच्या आनंदाला आणि तळाला चालना देण्यासाठी आवश्यक पावले उचलू शकतील. ओळ
हे कस काम करत?
अलीकडच्या वर्षात, एक नवीन मानक डेटा स्टॅक तयार झाला आहे, जो डेटा वेअरहाऊसवर केंद्रित आहे शास्त्रीय आणि ऑपरेशनल विश्लेषणास समर्थन देण्यास सक्षम.
जर तुम्ही या मूलभूत पायाभूत सुविधांमध्ये गुंतवणूक केली तर कोणत्याही आकाराच्या कंपन्यांसाठी ऑपरेशनल अॅनालिटिक्सची अंमलबजावणी करणे खूप साध्य होते. समकालीन डेटा स्टॅकमध्ये चार विभाग आहेत:
- डेटा एकत्रीकरण – Fivetran चा ETL (अर्क, लोड, ट्रान्सफॉर्म) उपाय म्हणून विचार करा जे तुमचे सर्व डेटा स्रोत तुमच्या डेटा वेअरहाऊसशी जोडेल.
- डेटा स्टोरेज - विचार करा बर्फाचा पातळ तुकडा, एक डेटा वेअरहाऊस जे संरचित आणि असंरचित दोन्ही डेटा एकाच ठिकाणी संचयित करू शकते.
- डेटा मॉडेलिंग: dbt विचारात घ्या, एक डेटा मॉडेलिंग ऍप्लिकेशन जो तुम्हाला डेटा मॉडेल्सची लायब्ररी प्रदान करून तुमचा डेटा व्यवस्थापित करण्यात मदत करतो ज्यामुळे तुमचा डेटा विविध वापरांसाठी वापरण्यायोग्य होतो.
- डेटा सक्रियकरण: टेराडेटा विचारात घ्या, डेटा ऑटोमेशन तंत्रज्ञान जे तुमच्या डेटा वेअरहाऊसमधून वापरण्यायोग्य डेटा काढेल, ते स्वयंचलितपणे सत्यापित करेल आणि आवश्यक असलेल्या साधनांमध्ये ते प्रसारित करेल.
ऑपरेशनल विश्लेषण वापर प्रकरणे
अनेक प्रमुख व्यवसाय कार्ये ऑपरेशनल विश्लेषणाद्वारे समर्थित आहेत. हे लक्षात घेऊन, ऑपरेशनल अॅनालिटिक्स वापरून तुमच्या संस्थेतील विविध विभागांना फायदा होऊ शकतो असे काही मार्ग येथे आहेत:
- विपणन: ग्राहक खरेदी करत असताना आयटम किंवा जाहिरातींसाठी लक्ष्यित सूचना देण्यासाठी ऑपरेशनल डेटा वापरणे, व्यवसाय रिअल-टाइममध्ये विक्री वाढवू शकतात. उदाहरणार्थ, ग्राहकाचा IP पत्ता त्यांचे स्थान निश्चित करण्यासाठी वापरला जाऊ शकतो आणि क्षेत्राच्या विशिष्ट क्रयशक्तीवर अवलंबून डायनॅमिकली किंमत सेट केली जाऊ शकते.
- व्यवस्थापन: सतत बुद्धिमत्ता वापरून, व्यवसाय त्यांचे कार्य अधिक चांगल्या प्रकारे व्यवस्थापित करू शकतात, जसे की यंत्रसामग्री खराब होण्यापूर्वी प्रतिबंधात्मक देखभाल करणे किंवा लोकप्रिय विक्री वस्तू पुन्हा भरणे.
- IT: IT मधील ऑपरेशनल अॅनालिटिक्समध्ये सर्व्हर, नेटवर्किंग घटक, क्लाउड सिस्टम आणि ऍप्लिकेशन्सवर रिअल-टाइम कामगिरी माहिती गोळा करणे आणि त्याचे विश्लेषण करणे समाविष्ट आहे. माहिती नंतर तंत्रज्ञ अपटाइम राखण्यासाठी आणि ऑपरेटिंग खर्च वाचवण्यासाठी वापरतात.
- वितरण साखळ्या: ते गुंतागुंतीचे आणि नाजूक असतात. उत्पादनांची टंचाई आणि गोदामातील कर्मचार्यांची कमतरता, तसेच वाहतूक आणि हवामान आपत्ती यासारख्या वितरणातील व्यत्यय यासारख्या समस्यांमुळे पुरवठा साखळ्यांचा नाश झाला आहे. यामुळे परत ऑर्डर तसेच असमाधानी ग्राहक आणि भागीदार होऊ शकतात. ऑपरेशनल अॅनालिटिक्स सोल्यूशन्सद्वारे पुरवठा साखळी लॉजिस्टिक्स सुधारित केले जातात, जे अधिक अंतर्दृष्टी प्रदान करतात आणि जलद उत्पादन प्रवाहास अनुमती देतात.
