De metaverse, kunstmatige intelligentie (AI), cloud computing, mobiele apparaten en het Internet of Things (IoT) worden allemaal steeds populairder.
Als gevolg hiervan genereren en verzamelen bedrijven meer gegevens dan ooit tevoren. Wanneer u verbinding maakt met een website of een apparaat, worden gegevens gegenereerd en opgeslagen.
Vooruitstrevende bedrijven erkennen het belang van het gebruik van dergelijke gegevens. Het stelt hen onder meer in staat om klantervaringen en winstgevendheid te verbeteren. Of u nu probeert de klantervaring te verbeteren of uw voorraad beter te beheren, gegevens kunnen uw bedrijf helpen betere beslissingen te nemen.
Hoe winstgevender uw bedrijf is, hoe sneller u dergelijke beoordelingen kunt maken. De praktijk van het gebruik van realtime gegevens om snelle zakelijke keuzes te maken, staat bekend als operationele analyse, ook wel bekend als operationele intelligentie.
In dit stuk gaan we dieper in op inzichten in operationele analyse, use cases en nog veel meer. Laten we beginnen.
Wat is operationele analyse?
"Data-gedreven besluitvorming" wordt vaak genoemd in teams.
Hoewel dit voorheen een groot doel was, hebben verbeteringen in de datastack, zoals datawarehouses, datalakes en BI-tools, ervoor gezorgd dat real-time data eenvoudiger en goedkoper is dan ooit tevoren.
Gegevens zijn waardevoller geworden als gevolg van de vooruitgang in machine learning, kunstmatige intelligentie en datamining.
Er blijft echter een onoplosbaar probleem: de inzichten die uit deze gegevens worden verkregen, zijn alleen nuttig als ze worden gebruikt om een zakelijke verandering door te voeren die de naald vooruit helpt.
Operationele analyses is een soort bedrijfsanalyse die zich richt op het bewaken van de huidige en realtime activiteiten van een bedrijf. Het maakt gebruik van real-time data-analyse en business intelligence om de productiviteit te verhogen en de dagelijkse activiteiten te stroomlijnen.
In de huidige zakenwereld is het voor bedrijven van cruciaal belang om realtime gegevens en volledige transparantie in consumentengedrag en bedrijfsprocessen te hebben, zodat eigenaren hun dagelijkse activiteiten kunnen volgen en de vereiste stappen kunnen nemen om klanttevredenheid en de bodem te vergroten lijn.
Hoe werkt het?
In recente jaren, er is een nieuwe standaard datastack ontstaan, gericht op een datawarehouse in staat om zowel klassieke als operationele analyses te ondersteunen.
Het implementeren van operationele analyses wordt zeer haalbaar voor bedrijven van elke omvang als u investeert in deze fundamentele infrastructuur. Er zijn vier secties in de hedendaagse gegevensstapel:
- Gegevens integratie – Beschouw Fivetran als een ETL-oplossing (extraheren, laden, transformeren) die al uw gegevensbronnen verbindt met uw datawarehouse.
- Gegevensopslag - Overweeg Sneeuwvlok, een datawarehouse dat zowel gestructureerde als ongestructureerde data op één locatie kan opslaan.
- Datamodellering: Overweeg dbt, een toepassing voor gegevensmodellering die u helpt bij het beheren van uw gegevens door een bibliotheek met gegevensmodellen aan te bieden die uw gegevens bruikbaar maken voor verschillende doeleinden.
- Data Activation: Overweeg Teradata, een technologie voor gegevensautomatisering die bruikbare gegevens uit uw datawarehouse haalt, automatisch verifieert en verzendt naar de tools die dit nodig hebben.
Gebruiksscenario's voor operationele analyse
Veel belangrijke bedrijfsfuncties worden ondersteund door operationele analyses. Met dit in gedachten, zijn hier enkele manieren waarop verschillende afdelingen in uw organisatie kunnen profiteren van het gebruik van operationele analyses:
- Marketing: Door operationele gegevens te gebruiken om gerichte suggesties voor artikelen of promoties te doen terwijl een consument aan het winkelen is, kunnen bedrijven de verkoop in realtime maximaliseren. Het IP-adres van een klant kan bijvoorbeeld worden gebruikt om hun locatie te bepalen en dynamisch prijzen in te stellen, afhankelijk van de typische koopkracht van het gebied.
