Metaversul, inteligența artificială (AI), cloud computing, dispozitivele mobile și Internetul lucrurilor (IoT) sunt toate din ce în ce mai populare.
Ca rezultat, companiile generează și adună mai multe date decât oricând. Când vă conectați la un site web sau la un dispozitiv, datele sunt generate și stocate.
Companiile avansate recunosc importanța utilizării unor astfel de date. Le permite, printre altele, să îmbunătățească experiența clienților și profitabilitatea. Indiferent dacă încercați să îmbunătățiți experiența clienților sau să vă gestionați mai bine inventarul, datele vă pot ajuta compania să ia decizii mai bune.
Cu cât afacerea dvs. este mai profitabilă, cu atât mai repede puteți face astfel de judecăți. Practica utilizării datelor în timp real pentru a face alegeri rapide de afaceri este cunoscută sub denumirea de analiză operațională, uneori cunoscută ca inteligență operațională.
În această piesă, vom analiza în profunzime informațiile de analiză operațională, cazurile de utilizare și multe altele. Sa incepem.
Ce este Analytics operațional?
„Luarea deciziilor bazate pe date” este frecvent menționată în echipe.
Deși anterior acesta a fost un obiectiv înalt, progresele în stiva de date, cum ar fi depozitele de date, lacurile de date și instrumentele BI, au făcut ca datele în timp real să fie mai ușor și mai puțin costisitoare decât oricând.
Datele au devenit mai valoroase ca urmare a progreselor în domeniul masina de învățare, inteligența artificială și extragerea datelor.
Cu toate acestea, rămâne o problemă de nerezolvat: informațiile obținute din aceste date sunt utile doar dacă sunt valorificate pentru a face o schimbare în afaceri care să mute acul înainte.
Analitică operațională este un tip de analiză de afaceri care se concentrează pe monitorizarea operațiunilor curente și în timp real ale unei companii. Utilizează analiza datelor în timp real și business intelligence pentru a crește productivitatea și a eficientiza operațiunile zilnice.
În lumea afacerilor de astăzi, este esențial pentru companii să aibă date în timp real și o transparență completă în comportamentul consumatorilor și procesele companiei, astfel încât proprietarii să își poată urmări operațiunile de zi cu zi și să ia măsurile necesare pentru a spori fericirea clienților și partea de jos. linia.
Cum functioneaza?
In ultimii ani, a apărut o nouă stivă de date standard, axată pe un depozit de date capabil să susțină atât analiza clasică, cât și operațională.
Implementarea analizei operaționale devine foarte realizabilă pentru firmele de orice dimensiune dacă investiți în această infrastructură fundamentală. Există patru secțiuni în stiva de date contemporană:
- Integrarea datelor – Gândiți-vă la Fivetran ca la o soluție ETL (extragere, încărcare, transformare) care vă va conecta toate sursele de date la depozitul dvs. de date.
- Stocarea datelor – Luați în considerare Fulg de nea, un depozit de date care poate stoca atât date structurate, cât și date nestructurate într-o singură locație.
- Modelarea datelor: Luați în considerare dbt, o aplicație de modelare a datelor care vă ajută să vă gestionați datele prin furnizarea unei biblioteci de modele de date care fac datele dvs. utilizabile pentru diverse utilizări.
- Activarea datelor: Luați în considerare Teradata, o tehnologie de automatizare a datelor care va extrage date utilizabile din depozitul dvs. de date, le va verifica automat și le va transmite instrumentelor care le necesită.
Cazuri de utilizare a analizei operaționale
Multe funcții cheie de afaceri sunt susținute de analize operaționale. Ținând cont de acest lucru, iată câteva modalități prin care diferite departamente din organizația dvs. pot beneficia de pe urma utilizării analizei operaționale:
- Marketing: Folosind datele operaționale pentru a oferi sugestii direcționate pentru articole sau promoții în timp ce un consumator face cumpărături, companiile pot maximiza vânzările în timp real. De exemplu, adresa IP a unui client poate fi utilizată pentru a determina locația acestuia și pentru a seta dinamic prețurile în funcție de puterea de cumpărare tipică a zonei.
- Management: Folosind inteligența continuă, companiile își pot gestiona mai bine operațiunile, cum ar fi întreținerea preventivă a utilajelor înainte ca acestea să se defecteze sau reumplerea articolelor de vânzări populare.
