Metaverza, umelá inteligencia (AI), cloud computing, mobilné zariadenia a internet vecí (IoT) sú stále populárnejšie.
Výsledkom je, že podniky generujú a zhromažďujú viac údajov ako kedykoľvek predtým. Keď sa pripojíte k webovej lokalite alebo zariadeniu, vygenerujú sa a uložia sa údaje.
Spoločnosti, ktoré uvažujú dopredu, uznávajú dôležitosť využívania takýchto údajov. Umožňuje im to okrem iného zlepšiť zákaznícke skúsenosti a ziskovosť. Či už sa snažíte zlepšiť zákaznícku skúsenosť alebo lepšie spravovať svoj inventár, údaje môžu pomôcť vašej spoločnosti robiť lepšie rozhodnutia.
Čím je vaše podnikanie ziskovejšie, tým rýchlejšie môžete robiť takéto rozhodnutia. Prax používania údajov v reálnom čase na rýchle obchodné rozhodnutia je známa ako prevádzková analytika, niekedy známa ako prevádzková inteligencia.
V tomto diele sa pozrieme do hĺbky na štatistiky prevádzkovej analýzy, prípady použitia a oveľa viac. Poďme začať.
Čo je operačná analýza?
V tímoch sa často spomína „rozhodovanie založené na údajoch“.
Hoci to bol predtým vysoký cieľ, vďaka pokrokom v zásobníku údajov, ako sú dátové sklady, dátové jazerá a nástroje BI, boli údaje v reálnom čase jednoduchšie a lacnejšie ako kedykoľvek predtým.
Údaje sa stali cennejšími v dôsledku pokroku v strojové učenieumelá inteligencia a dolovanie údajov.
Zostáva však nevyriešiteľný problém: poznatky získané z týchto údajov sú užitočné len vtedy, ak sú využité na uskutočnenie obchodnej zmeny, ktorá posúva ihlu dopredu.
Operatívna analytika je typ obchodnej analýzy, ktorá sa zameriava na sledovanie aktuálnych operácií spoločnosti a operácií v reálnom čase. Využíva analýzu údajov v reálnom čase a business intelligence na zvýšenie produktivity a zefektívnenie každodenných operácií.
V dnešnom obchodnom svete je pre spoločnosti mimoriadne dôležité, aby mali údaje v reálnom čase a úplnú transparentnosť správania spotrebiteľov a firemných procesov, aby majitelia mohli sledovať svoje každodenné operácie a podniknúť potrebné kroky na zvýšenie spokojnosti zákazníkov. riadok.
Ako to funguje?
V posledných rokoch, vznikol nový štandardný dátový zásobník zameraný na dátový sklad schopné podporovať klasickú aj prevádzkovú analytiku.
Implementácia prevádzkovej analýzy sa stáva veľmi ľahko dosiahnuteľnou pre firmy akejkoľvek veľkosti, ak investujete do tejto základnej infraštruktúry. Súčasný zásobník údajov má štyri časti:
- Integrácia dát – Predstavte si Fivetran ako riešenie ETL (extract, load, transform), ktoré prepojí všetky vaše dátové zdroje s vašim dátovým skladom.
- Ukladanie dát – zvážte Snowflake, dátový sklad, ktorý dokáže ukladať štruktúrované aj neštruktúrované dáta na jednom mieste.
- Modelovanie dát: Zvážte dbt, aplikáciu na modelovanie údajov, ktorá vám pomáha pri správe údajov poskytovaním knižnice údajových modelov, vďaka ktorým sú vaše údaje použiteľné na rôzne účely.
- Aktivácia dát: Zvážte Teradata, technológiu automatizácie údajov, ktorá extrahuje použiteľné údaje z vášho dátového skladu, automaticky ich overí a odošle do nástrojov, ktoré to vyžadujú.
Prípady použitia prevádzkovej analýzy
Mnohé kľúčové obchodné funkcie sú podporované prevádzkovou analytikou. Majte na pamäti, že tu je niekoľko spôsobov, ako môžu rôzne oddelenia vo vašej organizácii využívať prevádzkové analýzy:
- Marketing: Pomocou prevádzkových údajov na ponúkanie cielených návrhov na položky alebo propagačné akcie, keď spotrebiteľ nakupuje, môžu podniky maximalizovať predaj v reálnom čase. Napríklad IP adresu zákazníka možno použiť na určenie jeho polohy a dynamicky nastaviť ceny v závislosti od typickej kúpnej sily danej oblasti.