- Management: Met behulp van continue intelligentie kunnen bedrijven hun activiteiten beter beheren, zoals preventief onderhoud aan machines voordat deze kapot gaan of populaire verkoopartikelen bijvullen.
- IT: Operationele analyses in IT omvatten het verzamelen en analyseren van real-time prestatie-informatie over servers, netwerkcomponenten, cloudsystemen en applicaties. De informatie wordt vervolgens door de technici gebruikt om de uptime te behouden en bedrijfskosten te besparen.
- Supply chains: Ze zijn ingewikkeld en kwetsbaar. Toeleveringsketens worden verwoest door zaken als productschaarste en een tekort aan magazijnpersoneel, maar ook door leveringsonderbrekingen zoals verkeers- en weerrampen. Dit kan leiden tot nabestellingen en ontevreden consumenten en partners. Supply chain-logistiek wordt verbeterd door operationele analyseoplossingen, die meer inzicht bieden en een snellere productstroom mogelijk maken.
- Productieteam: Voor het monitoren van machines, voertuigen en productielijnen maken ze vaak gebruik van operationele analyses. Ze geven essentiële veiligheids- en kwaliteitsgegevens, wat leidt tot gezondere en efficiëntere werkplekken met minder ongevallen en downtime.
- Ontwikkelaars: Ze kunnen in realtime controleren hoe klanten hun producten gebruiken en direct aanpassingen maken met behulp van realtime gegevens. Als spelers bijvoorbeeld moeite hebben om door een segment van een game te komen, kan een maker van een online game de moeilijkheidsgraad van dat gebied aanpassen of tools in de game geven om spelers te helpen hun kansen te vergroten om door te gaan naar de volgende fase.
Voordelen van operationele analyse
Er is een reden waarom toonaangevende bedrijven hun investeringen in operationele analyse uitbreiden. Het heeft de potentie om een diepgaande positieve invloed te hebben op de hele organisatie. Hier zijn vier redenen waarom organisaties die waarde hechten aan operationele analyse niet achterom kijken.
1. Snelle besluitvorming
Met eenvoudige toegang tot gegevens in de tools die u regelmatig gebruikt, kunnen bedrijven sneller en intelligenter werken en harde metingen bieden om uitdagende beslissingen te ondersteunen.
2. Verhoogde klanttevredenheid
Het vastleggen van gegevens en deze toepassen om individuele behoeften te begrijpen, is vereist om uitstekende klantervaringen mogelijk te maken.
Bij het werken met klanten stellen operationele analyseoplossingen bedrijven in staat om met meer tijdigheid, nauwkeurigheid en empathie te werken. Als gevolg hiervan hebben klanten betere ervaringen, zijn ze loyaler en hebben ze hogere beoordelingen.
3. De medewerkerstevredenheid is verbeterd
Getalenteerde mensen willen geen tijd verspillen aan ondergeschikte taken zoals gegevensinvoer, noch willen ze hun dagen plannen door drie verschillende platforms aan te gaan. Bedrijven die achterhaalde bedrijfspraktijken blijven gebruiken, lopen het risico competent personeel te verliezen aan technologisch geavanceerdere concurrenten.
Toonaangevende bedrijven gebruiken operationele analyses met workflowautomatisering om de taken van werknemers te stroomlijnen, waardoor het gemakkelijker en sneller wordt om de informatie te krijgen die u nodig heeft wanneer u die nodig hebt. Bovendien maakt minder druk werk het eenvoudiger om uitstekende medewerkers aan te nemen en te behouden.
4. Verhoogde winst
Denk aan een klant die belt om een bestelling te plaatsen voor een nieuw product of nieuwe dienst.
Door gegevens binnen handbereik te hebben, kunt u profiteren van kansen zodra deze zich voordoen.
U kunt klanten op maat gemaakte aanbiedingen doen waarop ze reageren als u over de juiste informatie beschikt, waardoor ze slimmere aankoopbeslissingen kunnen nemen en de algehele winstgevendheid kan verbeteren.
Conclusie
Kortom, door Operational Analytics te gebruiken, legt uw bedrijf de kracht van Real-time Business Intelligence in handen van uw eerstelijnsmedewerkers, waardoor zij de meeste waarde aan het bedrijf kunnen geven. Bedrijven wenden zich steeds meer tot real-time gegevensverwerking naarmate de kosten van cloudgebaseerde middelen (zoals servers en datawarehouses) dalen.
Laat een reactie achter