Metaverse, sztuczna inteligencja (AI), przetwarzanie w chmurze, urządzenia mobilne i Internet rzeczy (IoT) stają się coraz bardziej popularne.
W rezultacie firmy generują i gromadzą więcej danych niż kiedykolwiek wcześniej. Gdy łączysz się ze stroną internetową lub urządzeniem, dane są generowane i przechowywane.
Firmy myślące przyszłościowo dostrzegają znaczenie wykorzystania takich danych. Pozwala im to między innymi na poprawę doświadczeń klientów i rentowności. Niezależnie od tego, czy próbujesz poprawić obsługę klienta, czy lepiej zarządzać zapasami, dane mogą pomóc Twojej firmie w podejmowaniu lepszych decyzji.
Im bardziej dochodowy jest Twój biznes, tym szybciej możesz dokonywać takich osądów. Praktyka wykorzystywania danych w czasie rzeczywistym do dokonywania szybkich wyborów biznesowych jest znana jako analityka operacyjna, czasami nazywana wywiadem operacyjnym.
W tym artykule przyjrzymy się dogłębnie spostrzeżeniom z analityki operacyjnej, przypadkom użycia i nie tylko. Zaczynajmy.
Co to jest analityka operacyjna?
„Podejmowanie decyzji w oparciu o dane” jest często wymieniane w zespołach.
Chociaż wcześniej był to ambitny cel, postępy w stosie danych, takie jak hurtownie danych, jeziora danych i narzędzia BI, sprawiły, że zrozumienie danych w czasie rzeczywistym stało się łatwiejsze i tańsze niż kiedykolwiek wcześniej.
Dane stały się bardziej wartościowe w wyniku postępu w uczenie maszynowe, sztuczna inteligencja i eksploracja danych.
Pozostaje jednak nierozwiązywalny problem: spostrzeżenia uzyskane z tych danych są przydatne tylko wtedy, gdy zostaną wykorzystane do wprowadzenia zmiany biznesowej, która przesuwa igłę do przodu.
Analityka operacyjna to rodzaj analityki biznesowej, która koncentruje się na monitorowaniu bieżących i bieżących działań firmy. Wykorzystuje analizę danych w czasie rzeczywistym i analizę biznesową w celu zwiększenia produktywności i usprawnienia codziennych operacji.
W dzisiejszym świecie biznesu bardzo ważne jest, aby firmy dysponowały danymi w czasie rzeczywistym i całkowitą przejrzystością zachowań konsumentów i procesów firmowych, aby właściciele mogli śledzić swoje codzienne operacje i podejmować wymagane kroki w celu zwiększenia zadowolenia klientów i zysków.
Jak to działa?
W ostatnich latach, powstał nowy standardowy stos danych, skupiony na hurtowni danych zdolny do obsługi zarówno klasycznych, jak i operacyjnych analiz.
Wdrażanie analityki operacyjnej staje się bardzo osiągalne dla firm każdej wielkości, jeśli zainwestujesz w tę podstawową infrastrukturę. Istnieją cztery sekcje współczesnego stosu danych:
- Integracja danych – Pomyśl o Fivetranie jako o rozwiązaniu ETL (wyodrębnij, załaduj, przekształć), które połączy wszystkie Twoje źródła danych z Twoją hurtownią danych.
- Przechowywanie danych – rozważ Snowflake, hurtownia danych, która może przechowywać zarówno dane strukturalne, jak i nieustrukturyzowane w jednej lokalizacji.
- Modelowanie danych: Rozważ dbt, aplikację do modelowania danych, która pomaga w zarządzaniu danymi, udostępniając bibliotekę modeli danych, dzięki którym dane są przydatne do różnych zastosowań.
- Aktywacja danych: Rozważ Teradata, technologię automatyzacji danych, która wydobędzie użyteczne dane z Twojej hurtowni danych, zweryfikuje je automatycznie i przekaże do narzędzi, które tego wymagają.
Przypadki użycia analityki operacyjnej
Analityka operacyjna wspiera wiele kluczowych funkcji biznesowych. Mając to na uwadze, oto kilka sposobów, w jakie różne działy w Twojej organizacji mogą odnieść korzyści z zastosowania analityki operacyjnej:
- Marketing: Wykorzystując dane operacyjne do oferowania ukierunkowanych sugestii dotyczących produktów lub promocji podczas zakupów, firmy mogą maksymalizować sprzedaż w czasie rzeczywistym. Na przykład adres IP klienta może być wykorzystany do określenia jego lokalizacji i dynamicznego ustalania cen w zależności od typowej siły nabywczej danego obszaru.