- IT: Analytics operațional în IT include colectarea și analizarea informațiilor de performanță în timp real pe servere, componente de rețea, sisteme cloud și aplicații. Informațiile sunt apoi folosite de tehnicieni pentru a menține timpul de funcționare și pentru a economisi cheltuielile de operare.
- Lanțurile de aprovizionare: Sunt complicate și fragile. Lanțurile de aprovizionare sunt cauzate ravagii de probleme precum deficitul de produse și lipsa de personal din depozit, precum și întreruperile livrărilor, cum ar fi catastrofele din trafic și vremea. Acest lucru ar putea duce la comenzi întârziate, precum și la consumatori și parteneri nemulțumiți. Logistica lanțului de aprovizionare este îmbunătățită de soluții de analiză operațională, care oferă o perspectivă mai bună și permit un flux mai rapid de produse.
- Echipa de producție: Pentru monitorizarea mașinilor, vehiculelor și liniilor de producție, folosesc frecvent analize operaționale. Acestea oferă date esențiale de siguranță și calitate, ceea ce duce la locuri de muncă mai sănătoase și mai eficiente, cu mai puține accidente și timpi de nefuncționare.
- Dezvoltatorii: pot verifica modul în care clienții își folosesc produsele în timp real și pot face ajustări din mers folosind date în timp real. De exemplu, dacă jucătorii întâmpină dificultăți în trecerea printr-un segment al unui joc, un creator de jocuri online poate modifica nivelul de dificultate al zonei respective sau poate oferi instrumente în joc pentru a ajuta jucătorii să-și mărească șansele de a continua la etapa următoare.
Beneficii de analiză operațională
Există un motiv pentru care firmele de vârf își extind investițiile în analiza operațională. Are potențialul de a avea o influență profund pozitivă asupra întregii organizații. Iată patru motive pentru care organizațiile care apreciază analiza operațională nu se uită înapoi.
1. Luare rapidă a deciziilor
Accesul simplu la date din instrumentele pe care le utilizați în mod regulat permite firmelor să opereze mai rapid și mai inteligent, oferind măsurători dure pentru a susține deciziile provocatoare.
2. Creșterea satisfacției clienților
Capturarea datelor și aplicarea acestora pentru a înțelege nevoile individuale este necesară pentru a permite clienților experiențe remarcabile.
Atunci când lucrează cu clienții, soluțiile de analiză operațională permit firmelor să opereze cu promptitudine, acuratețe și empatie sporite. În consecință, clienții au experiențe mai bune, sunt mai loiali și au evaluări mai bune.
3. Satisfacția angajaților s-a îmbunătățit
Oamenii talentați nu vor să piardă timpul cu sarcini ușoare precum introducerea datelor și nici nu vor să-și programeze zilele intrând pe trei platforme diferite. Companiile care continuă să folosească practici de afaceri învechite riscă să piardă personal competent în favoarea concurenților mai avansați din punct de vedere tehnologic.
Companiile de vârf folosesc analiza operațională cu automatizarea fluxului de lucru pentru a eficientiza sarcinile lucrătorilor, făcând obținerea mai ușor și mai rapidă a informațiilor de care aveți nevoie atunci când aveți nevoie. În plus, munca mai puțin ocupată face mai simplă angajarea și păstrarea angajaților excelenți.
4. Creșterea profiturilor
Luați în considerare un client care sună pentru a plasa o comandă pentru un nou produs sau serviciu.
Având datele la îndemână, puteți valorifica oportunitățile pe măsură ce acestea apar.
Puteți oferi clienților oferte personalizate la care ei răspund dacă aveți informațiile corecte, ajutându-i să ia decizii de cumpărare mai inteligente și îmbunătățind profitabilitatea generală.
Concluzie
În concluzie, prin utilizarea analizei operaționale, compania dumneavoastră pune puterea Business Intelligence în timp real în mâinile angajaților dumneavoastră din prima linie, permițându-le să ofere cea mai mare valoare companiei. Companiile apelează din ce în ce mai mult la procesarea datelor în timp real, pe măsură ce costurile resurselor bazate pe cloud (cum ar fi serverele și depozitele de date) scad.
Lasă un comentariu