- management: Pomocou nepretržitej inteligencie môžu podniky lepšie riadiť svoje operácie, napríklad vykonávať preventívnu údržbu strojov predtým, ako sa pokazia, alebo dopĺňať obľúbené predajné položky.
- IT: Operačná analýza v IT zahŕňa zhromažďovanie a analýzu informácií o výkone serverov, sieťových komponentov, cloudových systémov a aplikácií v reálnom čase. Tieto informácie potom technici použijú na udržanie prevádzkyschopnosti a šetrenie prevádzkových nákladov.
- Zásobovacie reťazce: Sú komplikované a krehké. Dodávateľské reťazce spôsobujú zmätok v dôsledku problémov, ako je nedostatok produktov a nedostatok skladového personálu, ako aj prerušenia dodávok, ako sú dopravné a poveternostné katastrofy. To môže viesť k spätným objednávkam, ako aj k nespokojným spotrebiteľom a partnerom. Logistiku dodávateľského reťazca zlepšujú riešenia prevádzkovej analýzy, ktoré poskytujú lepší prehľad a umožňujú rýchlejší tok produktov.
- Výrobný tím: Na monitorovanie strojov, vozidiel a výrobných liniek často využívajú prevádzkovú analýzu. Poskytujú základné údaje o bezpečnosti a kvalite, čo vedie k zdravším a efektívnejším pracoviskám s menším počtom nehôd a prestojov.
- Vývojári: Môžu kontrolovať, ako zákazníci používajú ich produkty v reálnom čase a vykonávať úpravy za behu pomocou údajov v reálnom čase. Napríklad, ak majú hráči problém prejsť cez segment hry, tvorca online hry môže upraviť úroveň obtiažnosti tejto oblasti alebo dať do hry nástroje, ktoré hráčom pomôžu zvýšiť ich šance na pokračovanie do ďalšej fázy.
Výhody prevádzkovej analýzy
Existuje dôvod, prečo popredné firmy rozširujú svoje investície do prevádzkovej analýzy. Má potenciál mať hlboko pozitívny vplyv na celú organizáciu. Tu sú štyri dôvody, prečo sa organizácie, ktoré si cenia prevádzkovú analýzu, nepozerajú späť.
1. Rýchle rozhodovanie
Jednoduchý prístup k údajom v nástrojoch, ktoré pravidelne používate, umožňuje firmám pracovať rýchlejšie a inteligentnejšie a ponúka tvrdé merania na podporu náročných rozhodnutí.
2. Zvýšená spokojnosť klientov
Zachytenie údajov a ich aplikácia na pochopenie individuálnych potrieb je potrebná na zabezpečenie vynikajúcich skúseností klientov.
Pri práci so zákazníkmi umožňujú riešenia prevádzkovej analýzy firmám pracovať so zvýšenou včasnosťou, presnosťou a empatiou. V dôsledku toho majú zákazníci lepšie skúsenosti, sú lojálnejší a majú vyššie hodnotenia.
3. Zlepšila sa spokojnosť zamestnancov
Talentovaní ľudia nechcú strácať čas podradnými úlohami, ako je zadávanie údajov, ani si nechcú plánovať dni vstupovaním do troch rôznych platforiem. Spoločnosti, ktoré naďalej používajú zastarané obchodné praktiky, riskujú stratu kompetentných zamestnancov v prospech technologicky vyspelejších konkurentov.
Popredné spoločnosti využívajú prevádzkovú analytiku s automatizáciou pracovného toku na zefektívnenie úloh pracovníkov, čím sa zjednodušuje a zrýchľuje získavanie informácií, ktoré potrebujete, keď ich potrebujete. Menej zaneprázdnenej práce navyše uľahčuje nábor a udržanie si vynikajúcich zamestnancov.
4. Zvýšené zisky
Predstavte si, že zákazník volá, aby si objednal nový produkt alebo službu.
Mať údaje na dosah ruky umožňuje využiť príležitosti hneď, ako sa objavia.
Klientom môžete poskytnúť prispôsobené ponuky, na ktoré reagujú, ak máte správne informácie, čo im pomôže robiť inteligentnejšie rozhodnutia o nákupe a zlepší celkovú ziskovosť.
záver
Na záver možno povedať, že používaním prevádzkovej analýzy vaša spoločnosť vloží silu Business Intelligence v reálnom čase do rúk vašich zamestnancov v prvej línii, čo im umožní poskytnúť spoločnosti najväčšiu hodnotu. Spoločnosti sa čoraz viac obracajú na spracovanie údajov v reálnom čase, keďže náklady na cloudové zdroje (ako sú servery a dátové sklady) klesajú.
Nechaj odpoveď