- Zarządzanie: Wykorzystując ciągłą inteligencję, firmy mogą lepiej zarządzać swoimi operacjami, na przykład przeprowadzać konserwację zapobiegawczą maszyn przed ich awarią lub uzupełniać popularne przedmioty sprzedaży.
- IT: Analityka operacyjna w IT obejmuje gromadzenie i analizowanie informacji o wydajności w czasie rzeczywistym na serwerach, komponentach sieciowych, systemach chmurowych i aplikacjach. Informacje te są następnie wykorzystywane przez techników do utrzymywania bezawaryjnej pracy i oszczędzania kosztów operacyjnych.
- Dostarczać łańcuchy: Są skomplikowane i kruche. Łańcuchy dostaw sieją spustoszenie z powodu problemów, takich jak niedobór produktów i personelu magazynowego, a także przerwy w dostawach, takie jak katastrofy drogowe i pogodowe. Może to skutkować zaległymi zamówieniami oraz niezadowoleniem konsumentów i partnerów. Logistyka łańcucha dostaw jest usprawniana dzięki rozwiązaniom do analizy operacyjnej, które zapewniają lepszy wgląd i pozwalają na szybszy przepływ produktów.
- Zespół produkcyjny: Do monitorowania maszyn, pojazdów i linii produkcyjnych często wykorzystują analitykę operacyjną. Dostarczają one niezbędnych danych dotyczących bezpieczeństwa i jakości, co prowadzi do zdrowszych i bardziej wydajnych miejsc pracy z mniejszą liczbą wypadków i przestojów.
- Deweloperzy: mogą sprawdzać, w jaki sposób klienci używają ich produktów w czasie rzeczywistym i wprowadzać poprawki na bieżąco, korzystając z danych w czasie rzeczywistym. Na przykład, jeśli gracze mają problemy z przejściem przez segment gry, twórca gry online może zmodyfikować poziom trudności tego obszaru lub udostępnić narzędzia w grze, które pomogą graczom zwiększyć ich szanse na przejście do następnego etapu.
Korzyści z analizy operacyjnej
Nie bez powodu wiodące firmy zwiększają swoje inwestycje w analitykę operacyjną. Ma potencjał, aby mieć bardzo pozytywny wpływ na całą organizację. Oto cztery powody, dla których organizacje ceniące sobie analitykę operacyjną nie oglądają się za siebie.
1. Szybkie podejmowanie decyzji
Prosty dostęp do danych w narzędziach, z których regularnie korzystasz, pozwala firmom działać szybciej i inteligentniej, oferując twarde pomiary wspierające trudne decyzje.
2. Zwiększona satysfakcja klienta
Przechwytywanie danych i stosowanie ich w celu zrozumienia indywidualnych potrzeb jest wymagane, aby umożliwić klientom wyjątkową obsługę.
Podczas pracy z klientami rozwiązania do analizy operacyjnej umożliwiają firmom działanie z większą terminowością, dokładnością i empatią. W konsekwencji klienci mają lepsze doświadczenia, są bardziej lojalni i mają wyższe oceny.
3. Poprawiła się satysfakcja pracowników
Utalentowani ludzie nie chcą tracić czasu na podrzędne zadania, takie jak wprowadzanie danych, ani planować swoich dni, wchodząc na trzy różne platformy. Firmy, które nadal stosują przestarzałe praktyki biznesowe, ryzykują utratę kompetentnych pracowników na rzecz bardziej zaawansowanych technologicznie konkurentów.
Wiodące firmy wykorzystują analitykę operacyjną z automatyzacją przepływu pracy, aby usprawnić zadania pracowników, ułatwiając i przyspieszając uzyskiwanie potrzebnych informacji, kiedy ich potrzebujesz. Co więcej, mniej pracy ułatwia zatrudnianie i zatrzymywanie doskonałych pracowników.
4. Zwiększone zyski
Rozważmy klienta dzwoniącego w celu złożenia zamówienia na nowy produkt lub usługę.
Mając dane na wyciągnięcie ręki, możesz wykorzystać pojawiające się możliwości.
Możesz oferować klientom spersonalizowane oferty, na które odpowiadają, jeśli masz prawidłowe informacje, pomagając im podejmować mądrzejsze decyzje zakupowe i poprawiając ogólną rentowność.
Wnioski
Podsumowując, korzystając z Analityki Operacyjnej, Twoja firma oddaje moc Business Intelligence w czasie rzeczywistym w ręce swoich pracowników pierwszej linii, umożliwiając im wniesienie największej wartości dla firmy. Firmy coraz częściej zwracają się ku przetwarzaniu danych w czasie rzeczywistym, ponieważ spadają koszty zasobów opartych na chmurze (takich jak serwery i hurtownie danych).
Dodaj komentarz