Содержание[Скрывать][Показывать]
Метавселенная, искусственный интеллект (ИИ), облачные вычисления, мобильные устройства и Интернет вещей (IoT) становятся все более популярными.
В результате предприятия генерируют и собирают больше данных, чем когда-либо прежде. Когда вы подключаетесь к веб-сайту или устройству, данные генерируются и сохраняются.
Дальновидные компании осознают важность использования таких данных. Это позволяет им, среди прочего, улучшить качество обслуживания клиентов и прибыльность. Независимо от того, пытаетесь ли вы улучшить качество обслуживания клиентов или лучше управлять своими запасами, данные могут помочь вашей компании принимать более взвешенные решения.
Чем прибыльнее ваш бизнес, тем быстрее вы сможете делать такие выводы. Практика использования данных в режиме реального времени для быстрого принятия бизнес-решений известна как операционная аналитика, иногда называемая оперативной аналитикой.
В этой статье мы подробно рассмотрим выводы операционной аналитики, варианты использования и многое другое. Давай начнем.
Что такое оперативная аналитика?
«Принятие решений на основе данных» часто упоминается в командах.
Хотя раньше это было трудновыполнимой задачей, усовершенствования в стеке данных, такие как хранилища данных, озера данных и инструменты бизнес-аналитики, сделали работу с данными в реальном времени проще и дешевле, чем когда-либо прежде.
Данные стали более ценными в результате достижений в обучение с помощью машины, искусственный интеллект и интеллектуальный анализ данных.
Однако остается неразрешимая проблема: понимание, полученное из этих данных, полезно только в том случае, если оно используется для внесения изменений в бизнес, которые продвигают иглу вперед.
Оперативная аналитика — это тип бизнес-аналитики, который фокусируется на мониторинге текущих операций компании и операций в режиме реального времени. Он использует анализ данных в режиме реального времени и бизнес-аналитику для повышения производительности и оптимизации повседневных операций.
В современном деловом мире для компаний крайне важно иметь данные в режиме реального времени и полную прозрачность поведения потребителей и процессов компании, чтобы владельцы могли отслеживать свои повседневные операции и предпринимать необходимые шаги для повышения удовлетворенности клиентов и снижения уровня дохода. линия.
Как это работает?
В последние годы возник новый стандартный стек данных, ориентированный на хранилище данных способный поддерживать как классическую, так и операционную аналитику.
Внедрение операционной аналитики становится вполне достижимым для компаний любого размера, если вы инвестируете в эту фундаментальную инфраструктуру. Современный стек данных состоит из четырех разделов:
- Data Integration – Думайте о Fivetran как о решении ETL (извлечение, загрузка, преобразование), которое подключит все ваши источники данных к вашему хранилищу данных.
- Хранение данных — рассмотреть Снежинка, хранилище данных, которое может хранить как структурированные, так и неструктурированные данные в одном месте.
- Моделирование данных: Рассмотрим dbt, приложение для моделирования данных, которое помогает вам управлять данными, предоставляя библиотеку моделей данных, которые делают ваши данные пригодными для различных целей.
- Активация данных: Рассмотрим Teradata, технологию автоматизации данных, которая будет извлекать пригодные для использования данные из вашего хранилища данных, автоматически проверять их и передавать тем инструментам, которые в них нуждаются.
Варианты использования операционной аналитики
Многие ключевые бизнес-функции поддерживаются операционной аналитикой. Имея это в виду, вот несколько способов, которыми различные отделы вашей организации могут извлечь выгоду из использования операционной аналитики:
- Маркетинг: Используя оперативные данные, чтобы предлагать целевые предложения товаров или рекламных акций, пока потребитель совершает покупки, компании могут максимизировать продажи в режиме реального времени. Например, IP-адрес клиента можно использовать для определения его местоположения и динамической установки цен в зависимости от типичной покупательной способности региона.
- Руководство: Используя непрерывную аналитику, компании могут лучше управлять своими операциями, например проводить профилактическое обслуживание оборудования до его поломки или заправлять популярные товары.
- IT: Операционная аналитика в ИТ включает в себя сбор и анализ информации о производительности серверов, сетевых компонентов, облачных систем и приложений в режиме реального времени. Эта информация затем используется техническими специалистами для обеспечения бесперебойной работы и сокращения эксплуатационных расходов.
- Каналы поставок: Они сложные и хрупкие. Цепочки поставок разрушаются из-за таких проблем, как нехватка продукции и нехватка складского персонала, а также перебои в доставке, такие как пробки и погодные катаклизмы. Это может привести к невыполненным заказам, а также к неудовлетворенным потребителям и партнерам. Логистика цепочки поставок совершенствуется за счет решений оперативной аналитики, которые обеспечивают более глубокое понимание и ускоряют поток продукции.
- Производственная команда: для мониторинга машин, транспортных средств и производственных линий они часто используют операционную аналитику. Они предоставляют важные данные о безопасности и качестве, что способствует созданию более здоровых и эффективных рабочих мест с меньшим количеством несчастных случаев и простоев.
- Разработчики: они могут проверять, как клиенты используют свои продукты в режиме реального времени, и вносить коррективы на лету, используя данные в реальном времени. Например, если у игроков возникают проблемы с прохождением какого-либо сегмента игры, создатель онлайн-игры может изменить уровень сложности этой области или предоставить внутриигровые инструменты, которые помогут игрокам повысить свои шансы на переход к следующему этапу.
Преимущества операционной аналитики
Есть причина, по которой ведущие фирмы расширяют свои инвестиции в операционную аналитику. Он может оказать глубокое положительное влияние на всю организацию. Вот четыре причины, по которым организации, ценящие операционную аналитику, не оглядываются назад.
1. Быстрое принятие решений
Простой доступ к данным в инструментах, которые вы регулярно используете, позволяет компаниям работать быстрее и эффективнее, предлагая точные измерения для поддержки сложных решений.
2. Повышение удовлетворенности клиентов
Сбор данных и их применение для понимания индивидуальных потребностей необходимы для обеспечения превосходного обслуживания клиентов.
При работе с клиентами решения для оперативной аналитики позволяют фирмам действовать более оперативно, точно и с пониманием. Как следствие, у клиентов больше опыта, они более лояльны и имеют более высокие оценки.
3. Удовлетворенность сотрудников повысилась
Талантливые люди не хотят тратить время на рутинные задачи, такие как ввод данных, и при этом они не хотят планировать свой день, работая на трех разных платформах. Компании, которые продолжают использовать устаревшие методы ведения бизнеса, рискуют потерять компетентный персонал в пользу более технологически продвинутых конкурентов.
Ведущие компании используют операционную аналитику с автоматизацией рабочих процессов для оптимизации задач сотрудников, упрощая и ускоряя получение необходимой информации, когда она вам нужна. Кроме того, чем меньше загруженности, тем проще нанимать и удерживать отличных сотрудников.
4. Увеличение прибыли.
Предположим, что клиент звонит, чтобы разместить заказ на новый продукт или услугу.
Наличие данных у вас под рукой позволяет использовать возможности по мере их появления.
Вы можете предлагать клиентам индивидуальные предложения, на которые они реагируют, если у вас есть верная информация, помогая им принимать более взвешенные решения о покупке и повышая общую прибыльность.
Заключение
В заключение, используя Operational Analytics, ваша компания передает возможности бизнес-аналитики в реальном времени в руки своих сотрудников, что позволяет им приносить наибольшую пользу компании. Компании все чаще обращаются к обработке данных в режиме реального времени по мере снижения стоимости облачных ресурсов (таких как серверы и хранилища данных).
Оставьте комментарий