- उत्पादन संघ: यंत्रसामग्री, वाहने आणि उत्पादन ओळींचे निरीक्षण करण्यासाठी, ते वारंवार ऑपरेशनल विश्लेषणे वापरतात. ते अत्यावश्यक सुरक्षितता आणि दर्जेदार डेटा देतात, ज्यामुळे कमी अपघात आणि डाउनटाइमसह आरोग्यदायी आणि अधिक कार्यक्षम कार्यस्थळे मिळतात.
- विकासक: ते ग्राहक त्यांची उत्पादने रिअल-टाइममध्ये कशी वापरत आहेत ते तपासू शकतात आणि रीअल-टाइम डेटा वापरून फ्लायवर ऍडजस्ट करू शकतात. उदाहरणार्थ, जर खेळाडूंना गेमच्या एका विभागातून जाण्यात अडचण येत असेल, तर ऑनलाइन गेम निर्माता त्या क्षेत्रातील अडचणीची पातळी सुधारू शकतो किंवा खेळाडूंना पुढील टप्प्यावर जाण्याची शक्यता वाढवण्यास मदत करण्यासाठी गेममधील टूल देऊ शकतो.
ऑपरेशनल विश्लेषण फायदे
आघाडीच्या कंपन्या ऑपरेशनल अॅनालिटिक्समध्ये त्यांची गुंतवणूक वाढवण्याचे एक कारण आहे. यात संपूर्ण संस्थेवर खोलवर सकारात्मक प्रभाव पडण्याची क्षमता आहे. ऑपरेशनल विश्लेषणाला महत्त्व देणाऱ्या संस्था मागे वळून का पाहत नाहीत याची चार कारणे येथे आहेत.
1. जलद निर्णय घेणे
तुम्ही नियमितपणे वापरत असलेल्या साधनांमधील डेटामध्ये साधा प्रवेश केल्याने कंपन्यांना आव्हानात्मक निर्णयांचा बॅकअप घेण्यासाठी कठोर मापन ऑफर करून अधिक जलद आणि हुशारीने कार्य करण्यास अनुमती मिळते.
2. ग्राहकांचे समाधान वाढले
उत्कृष्ट क्लायंट अनुभव सक्षम करण्यासाठी डेटा कॅप्चर करणे आणि वैयक्तिक गरजा समजून घेण्यासाठी ते लागू करणे आवश्यक आहे.
ग्राहकांसोबत काम करताना, ऑपरेशनल अॅनालिटिक्स सोल्यूशन्स कंपन्यांना वेळेवर, अचूकता आणि सहानुभूतीसह कार्य करण्यास सक्षम करतात. परिणामी, ग्राहकांना चांगले अनुभव आहेत, अधिक निष्ठावान आहेत आणि उच्च मूल्यमापन आहेत.
3. कर्मचार्यांचे समाधान सुधारले आहे
प्रतिभावान लोक डेटा एंट्रीसारख्या क्षुल्लक कामात वेळ वाया घालवू इच्छित नाहीत किंवा तीन वेगवेगळ्या प्लॅटफॉर्मवर प्रवेश करून त्यांचे दिवस शेड्यूल करू इच्छित नाहीत. ज्या कंपन्या कालबाह्य व्यवसाय पद्धती वापरणे सुरू ठेवतात त्यांना अधिक तांत्रिकदृष्ट्या प्रगत स्पर्धकांना सक्षम कर्मचारी गमावण्याचा धोका असतो.
अग्रगण्य कंपन्या कामगारांची कार्ये सुव्यवस्थित करण्यासाठी वर्कफ्लो ऑटोमेशनसह ऑपरेशनल अॅनालिटिक्स वापरतात, ज्यामुळे तुम्हाला जेव्हा आवश्यक असेल तेव्हा माहिती मिळवणे सोपे आणि जलद बनते. शिवाय, कमी व्यस्त कामामुळे उत्कृष्ट कर्मचारी नियुक्त करणे आणि कायम ठेवणे सोपे होते.
4. नफा वाढला
नवीन उत्पादन किंवा सेवेसाठी ऑर्डर देण्यासाठी कॉल करणाऱ्या ग्राहकाचा विचार करा.
तुमच्या बोटांच्या टोकावर डेटा असल्याने संधींचा फायदा उठवणे शक्य होते.
तुम्ही ग्राहकांना सानुकूलित ऑफर देऊ शकता ज्यांना तुमच्याकडे योग्य माहिती असल्यास त्यांनी प्रतिसाद दिला, त्यांना खरेदीचे चांगले निर्णय घेण्यात आणि एकूण नफा सुधारण्यास मदत होईल.
निष्कर्ष
शेवटी, ऑपरेशनल अॅनालिटिक्सचा वापर करून, तुमची कंपनी रिअल-टाइम बिझनेस इंटेलिजन्सची शक्ती तुमच्या फ्रंट-लाइन कर्मचार्यांच्या हातात ठेवते, ज्यामुळे त्यांना कंपनीला सर्वात जास्त मूल्य देण्याची परवानगी मिळते. क्लाउड-आधारित संसाधनांच्या (जसे की सर्व्हर आणि डेटा वेअरहाऊस) किंमती कमी झाल्यामुळे कंपन्या रिअल-टाइम डेटा प्रोसेसिंगकडे वळत आहेत.
प्रत्युत्तर द्या